CN117049532B - 一种制备固体氟化石墨的方法、***和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种制备固体氟化石墨的方法、***和设备；所述元胞自动机的更新规则：表示所述元胞i的转化率变化，表示石墨的转化率函数属性，表示所述元胞i对应的波长；通过对石墨氟化反应的全过程实时监测和控制，实现了制备过程的整体优化，确保了反应各阶段的顺利进行和产物质量的稳定性。实现了对制备全局的智能化管理和精准调控。通过综合运用元胞自动机模拟、贝叶斯网络模型、检测机构数据等多层次信息，实现了制备过程的多方面、多参数、多层次信息融合，提高了制备的精准性和综合效果。
Description
技术领域
本发明涉及润滑剂技术领域，特别涉及一种制备固体氟化石墨的方法、***和设备。
背景技术
固体氟化石墨是一种重要的石墨衍生物，它是通过将石墨与氟气或氟化剂反应制备而成的。固体氟化石墨具有优异的热稳定性、化学稳定性和润滑性能，广泛应用于润滑材料、涂料、密封材料、电池、化工等领域。固体氟化石墨具有优异的自润滑性能，可降低摩擦系数，提高机械部件的耐磨性和耐蚀性，广泛用于制备高效润滑材料。固体氟化石墨具有良好的热稳定性，能够在高温条件下保持稳定的润滑性能，因此常用于高温、高压条件下的润滑应用。由于氟化石墨的化学稳定性较高，它能够抵抗多种化学物质的侵蚀，因此也可用于化学工业中的润滑和密封应用。
作为固体润滑剂，氟化石墨优于二硫化铝，特别是在高速、高压、高温条件下使用的效果更佳，且不对金属和其它材料产生腐蚀作用。一般来说，固体氟化石墨润滑剂的制备流程大致是制备出固体氟化石墨后，对固体氟化石墨进行研磨并得到指定目数的颗粒，这些颗粒即传统意义上的“固体氟化石墨润滑剂”，也就是说，固体氟化石墨润滑剂的主要制备方向在于固体氟化石墨的制备。
制备固体氟化石墨的步骤较为简单，即氟化反应，通过将石墨与氟气或氟化剂反应，将氟原子引入石墨结构，形成固体氟化石墨。该过程是石墨结构与氟原子之间的化学反应，导致石墨晶格中的碳原子被部分或完全替换成氟原子。在传统技术中通常使用反应炉等设备进行制备。例如：
(1)中国发明专利CN201910377149.4公开了《固体润滑剂及其制备方法和用途》，以石墨烯量子点这种导电体作为其主体材料，能够解决高真空、超低温、强辐射放射、超高温、超低温、高转数、高电磁场、强化学腐蚀、强盐雾腐蚀等复杂极端条件下导电固体润滑剂的需求；
(2)中国发明专利CN201810775497.2公开了《一种氟化石墨固体润滑剂的制备方法》，按照该方法制备的固体氟化石墨具有表面能低，良好的化学和物理性能，耐磨寿命比石墨和二硫化钼长，自身的C-F键强度很高，不易断裂；
(3)中国发明专利CN201510988493.9公开了《一种具有优异抗磨性能的聚酰亚胺/氟化石墨烯复合耐磨涂层及其制备方法》，按照该方法制备的氟化石墨烯制成自润滑复合耐磨涂层有效节约了资源，避免团聚现象的发生。
但是，这类传统技术的制备方法均存在如下技术缺点：
(1)不确定的反应动态：由于传统制备方法没有预测反应动态的能力，无法精确预测反应速率、产物形成和转化过程。这使得难以确定最优反应时间和条件，可能导致产品质量不稳定或不符合预期。
(2)难以实现实时调节：传统制备方法通常无法实时监测反应过程中的关键参数，并进行控制策略的执行。这意味着难以对反应过程中的变化做出及时响应，影响了产品质量的一致性和稳定性。
(3)反应条件优化困难：缺乏预测反应动态的能力，优化反应条件(如温度、压力、气体流量等)成为一个基于经验的试错过程，使得优化过程耗时耗力，而且可能无法实现最佳条件下的反应。
(4)困难应对复杂反应环境：某些反应条件可能较为复杂，传统制备方法无法精准预测和应对复杂的反应环境。这可能导致产物含有不期望的杂质，影响产品的最终性能和稳定性。
为此，提出一种制备固体氟化石墨的方法、***和设备。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例希望提供一种制备固体氟化石墨的方法、***和设备，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，即不确定的反应动态、反应条件优化困难、难以实现实时调节和困难应对复杂反应环境，并对此至少提供一种有益的选择；
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
第一方面
一种制备固体氟化石墨的方法
通过同步实施的不同"Tracks"来实现。主要包括"Track-1"、"Track-2"、"Track-3"、"Track-4"和"Track-5"，用以达到高效、精确控制石墨氟化反应并制备高质量氟化石墨。
(一)Track-1:准备及反应前处理
将石墨基材置于真空反应炉内并保持500℃，以去除石墨基材表面吸附的杂质原子气体。随后通入经纯化的氟气并执行石墨氟化反应。
在所述Track-1、所述Track-4中，以及所述Track-2中的每个所述元胞i的所述石墨氟化反应：
1)表面杂质去除：石墨基材表面的杂质原子气体在500℃条件下脱附，该过程的速率方程为：
2)石墨氟化反应：石墨基材与氟气发生反应形成固体氟化石墨，反应的转化率方程为：
dN：单位时间内石墨基材表面的吸附杂质原子数的变化，是吸附过程的变化量；dNi表示单位时间内，所述元胞i上表面吸附的杂质原子数的变化量；Ni是所述元胞i上的表面吸附的杂质原子数；dt：表示时间的变化量，用于微分方程中表示时间间隔；dC：表示单位时间内石墨转化率的变化量，在所述石墨氟化反应中代表石墨从未反应状态向反应状态的变化程度；dCi：表示单位时间内，元胞i上石墨转化率的变化量；Ci是所述元胞i上的石墨的转化率；N是表面吸附的杂质原子数；kads是吸附速率常数；C是石墨的转化率；kreact是反应速率常数。
(二)Track-2：元胞自动机模拟
将真空反应炉的反应区划分为多个小区域，每个小区域视为一个元胞i。
每个元胞i具有反应函数属性f(λ)，描述石墨反应的吸收振幅强度与波数的关系。
所述反应函数属性f(λ)为：
f(λ)＝A*exp(-alpha*lambda)
λ是波长，A是吸收系数，alpha是衰减系数，exp是以自然常数e为底的指数函数。
定义Moore邻域，利用二维概率转移矩阵P及转移概率Pij执行转移，预测每个元胞i对应的小反应区内的石墨反应情况。
输出下一时间步的固体氟化石墨的转换度向量DCnext。
1)所述Moore邻域中有N个元胞，Cj表示第j个元胞上的石墨转化率，所述Moore邻域表示所有元胞的石墨转化率之和：
2)所述元胞自动机的更新规则：
ΔCi表示所述元胞i的转化率变化，f(λi)表示石墨的转化率函数属性，λi表示所述元胞i对应的波长，Moore邻域内的石墨转化率通过所述转移概率Pij进行更新，同时考虑了表面杂质的去除。
所述Track-2中，所述二维概率转移矩阵P为：
所述转移概率Pij表示从所述元胞i转移到所述元胞j的概率，所述二维概率转移矩阵P中的元素Pij表示了从所述元胞i转移到所述元胞j的概率；
所述转移概率Pij与所述反应函数属性f(λ)的比例成正比：
k是一个常数系数。
(三)Track-3：贝叶斯网络模型
将转换度向量DCnext定义为贝叶斯网络模型的节点ND。
定义有向边DE为Moore邻域的拓扑关系，定义概率分布PD为二维概率转移矩阵P。
所述节点ND和所述有向边DE包括：
1)节点ND：将所述转换度向量DCnext定义为贝叶斯网络模型的节点ND；
2)所述有向边DE：表示了所述Moore邻域的拓扑关系：
DE：i→j
所述有向边DE中D代表父节点，表示中心的所述元胞i，E代表所述子节点，表示邻居的所述元胞j。
定义父节点为Moore邻域中的中心元胞i，定义子节点为Moore邻域中的邻居元胞j。所述概率分布PD为：
PD(i，j)＝Pij
PD(i，j)表示了从所述元胞i转移到所述元胞j的概率；
通过条件概率表CPTs对DCnext进行概率预测，并通过Sigmoid函数将其映射到区间[0，1]，再乘以100％，输出为概率值PV[j]。
