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龙图腾网获悉普利莱(天津)燃气设备有限公司;滨州职业学院申请的专利天然气管道运行中多参数融合分析的智能监测仪和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：CN120537992B 。

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：202510467512.7，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权天然气管道运行中多参数融合分析的智能监测仪和方法是由金琳;刘青青;张利建;王志文;潘翠平;焦世琪;邓毅丁设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本天然气管道运行中多参数融合分析的智能监测仪和方法在说明书摘要公布了：本发明属于天然气管道运维领域，尤其公开了一种天然气管道运行中多参数融合分析的智能监测仪。传感器模块设置在天然气管道上，用于获取原始数据和信号强度；预处理模块对原始数据进行预处理得到预处理数据，再采用自适应压缩算法得到压缩数据；融合模块针对压缩数据采用多源数据融合算法得到融合特征；诊断模块将融合特征输入基于机器学习算法的故障诊断模型中，当诊断为存在故障时，输出故障类型；定位模块获取传感器模块的位置、地理信息数据和历史运行数据，根据信号强度、传感器模块的位置、地理信息数据、历史运行数据和故障类型，采用定位算法得到故障位置；预警模块则根据故障位置和故障类型生成故障报告，发出预警信号，并上传故障报告。

本发明授权天然气管道运行中多参数融合分析的智能监测仪和方法在权利要求书中公布了：1.一种天然气管道运行中多参数融合分析的智能监测仪，其特征在于，包括： 传感器模块，设置在天然气管道上，用于获取原始数据和信号强度； 预处理模块，用于对所述原始数据进行预处理，得到预处理数据，对所述预处理数据采用自适应压缩算法得到压缩数据； 融合模块，用于对所述压缩数据采用多源数据融合算法得到融合特征； 诊断模块，用于将所述融合特征输入基于机器学习算法的故障诊断模型中，当诊断为存在故障时，输出故障类型； 定位模块，用于获取所述传感器模块的位置、天然气管道附近的地理信息数据和天然气管道的历史运行数据，根据所述信号强度、所述传感器模块的位置、所述地理信息数据、所述历史运行数据和所述故障类型采用定位算法得到故障位置； 预警模块，用于根据所述故障位置和所述故障类型生成故障报告，发出预警信号，并上传所述故障报告； 所述预处理模块具体包括： 第一预处理单元，用于去除所述原始数据中的重复数据，得到第一数据； 第二预处理单元，用于采用异常检测算法去除所述第一数据中的异常值，得到第二数据； 过滤单元，用于获取上一时段的历史第二数据，根据所述历史第二数据采用阈值生成算法生成阈值区间，从所述第二数据中剔除不属于所述阈值区间的值，得到预处理数据； 压缩单元，用于对所述预处理数据采用自适应压缩算法得到压缩数据； 所述自适应压缩算法包括基于变化幅度的自适应选择算法、基于压缩误差的自适应压缩算法和基于机器学习的自适应压缩算法； 所述诊断模块具体包括： 随机森林单元，用于将所述融合特征输入预训练的随机森林模型，得到第一诊断结果； 支持向量机单元，用于将所述融合特征输入预训练的支持向量机模型，得到第二诊断结果； 长短期记忆网络单元，用于将所述融合特征输入预训练的长短期记忆网络模型中，得到第三诊断结果； 诊断单元，用于根据所述第一诊断结果、所述第二诊断结果和所述第三诊断结果采用多模型优化算法，得到故障类型； 所述预警模块具体包括： 标签设置单元，用于对所述故障位置和所述故障类型分类，得到故障标签； 赋值单元，用于根据历史故障库给各故障标签赋值和赋权，得到故障值和故障权重； 评分单元，用于根据所述故障值和所述故障权重进行加权计算得到故障评分； 评级单元，用于根据所述故障评分和预设的风险等级，得到故障等级； 报告生成单元，用于根据所述故障等级、所述故障类型和所述故障位置生成故障报告； 预警单元，用于根据所述故障等级向维护人员端发出预警信号和故障报告； 所述多模型优化算法包括投票算法、置信度判断方法、基于规则的后处理方法、模型融合方法或设置优先级方法中的任意一种； 所述模型融合方法通过对所述第一诊断结果、所述第二诊断结果和所述第三诊断结果进行加权求和或求平均得到最终诊断结果，并根据最终诊断结果得到故障类型。

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普利莱(天津)燃气设备有限公司;滨州职业学院，其通讯地址为：300401 天津市北辰区天津北辰经济技术开发区京福公路东侧优谷新科园26-2；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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