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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利污泥热解预测方法及装置、电子设备、存储介质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：CN115879635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202211650069.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权污泥热解预测方法及装置、电子设备、存储介质是由刘彦君;王盛;刘彦廷;陈竞尧;汤倩格设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本污泥热解预测方法及装置、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种污泥热解预测方法及装置、电子设备、存储介质，涉及污泥处理的技术领域。通过建立活化能预测子模型、热解三相产物的产率预测子模型、热解气各组分产量预测子模型，再利用相应训练样本集分别对活化能预测模型、产率预测子模型、产量预测子模型进行基于动量训练的学习率自适应算法的训练，直到满足最小误差条件，得到训练后的活化能预测子模型、产率预测子模型以及产量预测子模型，最后将相应验证样本集输入训练后的活化能预测子模型、产率预测子模型以及产量预测子模型中，实现对污泥热解活化能、热解三相产物的产率、热解气主要组分的产量的准确预测。

本发明授权污泥热解预测方法及装置、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种污泥热解预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 选取污泥中的纤维素、半纤维素、木质素、蛋白质、可溶性糖、脂肪作为模型物质，采用BPM人工神经网络建立活化能预测模型，所述活化能预测模型包括：六个活化能预测子模型，其中，一种所述模型物质对应一个所述活化能预测子模型；所述活化能预测子模型的结构为：输入层三个节点分别为模型物质的热解温度、模型物质的升温速率、模型物质的转化率，输出层一个节点为热解活化能； 通过公式： 实现基于动量训练的学习率自适应算法，式中：k为迭代次数，为动量常数、x表示权重和偏差的向量，为随机数，Ek是第k次迭代时的误差函数，将第一训练样本集输入对应的活化能预测子模型中进行模型训练，直至训练精度达到第一设定值，完成模型训练，一个所述第一训练样本集为一个所述模型物质经过热重分析、活化能计算得到的第一活化能样本集； 将第一验证样本集输入对应的训练好的活化能预测子模型，得到每种模型物质的热解活化能，一个所述第一验证样本集为一个所述模型物质经过热重分析、活化能计算得到的第二活化能样本集。

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