1)所述条件概率表CPTs：
Ni表示中心的所述元胞i的邻居元胞集合，CPTsij表示在给定中心的所述元胞i的情况下，邻居的所述元胞j的条件概率；
2)所述概率预测：
设所述转换度向量DCnext是一个表示下一时间步的转换度向量，其中DCnext[j]表示邻居的所述元胞j的转换度，设：
所述DCnext[j]的预测概率为P(DCnext[j])：
P(DCnext[j])＝∑i CPTsij·DC[i]
DC[i]表示中心的所述元胞i的当前转换度，对所有可能的中心的所述元胞i求和，以预测所述DCnext[j]。
所述sigmoid函数：
e是自然常数。
(四)Track-4：石墨氟化反应
在Track-1的时间步轨道下执行20小时的石墨氟化反应。
(五)Track-5:反应结束及产物处理
基于概率值PV[j]调整制定反应炉的控制策略。在Track-4执行20小时后停止通入氟气和加热，并同时向反应炉内通入氮气冷却。将反应物出炉制得氟化石墨。
第二方面
一种制备固体氟化石墨的***
本***是针对制备固体氟化石墨的方法进行实现的，旨在通过高效的处理器和相应的程序指令来执行制备过程中的关键步骤，即"Track-2"和"Track-3"。***主要包括处理器、存储器以及存储了程序指令的存储器。
(一)处理器
***配备高性能处理器，其主要任务是执行制备固体氟化石墨的方法中的关键步骤，即"Track-2"和"Track-3"。处理器负责对真空反应炉的状态进行监控、数据处理、算法运行等，以保证石墨氟化反应的精确控制和优化。
(二)存储器
***配备了存储器，用于存储必要的程序指令、模型参数、反应数据以及中间结果。这些数据将被处理器读取和处理，以执行"Track-2"和"Track-3"中的算法步骤。
(三)程序指令
存储器中存储有针对制备固体氟化石墨的方法所设计的程序指令。这些指令涵盖了"Track-2"和"Track-3"中的元胞自动机模拟和贝叶斯网络模型的执行步骤，以确保制备过程的准确执行和精确控制。
(四)***工作流程
***在工作时，处理器会从存储器中读取程序指令，并按照指令依次执行。对于制备固体氟化石墨的过程，处理器将根据"Track-2"和"Track-3"的算法流程执行模拟和预测。这些步骤涉及对真空反应炉状态的监控、反应区的划分、元胞自动机模拟、贝叶斯网络模型的构建和条件概率预测等。
第三方面
一种制备固体氟化石墨的设备
包括真空反应炉，所述真空反应炉内安装有检测机构，所述真空反应炉及所述检测机构用于执行如上述所述方法中的所述Track-1～所述Track-5；
所述检测机构2包括六个线性自由度，所述线性自由度连接作用于光谱仪和红外传感器作循环万向角度调节，所述光谱仪和所述红外传感器用于检测所述真空反应炉内的波数和吸收振幅强度。
所述检测机构包括两个盘体，所述盘体以环形阵列的形式安装有六个用于输出所述线性自由度的伺服电缸，所述伺服电缸的缸体和活塞杆相互之间以万向节联轴器万向铰接于两个所述盘体相互之间的相对一面上；一个所述盘体固设于所述真空反应炉内，另一个所述盘体上安装有所述光谱仪和所述红外传感器；每三个相邻的所述伺服电缸相互之间以N形的形式排布。用于扩大线性自由度的极限行程点位和控制精度。
真空反应炉是制备固体氟化石墨的关键设备，用于执行制备过程中的所述Track-1～所述Track-5阶段。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)全局性支配效果：本发明通过对石墨氟化反应的全过程实时监测和控制，实现了制备过程的整体优化，确保了反应各阶段的顺利进行和产物质量的稳定性。该方法、***和设备集成了制备过程中的关键步骤和关联参数，实现了对制备全局的智能化管理和精准调控。
(2)综合性效果:本发明通过综合运用元胞自动机模拟、贝叶斯网络模型、检测机构数据等多层次信息，实现了制备过程的多方面、多参数、多层次信息融合，提高了制备的精准性和综合效果。
(3)预测性效果:结合元胞自动机模拟和贝叶斯网络模型，***可以实时预测石墨氟化反应的转换情况和趋势，根据预测结果调整反应条件，实现对反应过程的实时预测和调整，确保制备的高效性和高质量性。
(4)高效制备：通过引入自动化元胞自动机模拟和贝叶斯网络模型，实现了对固体氟化石墨制备过程的精确预测和实时控制，大大提高了制备过程的效率。结合检测机构实时监测，能够对石墨氟化反应的波数和吸收振幅强度进行准确监控，实现了反应过程的精准控制，有助于获得高质量的固体氟化石墨产品。
(5)优化反应条件：通过实时调整反应条件，包括温度、压力和气体通入速率等，***能够优化石墨氟化反应过程，提高反应的转化效率和产物质量。设备中的自动化元胞自动机模拟和贝叶斯网络模型，以及通过检测机构的实时反馈，使整个制备过程变得自动化和智能化，降低了人工干预的需要，提高了生产效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的方法流程逻辑示意图；
图2为本发明的设备的真空反应炉的示意图(左边为整体设备示意图，右边为真空反应炉去除了外部盖体后的示意图)；
图3为本发明的设备的检测机构的示意图；
图4为本发明的实施例十一的***控制程序示意图；
图5为本发明的实施例十一的***控制程序示意图；
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制；
需要指出的是，本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对于本领域技术人员而言，还可以进一步意识到结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
需要指出的是，结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
实施例一
本实施例提供一种制备固体氟化石墨的方法，请参阅图1，该方法包括在当前时间步同步实施的Track-1和Track-2：
Track-1：将石墨基材置于真空反应炉内并保持500℃，以去除石墨基材表面吸附的杂质原子气体，通入经纯化的氟气并执行石墨氟化反应；
Track-2，执行元胞自动机：将真空反应炉的反应区分割为若干个小区域，每个小区域视为一个元胞i，每个元胞i具有反应函数属性f(λ)，将反应区定义为Moore邻域；基于元胞自动机的更新规则，Moore邻域由二维概率转移矩阵P及转移概率执行转移，以预测每个元胞i对应的小反应区内的石墨反应情况；输出下一时间步的固体氟化石墨的转换度向量；
还包括在Track-1和Track-2后执行的Track-3:
Track-3，执行贝叶斯网络模型：将转换度向量定义为贝叶斯网络模型的节点ND，定义有向边DE为Moore邻域的拓扑关系，定义概率分布PD为二维概率转移矩阵P，定义父节点为Moore邻域中的中心的元胞i，定义子节点为Moore邻域中的邻居的元胞i，通过条件概率表CPTs对转换度向量进行概率预测并交由sigmoid函数将其映射为一个[0，1]的区间值并乘以100％，输出为概率值PV[j]；
在Track-1的时间步轨道下执行Track-4：
Track-4：执行20h的石墨氟化反应；
还包括在Track-3和Track-4后执行的Track-5:
Track-5:基于概率值PV调整制定反应炉的控制策略，在Track-4执行20h后停止通入氟气和加热，并同时向反应炉内通入氮气冷却，将反应物出炉制得氟化石墨。
在本实施例中，关于Track-1:准备和预处理:Track-1是制备固体氟化石墨过程中的第一步，目的是准备和预处理石墨基材。
(1)石墨基材准备：将石墨基材放置于真空反应炉内，并保持在500℃的温度条件下。这个步骤旨在为后续的石墨氟化反应做好准备。高温有助于去除石墨基材表面吸附的杂质原子气体，确保反应的纯净性和有效性。
(2)氟化反应执行：在高温条件下，通入经过纯化的氟气，执行石墨氟化反应。这个反应使得氟原子进入石墨结构，部分或完全替换碳原子，形成固体氟化石墨。
