[发明专利]用于流动化学的AI系统

权利要求书

1.一种用于确定段塞中的流动化学的流动化学设置(110)的至少一个目标参数集的计算机实现的方法，其中所述方法为自我学习方法，所述方法包括以下步骤：

a)通过使用流动化学设置(110)的至少一个传感器(122)确定至少一个过程变量；

b)基于所述过程变量训练至少一个机器学习模型(126)；

c)通过在经训练的机器学习模型(126)上应用根据至少一个优化目标的优化算法来确定所述目标参数集；

d)提供确定的目标参数集和/或考虑所述确定的目标参数集，以用于评估流动化学设置(110)和/或评估至少一种流动化学产品。

2.根据前述权利要求所述的方法，其中，所述确定的目标参数集被用作下一次优化的起点。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，重复步骤a)到d)直到由所述传感器(122)测量的所述过程变量在预定义的准确度内符合先前定义的目标值。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述目标参数集包括从由以下组成的组中选择的至少一个参数：至少一个泵的流率；温度；反应时间；来自离析物的在线分析的至少一个参数；种子颗粒的量。

5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述过程变量通过测量流经至少一个管式反应器(116)的段塞的一个或更多个量来确定。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述过程变量包括：至少一个光谱信息；至少一个强度信息；至少一个亮度信息；至少一个浊度信息；至少一个色彩信息。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，确定所述过程变量包括以下中的一项或更多项：紫外可见光谱(UV-VIS)光谱、拉曼光谱、红外(IR)光谱、核磁共振(NMR)光谱、光学检测、荧光光谱、质谱(MS)、高效液相色谱法(HPLC)、气相色谱(GC)、电导率和PH测定、量热法、粘度测定、粉末X射线衍射(PXRD)和自动滴定。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述传感器(122)包括以下中的一项或更多项：至少一个光谱仪，至少一个光屏障，至少一个色谱仪，至少一个粘度计，至少一个滴定装置，至少一个量热计。

9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述方法包括至少一个验证步骤(136)，其中所述确定的过程变量的至少一个测量值被验证，其中所述验证包括将所述测量值与至少一个预定义的标准进行比较，其中步骤a)在所述确定的过程变量的所述测量值没有被验证的情况下重复。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述方法包括至少一个异常检测步骤，其中至少一个算法监视所述传感器(122)的至少一个测量信号，其中所述算法被配置用于确定至少一个异常，其中步骤a)在检测到异常的情况下重复。

11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述优化目标是至少一个用户规范，其中所述优化目标是至少一种生产流体的浓度。

12.一种用于确定段塞中的流动化学的流动化学设置的至少一个目标参数集的计算机程序，其被配置为当所述计算机程序在计算机或计算机网络上执行时，使所述计算机或所述计算机网络完全或部分地执行根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述计算机程序被配置为执行根据前述权利要求中任一项所述的方法的至少步骤a)到d)。

13.一种包括指令的计算机可读存储介质，所述指令当由计算机或计算机网络执行时，导致执行根据涉及方法的前述权利要求中任一项所述的方法的至少步骤a)到d)。