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申请/专利权人：湖州新开元碎石有限公司

摘要：本申请涉及肥料生产领域，其具体地公开了一种含砂石骨料尾矿的生物炭基缓释肥及其制备方法，其包括：首先，将砂石骨料尾矿、生物质碳和尿素颗粒进行混合以得到原料混合物；接着，使用高速粉碎机对原料混合物进行打粉以得到打粉后混合物料；然后，在所述打粉后混合物料中加入预定量的水，并在搅拌后，使用造粒机进行造粒以得到生物质基缓释肥颗粒。使用上述制备方法制备所述生物质基缓释肥颗粒，能够保证肥料营养成分的同时，降低生产成本。在制备过程中还可以消耗大量砂石骨料尾矿，有利于砂石骨料尾矿的资源化利用。

主权项：1.一种含砂石骨料尾矿的生物炭基缓释肥的制备方法，其特征在于，包括：将砂石骨料尾矿、生物质碳和尿素颗粒进行混合以得到原料混合物；使用高速粉碎机对原料混合物进行打粉以得到打粉后混合物料；以及在所述打粉后混合物料中加入预定量的水，并在搅拌后，使用造粒机进行造粒以得到生物质基缓释肥颗粒；其中，使用高速粉碎机对原料混合物进行打粉以得到打粉后混合物料，包括：获取由摄像头采集的当前时间点的被打粉的所述原料混合物的状态监控图像；将所述状态监控图像输入基于自动编解码器的分辨率增强器以得到清晰度强化状态监控图像；将所述清晰度强化状态监控图像通过作为特征提取器的卷积神经网络模型以得到打粉状态特征图；对所述打粉状态特征图的沿着通道维度的各个打粉状态特征矩阵进行特征矩阵展开以得到多个打粉状态特征向量；将所述多个打粉状态特征向量通过基于转换器的上下文编码器以得到多个上下文打粉状态特征向量；基于所述打粉状态特征图的沿着通道维度的各个打粉状态特征矩阵，对所述多个上下文打粉状态特征向量进行特征约束性优化以得到打粉状态全局语义特征向量；以及将所述打粉状态全局语义特征向量通过解码器以得到解码值，所述解码值用于表示当前时间点的高速粉碎机的推荐电机转速值；其中，基于所述打粉状态特征图的沿着通道维度的各个打粉状态特征矩阵，对所述多个上下文打粉状态特征向量进行特征约束性优化以得到打粉状态全局语义特征向量，包括：将各个上下文打粉状态特征向量进行特征维度重构以还原为与其对应所述打粉状态特征矩阵对应的上下文打粉状态特征矩阵以得到多个上下文打粉状态特征矩阵；基于所述各个打粉状态特征矩阵，对于所述各个上下文打粉状态特征矩阵进行卷积式字典对照响应学习以得到多个优化上下文打粉状态特征矩阵；将所述多个优化上下文打粉状态特征矩阵进行特征矩阵展开以得到多个优化上下文打粉状态特征向量；以及将所述多个优化上下文打粉状态特征向量进行级联以得到所述打粉状态全局语义特征向量；其中，基于所述各个打粉状态特征矩阵，对于所述各个上下文打粉状态特征矩阵进行卷积式字典对照响应学习以得到多个优化上下文打粉状态特征矩阵，包括：以如下优化公式基于所述各个打粉状态特征矩阵，对于所述各个上下文打粉状态特征矩阵进行卷积式字典对照响应学习以得到多个优化上下文打粉状态特征矩阵；其中，所述优化公式为： 其中，和分别表示所述打粉状态特征矩阵和所述上下文打粉状态特征矩阵，表示矩阵的Frobenius范数，表示按位置相减，表示矩阵乘法，表示矩阵加法，表示所述优化上下文打粉状态特征矩阵；其中，对所述打粉状态特征图的沿着通道维度的各个打粉状态特征矩阵进行特征矩阵展开以得到多个打粉状态特征向量，包括：对所述打粉状态特征图的沿着通道维度的各个打粉状态特征矩阵按照行向量或者列向量进行特征矩阵展开以得到多个打粉状态特征向量；其中，将所述多个打粉状态特征向量通过基于转换器的上下文编码器以得到多个上下文打粉状态特征向量，包括：将所述多个打粉状态特征向量排列为输入向量；将所述输入向量通过可学习嵌入矩阵分别转化为查询向量和关键向量；计算所述查询向量和所述关键向量的转置向量之间的乘积以得到自注意关联矩阵；对所述自注意关联矩阵进行标准化处理以得到标准化自注意关联矩阵；将所述标准化自注意关联矩阵输入Softmax激活函数进行激活以得到自注意力特征矩阵；以及将所述自注意力特征矩阵与以所述多个打粉状态特征向量中各个打粉状态特征向量作为值向量分别进行相乘以得到所述多个上下文打粉状态特征向量。

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