AI染缸升温曲线推荐：上染率与色差收敛

染色是典型的“配方—过程”耦合工序：同一配方换到不同染缸、不同浴比下，终色差常会拉开一个色级，操作工只能靠经验微调升温曲线。本期行业AI实验室在高温高压溢流染缸上做了一轮小规模实验，把问题拆成两段——先预测上染率随时间的走势，再据此推荐分阶段升温斜率与保温点。

特征侧只取现场已有数据：分段升温斜率、保温温度与时长、pH 轨迹、浴比、助剂投放时序，以及坯布克重与前处理批次号；输出为整条上染率曲线与终色 ΔE 的预测值，并叠加两条硬约束——单缸总时长不得超出原有节拍，最大上染速率不得超过该色系临界值，避免“走色”。

· 进展：在某印染厂 12 台染缸、约 1800 缸次历史数据上做离线回溯，同色系可比批次的平均 ΔE 由 1.1 降至 0.8，一次对色成功率提升约 6 个百分点。模型不介入闭环，仅在升温阶段给操作工一条参考曲线，现场采纳率约七成。

· 下一步：接入 pH 在线电极与助剂计量泵做半闭环，并按纤维混纺比补齐样本，重点检验极端浴比下的外推稳定性；当前样本量仍偏小，结论只对同类设备与色系成立。