公开(公告)号：CN118925435A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411180726.8

申请日：2024-08-27

Applicant: 大连理工大学

Inventor： 魏炜 ,  刘志军 ,  李志义 ,  徐扬 ,  白洪亮

IPC: B01D53/04 ,  B01D53/62

Abstract: 本发明公开了一种碳捕集的蜂窝式填充床，涉及多孔介质环境烟气吸附领域。本发明是一种新型的固定床概念反应器，使用多孔碳化硅陶瓷单体作为蜂窝框架，利用分层流通道网络来减少固定床的压降，将蜂窝式微填充吸附床应用于吸附脱碳过程。微填充床外壳为圆柱状结构，内部有两层平行分布的吸附剂，以蜂窝陶瓷作为框架，正中圆柱形孔道为自由通道。填充床内部压降极低，流体分配平均，填充层内各处的吸附负荷均匀。模拟通入电厂原始排放烟气，证明流式微填充床对CO2有良好的吸附效果，对于工业烟气处理有一定的应用前景。

公开(公告)号：CN116151091A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202111400153.1

申请日：2021-11-19

Applicant: 吉林中粮生化有限公司 ,  中粮生物科技股份有限公司 ,  大连理工大学 ,  中粮营养健康研究院有限公司

Inventor： 佟毅 ,  陶然 ,  李义 ,  叔谋 ,  都健 ,  张磊 ,  刘颖慰 ,  赵优 ,  徐扬 ,  赵国兴 ,  刘琳琳 ,  董亚超 ,  李明鑫 ,  周聪聪

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/086 ,  G06N3/126 ,  G06N3/08 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明实施例提供一种基于GA‑CNN的加工工艺优化参数的分析方法，属于大数据的工艺建模领域，其包括：获取加工工艺中的位点对应的生产监测原始数据形成初始标准数据；运用遗传算法确定所述加工工艺中每一代种群包含的位点，将每一代种群中的位点所对应的初始标准数据通过神经网络进行训练，将训练结果的平均相对误差作为该代种群的适应度函数值；将最优种群所对应的位点对应的初始标准数据，运用卷积神经网络以加工工艺优化方法中的控制目标作为输出结果，进行训练；根据训练完成的卷积神经网络的Olden权值确定影响加工工艺优化方法中的控制目标的优化调整位点。本发明调整加工工艺优化方法中的控制目标的优化调整位点，从而优化后续的生产过程。

公开(公告)号：CN113987915A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111111790.7

申请日：2021-09-18

Applicant: 吉林中粮生化有限公司 ,  中粮生物科技股份有限公司 ,  大连理工大学 ,  中粮营养健康研究院有限公司

Inventor： 佟毅 ,  李义 ,  叔谋 ,  刘颖慰 ,  赵优 ,  徐扬 ,  赵国兴 ,  都健 ,  张磊 ,  刘琳琳 ,  董亚超 ,  陶然 ,  周聪聪 ,  李明鑫

IPC: G06F30/27 ,  G06Q50/02 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明的实施方式提供一种基于神经网络参数优化的食品工业数据建模系统，包括：数据采集模块，用于获取食品工业过程的多个位点的现场生产数据，以及受所述多个位点的现场生产数据所影响的过程终点的生产结果数据；神经网络建模模块，用于构建以所述多个位点为输入参数，所述过程终点为输出参数的神经网络模型，以所述多个位点的现场生产数据及其对应的生产结果数据为训练样本，对所述神经网络模型进行训练；以及位点筛选模块，用于从训练好的神经网络模型中获取所述多个位点对应的权重系数，根据所述权重系数从所述多个位点中选择关键位点建立所述食品工业过程的模型。本发明提供的实施方式应用于食品工业数据建模中。