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龙图腾网获悉长沙卡顿海克尔仪器有限公司申请的专利基于气相液相分离的导电沉积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：CN121524959B 。

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：202610049015.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于气相液相分离的导电沉积监测方法及系统是由周仁发;吴宇杰;黄宗平;赵蕊;杨红梅;孙正义;王继国;李建生;田卫;冉小帅设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于气相液相分离的导电沉积监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于气相液相分离的导电沉积监测方法及系统，涉及人工智能和机器学习技术领域。该方法包括：基于监测系统采集多维时序数据集并进行预处理；构建MsDL‑AimTS融合模型，将预处理后的多维时序数据集输入该融合模型中，根据多尺度时序动态学习框架进行电阻变化趋势预测，根据增强型序列‑图像对比学习框架进行早期微弱异常识别；基于预处理后的多维时序数据集计算电阻变化率、温度影响因子及监时长并计算导电沉积系数；基于导电沉积系数、电阻变化趋势预测结果及早期异常识别结果，根据预设的融合判定规则输出沉积风险等级并进行合格性判定。本发明为电动汽车润滑剂性能评估和传动系统故障预防提供更高效、更可靠的技术支撑。

本发明授权基于气相液相分离的导电沉积监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于气相液相分离的导电沉积监测方法，其特征在于，包括： 基于预先搭建的多模块协同工作的监测系统采集多维时序数据集，并对所述多维时序数据集进行数据预处理； 构建MsDL-AimTS融合模型，其中，所述MsDL-AimTS融合模型包括多尺度时序动态学习框架和增强型序列-图像对比学习框架； 将预处理后的所述多维时序数据集输入所述MsDL-AimTS融合模型中，根据所述多尺度时序动态学习框架进行电阻变化趋势预测，根据增强型序列-图像对比学习框架进行早期微弱异常识别； 基于预处理后的多维时序数据集计算电阻变化率、温度影响因子及监测时长，并根据所述电阻变化率、温度影响因子及监测时长计算导电沉积系数； 基于所述导电沉积系数、电阻变化趋势预测结果及早期异常识别结果，根据预设的融合判定规则，输出沉积风险等级并进行合格性判定。

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长沙卡顿海克尔仪器有限公司，其通讯地址为：410300 湖南省长沙市浏阳高新技术产业开发区永泰路创新创业园A2栋103、203号厂房；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”。

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