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龙图腾网获悉巴斯夫欧洲公司;柏林工业大学申请的专利采用机器学习方法预测工业老化过程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：CN114787837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202080081945.4，技术领域涉及：G06Q10/06；该发明授权采用机器学习方法预测工业老化过程是由N·雅库特;S·索尔;M·博戈耶斯基;F·霍恩;K-R·穆勒设计研发完成，并于2020-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本采用机器学习方法预测工业老化过程在说明书摘要公布了：通过准确预测工业老化过程IAP，诸如化学工厂中催化剂的缓慢失活，可以进一步提前安排维护事件，从而确保工厂的成本效益和可靠操作。到目前为止，这些劣化进展通常由机械模型或简单的经验预测模型来描述。为了准确预测IAP，提出了数据驱动模型，将一些传统的无状态模型线性和核岭回归，以及前馈神经网络与更复杂的状态递归神经网络回声状态网络和长短期记忆网络进行比较。此外，还讨论了有状态模型的变体。特别是使用关于劣化动态的机械预知识的有状态模型混合模型。有状态模型及其变体在足够大的数据集上训练时可能更适合生成近乎完美的预测，而混合模型可能更适合在不断变化的条件的较小数据集下的情况下更好地泛化。

本发明授权采用机器学习方法预测工业老化过程在权利要求书中公布了：1.一种用于预测化学生产工厂的劣化进展的计算机实现的方法100，包括： a经由输入通道接收110当前测量的过程数据，所述过程数据指示用于所述化学生产工厂的至少一个化学过程装备的当前操作的当前过程条件，其中，所述至少一个化学过程装备具有用于量化所述至少一个化学过程装备的所述劣化进展的一个或多个劣化关键性能指标KPI； b经由所述输入通道接收120一个或多个预期操作参数，所述预期操作参数指示在预测范围内的所述至少一个化学过程装备的计划操作条件； c由处理器将数据驱动模型应用130到包括所述当前测量的过程数据和所述一个或多个预期操作参数的输入数据集，以估计在所述预测范围内的所述一个或多个劣化KPI的未来值，其中，根据训练数据集对所述数据驱动模型进行参数化或训练，其中，所述训练数据集是基于包括过程数据和所述一个或多个劣化KPI的历史数据集；以及 d经由输出通道提供140在所述预测范围内的所述一个或多个劣化KPI的所述未来值，所述未来值可用于监视和或控制。

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巴斯夫欧洲公司;柏林工业大学，其通讯地址为：德国莱茵河畔路德维希港；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”。