在本实施例中，关于Track-2:元胞自动机模拟：Track-2采用元胞自动机模拟方法，将反应区域分割为多个小区域，每个小区域视为一个元胞。每个元胞具有特定的反应函数属性f(λ)，并形成Moore邻域。
(1)Moore邻域的建立：将真空反应炉的反应区域分割成多个元胞，每个元胞具有特定的反应函数属性f(λ)。这些元胞共同形成Moore邻域，定义了一个二维空间结构。
(2)二维概率转移：基于元胞自动机的更新规则，使用二维概率转移矩阵P和转移概率Pij，预测每个元胞i对应的小反应区内的石墨反应情况。这个过程实现了对石墨反应的预测。
(3)转换度向量预测：输出下一时间步的固体氟化石墨的转换度向量DCnext，为制备过程提供预测依据。
在本实施例中，关于Track-3:贝叶斯网络模型
Track-3利用贝叶斯网络模型对转换度向量进行概率预测，结合条件概率表CPTs和sigmoid函数将其映射到[0，1]区间。
(1)贝叶斯网络构建：将转换度向量DCnext定义为贝叶斯网络模型的节点ND。定义有向边DE为Moore邻域的拓扑关系。定义概率分布PD为二维概率转移矩阵P。
(2)条件概率预测：使用条件概率表CPTs对转换度向量DCnext进行概率预测。通过sigmoid函数映射为[0，1]区间值，并乘以100％，得到概率值PV[j]。
在本实施例中，关于Track-4:石墨氟化反应执行：在Track-1的时间步轨道下执行20小时的石墨氟化反应，此阶段是实际的反应过程，有助于实现高效的石墨氟化反应。
在本实施例中，关于Track-5:控制策略调整和制品出炉：在Track-4执行20小时后，基于概率值PV调整制定反应炉的控制策略。停止通入氟气和加热，并向反应炉内通入氮气冷却。最终制得氟化石墨制品。
在本实施例中，上述的这些"Tracks"构成了一个全面的、贴合制备固体氟化石墨方向的方法。通过结合物理化学原理、概率预测模型和自动化技术，实现了对石墨氟化反应过程的精确控制和高效制备。
具体的，关于Track-2：在本实施例中的目的是为了实现对石墨反应的预测，以便优化反应条件并提高固体氟化石墨制备的效率和质量。在石墨氟化反应中，石墨结构的变化直接影响固体氟化石墨的质量和性能。通过对石墨反应的预测，可以更好地理解反应过程中发生的变化，有助于设计合适的反应条件，以确保制备出所需质量和性能的固体氟化石墨。
具体的，关于Track-2：Moore邻域:
(1)将真空反应炉的反应区划分为多个小区域，每个小区域作为一个元胞，形成Moore邻域结构。Moore邻域是元胞自动机模型中的一种邻域关系。
(2)Moore邻域的形成使得反应的局部信息得以建模和分析，通过模拟局部石墨结构的变化，可以预测反应的全局趋势。
具体的，关于Track-2：二维概率转移及转换度向量预测:
(1)基于元胞自动机模拟，利用二维概率转移矩阵P和转移概率Pij，实现了对每个元胞内石墨反应情况的预测。
(2)通过反应函数属性f(λ)和概率转移，预测下一时间步的固体氟化石墨的转换度向量DCnext。
(3)优化反应条件:预测得到的转换度向量DCnext可以直接用于指导调整反应条件，比如氟气通入速率、温度等，以实现更高效的反应。但在本实施例的逻辑中，其需要进一步与Track-3交互，具体详见实施例六至八的内容。
通过调整反应条件，可以使得反应达到更理想的状态，提高固体氟化石墨的转换率和制备效率。进一步结合实验数据和实时监测结果，对预测的反应过程进行动态调整和优化。最终目的是达到制备固体氟化石墨的高效性、可控性和高质量化。通过Track-2的实施，可以实现对反应过程的预测与优化，从而为制备高质量固体氟化石墨奠定基础。
在本实施例中，Track-3中贝叶斯网络模型的构建在本技术中的意义是为了利用概率模型更精确地预测和控制固体氟化石墨制备过程中的转换度，以实现制备过程的高效性和可控性。贝叶斯网络是概率图模型，可以基于条件概率进行转换度的预测，以指导制备过程中的决策。这样可以更准确地了解石墨反应的状态和进展情况，从而调整反应条件，提高制备效率和质量。贝叶斯网络能够结合实时数据和历史经验，实时更新概率预测，实现动态优化，使得制备过程可以根据实际情况灵活调整，适应不同的石墨反应情况。
具体的，将转换度向量DCnext作为贝叶斯网络模型的节点ND，使其成为贝叶斯网络的一个预测节点。这样可以基于该节点的状态信息，预测下一时间步固体氟化石墨的转换度情况。通过DCnext节点，贝叶斯网络可以预测出固体氟化石墨制备过程中的可能转换度分布情况。这个预测可以指导制备过程中的反应条件调整和控制策略制定，以实现预期的反应效果。贝叶斯网络通过更新概率信息，能够实现对转换度的精准控制，从而在制备固体氟化石墨时达到预期的化学转换程度和性能，为实施例十中提到的控制策略的调整提供先决条件。
以上实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例二
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
在本实施例中，将进一步提供反应函数属性f(λ)的具体形式，其中：反应函数属性f(λ)为：
f(λ)＝A*exp(-alpha*lambda)
λ是波长；
A是吸收系数，反映了吸收振幅的基准强度。A的值取决于反应条件和石墨样品的性质；
alpha是衰减系数；决定了吸收振幅在不同波数下的变化速率。较大的alpha值表示波数对吸收振幅的敏感度较高，反应进展较为迅速。
exp是以自然常数e为底的指数函数。
需要指出的是，本实施例的反应函数属性f(λ)的数据来源于《新型固体润滑剂—氟化石墨的制备与性能的研究》(无机材料学报1998年6月，第13卷，第3期，湖南大学化学化工学院长沙410082)所公开的实验数据，详见该文第三页及附图2；反应函数属性f(λ)的定义基于该研究所公开的实验数据而定义。
具体的，制备固体氟化石墨的过程中发生了石墨结构的化学转化，即将部分或全部碳原子替换为氟原子。这种化学反应通常伴随着吸收振幅强度的变化，即吸收峰的强度在不同波数下的变化。
反应函数属性f(λ)的目的是通过数学函数来描述吸收振幅与波数之间的关系，以了解和预测石墨反应的进展情况。指数函数的特性使得f(λ)在波长变化时具有指数级的响应，可以更敏感地捕捉吸收振幅随波数的变化趋势。
需要指出的是，alpha和A的取值取自于该实验数据所反馈的数值趋势。本领域技术人员可以基于该研究文件进行定义。
在本实施例中，反应函数属性f(λ)的应用主要体现在Track-2中的元胞自动机模拟中。在元胞自动机中，每个元胞i的反应函数属性f(λ)用于模拟该元胞内石墨反应的转化程度。通过f(λ)，元胞自动机可以预测每个元胞内的石墨反应情况，进而形成转换度向量DCnext的预测。
进一步的，预测通过f(λ)进行的吸收振幅和波数之间的关系，有助于更好地理解石墨反应的动态过程。这种预测可以为制备过程提供实时的石墨反应信息，有助于及时调整反应条件，实现预期的化学转换程度和制备效果。
需要指出的是，基于实施例十二中的光谱仪204，可以实时监测真空反应炉1内每个元胞的吸收振幅强度随波数的变化，从而得到反应函数属性f(λ)的实时数据。具体的，反应函数属性f(λ)描述了石墨反应中吸收振幅强度随波数变化的关系，是反应过程中石墨结构转换的指示。光谱仪可实时监测样品的波谱，对应到制备固体氟化石墨的反应过程即是波数和吸收振幅强度的关系，也就是f(λ)的具体数据。
进一步的，光谱仪204实时采集每个元胞的光谱数据，得到波数和吸收振幅强度的关系。
进一步的，拟合反应函数属性f(λ)：基于实时采集的数据，可以对反应函数属性f(λ)进行拟合，得到当前生产的函数关系，即A、alpha等参数的值。然后进行与本实施例中A与alpha进行比对，为后续实施例十的执行策略提供先决条件。
进一步的，光谱仪204实现了对石墨反应过程的实时监测，可以随时调整制备条件，确保制备固体氟化石墨的效率和质量。实时监测的数据也可以用于调整模型，提高预测的精确度，进而优化制备过程。
以上实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例三
