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龍圖騰網恭喜中國礦業大學(北京)申請的專利一種參數化的油氣管道泄漏擴散預測自校正方法及系統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：CN119830697B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-17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：202411586815.2，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種參數化的油氣管道泄漏擴散預測自校正方法及系統是由吳建松;韓子齊;蔡繼濤;張思琪;王叢澤設計研發完成，并于2024-11-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種參數化的油氣管道泄漏擴散預測自校正方法及系統在說明書摘要公布了：本申請涉及油氣管道泄漏技術領域，提供了一種參數化的油氣管道泄漏擴散預測自校正方法及系統。該方法中，通過參數化油氣管道泄漏擴散流場，實現將油氣管道泄漏時三維、均勻、離散濃度場降維成固定長度的第一濃度場隱空間向量，并通過自回歸預測，將前個時刻的結果作為后續預測的輸入，以迭代方式完成對油氣管道泄漏時的全時序預測。同時，為消除預測過程中的累積誤差導致的預測結果偏離真實值，通過相對誤差的判斷，將濃度場實測數據和濃度場預測數據進行融合，并利用隱空間動態預測模型的校正數據對預測數據進行校正，有效消除自回歸預測過程中的累計誤差，提高預測精度和準確性。

本發明授權一種參數化的油氣管道泄漏擴散預測自校正方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種參數化的油氣管道泄漏擴散預測自校正方法，其特征在于，包括： 步驟S101、基于個全連接神經網絡的泄漏參數表征模型，根據所述油氣管道泄漏時的泄漏參數，生成所述油氣管道泄漏時前個時刻的個第一濃度場隱空間向量；其中，為正整數； 步驟S102、根據所述油氣管道泄漏時前個時刻的第一濃度場隱空間向量，基于預先構建的自回歸預測模型，對所述油氣管道泄漏時的濃度場進行時序預測，得到所述油氣管道泄漏時的第一預測濃度場隱空間向量，以生成所述油氣管道泄漏時未來時間段內的第一預測時序濃度場； 步驟S103、響應于所述第一預測時序濃度場中時刻的濃度場預測數據與對所述油氣管道進行泄漏擴散模擬得到的時刻的濃度場樣本數據的相對誤差大于等于預設誤差閾值，將所述油氣管道泄漏時的濃度場實測數據和時刻的所述濃度場預測數據進行融合，得到所述油氣管道泄漏時的混合濃度場數據； 步驟S104、將所述混合濃度場數據降維得到的混合濃度場隱空間向量和所述油氣管道泄漏時的泄漏參數，輸入基于TimesNet的隱空間動態預測模型，并用輸出的所述油氣管道泄漏時時間段內的校正濃度場隱空間向量替換所述第一預測濃度場隱空間向量中時間段的隱空間向量，以得到所述油氣管道泄漏時未來時間段內的第二預測時序濃度場。

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礦業大學(北京)，其通訊地址為：100083 北京市海淀區學院路丁11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”。