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龍圖騰網(wǎng)獲悉成都莒納新材料科技有限公司申請的專利一種電解水槽的溫度控制管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119179348B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411698003.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D23/20；該發(fā)明授權(quán)一種電解水槽的溫度控制管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)是由韓永剛;劉成晨;李師彝;張宇杰;董全英;周振聲;請求不公布姓名設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-11-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種電解水槽的溫度控制管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種電解水槽的溫度控制管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，通過獲取待仿真電解槽對應(yīng)的電解槽仿真指標(biāo)，根據(jù)電解槽仿真指標(biāo)進行數(shù)學(xué)模型建立，得到電解槽仿真模型，通過電解槽仿真模型對待仿真電解槽進行分析評估，以得到待仿真電解槽的溫度優(yōu)化參數(shù)，基于溫度優(yōu)化參數(shù)，調(diào)節(jié)待仿真電解槽的溫度；本方法通過獲取待仿真電解槽的相關(guān)參數(shù)和仿真指標(biāo)進行待仿真電解槽的數(shù)字仿真，實現(xiàn)基于仿真電解槽進行溫度分布的仿真目標(biāo)，并通過對電解槽仿真模型進行分析評估進行仿真模型的優(yōu)化和實際仿真，最終得到溫度優(yōu)化參數(shù)進行電解槽的溫度調(diào)節(jié)，量化地實現(xiàn)電解槽過程的溫度控制，確保了整個過程的安全、高效運行，并提高了生產(chǎn)產(chǎn)品質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種電解水槽的溫度控制管理方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種電解水槽的溫度控制管理方法，其特征在于，所述電解水槽的溫度控制管理方法包括：獲取待仿真電解槽對應(yīng)的電解槽仿真指標(biāo)，所述電解槽仿真指標(biāo)至少包括電解槽內(nèi)部不同位置的溫度分布；根據(jù)所述電解槽仿真指標(biāo)進行數(shù)學(xué)模型建立，得到電解槽仿真模型；通過所述電解槽仿真模型對所述待仿真電解槽進行分析評估，以得到所述待仿真電解槽的溫度優(yōu)化參數(shù)，其中，以仿真結(jié)果與預(yù)設(shè)測試數(shù)據(jù)之間的誤差最小化為上層模型的優(yōu)化目標(biāo)建立上層模型，以仿真模型調(diào)節(jié)變量的變化量最小化為下層模型的優(yōu)化目標(biāo)建立下層模型，所述仿真模型調(diào)節(jié)變量包括電解電壓、電流密度和電解質(zhì)溶液溫度中的至少一種；根據(jù)所述上層模型和所述下層模型構(gòu)建針對初始電解槽仿真模型的雙層優(yōu)化模型；運行所述電解槽仿真模型，得到仿真測試數(shù)據(jù)；根據(jù)預(yù)設(shè)測試數(shù)據(jù)和所述仿真測試數(shù)據(jù)對所述雙層優(yōu)化模型進行求解，得到所述待仿真電解槽的溫度優(yōu)化參數(shù)；以仿真結(jié)果與預(yù)設(shè)測試數(shù)據(jù)之間的誤差最小化為上層模型的優(yōu)化目標(biāo)建立上層模型包括將電解電壓、電流密度和電解質(zhì)溶液溫度中的至少一種作為粒子群優(yōu)化算法的粒子位置，將仿真結(jié)果與預(yù)設(shè)測試數(shù)據(jù)之間的誤差作為粒子群優(yōu)化算法的粒子適應(yīng)值，并基于所述粒子位置和粒子適應(yīng)值根據(jù)粒子群優(yōu)化算法建立雙層優(yōu)化模型的上層模型；以仿真模型調(diào)節(jié)變量的變化量最小化為下層模型的優(yōu)化目標(biāo)建立下層模型包括將所述電解電壓、電流密度和電解質(zhì)溶液溫度中至少一個確定為種群個體，將最小化調(diào)節(jié)變量的變化量作為遺傳優(yōu)化適應(yīng)值，并根據(jù)所述種群個體和遺傳優(yōu)化適應(yīng)值基于遺傳算法構(gòu)建所述下層模型；根據(jù)預(yù)設(shè)測試數(shù)據(jù)和所述仿真測試數(shù)據(jù)對所述雙層優(yōu)化模型進行求解包括基于所述仿真測試數(shù)據(jù)對所述上層模型初始化粒子的位置和速度，得到當(dāng)前粒子狀態(tài)；調(diào)用所述下層模型，基于所述上層模型中當(dāng)前粒子狀態(tài)設(shè)置預(yù)設(shè)數(shù)目的種群個體，并進行遺傳算法求解，得到上層模型中當(dāng)前粒子狀態(tài)對應(yīng)的最小調(diào)節(jié)變量的變化量；所述上層模型根據(jù)所述最小調(diào)節(jié)變量的變化量和當(dāng)前粒子狀態(tài)進行仿真，得到當(dāng)前仿真結(jié)果，并計算當(dāng)前仿真結(jié)果與預(yù)設(shè)測試數(shù)據(jù)之間的誤差；將所述當(dāng)前仿真結(jié)果與預(yù)設(shè)測試數(shù)據(jù)之間的誤差作為當(dāng)前粒子信息的適應(yīng)值，并根據(jù)所述適應(yīng)值對粒子的最佳位置和粒子群的全局最佳位置進行更新；基于雙層模型算法進行迭代處理，直到達(dá)到最大預(yù)設(shè)迭代次數(shù)或滿足預(yù)設(shè)迭代收斂條件時結(jié)束迭代，得到仿真結(jié)果與預(yù)設(shè)測試數(shù)據(jù)之間的最小誤差，以及對應(yīng)的最小調(diào)節(jié)變量的變化量；將所述仿真結(jié)果與預(yù)設(shè)測試數(shù)據(jù)之間的最小誤差，以及最小調(diào)節(jié)變量的變化量確定為所述待仿真電解槽的溫度優(yōu)化參數(shù)并輸出；基于所述溫度優(yōu)化參數(shù)調(diào)節(jié)所述待仿真電解槽的溫度。

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