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申请/专利权人：南通永联包装材料有限公司

摘要：本发明涉及回收利用技术领域，具体为一种塑料袋材料循环利用系统，系统包括：材料结构图构建模块收集塑料袋分子结构数据，识别分子和聚合体，确定分子间化学和物理相互作用。本发明中，通过压缩和优化图数据，批量处理获得优化的图结构数据，利用这些数据，汇总节点和边属性，通过排序和筛选识别关键分子结构特征，建立图结构特征数据，应用图结构特征数据，识别塑料材料在不同回收环境下的行为模式，分类和标记模式，处理节点间变化，预测材料行为数据，并与实时监控系统数据对比，更新模型的预测准确性，获取动态调整的预测数据，通过识别与标记分子结构、优化图结构数据及动态行为预测，使回收系统更准确地识别材料特性和行为。

主权项：1.一种塑料袋材料循环利用系统，其特征在于，所述系统包括：材料结构图构建模块收集塑料袋分子结构数据，识别分子和聚合体，确定分子间化学和物理相互作用，对元素进行节点和边的标记，创建初始塑料结构图，执行图数据的压缩和优化操作，批量处理数据，得到优化的图结构数据；所述初始塑料结构图的获取步骤具体为：对塑料袋样本进行液相色谱与质谱分析，分离并识别分子和聚合体，通过定量分析每种分子的含量，采用公式： ；得到分子组成分析结果；其中，代表第i种分子的比例，代表第i种分子的峰面积，代表分子总数；基于所述分子组成分析结果，利用核磁共振技术，确定分子间的化学键和物理相互作用，采用公式： ；获取分子间相互作用描述；其中，代表分子与之间的键结强度，代表分子间距离，为分子的含量比例，、、为实验常数；根据所述分子间相互作用描述，采用公式： ；建立初始塑料结构图；其中，代表图的总结构强度，代表图中的边，代表边的权重；所述优化的图结构数据的获取步骤具体为：从所述初始塑料结构图开始，对图进行拓扑优化，采用公式： ；通过调整权重以非线性方式最小化能量，得到拓扑优化结果；其中，代表优化后图的能量，代表边的权重，代表边的分子间键结强度；将所述拓扑优化结果用于数据压缩，通过减少图中的边数量优化存储，采用公式： ；计算图数据的压缩效果，得到数据压缩结果；其中，S代表平均压缩率，代表节点优化后的链长度，代表节点的原始链长度；结合所述数据压缩结果，执行图数据优化，采用公式： ；综合压缩效果和能量优化，得到优化的图结构数据；其中，代表总体效率，代表权重系数，代表节点的压缩率，代表节点的优化能量；图结构分析模块利用所述优化的图结构数据，执行节点和边属性的汇总，通过排序和筛选操作，识别关键分子结构特征，反映节点的连接重要性和边的交互强度，建立图结构特征数据；材料行为预测模块应用所述图结构特征数据，执行集合运算识别塑料材料在差异化回收环境下的行为模式，进行模式的分类和标记，处理节点间的变化关系，预测材料行为数据，将所述材料行为数据与来自实时监控系统的化学和物理反应数据对比，比较和判断更新模型的预测准确性，获取动态调整的预测数据；所述动态调整的预测数据的获取步骤具体为：利用所述图结构特征数据，通过集合运算对塑料材料在差异化回收环境下的行为模式进行识别，应用公式： ；计算每个节点的行为模式差异，得到初步的行为模式数据；其中，代表节点的行为模式差异，S代表目标环境下的节点集合，代表关键分子结构特征指标，代表节点间的距离，、、为调整参数；对所述初步的行为模式数据，进行分类和标记，采用公式： ；处理节点间的变化关系，标记节点i所属的行为类别；其中，代表节点i所属的行为类别，代表分类组，代表行为模式差异，代表行为模式差异的最大值，为权重参数；使用所述行为类别预测材料的行为，并将预测结果与实时监控系统的数据进行对比，采用公式： ；比较和判断模型的预测准确性，获取动态调整的预测数据；其中，代表预测的材料行为数据，为权重参数，代表实时监控数据；回收流程优化模块根据所述动态调整的预测数据，执行机械分拣线和化学处理条件的调整，集成实时反馈机制，调节破碎机的速度和压力，调整化学解聚条件，通过比较操作判断回收效率是否达到预设标准，生成优化后的回收参数配置。

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