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例将进一步提供Track-1、Track-4中，以及Track-2中的每个元胞i的石墨氟化反应形式及其策略：
1)表面杂质去除：在制备固体氟化石墨过程中，石墨基材的表面可能吸附了一些杂质原子气体，这些杂质会影响石墨氟化反应的质量和效率。因此，首先需要去除这些表面吸附的杂质。石墨基材表面的杂质原子气体在500℃条件下脱附，该过程的速率方程为：
2)石墨氟化反应：石墨氟化反应是制备固体氟化石墨的核心步骤，其质量和速率直接影响最终产品的性质。石墨转化率描述了石墨从未反应状态向反应状态的变化程度。石墨转化率随时间逐渐增加，代表石墨正发生氟化反应。石墨基材与氟气发生反应形成固体氟化石墨，反应的转化率方程为：
dN：单位时间内石墨基材表面的吸附杂质原子数的变化，是吸附过程的变化量；可以通过常规常规实验测量石墨表面的吸附杂质原子数随时间的变化来获得。常规实验条件可以包括石墨样品、气体成分、温度等。
dNi表示单位时间内，元胞i上表面吸附的杂质原子数的变化量；它与表面杂质去除的速率有关。可以通过常规实验获得，但需要关注特定元胞i上的表面吸附情况。
Ni是元胞i上的表面吸附的杂质原子数；可以通过常规实验或模拟获得，观察特定元胞上的表面吸附情况。
dt：表示时间的微小变化量，用于微分方程中表示微小时间间隔；可以通过常规实验测量石墨转化率随时间的变化获得。
dC:表示单位时间内石墨转化率的变化量，在石墨氟化反应中代表石墨从未反应状态向反应状态的变化程度；可以通过常规实验测量石墨转化率随时间的变化获得，这涉及石墨从未反应状态向反应状态的变化情况。
dCi：表示单位时间内，元胞i上石墨转化率的变化量；它与石墨氟化反应的速率有关。可以通过常规实验测量石墨转化率随时间的变化获得，类似于dC，但关注特定元胞i上的石墨转化情况。
Ci是元胞i上的石墨的转化率；
N是表面吸附的杂质原子数；可以通过常规实验测量石墨表面的吸附杂质原子数来获得。
kads是吸附速率常数；为0.0018s^-1
C是石墨的转化率；可以通过常规实验测量石墨转化率随时间的变化来获得。
kreact是反应速率常数。由常规实验得到。
在本实施例中：表面杂质去除速率方程描述了吸附杂质原子数随时间的变化，即表面吸附的杂质原子数随时间逐渐减少。速率与吸附速率常数kads和当前表面吸附的杂质原子数N或Ni成正比。
在本实施例中，石墨转化率变化速率与反应速率常数kreact和当前石墨转化率C或Ci成正比。
在本实施例中，表面杂质去除的速率方程是基于反应工程学和反应动力学的原理建立的。在制备固体氟化石墨的过程中，石墨基材表面可能吸附了一些杂质原子气体，这些杂质可能来自于环境中的气体或石墨基材本身。这些杂质会影响后续的石墨氟化反应的效率和质量，因此需要将其去除。速率方程描述了表面吸附的杂质原子数随时间的变化，即去除表面吸附杂质的速率。这个速率与速率与吸附速率常数kads和当前表面吸附的杂质原子数N或Ni成正比。
具体的，在Track-1～5中，表面杂质去除速率方程的作用包括：
(1)Track-1：在石墨基材置于真空反应炉中并加热的过程中，石墨基材表面的吸附杂质原子会随着时间逐渐脱附，这一步骤是为了清除石墨表面的杂质，为后续的石墨氟化反应做准备。
(2)Track-2：这个步骤执行的是石墨氟化反应的预测和模拟，表面杂质去除速率方程的数据可以用来初始条件，以准确描述石墨反应区的初始状态。
(3)Track-3：表面杂质去除速率方程也可作为贝叶斯网络模型的输入之一，影响贝叶斯网络对石墨反应的预测和概率计算。
(4)Track-4：这一步骤执行的是20小时的石墨氟化反应，在此阶段，确保表面杂质被彻底去除对后续的石墨氟化反应至关重要，可以提高反应的效率和产物的纯度。
(5)Track-5：基于表面杂质去除速率方程的数据，调整反应炉的控制策略，确保石墨氟化反应在适宜的条件下进行，产出高质量的固体氟化石墨。
以上实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例四
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例将进一步提供Track-2中的Moore邻域的构建及元胞自动机的更新规则；
在本实施例中，着重考虑了石墨基材的局部情况，通过Moore邻域和元胞自动机的概念来模拟石墨转化过程。这种局部化的建模允许本实施例更好地理解和预测石墨氟化反应在微观尺度上的行为。
1)Moore邻域是指以特定元胞为中心的一组相邻元胞，该邻域中有N个元胞。表示第j个元胞上的石墨转化率，Moore邻域表示所有元胞的石墨转化率之和，以描述局部区域内的石墨转化情况：
2)元胞自动机的更新规则：
ΔCi表示元胞i的转化率变化，f(λi)表示石墨的转化率函数属性，λi表示元胞i对应的波长，Moore邻域内的石墨转化率通过转移概率Pij进行更新，同时考虑了表面杂质的去除。
进一步的，Moore邻域相当于定义了每个元胞i的邻居集合Ni，这是通过将真空反应炉的反应区划分为小区域并定义元胞实现的。
具体的，石墨转化率的变化部分如下：
这部分表示石墨转化率的变化，它受到石墨的转化率函数f(λi)的影响，同时也受到Moore邻域内相邻元胞的转化率Cj和转移概率Pij的影响。转化率函数f(λi)描述了石墨对特定波长的响应情况，而转移概率Pij则描述了转化率在邻域内的传播规律。这一部分的目的是根据当前波长λi和邻域内的转化率来预测石墨转化率的变化情况。
具体的，表面杂质的影响部分如下：
-kads·Ni
这部分表示表面杂质对石墨转化的影响，它受到吸附速率常数kads和单位时间内元胞i上表面吸附的杂质原子数Ni的影响。负号表示吸附杂质会抑制石墨的转化，而吸附速率常数kads描述了这种抑制的强度。这一部分的目的是考虑表面杂质对石墨转化率的减缓作用。
进一步的，ΔCi表示了在当前波长λi下，石墨转化率的变化，受到转化率函数f(λi)、邻域内相邻元胞的转化率Cj和转移概率Pij的影响，同时也受到表面杂质的影响。公式综合考虑了这些影响因素，以预测石墨转化率在下一个时间步的变化情况。
具体的，元胞自动机是一种基于局部规则的离散动力学***，本实施例利用它来模拟元胞的转化过程。元胞i的转化率变化ΔCi受多方面影响：
(1)石墨转化率函数属性f(λi)：表示石墨的转化率与某个元胞i的波长λi的关系，具体形式为实施例三所述的f(λ)＝A*exp(-alpha*lambda)，其中A是吸收系数，α是衰减系数，exp是以自然常数e为底的指数函数。这个函数描述了石墨对特定波长光的吸收情况，进而影响转化率。
(2)Moore邻域内的石墨转化率及转移概率：Moore邻域内的石墨转化率通过转移概率Pij进行更新，其中Pij表示从元胞i到相邻元胞j的转移概率。石墨转化率受邻域内相邻元胞的影响，这种影响由转移概率Pij加权。
(3)表面杂质的去除影响：考虑了表面杂质去除的速率：
kads·Ni
其中kads是吸附速率常数，Ni是元胞i上的表面吸附的杂质原子数。表面杂质的去除会影响石墨的转化率变化。综合考虑了这些因素，元胞i的转化率变化ΔCi可以通过这些影响因素来计算，使得模拟更符合实际石墨氟化反应的情况。
在本实施例中，Moore邻域的定义在Track 2、3和4中具有重要作用，它是对局部区域的抽象和描述，有助于模拟石墨氟化反应过程的局部特征和相互影响。在这三个Track中，Moore邻域的作用体现在以下几个方面：
(1)局部特征抽象：Moore邻域定义了以每个元胞为中心的局部区域，通过对邻域内的元胞进行建模，本实施例可以更准确地描述局部特征。石墨氟化反应是一个复杂的过程，不同区域的反应特性可能不同，Moore邻域可以帮助本实施例区分和抽象这些不同的特征。这在实施例七、八和九中有相应的体现。
(2)局部特征的建模：在Moore邻域中，每个元胞都有其特定的石墨转化率和表面杂质去除速率，这些特征是局部区域的重要组成部分。通过对邻域内各元胞的转化率、吸附速率等进行建模，可以更好地理解和预测该区域内的石墨氟化反应。这在实施例五、六中有相应的体现。
