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龙图腾网获悉东北石油大学三亚海洋油气研究院申请的专利海洋立管的流体识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN120354226B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510846051.4，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权海洋立管的流体识别方法、装置、电子设备及存储介质是由董浩轩;王维刚;周国强;郭张翔;杨帆;袁宏伟;齐靖宇设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本海洋立管的流体识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种海洋立管的流体识别方法、装置、电子设备及存储介质；应用于海洋平台装备安全领域，包括：获取海洋立管内至少一个目标位置的持液率数据；对持液率数据进行预处理，得到第一样本数据集；第一样本数据集包括分帧处理后的持液率数据；基于第一样本数据集，训练预设的长短时记忆网络模型，得到第一预测模型；获取第二预测模型；第二预测模型通过持液率时历曲线对应的第二样本数据集对预设的卷积神经网络模型进行训练得到；基于第一预测模型和第二预测模型，对待测海洋立管内的待测流体进行识别，得到流体识别结果。如此，能够准确、实时地预测管道内流量变化及识别流形状态，且能够提前预警潜在风险。

本发明授权海洋立管的流体识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种海洋立管的流体识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取海洋立管内至少一个目标位置的持液率数据； 对所述持液率数据进行预处理，得到第一样本数据集；所述第一样本数据集包括分帧处理后的持液率数据； 基于所述第一样本数据集，训练预设的长短时记忆网络模型，得到第一预测模型；所述第一预测模型用于预测海洋立管内流体的持液率时历曲线； 获取第二预测模型；所述第二预测模型通过持液率时历曲线对应的第二样本数据集对预设的卷积神经网络模型进行训练得到；所述第二样本数据集中包括已知流形类别的持液率时历曲线； 基于所述第一预测模型和所述第二预测模型，对待测海洋立管内的待测流体进行识别，得到流体识别结果； 所述基于所述第一预测模型和所述第二预测模型，对待测海洋立管内的待测流体进行识别，得到流体识别结果，包括：基于所述第一预测模型，对待测海洋立管内的待测流体进行流量预测，得到所述待测流体的持液率时历曲线；基于所述第二预测模型，对所述待测流体的持液率时历曲线进行流形识别，得到所述待测流体的流形类别；基于所述持液率时历曲线和所述流形类别，确定所述流体识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北石油大学三亚海洋油气研究院，其通讯地址为：572024 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城雅布伦产业园2号楼二层、五层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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