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龙图腾网获悉上海颇勒过滤技术有限公司申请的专利一种半导体制备废气体过滤效果评估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：CN120012003B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510488256.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种半导体制备废气体过滤效果评估方法及系统是由秦永瑞设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种半导体制备废气体过滤效果评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种半导体制备废气体过滤效果评估方法及系统，具体涉及废气过滤技术领域；通过多类型传感器同步采集响应数据，提取包括异常谱图形态特征与时间变化梯度特征在内的干扰特征，并基于历史实验数据与气体干扰机制，构建机器学习模型预测误差严重程度，依据误差等级实施差异化浓度校正策略，获得经修正后的目标气体浓度值，最终用于准确评估过滤系统的净化效率，本发明实现了对交叉干扰的智能识别与修正，显著提升了废气监测的准确性与系统评估的可靠性。

本发明授权一种半导体制备废气体过滤效果评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种半导体制备废气体过滤效果评估方法，其特征在于：包括： 采集多个不同类型的气体传感器对同一待测废气进行同步检测所获得的响应数据； 从不同传感器的响应数据中提取气体干扰特征，干扰特征包括传感器间的异常谱图形态特征以及时间变化梯度特征； 时间变化梯度特征的提取方法为：设传感器响应随时间变化的离散信号序列为：S＝[s1,s2,...,sm]；对应的时间点为：T＝[t1,t2,...,tm]；其中sm表示第m个时间点的传感器响应值，tm为对应的时间戳，将时间戳tm作为横轴，将传感器响应值sm作为纵轴，构建直角坐标系，生成传感器响应曲线St，并计算其的一阶导数Δsi；选取固定长度的滑动时间窗口w，在每个口Wi＝{Δsi,Δsi+1,...,Δsi+w-1}，计算传感器响应的最大变化率与最小变化率的差值，作为时间变化梯度特征； 基于历史实验数据与已知的干扰气体影响机制，采用机器学习算法训练交叉干扰预测模型，将实时采集的气体干扰特征输入交叉干扰预测模型，以预测当前监测数据中因交叉干扰引起的误差严重程度； 具体包括：将异常谱图形态特征以及时间变化梯度特征转换为综合特征向量，将综合特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组综合特征向量预测当前监测数据中因交叉干扰引起的误差严重程度值标签为预测目标，以最小化对所有当前监测数据中因交叉干扰引起的误差严重程度值标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定当前监测数据中因交叉干扰引起的误差严重程度值，其中，机器学习模型为多项式回归模型； 根据误差严重程度，选择不同的气体浓度校正策略，对目标气体的原始监测数据进行差异化校正，以获得经交叉干扰修正后的目标气体浓度值； 具体包括：对每一时刻的目标气体原始浓度值Craw，根据所选策略进行校正，计算修正后的浓度值Ccorrected：Ccorrected＝Craw-ΔC；其中，ΔC为交叉干扰所引起的浓度误差值，定义为传感器输出与真实目标气体浓度之间的差值；将修正后的目标气体浓度Ccorrected输出作为当前时间点下的真实浓度估计值； 基于校正后的目标气体浓度值，对半导体废气过滤系统的净化效率进行评估；具体包括：半导体废气过滤系统的净化效率计算公式为： 其中，η为净化效率，Cin为废气进入过滤系统前的目标气体浓度，Cout为废气经过处理后的目标气体浓度；对每一组采样数据，基于校正后的进、出口浓度，计算净化效率值；将净化效率结果进行可视化展示，若效率低于设定阈值，则触发预警提示，辅助维护人员进行判断与优化调整。

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