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龙图腾网获悉中核陕西铀浓缩有限公司申请的专利一种铀浓缩厂产品容器激光清洗优化方法及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：CN117299695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202311362857.3，技术领域涉及：B08B7/00；该发明授权一种铀浓缩厂产品容器激光清洗优化方法及系统是由徐晨阳;闫汉洋;马彦;周立中;赵鲁宝;任宁;薛晓飞;王强设计研发完成，并于2023-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种铀浓缩厂产品容器激光清洗优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了本发明提出的一种铀浓缩厂产品容器激光清洗优化方法及系统，提出一种对激光清洗进行参数配置进行优化的方法，在实际激光清洗过程中，将实时的数据输入模型，获取预测结果，即最佳的激光清洗参数配置，使得清洗效果最佳，并采用双楔镜螺旋扫描方式实现容器内壁的全覆盖扫描，清洗速度最高可以达到9000mms，提高了清洗的速度和效率。

本发明授权一种铀浓缩厂产品容器激光清洗优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种铀浓缩厂产品容器激光清洗优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.分别对待清洗容器的阀门处和堵头处安装扫描机构，调试校准扫描机构，其中，所述扫描机构包括调焦镜组、振镜、扫描楔镜和光学窗口，所述调焦镜组的光束输入连接外部准直输出设备，所述调焦镜组的光束输出通过两组振镜进行第一次校准控制，所述振镜的光束输出通过两组所述扫描楔镜进行第二次校准控制，所述扫描楔镜的光束输出通过光学窗口进行输出； S2.开启脉冲激光光源，脉冲激光通过柔性铠装光纤光缆输出方式，进行光源输出激光束的传输，并通过照明成像监测得到待清洗容器内壁工作点位置信息； S3.通过集中控制重新校准扫描机构，使所述待清洗容器的内壁工作点位置依次扫描预设点位置； 其中，所述步骤S1中，两组所述扫描机构分别对所述待清洗容器进行扫描清洗，所述堵头处和所述阀门处分别设置于所述待清洗容器的两侧，通过两组所述扫描机构相对应的螺旋扫描方式，在所述堵头处和所述阀门处对所述待清洗容器的进行全覆盖扫描； 其中，所述步骤S3中，还包括集中控制对激光清洗进行参数配置优化的流程步骤： S301.收集实时数据，包括激光清洗过程中的输入参数和输出结果，其中，所述输入参数至少包括激光能量、清洗速度、清洗时间、容器内部条件、容器初始状态、激光束位置和角度、所述输出结果至少包括最佳激光能量、最佳清洗速度； S302.数据预处理； S303.选择机器学习模型；通过特征工程选择适当的特征，以供模型训练使用；使用训练集进行模型训练，通过调整超参数优化模型性能；将训练好的模型部署到实际的激光清洗系统中，在实际激光清洗过程中，将实时的数据输入模型，获取预测结果，即最佳的激光清洗参数配置； 所述步骤S303具体包括以下子步骤： S3031.输入特征：激光能量X=[100，150，200，250，300]； 输出结果：清洗效果； Y=[80，85，90，88，92]； S3032.使用线性回归模型拟合数据，具体的： ； 其中，所述表示清洗效果的预测值，单位为百分比，所述表示激光能量，单位为Joules，所述表示截距，所述表示激光能量的系数，所述表示误差项； S3033.找到最佳的和使得模型的预测结果与实际观测值最接近； S3034.使用最小二乘法作为线性回归模型的损失函数，目标是最小化预测值与实际值的平方误差，具体的： ； 其中，所述表示样本数量，所述表示模型对第i个样本的预测值，所述表示第i个样本的实际值； S3035.通过梯度下降算法最小化损失函数，找到最优的模型参数，具体的： ； ； 其中，所述表示学习率，用于控制参数更新的步长；所述和分别表示损失函数关于参数的偏导数； S3036.参数更新，通过多次迭代更新参数，最终使损失函数达到最小值，得到最优的和具体为： ； 。

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