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龙图腾网获悉湖南工程学院申请的专利一种基于人工智能的工厂碳排放监测与预测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：CN120317542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510822197.5，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于人工智能的工厂碳排放监测与预测系统是由王超;蒋萍设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的工厂碳排放监测与预测系统在说明书摘要公布了：一种基于人工智能的工厂碳排放监测与预测系统，涉及碳排放监测技术领域；将工厂的生产总流程划分为不同的生产子流程，分别获取各个生产子流程对应工业设备的基本信息和设备数据，并构建各个生产子流程的数字孪生模型，获取相邻生产子流程的运行数据差集及其排放数据差集，分别构建各个生产子流程的第一评估模型和相邻生产子流程的第二评估模型，获取各个生产子流程的实时设备数据，结合第一评估模型和第二评估模型判断对应生产子流程是否存在异常状态；能够对相邻生产子流程之间的碳排放影响关系进行分析，能够有效地判断当前各个生产子流程是否存在异常状态以及存在何种异常状态并及时进行反馈。

本发明授权一种基于人工智能的工厂碳排放监测与预测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的工厂碳排放监测与预测系统，其特征在于，包括以下模块： 流程划分模块，用于获取工厂的生产总流程，并将其划分为不同的生产子流程，分别获取各个生产子流程对应工业设备的基本信息和设备数据，所述设备数据包括设备运行数据和设备排放数据； 数据仿真模块，用于根据各个工业设备的设备数据构建对应生产子流程的数字孪生模型并获取数字孪生参数，分别获取相邻生产子流程之间的运行数据差集及其对应的排放数据差集； 模型构建模块，用于根据设备数据构建各个生产子流程的第一评估模型，并根据运行数据差集及其排放数据差集构建相邻生产子流程的第二评估模型； 数据预测模块，用于获取各个生产子流程的实时设备数据，结合第一评估模型和第二评估模型判断对应生产子流程是否存在异常状态并反馈； 其中，构建各个生产子流程的第一评估模型的过程包括： 根据单一生产子流程的设备数据中不同的设备运行数据及其对应时刻下的设备排放数据，结合该生产子流程的数字孪生参数生成第一评估集合，并将其划分为第一训练集和第一测试集； 构建第一卷积神经网络，将第一训练集中的数字孪生参数和不同的设备运行数据作为第一卷积神经网络的输入数据，将第一训练集中对应的设备排放数据作为第一卷积神经网络的输出数据； 对第一卷积神经网络进行训练以获得初始第一卷积神经网络，利用第一测试集对初始第一卷积神经网络进行模型验证，输出小于等于预设的第一测试误差阈值的初始第一卷积神经网络作为第一评估模型，分别构建各个生产子流程的第一评估模型。

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