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龍圖騰網恭喜山東大學申請的專利一種基于人工智能算法的氫氣長輸管道傳感器優化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：CN119249281B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202411764611.3，技術領域涉及：G06F18/2415；該發明授權一種基于人工智能算法的氫氣長輸管道傳感器優化方法是由程煦設計研發完成，并于2024-12-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能算法的氫氣長輸管道傳感器優化方法在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于人工智能算法的氫氣長輸管道傳感器優化方法，包括以下步驟，獲取氫氣長輸管道中溫度、壓力、流速和振動的傳感器數據，進行數據清洗和去噪處理；提取溫度、壓力和流速特征，構建多變量耦合模型；將模型特征參數和多變量耦合數據集輸入自適應補償算法，得到傳感器優化數據序列并進行實時預測分析，生成傳感器數據狀態預測序列；對管道的安全狀態進行監測分析，生成管道安全評估系數，完成實時安全監測與預警反饋。本發明通過對多變量數據的實時分析處理，利用數學運算公式和深度耦合模型，實現了對傳感器數據的精確優化，能夠顯著提升傳感器在復雜環境下的數據準確性和監測可靠性，解決了因環境復雜變化導致數據偏差的問題。

本發明授權一種基于人工智能算法的氫氣長輸管道傳感器優化方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能算法的氫氣長輸管道傳感器優化方法，其特征在于，包括以下步驟：S100：獲取氫氣長輸管道中溫度、壓力、流速和振動的傳感器數據，進行數據清洗和去噪處理，得到預處理后的多變量耦合數據集；S200：從所述多變量耦合數據集中提取溫度、壓力和流速特征，基于特征構建矩陣，基于矩陣構建深度學習模型并進行訓練優化，得到多變量耦合模型及其特征參數；S300：將所述多變量耦合模型特征參數和所述多變量耦合數據集輸入自適應補償算法，對傳感器數據進行實時補償，得到傳感器優化數據序列并進行實時預測分析，生成傳感器數據狀態預測序列；所述步驟S300具體包括：S310：將所述多變量耦合模型特征參數和所述多變量耦合數據集輸入自適應補償算法，對傳感器數據進行動態調整，得到初步補償數據序列；具體為：將多變量耦合模型的特征參數和多變量耦合數據集={T″,P″,V″}輸入自適應補償算法，以對采集的傳感器數據進行初步的實時補償處理；基于特征參數，計算出每個傳感器變量的初步補償值，獲得初步補償后數據、、計算如下： 其中，、、為傳感器采集的原始溫度、壓力和流速數據；表示最終優化后的特征映射關系；T″、P″、V″分別表示時間和空間位置的溫度、壓力和流速關鍵特征值；生成初步補償數據序列用于后續的進一步誤差調整；S320：基于所述初步補償數據序列，進一步調整自適應補償算法參數，對實時傳感器數據進行誤差補償，得到所述傳感器優化數據序列；具體為：根據初步補償數據序列中每個變量對應的實時傳感器數據，檢測并計算當前誤差、、： 利用誤差值，調整自適應補償算法參數，使得補償后數據更加接近實際測量值，得到傳感器優化數據序列，公式如下： 其中,為自適應補償算法的動態學習率，控制補償強度；S330：對所述傳感器優化數據序列進行實時預測分析，生成所述傳感器數據狀態預測序列；具體為：將傳感器優化數據序列輸入到狀態預測模型M，以實時生成每個變量的狀態預測值；狀態預測模型M是一個神經網絡模型，具體為長短時記憶網絡LSTM模型，設計用于時間序列數據的預測，其目標是利用優化后的傳感器數據序列即溫度、壓力和流速的優化數據作為輸入；基于模型內的關聯特征和映射關系，預測氫氣長輸管道的實時狀態；輸出每個變量的預測值，形成狀態預測序列；基于狀態預測模型M的特征參數，生成溫度、壓力、流速變量的狀態預測值、、，計算公式如下： 其中,為基于狀態預測模型參數的映射關系；S400：基于所述傳感器數據狀態預測序列和所述多變量耦合模型，對管道的安全狀態進行監測分析，生成管道安全評估系數，并根據所述管道安全評估系數，完成實時安全監測與預警反饋。

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山東大學，其通訊地址為：250061 山東省濟南市歷下區經十路17923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”。