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龙图腾网获悉南智(重庆)能源技术有限公司申请的专利一种油气管道完整性结构安全智能诊断方法、产品及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118820948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410855931.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种油气管道完整性结构安全智能诊断方法、产品及设备是由黄有为设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种油气管道完整性结构安全智能诊断方法、产品及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种油气管道完整性结构安全智能诊断方法、产品及设备。油气管道完整性结构安全智能诊断方法包括：获取一组以上油气管道特征数据；将一组以上油气管道特征数据输入预先训练好的诊断模型，诊断模型输出每组油气管道特征数据的油气管道完整性预测等级；诊断模型包括与M个中间回归结果一一对应的M个弱回归学习器，以及分类模型；输入每组油气管道特征数据至M个弱回归学习器，获得该组油气管道特征数据对应的M个中间回归结果的回归值，分类模型获得每组油气管道特征数据的油气管道完整性预测等级。诊断模型采用多层次提升模型结构，提高了油气管道完整性诊断的准确度，增强了诊断模型在处理复杂和多变数据时的泛化能力、鲁棒性。

本发明授权一种油气管道完整性结构安全智能诊断方法、产品及设备在权利要求书中公布了：1.一种油气管道完整性结构安全智能诊断方法，其特征在于，包括：获取一组以上油气管道特征数据，每组油气管道特征数据包括H2S特征、油压特征、产量特征、PH特征、温度特征五者中至少一者；将所述一组以上油气管道特征数据输入预先训练好的诊断模型，所述诊断模型输出每组油气管道特征数据的油气管道完整性预测等级；所述诊断模型包括与M个中间回归结果一一对应的M个弱回归学习器，以及分类模型；输入每组油气管道特征数据至M个弱回归学习器，获得该组油气管道特征数据对应的M个中间回归结果的回归值，所述分类模型对每组油气管道特征数据对应的M个中间回归结果的回归值进行处理获得每组油气管道特征数据的油气管道完整性预测等级；其中，所述M个中间回归结果包括腐蚀速率回归结果、冲蚀速率回归结果、刚强度回归结果和寿命回归结果四者中至少一者，M为正整数；其中，利用回归训练集迭代训练M个弱回归学习器，包括：分别初始化M个弱回归学习器的权重向量；M个弱回归学习器进行迭代训练，其中，第m个弱回归学习器第t次迭代训练过程包括：步骤A1，将回归训练集输入第m个弱回归学习器，第m个弱回归学习器输出每个回归训练样本的第m个中间回归结果的回归值；步骤A2，计算第m个弱回归学习器的回归损失为： 其中，Lossm,t表示第m个弱回归学习器在第t次迭代训练中的回归损失；N表示回归训练集的样本总数；i表示回归训练样本索引；ym,t,i表示第m个弱回归学习器在第t次迭代训练中输出的第i个样本对应的第m个中间回归结果的回归值；表示第i个样本的第m个中间回归结果对应的真实值；ωm,t表示第m个弱回归学习器的第t次迭代训练的权重向量；||ωm,t||表示ωm,t的模；λ是正则化参数；δ表示预测偏差阈值；fσ,i为第一函数；步骤A3，若所述回归损失达到预设阈值，则停止第m个弱回归学习器的迭代训练，并保存第m个弱回归学习器的第t次迭代训练的权重向量，若所述回归损失未达到预设阈值，执行步骤A4；步骤A4，计算回归损失函数关于第m个弱回归学习器的回归值的梯度，根据所述梯度按照权重更新公式获得第m个弱回归学习器的第t+1次迭代训练的权重向量；其中，m为正整数，且1≤m≤M。

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