(3)相邻元胞间的影响：Moore邻域中的元胞之间存在相互影响，这种影响体现在转化率的更新规则中，特别是在Track-2中。元胞的转化率受其相邻元胞的石墨转化率和转移概率的影响。这种相互影响是石墨氟化反应过程中的重要因素。这在实施例五、六中有相应的体现。
(4)局部区域的概率预测和控制策略制定：在Track-3中，贝叶斯网络模型以Moore邻域为基础，建立了节点和边之间的关系，通过CPTs对转换度向量进行概率预测。这种概率预测基于局部区域的信息，可以帮助制定更有效的控制策略，以优化石墨氟化反应过程。这在实施例七中有相应的体现。
在本实施例中，得到元胞i的转化率变化后，表示了该元胞在单位时间内石墨转化率的变化量。具体来说，的作用是描述了在一个时间步内，该元胞内部石墨转化程度的变化情况，即石墨从未反应状态向反应状态的变化程度。这个变化程度是受到多方面因素影响的，其中包括：
(1)石墨的转化率变化：受该元胞及其相邻元胞的转化率影响。如果该元胞及其相邻元胞的转化率较高，可能呈现较大的正变化，表示石墨转化较快；反之，如果转化率较低，可能为零或负数，表示石墨转化较慢或没有转化。
(2)石墨转化的概率模型影响：中的转化率变化部分与转移概率、转化率函数以及元胞i及其相邻元胞的转化率相关。
(3)吸附杂质的影响：的变化也与吸附杂质的去除有关。吸附杂质的去除速率可能对石墨的转化率产生影响，从而影响的值。
进一步的，在整个模拟过程中反映了元胞i内部的石墨转化率随时间的变化情况，是模拟和理解石墨氟化反应过程中关键的变量之一。其值的变化可以指示石墨转化的速率和趋势，对于制定反应策略和优化石墨氟化反应过程具有重要意义。
以上实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例五
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例将进一步提供实施例一、四种所述的二维概率转移矩阵P的形式：
在Track-2中，二维概率转移矩阵P是一个“N×N”的矩阵，其中“N×N”的N是元胞的数量。矩阵的每个元素表示了从元胞i转移到元胞j的概率；这个矩阵是描述元胞之间相互影响和转移的关键工具。二维概率转移矩阵P为：
转移概率表示从元胞i转移到元胞j的概率，二维概率转移矩阵P中的元素表示了从元胞i转移到元胞j的概率；这些概率可以基于元胞自动机的规则、元胞的状态、邻近元胞的状态等来确定。示例性的，本实施例提供如下方案：
(1)局部状态规则示例：设本实施例关注的是石墨表面的转化过程。在一个给定时间步，元胞i的局部状态包括其自身状态以及相邻元胞的状态。如果该元胞i自身的表面状态表明它具有更多的活性位点，可以将设定为与相邻元胞的表面状态相关的函数：
其中，活性位点数(i)表示元胞i上的活性位点数，这个数量可以由实验或模拟得到。
(2)化学反应规律：化学反应规律可以涉及元胞之间的化学亲和性。设元胞i和j之间的化学亲和性与它们的化学结构和成分有关，可以将设定为与化学亲和性相关的函数：
其中，化学亲和性(i，j)表示元胞i和j之间的化学亲和性，这个值可以通过理论计算或者实验测量得到。
具体的，固体氟化石墨的化学方程式可以简单表示为：
在这个方程式中，x表示氟原子与碳原子的比例，可以是不同的整数值。设x＝1，即每个碳原子与一个氟原子结合。本实施例可以考虑石墨表面上的一个碳原子与一个氟原子的结合，这可以表示为化学亲和性(i，j)。在这种情况下，化学亲和性可以定义为该反应的生成物的稳定能量与反应物的稳定能量之间的差异。设ΔH表示标准生成焓，本实施例可以表示化学亲和性为：
化学亲和性(i，j)＝ΔH
设对于固体氟化石墨的反应，本实施例提供一个实验值：
ΔH＝-500kJ/mol
然后，转移概率可以按照之前的描述与化学亲和性成正比：
Pij∝化学亲和性(i，j)
选取适当的常数系数(0～1)，即可得到Pij；具体的可以实验多次常数系数的选值并将其归一化，得到合适的常数系数。本实施例提供一个参考值：0.46。
在Track-2中，转移概率Pij与反应函数属性f(λ)的比例成正比：
转移概率Pij表示了从元胞i转移到元胞j的概率。这种概率与反应函数属性f(λi)成正比关系。具体来说，转移概率Pij与反应函数属性f(λi)的比例成正比，k是一个常数系数，用于调节这种比例关系，这种关系将转移概率Pij与函数反应函数属性f(λ)联系起来。
在本实施例中，k是用于调节转移概率与化学亲和性之间比例关系的常数系数。它的选取规则可以根据实际情况、模型设计目的、数值稳定性和模拟精度来确定。
本实施例提供一种最常规的选取方案：使得所有转移概率的总和为1，这样可以确保概率的归一化。具体而言，可以对每个元胞i，将其转移概率归一化为1，即：
/>
这可以通过适当调整常数系数k来实现。
进一步示例性的方案：
(1)k＝1：这种情况下，转移概率与化学亲和性成正比，即：
Pij∝化学亲和性(i，j)
适用于反应速率主要由化学亲和性决定的情况。
(2)k＝0.5：这种情况下，转移概率与化学亲和性的平方根成正比：
(3)k＝0.2：这种情况下，转移概率与化学亲和性的平方成正比：
Pij∝化学亲和性(i，j)2
这适用于一种更强调局部状态和相互作用的模型，且转移概率更受化学亲和性的影响。
以上实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例六
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例将进一步提供转换度向量DCnext的解算方式：
在Track-2中，转换度向量DCnext包括：
1)计算总转换率变化ΔCtotal：
首先，对于每个元胞i，在元胞自动机模型中计算其转换率变化量ΔCi，这是通过考虑元胞的局部状态、邻近元胞的状态以及化学反应规律计算得出的。然后，将所有元胞上的转换率变化量求和，得到总的转换率变化量：
需要指出的是，ΔCi的解算方式已由实施例四给出，这里不再赘述。
2)更新固体氟化石墨的转换度向量DC：
以当前时间步的固体氟化石墨的转换度向量为DCcurrent(可以由上一个时间步的DCnext直接转换带入为当前时间步的DCcurrent)，将总的转换率变化量加到DCcurrent上，得到下一时间步的固体氟化石墨的转换度向量DCnext，这个更新过程保持了石墨转换度向量的历史信息，并将新的转换率变化整合进来，以反映石墨结构的演变。这样，通过迭代这个过程，可以预测固体氟化石墨的转换度随时间的演变：
DCnext＝DCcurrent+ΔCtotal
将每个元胞上的转换率变化量累加到固体氟化石墨的转换度向量中，从而更新了下一时间步的固体氟化石墨的转换度。
在本实施例中，Moore邻域在计算总转换率变化ΔCtotal和更新固体氟化石墨的转换度向量DCnext中起到了关键的作用，它是建立在元胞自动机模型基础上的局部区域，通过对局部状态的考虑来影响整体石墨转换度的预测与更新。
具体的，计算总转换率变化：在计算总转换率变化时，Moore邻域定义了每个元胞i的局部区域，包括其自身和周围的元胞。对每个元胞i，通过考虑其周围邻近元胞的状态和相互作用，以及化学反应规律，计算其局部转换率变化量。这些局部转换率变化量的总和就构成了总转换率变化，它体现了局部区域内转换率变化的整体影响。
具体的，更新固体氟化石墨的转换度向量：在更新固体氟化石墨的转换度向量时，Moore邻域再次发挥作用。对每个元胞i，通过考虑其局部邻域内的转换率变化量，并将这些转换率变化量累加到当前时刻的石墨转换度向量上，得到下一时间步的石墨转换度向量。Moore邻域的考虑确保了每个元胞的转换率变化都按照其局部区域的影响来更新，从而更准确地反映了局部状态对整体转换度的影响。
以上实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例七
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例将进一步提供Track-3的相关技术方案：
在Track-3中，节点ND和有向边DE包括：
