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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种多组分有机废物高温气化炉内温度的软测量方法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：CN114550838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210176584.2，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种多组分有机废物高温气化炉内温度的软测量方法是由杨彬;雷乐成;王焕旭设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多组分有机废物高温气化炉内温度的软测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多组分有机废物高温气化炉内温度的软测量方法，此方法选取若干个气化炉正常运行时测定的过程变量，进行数据预处理后，选用层数为3层的BP神经网络，采用levenberg‑marquardt算法对BP神经网络进行训练，选取不同隐含层节点数的神经网络中结果误差最小的作为目标神经网络，利用得到的神经网络实现多组分有机废物高温气化炉内温度的软测量。本发明有效克服了传统温度物理测量及入炉原料成分性质不确定和不稳定等不足，可以准确预测多组分有机废物高温气化炉的炉内温度，对废物处理过程中温度调控及稳定运行具有重要的运用价值。

本发明授权一种多组分有机废物高温气化炉内温度的软测量方法在权利要求书中公布了：1.一种多组分有机废物高温气化炉内温度的软测量方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，对实际多组分有机废物高温气化炉运行过程中得到的数据进行采集，挑选特征变量和目标变量；所述特征变量包括气化炉冷却水进口流量、冷却水出口流量、冷却水进口温度、冷却水出口温度、冷却水压力、出激冷室合成气温度，目标变量为气化炉内温度；步骤2，对步骤1中采集得到的特征变量数据及其对应的目标变量数据进行预处理，采用箱线图法去除测量错误和工况异常导致的异常数据点，然后将数据进行归一化处理，以去除数据本身数量级的影响；步骤3，建立测量气化炉内温度的BP神经网络模型；步骤4，用步骤2处理好的数据对步骤3建立的神经网络模型进行训练，以此确定BP神经网络模型最优的隐含层节点数和网络权值，得到能准确测量多组分有机废物高温气化炉内温度的软测量模型；利用软测量模型进行多组分有机废物高温气化炉内温度的测量。

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