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龙图腾网获悉浙江中控技术股份有限公司申请的专利一种间歇生产树脂反应进程的监测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：CN115527622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202210993000.0，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种间歇生产树脂反应进程的监测方法及系统是由韦金银;张壹芬;林皆超;黄繁秋;郑二磊;戴絮年;李鼎设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种间歇生产树脂反应进程的监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种间歇生产树脂反应进程的监测方法及系统，所述监测方法包括如下步骤：收集历史数据，并对数据进行预处理；基于预处理后的数据挖掘影响反应物分子量的关键特征；将树脂的反应阶段进行划分，基于所述关键特征建立不同时间段的反应物分子量预测模型；根据不同时间段的反应物分子量预测模型的输出建立时间序列预测模型；将不同时间段的反应物分子量预测模型的输出或离线检测的反应物分子量输入时间序列预测模型生成反应物分子量随反应时间变化的曲线；基于所述反应物分子量的变化曲线对反应进程进行监测，确定反应停止时间。该方法可以降低取样检测的次数，减少员工繁琐重复的工作，更加准确地预测树脂反应的停止时间。

本发明授权一种间歇生产树脂反应进程的监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种间歇生产树脂反应进程的监测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.收集历史数据，并对数据进行预处理； S2.基于预处理后的数据挖掘影响反应物分子量的关键特征，所述关键特征包括公用工程相关特征，以及筛选过滤后的非公用工程相关特征，其中筛选过滤非公用工程相关特征包括：对非公用工程特征进行低方差过滤和高相关剔除，再使用集成的机器学习算法对特征进行集成组合排序，选择排序靠前的若干非公用工程特征，所述集成的机器学习算法集成了随机森林、皮尔森相关系数、最大互信息和梯度提升决策树算法，不同算法评价结果标准化的计算公式如下： 式中，表示的是标准化后的结果，表示算法评价结果的相关系数，，是算法评价结果的集合； 标准化后的算法进行集成的计算公式如下： 式中，表示集成选择计算的相关系数集合，、、、表示权重系数，表示随机森林评价的相关系数集合，表示皮尔森相关系数评价的相关系数集合，表示最大互信息评价的相关系数集合，表示梯度提升决策树评价的相关系数集合； S3.将树脂的反应阶段进行划分，基于所述影响反应物分子量的关键特征建立不同时间段的反应物分子量预测模型； S4.根据不同时间段的反应物分子量预测模型的输出建立时间序列预测模型； S5.将不同时间段的反应物分子量预测模型的输出或离线检测的反应物分子量输入时间序列预测模型生成反应物分子量随反应时间变化的曲线；包括： S51.当反应进程达到某一个时间段后，根据采集到的反应开始到前一个时间段结束时的实时数据，计算实时数据和历史数据的相似程度； S52.选择最相似的历史数据对后续时间段的数据进行补足，并调用反应物分子量预测模型进行计算； S53.把反应物分子量预测模型的输出输入时间序列预测模型，生成反应物分子量随反应时间变化的曲线； S6.基于所述反应物分子量随反应时间变化的曲线对反应进程进行监测，确定反应停止时间。

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