摘要
本发明涉及石化物料物性计算领域,具体涉及物理信息约束的石化物料混合建模物性计算系统及其方法,包含:数据处理模块实现多源异构数据标准化清洗与融合;多尺度特征模块通过量子‑介观‑宏观跨尺度建模实现物料特性表征;物理约束模块嵌入热力学本构方程与相平衡准则,确保模型自洽性;组分交互模块基于深度势能场理论构建非理想混合效应预测模型,建立组分相互作用知识图谱;不确定性量化模块采用贝叶斯深度学习方法评估预测置信区间,系统集成物理机理与数据驱动方法,实现物性预测误差降低15%~20%,同时提供分子结构-物性关联的可视化分析工具,支持工艺优化与新产品开发决策,满足石化行业对高精度、可解释性物性预测的核心需求。
技术关键词
多尺度特征
分子结构特征
模块通信
物理
混合效应预测模型
贝叶斯集成学习
燃烧动力学参数
可视化分析工具
多任务联合学习
数据采集单元
物性计算方法
分析单元
长程相互作用
热力学第一定律
贝叶斯神经网络
分子间相互作用
分析模块
拓扑结构特征
系统为您推荐了相关专利信息
机载高光谱
柱体
稀疏特征
多头注意力机制
卷积模块
综合计算方法
多参数调控
相对湿度
识别性能优良
多物理场协同
天气预测方法
时空融合特征
气象站
多尺度特征融合
节点
深度学习网络模型
网络拓扑结构
模态特征
数据处理模块
注意力机制