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龙图腾网获悉广东材通实业有限公司申请的专利抗静电高性能树脂线管的检测方法、装置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：CN119780580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510173285.7，技术领域涉及：G01R31/00；该发明授权抗静电高性能树脂线管的检测方法、装置及设备是由魏丽慧;余海设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本抗静电高性能树脂线管的检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种抗静电高性能树脂线管的检测方法、装置及设备，其中，抗静电高性能树脂线管的检测方法包括：对树脂线管进行多向取样，获得原始和预处理样条组；进行多波长拉曼光谱分析；计算预估电导率和比表面积；进行差异化静电荷注入；监测电荷消散过程；计算综合各向异性导电指数。本发明技术方案能够有效检测并评估抗静电高性能树脂线管在不同方向上的导电性能，确保其在实际应用中全面、均衡地消散静电。

本发明授权抗静电高性能树脂线管的检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种抗静电高性能树脂线管的检测方法，其特征在于，包括： 对树脂线管分别沿轴向、径向和切向进行取样，获得初始样条组； 将所述初始样条组等分为两部分，一部分保留为原始样条组，另一部分进行预处理得到预处理样条组； 对所述原始样条组和所述预处理样条组分别进行多波长拉曼光谱分析，确定表征聚烯烃结构的D4带位置和D3带强度；具体包括：对所述原始样条组和所述预处理样条组分别采用532nm和780nm双波长激光源进行拉曼光谱扫描，获得原始光谱数据；对所述原始光谱数据进行自适应基线校正和小波去噪，得到优化拉曼光谱；利用希尔伯特-黄变换对所述优化拉曼光谱进行时频分析，获得瞬时频率分布图；在所述瞬时频率分布图中，通过峰值追踪算法定位D4带和D3带的特征频率；根据所述特征频率，对所述优化拉曼光谱进行局部曲线拟合，提取D4带中心位置和D3带积分面积；将所述D4带中心位置定义为D4带位置参数，将所述D3带积分面积定义为D3带强度参数； 基于所述D4带位置和D3带强度，分别计算所述原始样条组和所述预处理样条组的预估电导率和比表面积；具体包括：构建D4带位置-D3带强度二维特征空间，将所述原始样条组和所述预处理样条组的数据点映射到该空间中；对所述二维特征空间中的数据点进行自适应模糊聚类分析，得到动态特征簇；计算每个动态特征簇的重心坐标、离散度和拓扑特征，生成多维簇特征向量；利用深度神经网络和迁移学习方法，建立多维簇特征向量到电导率的非线性映射关系，得到原始样条组和预处理样条组的预估电导率；采用小波包变换和多尺度熵分析方法，提取多维簇特征向量的时频域特征；基于所述时频域特征和分形网络理论，构建比表面积估算方程，计算原始样条组和预处理样条组的预估比表面积； 根据所述预估电导率和比表面积，分别对所述原始样条组和所述预处理样条组进行差异化静电荷注入，在轴向、径向和切向上形成与预估性能相适应的初始电荷分布； 在模拟实际应用的动态条件下，分别监测所述原始样条组和所述预处理样条组的电荷消散过程，获得轴向、径向和切向的动态电荷分布曲线； 基于所述动态电荷分布曲线、初始拉曼光谱参数以及所述原始样条组与所述预处理样条组的对比数据，计算树脂线管的综合各向异性导电指数；具体包括：对所述动态电荷分布曲线进行小波多分辨分析，提取轴向、径向和切向的特征尺度系数；将初始拉曼光谱参数进行非线性降维处理，得到压缩特征向量；对所述原始样条组与预处理样条组的对比数据进行差分熵分析，获取样条组间的异质性指标；基于所述特征尺度系数、压缩特征向量和异质性指标，构建三维张量空间；对所述三维张量空间进行高阶奇异值分解，提取核心张量和因子矩阵；利用所述核心张量和因子矩阵的元素，通过张量网络算法计算树脂线管的综合各向异性导电指数。

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