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龙图腾网获悉广西大学申请的专利基于机理和数据驱动的甘蔗压榨过程工艺指标预测方法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：CN115906629B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211450953.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于机理和数据驱动的甘蔗压榨过程工艺指标预测方法是由蒙艳玫;黎乘风;韦锦;陆冠成;董振;朱纪洪;蒙丽雯;李正源;李济钦;段青山设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机理和数据驱动的甘蔗压榨过程工艺指标预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机理和数据驱动的甘蔗压榨过程工艺指标预测方法，包括以下步骤：1多传感器现场数据采集以及预处理，建立原始数据集；2建立蔗料弹塑性本构模型；3建立甘蔗压榨过程多孔介质控制方程；4甘蔗压榨过程流固耦合模型及其仿真，并且建立新的数据集；5物理引导神经网络模型的建立；6物理引导神经网络的训练细节，得到基于机理和数据驱动的甘蔗压榨过程工艺指标预测模型。本发明的方法，主要用于对甘蔗压榨生产过程中，蔗汁析出量、蔗汁析出速度等关键工艺指标进行预测。大大减少了生产过程中数据采集的成本。实现小数据集表征高维系统；可以大大提高网络的一致性，增强泛化能力。

本发明授权基于机理和数据驱动的甘蔗压榨过程工艺指标预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机理和数据驱动的甘蔗压榨过程工艺指标预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1从现场设备及传感器上采集系统的大数据信息，结合经过包括清洗去噪、集成、转换预处理操作的车间大数据资源，制作为原始样本数据，建立原始数据集； 2建立蔗料弹塑性本构模型； 3建立甘蔗压榨过程多孔介质控制方程； 4根据步骤2的蔗料弹塑性本构模型和步骤3甘蔗压榨过程多孔介质控制方程建立甘蔗压榨过程流固耦合模型，并对甘蔗压榨过程流固耦合模型进行仿真，将仿真结果进行采样并与在步骤1采集的原始数据结合，建立新的数据集； 5物理引导神经网络模型的建立； 6将步骤4的数据集输送至步骤5物理引导神经网络模型，进行物理引导神经网络的训练，得到基于机理和数据驱动的甘蔗压榨过程工艺指标预测模型； 步骤2蔗料的弹性特征通过实验测得的杨氏模量、体积模量、泊松比随蔗料形状变化而各向同性的线弹性体来表示；蔗料的塑性特征用修正剑桥模型或修正DPC模型描述，建立蔗料弹塑性本构模型； 步骤5物理引导神经网络模型的建立的方法为：物理引导神经网格分为三层：输入层、隐藏层以及输出层；物理引导神经网格输入数据在隐藏层中一层一层的进行线性运算，并且通过激活函数变换为非线性输出，直至输出层的最终预测其数学表达式可表现为： ； 其中，为神经网络第层的输出值，为神经网络第层输出，为神经网络第层到第层的偏置，为神经网络第层到第层的权重，为激活函数； 损失函数采用最小均方差MSE，然后再进行反向传播迭代求解和b；其损失函数表达式为： ； ； 其中为数据匹配的最小均方差，为控制方程的最小均方差，为边界条件的最小均方差，为初始条件的最小均方差，m为样本数，是相应的权重，pi预测值，为真实值； 其中，初始条件包括初始孔隙压力、初始孔隙比，由KANNAPIRAN实验测得的数据指定；边界条件包括表面孔隙压力为0以及压榨辊-蔗料接触表面无滑移；控制方程包括总体平衡方程、液体平衡方程以及连续性方程； 步骤6物理引导神经网络的训练的方法为：根据甘蔗压榨实际过程，控制方程选用多孔介质材料的总体平衡方程、液体平衡方程和连续性方程，边界条件设置为表面孔隙压力为0和压榨辊-蔗料接触表面无滑移；激活函数选择tanh激活函数，优化器选择Adam优化器训练10000步，再使用L-BFGS进行训练直至收敛，完成物理引导神经网络的设置。

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