1)节点ND：将转换度向量DCnext定义为贝叶斯网络模型的节点ND；这意味着本实施例将下一时间步的固体氟化石墨的转换度向量视为一个节点，其转换率信息是贝叶斯网络中的一个重要组成部分。
2)有向边DE：表示了Moore邻域的拓扑关系：
DE：i→j
有向边DE中D代表父节点，表示中心的元胞i，E代表子节点，表示邻居的元胞j。这种有向边的存在表明元胞i与其邻近元胞j之间存在因果关系，反映了元胞间的信息传递或影响关系。
在本实施例中，请结合实施例四的内容：在制备固体氟化石墨的技术中，Moore邻域在Track-2中起到了连接转换度向量DCnext和贝叶斯网络模型的节点ND以及节点之间的有向边DE的作用。
具体的，Moore邻域与节点ND：
(1)节点ND：在贝叶斯网络模型中，转换度向量DCnext被定义为贝叶斯网络模型的一个节点，用于表示石墨转换度的状态。
(2)Moore邻域的连接：Moore邻域中的每个元胞i对应于一个节点ND。这些节点ND集合形成了整个贝叶斯网络的一部分，每个节点ND对应一个局部区域的转换度信息。这样，Moore邻域通过这些节点将局部信息与贝叶斯网络整体结合起来。
具体的，Moore邻域与有向边DE：
(1)有向边DE：在贝叶斯网络模型中，有向边DE表示了节点间的条件依赖关系。DE:i→j表示节点i的状态对节点j的状态有影响。
(2)Moore邻域的拓扑关系:Moore邻域的拓扑关系被映射到贝叶斯网络中的有向边，这些边代表了局部区域内不同元胞之间的条件依赖关系。每个节点的父节点是Moore邻域中的中心元胞i，子节点是其邻居元胞j，表示了中心元胞对邻居元胞的影响。通过将Moore邻域的拓扑关系映射到贝叶斯网络中的有向边，本实施例能够建立起局部区域内元胞间的条件依赖关系，这对于贝叶斯网络的结构和条件概率表的构建至关重要。同时，Moore邻域中的转换度信息也能够通过节点ND传递到贝叶斯网络中，影响整体石墨转换度的预测。这种结合了局部信息和全局网络结构的方法使得转换度的预测更加准确和全面。
总结性的，贝叶斯网络模型使用这些节点和有向边，结合条件概率表(CPTs)，可以建模出元胞间的概率关系，从而预测固体氟化石墨的转换度。这种概率建模可以帮助了解不同元胞间的影响关系，有助于调整制备过程的控制策略，以获得所需的固体氟化石墨特性。
以上实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例八
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例将进一步提供在制备固体氟化石墨的技术中，Track-3涉及贝叶斯网络模型的构建和条件概率表CPTs的使用内容，用于预测转换度向量并提高及准确度。
在Track-3中，概率分布PD为：
PD(i,j)表示了从元胞i转移到元胞j的概率；正是二维概率转移矩阵P中对应位置的元素。二维概率转移矩阵P已经在实施例五中定义，它包含了从元胞i到元胞j的转移概率，与反应函数属性f(λ)的比例成正比。
在本实施例中，PD(i,j)表示了从元胞i转移到元胞j的概率，而这个概率正好对应于二维概率转移矩阵P中相应位置的元素。这种对应关系非常重要，因为它意味着本实施例可以通过直接使用二维概率转移矩阵P来描述元胞间的转移概率。这种映射简化了模型的描述和计算。如果本实施例需要得知从元胞i到元胞j的转移概率，直接查找P矩阵对应位置的元素就能得到结果，而不需要额外的计算步骤。
进一步的，显式地将概率转移矩阵P的元素映射到转移概率PD(i,j)使得模型的结构更清晰，更容易理解和解释。以直接通过索引P矩阵得到对应位置的转移概率，避免了繁琐的计算过程，提高了代码的可读性和简洁性。
在本实施例中，概率分布PD在制备固体氟化石墨技术中的作用是描述了从一个元胞到另一个元胞的转移概率。具体来说，PD(i,j)表示了从元胞i转移到元胞j的概率，是二维概率转移矩阵P中对应位置的元素。这个概率对于制备固体氟化石墨非常关键，因为它指示了在石墨氟化过程中不同位置之间可能发生的转化情况。在Track-3中，概率分布PD的作用是通过贝叶斯网络模型来进行概率预测。贝叶斯网络模型以PD(i,j)作为条件概率，通过条件概率表CPTs对转换度向量DCnext进行概率预测。这种预测有助于预测下一时间步的固体氟化石墨的转换度，提供了重要的信息用于制定反应炉的控制策略。
进一步的，与Track-2中的Moore邻域的关系在于，PD(i,j)反映了从元胞i到元胞j的转移概率，而Moore邻域是一组与元胞i相关的邻居元胞集合。这些邻居元胞的转化情况和转移概率直接关联，也就是说，Moore邻域中的元胞对于元胞i的转换概率具有影响。概率分布PD提供了元胞间转移的概率信息，而Moore邻域是这些概率在局部区域的具体体现，它们共同影响了下一时间步的转换度预测。
以上实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例九
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例将进一步提供利用条件概率表CPTs对转换度向量进行概率预测，以实现对下一时间步固体氟化石墨转换度的预测的技术方案：
在Track-3中，条件概率表CPTs对转换度向量进行概率预测，其包括：
1)条件概率表CPTs：条件概率表CPTs描述了在给定中心元胞i的情况下，邻居元胞j的条件概率。具体计算方式是将转移概率归一化，除以邻居元胞集合中所有可能转移到的元胞的转移概率之和。这样得到的表示了从i到j的条件概率。
表示中心的元胞i的邻居元胞集合，表示在给定中心的元胞i的情况下，邻居的元胞j的条件概率；
2)概率预测：概率预测是通过已知当前时间步中心元胞的转换度DC[i]，利用条件概率表CPTs来预测邻居元胞j的转换度DCnext[j]。具体计算方式是对所有可能的中心元胞i，按照条件概率CPTsij与DC[i]的乘积，对DCnext[j]进行加权求和。
设转换度向量DCnext是一个表示下一时间步的转换度向量，其中DCnext[j]表示邻居的元胞j的转换度(也可以看做表示邻居元胞j的转换度预测概率)，设：
DCnext[j]的预测概率为P(DCnext[j])：
P(DCnext[j])＝∑i CPTsij·DC[i]
DC[i]表示中心的元胞i的当前转换度，对所有可能的中心的元胞i求和，以预测DCnext[j]，通过这个预测概率，可以得到对下一时间步的固体氟化石墨的转换度的估计。
在本实施例中，上述两个步骤的总体性逻辑在于：利用元胞间的转移概率和已知的转换度信息，通过条件概率表CPTs预测了下一时间步固体氟化石墨的转换度，为制备过程中的控制策略提供了依据。
在本实施例中，DCnext[j]是一个综合性的信息，它表示在下一个时间步中，邻居元胞j的转换度。具体来说，它包含了预测得到的邻居元胞j在下一个时间步中的转换程度。这种预测是基于当前时间步中心元胞i的转换度DC[i]以及转移概率Pij的信息得出的。通过概率预测，本实施例可以估计邻居元胞在下一时间步中的状态，也就是转换度。这对于制备固体氟化石墨技术很重要，因为它允许本实施例预测下一步反应的可能情况，有助于制定适当的控制策略，优化反应过程，提高固体氟化石墨的制备效率和质量。这种预测信息可以用于调整制备过程中的参数，例如控制反应时间、温度或气体流量等，以使得所制备的固体氟化石墨达到所需的特定性质和质量。
在本实施例中，请结合实施例四中，Moore邻域定义了每个元胞i的邻居集合Ni，这是通过将真空反应炉的反应区划分为小区域并定义元胞实现的。在计算条件概率CPTsij时，本实施例考虑了该元胞i的邻居元胞j，即：
J∈Ni
这反映了Moore邻域的作用，将重要信息与邻居的元胞联系起来。
在本实施例中，请结合实施例四，在概率预测中，本实施例使用转移概率Pij和当前中心元胞i的转换DC[i]来预测邻居元胞j的转换度DCnext[j]。Moore邻域的转移概率Pij提供了元胞i到邻居元胞j的可能性，这与物理或化学亲和性相关。DC[i]表示了中心元胞i的当前状态，这也是Moore邻域的一部分。通过对所有可能的中心元胞i进行加权求和，本实施例可以预测邻居元胞j的转换度。
