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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种面向硅碳负极材料的流化床智能监控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：CN121479406B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610007937.4，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种面向硅碳负极材料的流化床智能监控方法及系统是由刘晓光;王潇霏;王刚设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向硅碳负极材料的流化床智能监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及流化床智能监控技术领域，提供一种面向硅碳负极材料的流化床智能监控方法及系统，方法包括收集硅碳负极材料的流化床预设数据和过程采集数据并进行预处理，根据原始特征数据构建差分特征，对差分特征和原始特征数据进行漂移检测和处理，获得建模特征集合，通过故障诊断子模块，获得故障类型分类；通过风险评估子模块进行失流程度评估，获得风险温度分类；根据故障类型分类和风险温度分类对面向硅碳负极材料的流化床进行智能监控。本发明为实现硅碳负极材料安全生产提供了可靠的技术保障，为运维人员提供了预警和缓冲时间，可精准识别不同程度的失流状态，具有诊断精度高、预警时间早、自适应性强等优点。

本发明授权一种面向硅碳负极材料的流化床智能监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向硅碳负极材料的流化床智能监控方法，其特征在于，包括： S1：收集面向硅碳负极材料的流化床预设数据和过程采集数据； S2：对预设数据和过程采集数据进行预处理，获得原始特征数据； S3：根据原始特征数据构建差分特征，根据差分特征确定较优特征集合； S4：运用HyperGBM对较优特征集合中的特征数据进行漂移检测和处理，获得最优特征集合； S5：将最优特征集合中的数据输入AxLSTM模型，获得故障类型分类； S6：基于主成分分析法对最优特征集合中的数据进行失流程度评估，获得风险温度分类； 对设备在不同预设温度下的压力数据按设备和温度进行分组； 对每组压力数据进行PCA分解，获得个特征值和特征向量； 根据特征值和特征向量计算各组的风险得分； 风险得分的计算表达式为： 其中，为第组风险得分，为第组的原始数据向量，为第个特征值，为第个特征值的特征向量，为矩阵的转置； 将各组风险得分降序排列，获得各设备在不同温度下的风险排序结果； 采用自然断点分类将排序后的风险得分划分为三个风险等级； 安全流动区：粉体流动稳定，失流风险低； 临界监视区：流动状态开始出现波动，需提高监测频率； 高风险失流区：极易发生失流，应避免在此温度区间长期运行； S7：根据故障类型分类和风险温度分类对面向硅碳负极材料的流化床进行智能监控。

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