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龍圖騰網恭喜中國石油大學(北京)申請的專利基于排序網絡的成品油管道異常檢測方法、系統及設備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：CN114186489B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202111473110.6，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于排序網絡的成品油管道異常檢測方法、系統及設備是由鄭堅欽;梁永圖;王昌;杜漸;廖綺設計研發完成，并于2021-12-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于排序網絡的成品油管道異常檢測方法、系統及設備在說明書摘要公布了：本發明涉及基于排序網絡的成品油管道異常檢測方法、系統及設備，方法包括建立仿真管道模型；基于仿真管道模型模擬各種正常與異常工況的運行情況，得到仿真管道模型中各站的進出口壓力時間序列數據；基于壓力時間序列數據搭建基于排序網絡的成品油管道異常檢測模型進行，用于對管道進行檢測。本發明模型對于成品油管道的異常檢測具有很高的準確性和很強的通用性，同時模型將以往的識別問題轉化為排序問題，極大的提升了模型對異常情況的檢測準確度和容錯率。

本發明授權基于排序網絡的成品油管道異常檢測方法、系統及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于排序網絡的成品油管道異常檢測方法，其特征在于包括：建立仿真管道模型；基于仿真管道模型模擬各種正常與異常工況的運行情況，得到仿真管道模型中各站的進出口壓力時間序列數據；基于壓力時間序列數據搭建基于排序網絡的成品油管道異常檢測模型，用于對待測管道進行檢測；其中：基于排序網絡的成品油管道異常檢測模型的搭建包括：對壓力時間序列進行變形處理；將p組正常工況定義為正樣本，將q組正常工況和異常工況定義為負樣本，將正樣本與負樣本相互配對，并且兩組樣本中的每一個僅配對一次；配對完成后，得到p×q組的訓練組合樣本對，并對其標簽形式進行定義；通過借助采用具有共享權值的雙分支人工神經網絡對壓力時間序列的特征進行提取，并給出得分，通過訓練完成基于排序網絡的成品油管道異常檢測模型的搭建；在訓練過程中，訓練組合樣本對每次給網絡發送一個異常工況標簽或正常工況標簽，學習網絡試圖使得異常標簽的得分高于正常的，學習過程為：Pij＝σsi-sjsi＝fxi,wsj＝fxj,w其中，Pij代表待測工況所屬于哪個類別的概率大小，σ·代表sigmoid函數，xi和xj代表從組合樣本中提取出來的壓力特征，w代表所提排序網絡的權值，si和sj表示排序網絡得出的分數。

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中國石油大學(北京)，其通訊地址為：102299 北京市昌平區府學路18號；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”。