申请/专利权人：山东二叶制药有限公司

申请日：2022-09-19

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN115494196B

主分类号：G01N33/00

分类号：G01N33/00;G01K3/00;G01N21/25;G16C20/10;G16C20/70

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2023.01.03#实质审查的生效;2022.12.20#公开

摘要：本发明涉及化学生产数据监测管理技术领域，具体涉及用于新舒巴坦酸提取工艺的品质保持方法。该方法通过获取数据库中不同提取批次在舒巴坦酸提取工艺中氧化脱锰反应过程的数据。通过数据分析获得每个提取批次的反应条件适宜性和分册色带向量，进而实现对不同提取批次的分类，获得正常批次类别和异常批次类别。根据各自的批次类别获得正常pH变化范围和异常pH变化范围。根据训练预测网络预测未来时刻的预测pH变化序列，通过预测数据在正常pH变化范围或异常pH变化范围中的分布实现反应过程的及时终止或者对工艺参数的调整。本发明通过生产数据检测管理及预测的方法，有效保证了舒巴坦酸提取工艺中反应物的品质。

主权项：1.一种用于新舒巴坦酸提取工艺的品质保持方法，其特征在于，所述方法包括：舒巴坦酸提取工艺中的氧化脱锰反应包括氧化过程和褪色过程；在数据库中统计不同提取批次的氧化脱锰反应过程中氧化过程中的温度变化序列、褪色过程中的料液分层图像和褪色过程中的pH变化序列；根据温度变化序列中温度的波动性和温度大小获得温度适宜性，根据pH变化序列的标准度和温度适宜性获得反应条件适宜性，根据料液分层图像中不同位置的像素值获得分层色带向量；根据不同提取批次之间反应条件适宜性的差异和分层色带向量的相似度对不同提取批次进行分类，获得正常批次类别和异常批次类别；根据正常批次类别中的样本获得正常pH变化范围，根据异常批次类别中的样本获得异常pH变化范围；以不同提取批次的pH变化序列作为训练数据，训练预测网络；将实时提取批次的pH变化序列输入预测网络，获得预测pH序列；若预测pH序列中出现预设数量个连续元素处于异常pH变化范围，则停止提取反应过程；若预测pH序列中元素值处于正常pH变化范围，则根据元素值在正常pH变化范围中的位置调整反应过程的工艺参数；所述根据温度变化序列中温度的波动性和温度大小获得温度适宜性包括：根据温度适宜性公式获得温度适宜性，温度适宜性公式包括： 其中，H为温度适宜性，VarT为温度变化序列的方差，meanT为温度变化序列的均值，Tstd为标准反应温度，α为修正系数，abs为绝对值函数，exp为以自然常数为底的指数函数；所述根据pH变化序列的标准度和温度适宜性获得反应条件适宜性包括：获取pH变化序列与标准pH变化序列的动态时间规整距离，根据动态时间规整距离获得标准度，标准度与动态时间规整距离呈负相关关系；以标准度与温度适宜性的乘积作为反应条件适宜性；所述根据料液分层图像中不同位置的像素值获得分层色带向量包括：在料液分层图像中截取预先设置好的矩形感兴趣区域；将矩形感兴趣区域的长均分预设区域数量个子区域，子区域的宽为矩形感兴趣区域的宽；通过暗通道提取，获取每个子区域的平均明度通道值，将所有子区域的平均明度通道值根据子区域的位置进行排列，获得分层色带向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东二叶制药有限公司 用于新舒巴坦酸提取工艺的品质保持方法

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