总结性的，Moore邻域定义了一种元胞间的空间关系，它是概率计算中的基础，通过将邻居元胞的信息纳入考虑，有助于更准确地预测下一时间步的转换度。这种考虑是基于局部邻域的，而Moore邻域的构建使得这种局部信息的利用更加准确和有效。
以上实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例十
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例将进一步提供在Track-3中的sigmoid函数对预测的转换度概率进行映射，从而得到概率值PV[j]的方法：
在Track-3中，sigmoid函数：
e是自然常数。
在本实施例中，利用Sigmoid函数对转换度概率进行映射。具体地，P(DCnext[j])是预测的邻居元胞j的转换度概率。通过Sigmoid函数，将这个概率映射到[0,1]的范围内。将Sigmoid函数的输出乘以100％是为了将其表示为百分比形式。因此，最终得到了概率值PV[j]，表示了邻居元胞j的转换度概率。
进一步的，概率值PV[j]以百分比的形式表示了对邻居元胞j的转换度概率的预测。具体来说，它表示了预测该邻居元胞j在下一时间步的固体氟化石墨转换度的可能性，以百分比的方式呈现。
在实际中，PV[j]可以作为重要的参考依据，具有以下作用：
(1)转换度预测信度：PV[j]百分比值越高，表示对邻居元胞j的转换度预测越有信心。高概率值意味着***对该转换度的预测更为确定。
(2)制定真空反应炉参数的参考依据：高概率值PV[j]可能意味着邻居元胞j的转换度将更有可能达到预测值。这种信息可以用于调整真空反应炉的参数，如反应时间、温度等。例如，如果预测概率高，可以适当调整反应时间以确保更多的石墨转化为所需的固体氟化石墨。
其中，可以设定一个阈值T，例如0.8，如果预测概率高于0.8，即80％，则可以适当调整反应时间以确保更多的石墨转化为所需的固体氟化石墨。
或是预测概率低于80％，则提前执行控制策略，例如调节反应温度、压力或气体流量，实现在当前时间步下对固体氟化石墨在下一个时间步的工艺条件下的偏离进行预先止损，并加以纠正更新下一个时间步的工艺条件参数，使得其当前制备质量(例如含氟量)符合预期工艺指标。
(3)优化反应炉操作：提供了对反应炉操作的参考，可以优化氟化反应过程，以最大化产生固体氟化石墨。
总结性的，PV[j]作为对转换度的预测信度的百分比表达，可以作为调整和优化真空反应炉参数的指导依据，以实现更精确、高效的固体氟化石墨制备过程。
以上实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例十一
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例提供一种制备固体氟化石墨的***
本***是针对制备固体氟化石墨的方法进行实现的，旨在通过高效的处理器和相应的程序指令来执行制备过程中的关键步骤，即"Track-2"和"Track-3"。***主要包括处理器、存储器以及存储了程序指令的存储器。
(一)处理器
***配备高性能处理器，其主要任务是执行制备固体氟化石墨的方法中的关键步骤，即"Track-2"和"Track-3"。处理器负责对真空反应炉的状态进行监控、数据处理、算法运行等，以保证石墨氟化反应的精确控制和优化。
(二)存储器
***配备了存储器，用于存储必要的程序指令、模型参数、反应数据以及中间结果。这些数据将被处理器读取和处理，以执行"Track-2"和"Track-3"中的算法步骤。
(三)程序指令
存储器中存储有针对制备固体氟化石墨的方法所设计的程序指令。这些指令涵盖了"Track-2"和"Track-3"中的元胞自动机模拟和贝叶斯网络模型的执行步骤，以确保制备过程的准确执行和精确控制。
(四)***工作流程
***在工作时，处理器会从存储器中读取程序指令，并按照指令依次执行。对于制备固体氟化石墨的过程，处理器将根据"Track-2"和"Track-3"的算法流程执行模拟和预测。这些步骤涉及对真空反应炉状态的监控、反应区的划分、元胞自动机模拟、贝叶斯网络模型的构建和条件概率预测等。
进一步的，请参阅图4～5，图中所示的为存储器内存储的控制程序，本实施例以C++伪代码的形式仅供展示其逻辑，其原理如下：
(1)Track-1-表面杂质去除和石墨氟化反应：
原理：在真空条件下，提高温度以去除石墨基材表面的吸附杂质原子气体，然后通入经纯化的氟气进行石墨氟化反应。
removeImpurities:实现石墨基材表面杂质的去除。
fluorinationReaction:实现石墨氟化反应。
(2)Track-2-元胞自动机预测：
原理：将反应区划分为多个元胞，每个元胞具有石墨反应属性，通过元胞自动机模拟石墨反应的预测情况。
cellularAutomaton:实现元胞自动机的逻辑，基于反应属性和邻域转移概率进行预测。
(3)Track-3-贝叶斯网络模型：
原理：构建贝叶斯网络模型，用于概率预测石墨转换度。
BayesianNetwork:实现贝叶斯网络模型，通过条件概率表预测转换度向量。
(4)Track-4-20小时石墨氟化反应：
原理：再次进行石墨氟化反应，持续20小时，以增强氟化反应的程度。fluorinationReaction:重复调用该函数，模拟20小时的石墨氟化反应。
(5)Track-5-控制策略调整：
原理：基于预测的概率值调整制定反应炉的控制策略，如停止通入氟气和加热，开始通入氮气冷却。
adjustControlStrategy:根据预测的概率值，调整控制策略，实现制定反应炉参数的调整。
以上实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例十二
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例提供一种制备固体氟化石墨的设备
包括真空反应炉1，真空反应炉1内安装有检测机构2，真空反应炉1用于执行如上述方法中的Track-1、Track-4和Track-5；
检测机构2包括六个线性自由度，线性自由度连接作用于光谱仪204和红外传感器205作循环万向角度调节，光谱仪204和红外传感器205用于检测真空反应炉1内的波数和吸收振幅强度。
检测机构2包括两个盘体201，盘体201以环形阵列的形式安装有六个用于输出线性自由度的伺服电缸202，伺服电缸202的缸体和活塞杆相互之间以万向节联轴器203万向铰接于两个盘体201相互之间的相对一面上；一个盘体201固设于真空反应炉1内，另一个盘体201上安装有光谱仪204和红外传感器205；每三个相邻的伺服电缸相互之间以N形的形式排布。用于扩大线性自由度的极限行程点位和控制精度。
真空反应炉是制备固体氟化石墨的关键设备，用于执行制备过程中的Track-1～Track-5阶段。
(二)检测机构2
检测机构2是配套于真空反应炉的设备，主要用于监测石墨氟化反应过程中的波数和吸收振幅强度，以确保制备过程的精确控制。
(三)检测机构2的组成和特点
检测机构2包括以下主要组成部分：
(1)线性自由度(伺服电缸202)：该装置具有六个线性自由度，通过连接光谱仪204和红外传感器205，实现对波数和吸收振幅强度的循环万向角度调节。六个伺服电缸202连接作用于光谱仪和红外传感器，用于实现线性自由度的调节。这些伺服电缸202具有缸体和活塞杆，通过万向节联轴器203与盘体201相互连接，实现角度调节。
(2)盘体201：设备包括两个盘体201，通过环形阵列形式安装了伺服电缸202。一个盘体201固定于真空反应炉内，另一个盘体201上安装了光谱仪204和红外传感器205。
(3)布局特点：伺服电缸202按照N形排布，使得线性自由度的极限行程点位和控制精度得到极大的扩展。因为线性自由度被交错化布置，每个线性自由度在极限点位可以由其它的线性自由度补偿。
(四)***工作流程
