【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池制备，尤其涉及一种电池浆料配方优化方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、在电池的制备工艺中，浆料配方优化是关键步骤之一，可以显著影响电池的性能和寿命。目前，电池浆料配方优化通常依赖于工艺工程师的经验和试验室试错，但缺乏对多变量和复杂相互关系的全面建模，难以充分挖掘材料间复杂的相互关系，导致优化效果受限。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种电池浆料配方优化方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中因电池浆料配方优化依赖于人为经验时难以充分挖掘材料间复杂的相互关系而导致优化效果受限的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种电池浆料配方优化方法，所述方法包括以下步骤：
3、获取多个电池浆料特征，其中，所述电池浆料特征包括固相浓度、固相颗粒信息、分散介质粘度、酸碱值以及温度压力；
4、通过配方优化模型预测不同电池浆料特征下的电池寿命，其中，所述配方优化模型为在自注意力神经网络模型的基础上引入多头自注意力机制、循环存储机制、遮蔽机制以及长序列训练机制；
5、确定所述电池寿命中的目标电池寿命；
6、将所述目标电池寿命对应的电池浆料特征确定为目标电池浆料特征，以基于所述目标电池浆料特征实现电池浆料配方的优化。
7、可选地，所述通过配方优化模型预测不同电池浆料特征下的电池寿命之前，还包括：
8、收集电池数据，其中，所述电池数据包括电池浆料成分、工艺参数以及电池
9、对所述电池数据进行清洗，得到清洗数据；
10、对所述清洗数据进行预处理，得到预处理数据；
11、根据所述预处理数据训练初始配方优化模型，得到配方优化模型。
12、可选地，所述根据所述预处理数据训练初始配方优化模型，得到配方优化模型，包括：
13、通过所述初始配方模型的长序列训练机制将所述预处理数据切割成短序列数据；
14、根据所述短序列数据训练所述初始配方优化模型，得到配方优化模型。
15、可选地，所述根据所述预处理数据训练初始配方优化模型，得到配方优化模型，包括：
16、通过初始配方优化模型的多头自注意力机制计算所述预处理数据的自注意力表示；
17、通过所述初始配方优化模型的前馈全连接网络对所述自注意力表示进行特征变换，得到复杂特征表示；
18、通过所述初始配方优化模型的线性输出层将所述复杂特征表示映射到回归预测结果；
19、根据所述回归预测结果训练所述初始配方模型，得到配方优化模型。
20、可选地，所述根据所述回归预测结果训练所述初始配方模型，得到配方优化模型，包括：
21、确定所述回归预测结果与真实观测值之间的均方误差；
22、根据所述均方误差优化所述初始配方优化模型的模型参数和超参数，得到配方优化模型。
23、可选地，所述通过配方优化模型预测不同电池浆料特征下的电池寿命，包括：
24、将电池浆料特征转化为输入特征，其中，所述输入特征包括当前时刻的观测特征和上一时刻的隐藏状态；
25、通过所述配方优化模型根据所述观测特征和所述隐藏状态预测不同电池浆料特征下的电池寿命。
26、可选地，所述通过所述配方优化模型根据所述观测特征和所述隐藏状态预测不同电池浆料特征下的电池寿命，包括：
27、通过所述配方优化模型的多头自注意力机制计算所述观测特征的自注意力表示；
28、通过所述配方优化模型的循环存储机制更新并存储所述隐藏状态；
29、通过所述配方优化模型的残差连接整合所述自注意力表示和所述隐藏状态，得到整合特征；
30、通过所述配方优化模型的编码器根据所述整合特征预测所述电池浆料特征的电池寿命，以得到不同电池浆料特征下的电池寿命。
31、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种电池浆料配方优化装置，所述电池浆料配方优化装置包括：
32、获取模块，用于获取多个电池浆料特征，其中，所述电池浆料特征包括固相浓度、固相颗粒信息、分散介质粘度、酸碱值以及温度压力；
33、预测模块，用于通过配方优化模型预测不同电池浆料特征下的电池寿命，其中，所述配方优化模型为在自注意力神经网络模型的基础上引入多头自注意力机制、循环存储机制、遮蔽机制以及长序列训练机制；
34、确定模块，用于确定所述电池寿命中的目标电池寿命；
35、所述确定模块，还用于将所述目标电池寿命对应的电池浆料特征确定为目标电池浆料特征，以基于所述目标电池浆料特征实现电池浆料配方的优化。
36、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种电池浆料配方优化设备，所述电池浆料配方优化设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的电池浆料配方优化程序，所述电池浆料配方优化程序配置为实现如上文所述的电池浆料配方优化方法的步骤。
37、此外，为实现上述目的，本专利技术还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有电池浆料配方优化程序，所述电池浆料配方优化程序被处理器执行时实现如上文所述的电池浆料配方优化方法的步骤。
38、本专利技术提出的电池浆料配方优化方法、装置、设备及存储介质，通过获取多个电池浆料特征，其中，所述电池浆料特征包括固相浓度、固相颗粒信息、分散介质粘度、酸碱值以及温度压力；通过配方优化模型预测不同电池浆料特征下的电池寿命，其中，所述配方优化模型为在自注意力神经网络模型的基础上引入多头自注意力机制、循环存储机制、遮蔽机制以及长序列训练机制；确定所述电池寿命中的目标电池寿命；将所述目标电池寿命对应的电池浆料特征确定为目标电池浆料特征，以基于所述目标电池浆料特征实现电池浆料配方的优化。通过上述方式，通过引入改进的自注意力神经网络来根据电池浆料配方预测电池寿命，不仅无需依赖于工艺工程师的经验，还能够充分挖掘材料间复杂的相互关系，进而提高电池浆料配方的优化效果。
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1.一种电池浆料配方优化方法，其特征在于，所述电池浆料配方优化方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过配方优化模型预测不同电池浆料特征下的电池寿命之前，还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预处理数据训练初始配方优化模型，得到配方优化模型，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预处理数据训练初始配方优化模型，得到配方优化模型，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述回归预测结果训练所述初始配方模型，得到配方优化模型，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过配方优化模型预测不同电池浆料特征下的电池寿命，包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过所述配方优化模型根据所述观测特征和所述隐藏状态预测不同电池浆料特征下的电池寿命，包括：
8.一种电池浆料配方优化装置，其特征在于，所述电池浆料配方优化装置包括：
9.一种电池浆料配方优化设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有电池浆料配方优化程序，所述电池浆料配方优化程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的电池浆料配方优化方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种电池浆料配方优化方法，其特征在于，所述电池浆料配方优化方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过配方优化模型预测不同电池浆料特征下的电池寿命之前，还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预处理数据训练初始配方优化模型，得到配方优化模型，包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预处理数据训练初始配方优化模型，得到配方优化模型，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述回归预测结果训练所述初始配方模型，得到配方优化模型，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过配方优化模型预测不同电池浆料特征下的电池寿命，...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵正源，周邦昱，李冰，杨之乐，张豪，郭媛君，王盛，
申请(专利权)人：广东碳中和研究院韶关，
类型：发明
国别省市：
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