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申请/专利权人：内蒙古中环晶体材料有限公司

摘要：基于大数据的拉料自决策方法、系统、设备和存储介质，通过对直拉单晶拉料过程中拉料节点的基础源数据进行处理、筛选、转换为拉料节点中易于识别和标记的若干数据集并建立模型，进行多维度数据清洗并建立维度数据仓库；获取当前节点的基础源数据并转化为工艺参数，将工艺参数与维度数据仓库中的模型进行数据对比，对判定结果进行数据分析，判定当前拉料过程环节是否有异常，并根据判定结果进行自决策。本发明技术方案可在单晶拉制的拉料过程中发生异常情况时，能够及时自动给出最优的评估和决策，减少工作人员干预，降低工时浪费，提升生产产量，实现自动决策，更加实时、全面、准确、标准地处理异常问题，提升生产效率和产品品质。无需人工巡检和手动处理，增强时效性和效率，降低安全隐患。

主权项：1.基于大数据的拉料自决策方法，其特征在于，所述方法包括步骤：S1：获取在直拉单晶拉料过程中每一不同炉型、每一不同系列、每一不同炉台的拉料节点的基础源数据；S2：对获取的所述基础源数据进行处理，筛选并转换为每一不同炉型、每一不同系列、每一不同炉台的拉料节点中易于识别和标记的若干参数，并获得每一不同炉型、每一不同系列、每一不同炉台的拉料节点的所有所述参数数值的数据集；S3：通过深度学习对每一不同炉型、每一不同系列、每一不同炉台的拉料节点中的每一所述参数建立模型；S4：通过深度学习对所述S3步骤中的每一所述模型进行分析计算和拟合优化，获取单晶拉制拉料过程中最优单晶温度和最优拉料长度模型；S5：通过深度学习对所述S3步骤中的每一所述模型进行分析计算，获取当前炉型、当前系列、当前炉台的拉料节点的单晶温度和拉料长度的基础源数据；S6：对所述S5步骤中获取的所述单晶温度和拉料长度的基础源数据进行处理，筛选并转换为当前炉型、当前系列、当前炉台的拉料节点中所述单晶温度和所述拉料长度的易于识别和标记的工艺参数；S7：将S6步骤中的所述单晶温度和所述拉料长度的易于识别和标记的工艺参数与所述S4步骤中所述最优单晶温度和最优拉料长度模型进行对比，根据对比结果判定该单晶所在拉料节点中的所述单晶温度和拉料长度的易于识别和标记的工艺参数数值是否合理；S8：通过深度学习对所述S7步骤中的判定结果进行数据分析，判定当前拉料过程环节是否在最优范围内，并根据判定结果进行自决策。

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