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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國石油大學(xué)(北京)申請的專利基于排序網(wǎng)絡(luò)的成品油管道異常檢測方法、系統(tǒng)及設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114186489B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111473110.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)基于排序網(wǎng)絡(luò)的成品油管道異常檢測方法、系統(tǒng)及設(shè)備是由鄭堅欽;梁永圖;王昌;杜漸;廖綺設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于排序網(wǎng)絡(luò)的成品油管道異常檢測方法、系統(tǒng)及設(shè)備在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及基于排序網(wǎng)絡(luò)的成品油管道異常檢測方法、系統(tǒng)及設(shè)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(jìn)出口壓力時間序列數(shù)據(jù)；基于壓力時間序列數(shù)據(jù)搭建基于排序網(wǎng)絡(luò)的成品油管道異常檢測模型進(jìn)行，用于對管道進(jìn)行檢測。本發(fā)明模型對于成品油管道的異常檢測具有很高的準(zhǔn)確性和很強的通用性，同時模型將以往的識別問題轉(zhuǎn)化為排序問題，極大的提升了模型對異常情況的檢測準(zhǔn)確度和容錯率。

本發(fā)明授權(quán)基于排序網(wǎng)絡(luò)的成品油管道異常檢測方法、系統(tǒng)及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于排序網(wǎng)絡(luò)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(jìn)出口壓力時間序列數(shù)據(jù)；基于壓力時間序列數(shù)據(jù)搭建基于排序網(wǎng)絡(luò)的成品油管道異常檢測模型，用于對待測管道進(jìn)行檢測；其中：基于排序網(wǎng)絡(luò)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(jìn)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(fù)樣本，將正樣本與負(fù)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(xùn)練組合樣本對，并對其標(biāo)簽形式進(jìn)行定義；通過借助采用具有共享權(quán)值的雙分支人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對壓力時間序列的特征進(jìn)行提取，并給出得分，通過訓(xùn)練完成基于排序網(wǎng)絡(luò)的成品油管道異常檢測模型的搭建；在訓(xùn)練過程中，訓(xùn)練組合樣本對每次給網(wǎng)絡(luò)發(fā)送一個異常工況標(biāo)簽或正常工況標(biāo)簽，學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)試圖使得異常標(biāo)簽的得分高于正常的，學(xué)習(xí)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(shù)，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(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，si和sj表示排序網(wǎng)絡(luò)得出的分?jǐn)?shù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中國石油大學(xué)(北京)，其通訊地址為：102299 北京市昌平區(qū)府學(xué)路18號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。