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龙图腾网获悉长春黄金设计院有限公司申请的专利一种基于大模型的选矿全流程优化控制系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121212767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511737394.3，技术领域涉及：G06Q10/0633；该发明授权一种基于大模型的选矿全流程优化控制系统及方法是由王宪强;李宪英;张永贵;刘绪;李欣峰;张璐;余程民;张立强;王伟谦;张云驰;杨楠;张永慧设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的选矿全流程优化控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的选矿全流程优化控制系统及方法，涉及选矿工艺优化技术领域，包括，基于统一的特征嵌入构建全局预测模型，并将全局预测模型蒸馏为具备条件分支选择机制的边缘轻量模型；边缘轻量模型结合知识图谱检索获取的历史经验进行热启动，构建双目标优化问题，并基于损失约束下利用改进差分进行搜索，生成候选控制策略集合；在多情景条件下对候选控制策略集合进行校准与置信筛选，生成安全控制指令；在安全控制指令执行过程中，监测数据漂移。本发明保证了预测精度的同时，又兼顾实时性与低算力环境下的可用性。

本发明授权一种基于大模型的选矿全流程优化控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的选矿全流程优化控制方法，其特征在于：包括， 采集工序数据并进行预处理，通过自监督预训练网络与跨矿区分布对预处理后的工序数据进行特征提取与空间对齐，获取统一的特征嵌入； 基于统一的特征嵌入构建全局预测模型，并将全局预测模型蒸馏为具备条件分支选择机制的边缘轻量模型； 边缘轻量模型结合知识图谱检索获取的历史经验进行热启动，通过边缘轻量模型构建双目标优化问题，并基于精矿品位、设备负载以及尾矿损失约束下利用改进差分进行搜索，生成候选控制策略集合； 在多情景条件下对候选控制策略集合进行校准与置信筛选，生成安全控制指令； 在安全控制指令执行过程中，采用基于Kullback-Leibler散度与指数加权移动平均的阈值动态监测数据漂移； 所述基于统一的特征嵌入构建全局预测模型，并将全局预测模型蒸馏为具备条件分支选择机制的边缘轻量模型，具体步骤为， 将统一特征嵌入与纯矿电耗目标标签、金属回收率目标标签、精矿品位目标标签、设备负载目标标签以及尾矿损失目标标签通过第二滑动窗口构建为训练样本，并将训练样本作为全局预测模型的输入； 利用训练样本对全局预测模型进行训练并固化； 将全局预测模型的输出作为蒸馏目标并将统一特征嵌入作为输入训练边缘轻量模型； 将工况标签和统一特征嵌入共同输入边缘轻量模型中的条件分支选择机制进行路由训练，获取具备条件分支选择机制的边缘轻量模型； 在推理阶段，将统一特征嵌入与工况标签输入边缘轻量模型，输出纯矿电耗预测值、金属回收率预测值、精矿品位预测值、设备负载预测值以及尾矿损失预测值； 所述生成候选控制策略集合包括通过知识图谱检索获取与当前工况标签匹配的历史经验； 将历史经验作为初始参数集合，通过改进差分进化算法生成热启动种群； 将热启动种群作为边缘轻量模型的输入，获取热启动种群的边缘轻量模型输出结果； 基于热启动种群的边缘轻量模型输出结果，构建双目标优化问题，并设定双目标优化约束条件； 通过改进差分算法在双目标优化约束条件下进行搜索，生成候选控制策略集合； 所述双目标优化问题包括最小化纯矿电耗预测值和最大化金属回收率预测值。

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