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龙图腾网获悉中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司申请的专利一种基于PINN的DAC性能预测及控制方法和系统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：CN121115637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511632863.5，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种基于PINN的DAC性能预测及控制方法和系统是由于海兰;王韶伊;屈泽龙;申屠华斌;吴立俊设计研发完成，并于2025-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于PINN的DAC性能预测及控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PINN的DAC性能预测及控制方法和系统，包括：构建并训练逆向物理信息神经网络，输入为不同时间的各传感器数据，输出为CO2浓度预测值，以最小化总损失函数为目标进行迭代；将阵列布置在吸附床上的实时传感器数据输入网络，得到最优的失活参数向量，据此诊断失活主导机理、预测吸附床的剩余使用寿命；若当前吸附床整体的剩余使用寿命低于预设的安全阈值，则触发优化控制操作，完成调整后，继续进行性能预测。本发明能够自主实时进行感知、性能预测、主导机理诊断、决策、执行。

本发明授权一种基于PINN的DAC性能预测及控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于PINN的DAC性能预测及控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对直接空气捕获系统中模块化布置的吸附床，获取阵列布置在吸附床内的多个传感器在不同时间下的实时传感数据； S2：构建并训练耦合了描述吸附过程的物理模型和描述吸附剂材料失活的经验函数的逆向物理信息神经网络，其输入为所述传感数据，输出为CO2浓度预测值，以最小化总损失函数为目标进行迭代；所述总损失函数包括数据损失和物理损失，根据有效扩散系数Deff、最大吸附容量qmax、网络预测误差进行更新；所述Deff和qmax由失活参数向量计算得到； 训练逆向物理信息神经网络时，在每个评估周期执行以下操作： a提取最近几个评估周期的采集数据作为传感数据的训练集； b初始化逆向物理信息神经网络的网络权重和待求解的失活参数向量； c将训练集数据输入逆向物理信息神经网络，使用优化器，通过反向传播算法最小化总损失函数；在优化过程中，逆向物理信息神经网络的权重和失活参数向量会被同时更新；迭代优化至总损失函数收敛，完成网络权重更新，得到训练好的逆向物理信息神经网络； S3：将S1采集到的实时传感数据输入逆向物理信息神经网络，反向求解出一组量化多种失活机理的失活参数向量； S4：根据所述中各参数的数值大小，诊断失活主导机理，并预测吸附床的剩余使用寿命； S5：判断当前吸附床整体的剩余使用寿命是否低于预设的安全阈值，若否，则继续正常运行和对直接空气捕获系统的性能预测；若是，则触发优化控制操作，完成调整后，继续正常运行和对直接空气捕获系统的性能预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，其通讯地址为：310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路22号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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