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龙图腾网获悉深圳碳中和生物燃气股份有限公司;深圳时代负碳冶金技术有限公司申请的专利生物炭基肥制备的信息化管理方法及系统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：CN118839827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411316763.7，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权生物炭基肥制备的信息化管理方法及系统是由张文斌;王玉云;刘建峰;王泉;王建新;张家平;张金红;龙泽望;刘言甫;赵羊羊设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本生物炭基肥制备的信息化管理方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及信息化管理技术领域，公开了一种生物炭基肥制备的信息化管理方法及系统。所述方法包括：对生物炭基肥的制备过程参数进行数值化处理，得到参数向量集；对参数向量集进行局部优化和全局优化处理，得到第一制备参数组合；对第一制备参数组合进行矩阵化和标准化处理，得到制备过程特征矩阵；对制备过程特征矩阵进行特征向量中心性处理，得到目标参数执行模式；根据目标参数执行模式获取炭化后的生物炭和炭化过程参数集，并对炭化后的生物炭进行光谱分析，得到生物炭质量数据集；根据生物炭质量数据集和炭化过程参数集对第一制备参数组合进行参数优化，得到第二制备参数组合，本申请实现了生物炭基肥制备过程的智能化管理。

本发明授权生物炭基肥制备的信息化管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种生物炭基肥制备的信息化管理方法，其特征在于，所述方法包括：对生物炭基肥的制备过程参数进行数值化处理，得到参数向量集；具体包括：对生物炭基肥的原料种类进行数字编码，得到原料种类编码集，并根据所述原料种类编码集对原料配比进行数值化处理，得到原料配比向量；对所述生物炭基肥的热解温度进行离散化处理，得到热解温度离散值集，并对所述生物炭基肥的热解时间进行分段函数映射，得到热解时间向量；对所述生物炭基肥的冷却速率进行数学建模，得到冷却速率函数，并对所述生物炭基肥的添加剂种类进行参数化表示，得到添加剂特征矩阵；对所述生物炭基肥的添加剂用量进行归一化处理，得到添加剂用量归一化向量，并对所述生物炭基肥的生产设备参数进行特征编码，得到设备参数向量；对所述生物炭基肥的环境因素进行量化评估，得到环境影响指数向量；根据所述原料配比向量、所述热解温度离散值集、所述热解时间向量、所述冷却速率函数、所述添加剂特征矩阵、所述添加剂用量归一化向量、所述设备参数向量和所述环境影响指数向量进行多维向量拼接，得到参数向量集；对所述参数向量集进行局部优化和全局优化处理，得到第一制备参数组合；具体包括：对所述参数向量集进行主成分分析，得到降维后的参数空间，并根据所述降维后的参数空间进行聚类分析，得到初始局部优化区域；对所述初始局部优化区域进行梯度下降处理，得到局部最优解集，并根据所述局部最优解集构建全局优化初始群体；对所述全局优化初始群体进行适应度评估，得到适应度矩阵，并根据所述适应度矩阵对所述全局优化初始群体进行选择、交叉和变异操作，得到进化后的群体；对所述进化后的群体进行局部搜索，得到混合优化解集，并根据所述混合优化解集构建参数响应曲面；对所述参数响应曲面进行优化，得到帕累托最优解集，并根据所述帕累托最优解集进行决策分析，得到第一制备参数组合；对所述第一制备参数组合进行矩阵化和标准化处理，得到制备过程特征矩阵；具体包括：对所述第一制备参数组合进行参数排序，得到有序参数集，并根据所述有序参数集构建原始参数矩阵；对所述原始参数矩阵进行多重插补法处理，得到完整参数矩阵，并根据所述完整参数矩阵计算各制备参数的描述性统计量，得到参数统计特征集；对所述参数统计特征集进行变换，得到正态化参数数据，并根据所述正态化参数数据进行标准化，得到标准化参数矩阵；对所述标准化参数矩阵进行奇异值分解，得到降维参数矩阵，并对所述降维参数矩阵进行信息增益比计算，得到参数权重向量；对所述参数权重向量和所述降维参数矩阵进行矩阵乘法，得到加权参数矩阵，并对所述加权参数矩阵进行非负矩阵分解，得到制备过程特征矩阵；对所述制备过程特征矩阵进行特征向量中心性处理，得到目标参数执行模式；根据所述目标参数执行模式获取炭化后的生物炭和炭化过程参数集，并对所述炭化后的生物炭进行光谱分析，得到生物炭质量数据集；根据所述生物炭质量数据集和所述炭化过程参数集对所述第一制备参数组合进行参数优化，得到第二制备参数组合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳碳中和生物燃气股份有限公司;深圳时代负碳冶金技术有限公司，其通讯地址为：518100 广东省深圳市宝安区西乡街道福中福社区西乡金海路碧海中心区西乡商会大厦101单元810号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。