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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利海洋立管故障检测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：CN120493748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202510647383.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权海洋立管故障检测方法是由吴磊;兰希;刘超;张玮;张振翔;肖文生;梅江涛;许登攀;张云翔;郭江昊;王成伟设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本海洋立管故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种海洋立管故障检测方法，涉及海洋工程监测技术领域。包括步骤S1：通过有限元分析建立海洋立管仿真模型，并进行模拟计算以获取模拟数据；步骤S2：搭建基于自注意力‑标量长短期记忆网络的深度学习模型，使用步骤S1中得到的模拟数据对深度学习模型进行训练；步骤S3：构建生成式对抗域重构迁移的网络，搭建生成器和判别器，利用真实数据和模拟数据分别对生成器和判别器进行对抗训练；步骤S4：将生成器作为真实数据的预处理部分，用步骤S2中训练好的深度学习模型进行故障检测。本发明实现了多技术的协同融合，解决了对海洋立管进行故障检测的现有方法存在着不足的问题。

本发明授权海洋立管故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种海洋立管故障检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：通过有限元分析建立海洋立管仿真模型，并进行模拟计算以获取模拟数据； 步骤S2：搭建基于自注意力-标量长短期记忆网络的深度学习模型，使用步骤S1中得到的模拟数据对深度学习模型进行训练； 步骤S3：构建生成式对抗域重构迁移的网络，搭建生成器和判别器，利用真实数据和模拟数据分别对生成器和判别器进行对抗训练； 步骤S4：将生成器作为真实数据的预处理部分，用步骤S2中训练好的深度学习模型进行故障检测； 所述步骤S1包括如下子步骤： 步骤S1-1：采用有限元分析，根据海洋立管的参数，建立海洋立管仿真模型； 步骤S1-2：定义边界条件； 步骤S1-3：确定监测点并设置故障类型； 步骤S1-4：对海洋立管仿真模型进行模拟计算，获取海洋立管在不同工况下的指定的多个采样点的振动响应信号； 步骤S1-5：对步骤S1-4中获取的模拟数据进行预处理，将振动响应信号分为batch，1，seq的格式； 步骤S1-6：对步骤S1-4中获取的模拟数据进行标签处理； 所述步骤S1-1中，海洋立管的参数包括尺寸、材料和连接方式；所述步骤S1-2中，边界条件包括海洋立管的安装和约束方式，以及海洋立管所受外部载荷的作用方式和大小； 所述步骤S1-6中，振动响应信号对应的标签有两个维度，其中第一个维度为采样位置，用数字0至n-1表示，n为采样点的个数；第二个维度为故障类型，包括无故障、腐蚀、裂纹、变形和混合类型故障； 所述步骤S3包括如下子步骤： 步骤S3-1：将真实数据的集合定义为目标域，将模拟数据的集合定义为源域，使用生成式对抗网络将目标域数据与源域数据对齐； 步骤S3-2：基于目标域数据和源域数据，采用一维卷积神经网络搭建生成器和判别器； 所述步骤S3-2中，从源域中随机选择一批数据，输入到判别器中进行训练，此时生成器参数冻结；而后，冻结判别器参数，解冻生成器参数，从目标域中随机选择一批数据输入到生成器中，再将生成器生成的数据输入到判别器中进行训练；在本步骤中需要重复进行训练过程，直到满足预设条件。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266000 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；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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