[发明专利]多晶硅智能生产方法及系统

权利要求书

1.一种多晶硅智能生产方法，包括如下步骤：

第一，数字化研发设计利用仿真模拟软件对多晶硅生产中的主要设备、核心部件及关联参数进行仿真模拟；

第二，智能化控制执行系统运行将仿真模拟分析得到的结果输入到智能化控制执行系统运行；

第三，大数据分析通过采集的工艺数据，结合存储的历史生产工艺参数进行比对、人工智能深度计算，得到优化的分析结果；

第四，结果输出将优化的分析结果与预定目标值进行比较，根据比较的结果进行输出；其特征在于，

所述数字化研发设计进一步包括：

利用专业仿真模拟软件对多晶硅的还原炉进行仿真模拟，输入参数包括进气口直径、还原炉壁面热传导率；

根据设定的数据结果设定参数，建立模型，通过计算分析输出数据包括还原炉气场温度、气体流速；其中所述大数据分析进一步包括：通过采集的工艺数据，结合系统存储的历史生产工艺参数进行比对、人工智能深度计算，并将优化分析结果反馈至还原炉的模拟设计。

2.根据权利要求1所述的多晶硅智能生产方法，其特征在于，

所述智能化控制执行系统运行进一步包括：

利用闭环控制、定性决策和定量控制结合的多模态控制方式，将实时监测数据信息与关系模型匹配，并进行智能分析和最优参数调整；根据反馈的信息对生产工艺参数进行调整，同时将调整记录传送至信息处理系统。

3.根据权利要求2所述的多晶硅智能生产方法，其特征在于，所述大数据分析由大数据湖、算法库、模型库、分布式分析任务管理构建，大数据分析决策由数据整合系统、分析任务管理、分析结果管理组成，收集整理历史数据，进行类型组织，并在线学习/人工智能深度计算。

4.根据权利要求3所述的多晶硅智能生产方法，其特征在于，信息处理系统将历史运行参数记录与目标参数的关联关系建模，通过工况时序模式特征提取参考值，建立两者之间的关系模型。

5.根据权利要求3所述的多晶硅智能生产方法，其特征在于，基于历史数据及相关信息，根据操作参数与目标值的动因关系分析，利用模式识别算法，学习最佳的操作参数曲线，并根据当前工况推荐下一阶段操作参数；

运用训练数据反复进行模型训练，按照预期目标构建出理论预测模型；

运用评估数据反复进行模型评估，并得到最优结果。

6.根据权利要求1所述的多晶硅智能生产方法，其特征在于，

将得到的结果反馈至智能化控制执行系统进行运行，再通过大数据分析系统对最新接受的数据进行人工智能深度计算、分析，从而实现对生产工艺、核心设备的相关参数的不断优化。

7.根据权利要求1所述的多晶硅智能生产方法，其特征在于，

遴选出与多晶硅产品质量及能耗高关联度的参数，得到各个参数的最优值，实现多晶硅的智能化控制。

8.一种采用权利要求1至7任一项所述的多晶硅智能生产方法的智能生产系统，其特征在于，所述系统包括：

数字化研发设计模块，利用仿真模拟软件对多晶硅生产中的主要设备、核心部件及关联参数进行仿真模拟；

智能化控制执行系统运行模块，将仿真模拟分析得到的结果输入到智能化控制执行系统运行；

大数据分析模块，通过采集的工艺数据，结合存储的历史生产工艺参数进行比对、人工智能深度计算，得到优化的分析结果；

结果输出模块，将优化的分析结果与预定目标值进行比较，根据比较的结果进行输出。