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龍圖騰網恭喜深圳市環水管網科技服務有限公司;青島偉隆閥門股份有限公司申請的專利基于云平臺的閥門遠程監測分析系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119379270B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411965503.2，技術領域涉及：G06Q10/20；該發明授權基于云平臺的閥門遠程監測分析系統及方法是由陳毓華;張會亭;胡向南;吳冬林;胡曉軍;葉惠軍;周巖設計研發完成，并于2024-12-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于云平臺的閥門遠程監測分析系統及方法在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理技術領域，本發明公開了一種基于云平臺的閥門遠程監測分析系統及方法，包括：收集各個閥門的腐蝕程度特征數據；調用第一深度神經網絡模型和第二深度神經網絡模型；將腐蝕程度特征數據輸入第一深度神經網絡模型中，以獲取各個閥門的腐蝕程度系數；獲取各個閥門的失效反映特征數據，并將失效反映特征數據輸入第二深度神經網絡模型中，以獲取各個閥門在未來時刻下的失效概率；根據失效概率大小確定出所有目標閥門以及每個目標閥門的失效時間，依據失效時間計算出所有目標閥門的剩余使用壽命，并根據剩余使用壽命進行運行狀態分級；本發明能動態評估閥門的腐蝕程度、失效概率及剩余壽命，進而實現分級管理與差異化維護。

本發明授權基于云平臺的閥門遠程監測分析系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于云平臺的閥門遠程監測分析方法，其特征在于，所述方法包括：收集管道內各個閥門的腐蝕程度特征數據，并上傳至云平臺；調用所述云平臺中預配置用于預測閥門的腐蝕程度系數的第一深度神經網絡模型，以及預配置用于預測閥門的失效概率的第二深度神經網絡模型；將腐蝕程度特征數據輸入第一深度神經網絡模型中，以獲取各個閥門的腐蝕程度系數；其中，所述第一深度神經網絡模型的訓練方法如下：獲取歷史腐蝕程度訓練數據，將歷史腐蝕程度訓練數據劃分為腐蝕程度訓練集和腐蝕程度測試集；所述歷史腐蝕程度訓練數據包括腐蝕程度特征數據及其對應的腐蝕程度系數；構建第一深度神經網絡，將腐蝕程度訓練集中的腐蝕程度特征數據作為第一深度神經網絡的輸入，以及將腐蝕程度訓練集中的腐蝕程度系數作為第一深度神經網絡的輸出，并以最小化所有訓練樣本的第一預測準確度之和作為訓練目標，對第一深度神經網絡進行訓練，直至第一預測準確度之和達到收斂時停止訓練，得到初始第一深度神經網絡；其中，所述第一預測準確度之和的計算公式如下： ；式中：表示第一預測準確度之和，表示第i組訓練樣本的實際腐蝕程度系數，表示第i組訓練樣本的預測腐蝕程度系數，為腐蝕程度訓練集中的訓練樣本數；利用腐蝕程度測試集對初始第一深度神經網絡進行驗證，當初始第一深度神經網絡小于等于第一預測準確度時，將其作為用于預測閥門的腐蝕程度系數的第一深度神經網絡模型；其中，所述歷史腐蝕程度訓練數據中腐蝕程度系數的獲取方法如下：獲取閥門的內部損傷圖像；將內部損傷圖像進行灰度化處理，得到灰度圖；獲取閥門的損傷類型參考圖像，并將灰度圖作為目標圖像，以及將損傷類型參考圖像作為匹配圖像，所述損傷類型包括裂紋、孔洞和氣泡；設置步長為1，通過滑動窗口方式將匹配圖像與目標圖像進行交叉相關計算，以獲取每個重疊部分的相似度；將相似度大于預設相似閾值的重疊部分作為損傷區域，統計每種損傷類型的損傷區域的數量，并獲取每種損傷類型的損傷區域的像素面積；獲取目標圖像的像素總面積，根據損傷區域的數量、損傷區域的像素面積和像素總面積計算出閥門的腐蝕程度系數；其中，所述腐蝕程度系數的具體計算公式如下： ；式中：表示腐蝕程度系數，表示第v種損傷類型的損傷區域的像素面積，表示第v種損傷類型的損傷區域的數量，表示第v種損傷類型的權重因子，表示損傷類型的總個數，表示目標圖像的像素總面積；獲取在過去時刻T-N至當前時刻T范圍內各個閥門的失效反映特征數據，并將失效反映特征數據輸入第二深度神經網絡模型中，以獲取各個閥門在未來時刻R下的失效概率，所述失效反映特征數據包括材料特征數據，以及每一時刻下的疲勞程度特征數據和腐蝕程度系數，T、N和R為大于零的整數；根據失效概率大小確定出所有目標閥門以及每個目標閥門的失效時間，依據失效時間計算出所有目標閥門的剩余使用壽命，并根據剩余使用壽命進行運行狀態分級，得到所有目標閥門的運行狀態分級結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳市環水管網科技服務有限公司;青島偉隆閥門股份有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市羅湖區黃貝街道羅芳社區延芳路98號羅芳水質凈化廠羅芳污水處理廠辦公樓1棟一單元502；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。