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龙图腾网获悉湘潭大学申请的专利一种基于数字孪生技术的危化品运输罐车安全状态检测方法及系统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：CN119941089B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510002263.4，技术领域涉及：G06Q10/0832；该发明授权一种基于数字孪生技术的危化品运输罐车安全状态检测方法及系统是由周受钦;王灿;赵高明;刘翊;雷高攀;唐炜惠;邹光磊设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字孪生技术的危化品运输罐车安全状态检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生技术的危化品运输罐车安全状态检测方法及系统，系统包括数据采集模块、数据处理模块、风险评估模块、数字孪生模块、决策支持模块。所述数据采集模块能够对罐车运输过程中的各方面数据进行采集。风险评估模块内置智能评估算法，能够基于“人‑车‑货‑环”四个方面进行风险诊断。数字孪生模块通过整合数字化模型和动态数据，以实现对运输罐车结构、风险演化过程及子模型间耦合关系的可视化管理。决策支持模块用于结合当前情形与历史数据，为操作人员提供决策支持。本发明提供的数据‑模型‑知识驱动的多域性能评估解决方案能有效提高运输过程的安全性和可靠性。

本发明授权一种基于数字孪生技术的危化品运输罐车安全状态检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生技术的危化品运输罐车安全状态检测方法，其特征在于，包括： 步骤1：通过数据采集模块对危化品运输罐车运输过程中的“人-车-货-环”多要素感知数据进行采集，所述数据包括：车辆速度、加速度、侧倾角度、罐体温度、罐体压力、罐体液位、驾驶人员驾驶行为、前后车相对速度、相对距离、天气状况、道路区域； 步骤2：通过数据预处理模块对采集的数据进行预处理，所述预处理包括：清洗、缺失值填补、异常值处理、分类的操作，并将处理的数据传输至风险评估模块； 步骤3：通过智能评估算法构建风险评价预警模型，使用预处理后的数据输入初始风险评价预警模型并进行训练，得到训练完成的风险评价预警模型，所述风险评价预警模型包括初级风险评估模块和总体风险评估模块； 步骤4：获取实时危化品运输罐车“人-车-货-环”的多要素感知数据，通过风险评价预警模型对危化品运输罐车运行状态下的多种不安全状态进行识别预警，以实现对危化品运输罐车的人-车-货-环四个维度的安全状态进行评估； 步骤5：构建数字孪生模块，基于所述风险评价预警模型的数据输出，以三维交互方式展示数字孪生运输罐车模型的结构、风险演化过程、参数细节和其子模型间的耦合关系，并对危化品运输罐车运行状态安全风险进行预警，以实现数据-模型-知识驱动的智能预警； 步骤6：结合当前情形与历史数据，基于数字孪生模块的模型输出和状态智能表征，提前预测可能发生的故障或危险事件，为操作人员提供决策支持操作，确保运输过程的安全性和可靠性； 所述步骤4中实现对危化品运输罐车的人-车-货-环四个维度的安全状态进行评估，包括： 先利用初级风险评估模块对人-车-货-环四个维度进行一级风险状态评估，再利用总体风险评估模块通过模糊综合评价法将人-车-货-环融合在一起进行二级评判； 所述利用初级风险评估模块对人-车-货-环四个维度进行一级风险状态评估，包括： 针对人的安全状态，利用视觉检测算法对驾驶员的行为进行评判，危险行为包括：打电话、打哈欠、喝水、玩手机、瞌睡点头，并输出有关“人”的一级风险状态评估因子； 针对罐车的安全状态，首先对不同场景、不同地点的罐车速度、加速度、罐体倾角设置分级阈值，以对罐车自身的车辆状态进行初步评判；再通过数据采集的前后车的相对速度、相对距离进行二次评判，得出罐车此时的状态情况；同时基于行驶里程与应力循环次数的关系，通过结合S-N曲线中疲劳强度指数和疲劳强度系数，以及Miner理论中的累积损伤概念，构建以行驶里程估算的零部件疲劳寿命的预警模型；结合上述算法输出有关“车”的一级风险状态评估因子； 针对危化品运输罐车危化品的安全状态可从危化品的温度、压力、液位中得出；通过利用LSTM神经网络对温度、压力进行预测，并基于预测的数据利用阈值法对危化品的状态进行评估，同时输出有关货的一级风险状态评估因子。

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