真空反应炉1执行制备过程中的不同阶段，根据Track-1～Track-5来完成石墨氟化反应。检测机构2实时监测反应过程中的波数和吸收振幅强度，将数据传输给***控制模块。控制模块根据检测到的数据对真空反应炉的反应条件进行实时调整，以实现对反应过程的精确控制和优化。通过检测、反馈和调整，***能够保障固体氟化石墨制备过程的高效性和产品质量。
以上实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (6)
1.一种制备固体氟化石墨的方法，其特征在于，包括在当前时间步同步实施的Track-1和Track-2：
所述Track-1：将石墨基材置于真空反应炉内并保持500℃，通入经纯化的氟气并执行石墨氟化反应；
所述Track-2，执行元胞自动机：将真空反应炉的反应区分割为若干个小区域，每个所述小区域视为一个元胞i，每个所述元胞i具有反应函数属性f(λ)，将所述反应区定义为Moore邻域；基于元胞自动机的更新规则，所述Moore邻域由二维概率转移矩阵P及转移概率Pij执行转移；输出下一时间步的固体氟化石墨的转换度向量DCnext；
在所述Track-2中，所述反应函数属性f(λ)为：
f(λ)＝A*exp(-alpha*lambda)
λ是波长，A是吸收系数，alpha是衰减系数，exp是以自然常数e为底的指数函数；
在所述Track-2中，所述转换度向量DCnext包括：
1)计算总转换率变化ΔCtotal：
将所有元胞上的转换率变化量求和，得到总的转换率变化量：
2)更新固体氟化石墨的所述转换度向量DC:
以当前时间步的固体氟化石墨的转换度向量为DCcurrent，将总的转换率变化量加到DCcurrent上，得到下一时间步的固体氟化石墨的所述转换度向量DCnext：
DCnext＝DCcurrent+ΔCtotal
将每个元胞上的转换率变化量累加到固体氟化石墨的转换度向量中，从而更新了下一时间步的固体氟化石墨的转换度；
还包括在所述Track-1和所述Track-2后执行的Track-3：
所述Track-3，执行贝叶斯网络模型：将转换度向量DCnext定义为所述贝叶斯网络模型的节点ND，定义有向边DE为所述Moore邻域的拓扑关系，定义概率分布PD为所述二维概率转移矩阵P，定义父节点为所述Moore邻域中的中心的所述元胞i，定义子节点为所述Moore邻域中的邻居的所述元胞i，通过条件概率表CPTs对所述转换度向量DCnext进行概率预测并交由sigmoid函数将其映射为一个[0，1]的区间值并乘以100％，输出为概率值PV[j]；
在所述Track-3中，所述节点ND和所述有向边DE包括：
1)节点ND：将所述转换度向量DCnext定义为贝叶斯网络模型的节点ND；
2)所述有向边DE：表示了所述Moore邻域的拓扑关系：
DE:i→j
所述有向边DE中D代表父节点，表示中心的所述元胞i，E代表所述子节点，表示邻居的所述元胞j；
概率分布PD为：
PD(i,j)＝Pij
PD(i,j)表示了从所述元胞i转移到所述元胞j的概率；
在所述Track-3中，所述条件概率表CPTs对所述转换度向量DCnext进行概率预测，其包括：
1)所述条件概率表CPTs：
Ni表示中心的所述元胞i的邻居元胞集合，CPTsij表示在给定中心的所述元胞i的情况下，邻居的所述元胞j的条件概率；
2)所述概率预测：
设所述转换度向量DCnext是一个表示下一时间步的转换度向量，其中DCnext[j]表示邻居的所述元胞j的转换度，设：
所述DCnext[j]的预测概率为P(DCnext[j])：
P(DCnext[j])＝∑iCPTsij·DC[i]
DC[i]表示中心的所述元胞i的当前转换度，对所有可能的中心的所述元胞i求和，以预测所述DCnext[j]；
在所述Track-3中，所述sigmoid函数：
e是自然常数；
在所述Track-1的时间步轨道下执行Track-4：
所述Track-4：执行20h的石墨氟化反应；
还包括在所述Track-3和所述Track-4后执行的Track-5:
所述Track-5:基于映射后的所述PV[j]的值，与一阈值T执行比对；当PV[j]的值高于或低于阈值T时，调整制定所述反应炉的控制策略，在所述Track-4执行20h后停止通入氟气和加热，并同时向反应炉内通入氮气冷却，将反应物出炉制得氟化石墨。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在所述Track-1、所述Track-4中，以及所述Track-2中的每个所述元胞i的所述石墨氟化反应：
1)表面杂质去除：石墨基材表面的杂质原子气体在500℃条件下脱附，该过程的速率方程为：
2)石墨氟化反应：石墨基材与氟气发生反应形成固体氟化石墨，反应的转化率方程为：
dN：单位时间内石墨基材表面的吸附杂质原子数的变化，是吸附过程的变化量；
dNi表示单位时间内，所述元胞i上表面吸附的杂质原子数的变化量；
Ni是所述元胞i上的表面吸附的杂质原子数；
dt：表示时间的变化量，用于微分方程中表示时间间隔；
dC:表示单位时间内石墨转化率的变化量，在所述石墨氟化反应中代表石墨从未反应状态向反应状态的变化程度；
dCi：表示单位时间内，元胞i上石墨转化率的变化量；
Ci是所述元胞i上的石墨的转化率；
N是表面吸附的杂质原子数；
kads是吸附速率常数；
C是石墨的转化率；
kreact是反应速率常数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：在所述Track-2中：
1)所述Moore邻域中有N个元胞，Cj表示第j个元胞上的石墨转化率，所述Moore邻域表示所有元胞的石墨转化率之和：
2)所述元胞自动机的更新规则：
ΔCi表示所述元胞i的转化率变化，f(λi)表示石墨的转化率函数属性，λi表示所述元胞i对应的波长，Moore邻域内的石墨转化率通过所述转移概率Pij进行更新，同时考虑了表面杂质的去除。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：在所述Track-2中，所述二维概率转移矩阵P为：
所述转移概率Pij表示从所述元胞i转移到所述元胞j的概率，所述二维概率转移矩阵P中的元素Pij表示了从所述元胞i转移到所述元胞j的概率；
所述转移概率Pij与所述反应函数属性f(λ)的比例成正比：
k是一个常数系数。
5.一种制备固体氟化石墨的***，其特征在于：所述***包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-4中任一项权利要求所述的方法中的所述Track-2和所述Track-3。
6.一种制备固体氟化石墨的设备，其特征在于：包括真空反应炉(1)，所述真空反应炉(1)内安装有检测机构(2)，所述真空反应炉(1)和所述检测机构(2)用于执行如权利要求1-4中任一项权利要求所述的方法中的所述Track-1～所述Track-5；
所述检测机构(2)包括至少六个线性自由度，所述线性自由度连接作用于光谱仪(204)和红外传感器(205)作循环万向角度调节，所述光谱仪(204)和所述红外传感器(205)用于检测所述真空反应炉(1)内的波数和吸收振幅强度；所述检测机构(2)包括两个盘体(201)，所述盘体(201)以环形阵列的形式安装有六个用于输出所述线性自由度的伺服电缸(202)，所述伺服电缸(202)的缸体和活塞杆相互之间以万向节联轴器(203)万向铰接于两个所述盘体(201)相互之间的相对一面上；一个所述盘体(201)固设于所述真空反应炉(1)内，另一个所述盘体(201)上安装有所述光谱仪(204)和所述红外传感器(205)；每三个相邻的所述伺服电缸相互之间以N形的形式排布。
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2023
- 2023-10-11 CN CN202311309011.3A patent/CN117049532B/zh active Active
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