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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利无人船、排水管道淤积病害诊断及内涝预警的养护决策方法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：CN118793157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202410811523.8，技术领域涉及：E03F7/00；该发明授权无人船、排水管道淤积病害诊断及内涝预警的养护决策方法是由方宏远;狄丹阳;李健;张朝阳;孙斌;李斌;王念念;张金萍;翟科杰设计研发完成，并于2024-06-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人船、排水管道淤积病害诊断及内涝预警的养护决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及排水管网淤积诊断领域，具体涉及一种无人船、排水管道淤积病害诊断及内涝预警的养护决策方法。本发明提供的无人船由管内集成船体和窨井箱组成，管内集成船体包括多普勒超声模块、三轴陀螺仪、高清红外摄像头、主控制器、深度学习开发板、隔板、舱盖、舱体、辅翼、牵引环以及航插接口，多普勒超声模块、三轴陀螺仪、高清红外摄像头、航插接口、深度学习开发板分别与所述主控制器连接，辅翼、牵引环、舱盖、隔板与舱体连接，主控制器设置在舱体上，深度学习开发板加载有排水管道淤积病害诊断模型、内涝预警模型、基于多目标优化和内涝灾损评估方法的管道养护最优化决策模型。本发明适用于排水管网淤积病害诊断、内涝预警及养护决策。

本发明授权无人船、排水管道淤积病害诊断及内涝预警的养护决策方法在权利要求书中公布了：1.无人船，其特征在于，所述无人船由管内集成船体和窨井箱组成，所述管内集成船体包括多普勒超声模块、三轴陀螺仪、高清红外摄像头、主控制器、深度学习开发板、隔板、舱盖、舱体、辅翼、牵引环以及航插接口，所述多普勒超声模块、三轴陀螺仪、高清红外摄像头、航插接口、深度学习开发板分别与所述主控制器连接，所述辅翼、牵引环、舱盖、隔板与所述舱体连接，所述主控制器设置在舱体上，所述深度学习开发板加载有排水管道淤积病害诊断模型、内涝预警模型、基于多目标优化和内涝灾损评估方法的管道养护最优化决策模型； 所述窨井箱包括漂浮拖曳式缆绳、锂电池、管道无接触液位计、无线通信模块、鞭状发射天线、箱体、箱盖以及固定爪，所述漂浮拖曳式缆绳、锂电池、无线通信模块、管道无接触液位计、鞭状发射天线均安装固定在所述箱体内，所述鞭状发射天线与无线通信模块连接，所述固定爪、箱盖与所述箱体连接，所述管道无接触液位计、锂电池、无线通信模块与所述漂浮拖曳式缆绳连接，所述漂浮拖曳式缆绳与所述航插接口连接，所述无线通信模块与外部服务器连接； 所述基于多目标优化和内涝灾损评估方法的管道养护最优化决策模型用于排水管内涝预警的养护决策，具体包括： 在排水管道淤积病害诊断模型输出的研究区域排水管道淤积病害的诊断结果基础上，通过构建排水管道淤积的雨洪数值模型，得到内涝数据模拟数据； 利用管道淤积病害诊断模型输出的研究区域排水管道淤积病害的诊断结果与内涝数据模拟数据，构建内涝预警模型的训练集、验证集和测试集； 通过内涝预警模型的训练集、验证集和测试集对内涝预警模型进行训练，得到最优的内涝预警模型； 所述内涝预警模型中的深度学习算法由一维及二维卷积神经网络、长短记忆网络和注意力机制共同组成，所述内涝预警模型中嵌入了物理知识引导的深度学习算法，所述物理知识从不同淤积程度下排水管道出入口流量变化的水力学模型与改进城市地表地下一维及二维耦合连接模型中提取； 利用最优的排水管道淤积病害诊断模型与最优的内涝预警模型的输出结果，构建基于多目标优化和内涝灾损评估方法的管道养护最优化决策模型，所述内涝灾损评估方法由三角二型模糊集和动态比例代换方法构成； 在研究区域各排水管道出入口部署无人船，各排水管道出入口部署的无人船将采集的数据和排水管道淤积病害诊断模型输出结果上传到服务器，由服务器将研究区域各排水管道出入口部署的无人船的排水管道淤积病害诊断模型输出结果生成为管道淤积数据库； 选定离服务器最近的排水管道出入口部署的无人船，以生成的管道淤积数据库为输入，利用最优的内涝预警模型以及基于多目标优化和内涝灾损评估方法的管道养护最优化决策模型，分别输出内涝预警结果和最优化决策结果。

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