东南大学;广州城投综合能源投资经营管理有限公司张中文获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学;广州城投综合能源投资经营管理有限公司申请的专利一种基于模态识别和贝叶斯算法的综合管廊火灾定位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：CN119989961B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202411806429.X，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于模态识别和贝叶斯算法的综合管廊火灾定位方法是由张中文;李一帆;陈永初;赵辉;刘向辉设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于模态识别和贝叶斯算法的综合管廊火灾定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模态识别和贝叶斯算法的综合管廊火灾定位方法，首先，对于空间场景确定综合管廊灾害情况，基于计算流体力学方法建立综合管廊火灾数值计算模型；其次，基于时间切片数据构建的物理场模态降阶模型，实现火灾时综合管廊内的温度、二氧化碳、一氧化碳等物理信息的非线性模态识别；再次，利用基于物理信息驱动的神经网络对温度、二氧化碳、一氧化碳等物理信息的特征进行非线性模态特征识别；最后，基于贝叶斯推理算法方法进行火灾位置快速定位。本发明融合了机器学习理论，提高了模型的准确性、可解释性和时效性。对于综合管廊火灾的快速预测和灾源定位具有重要的实际应用价值，尤其是在紧急情况下能够快速响应，为灾害管理提供支持。
本发明授权一种基于模态识别和贝叶斯算法的综合管廊火灾定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模态识别和贝叶斯算法的综合管廊火灾定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，构建综合管廊火灾场景的CFD数值模型，并对模型进行求解，得到随时间变化的综合管廊内的物理场信息； 步骤2，根据步骤1得到的随时间变化的综合管廊内的物理场信息，构建时间切片数据，并利用非线性稀疏识别算法从时间切片数据中提取物理场模态降阶模型； 步骤3，构建以火源位置和对应的温度信息为输入，预测的综合管廊内部温度场信息为输出的物理信息神经网络模型，根据物理场模态降阶模型获取第一类初始训练集、第二类训练集和第三类训练集，利用第一类初始训练集对所述物理信息神经网络模型进行预训练，得到预训练模型，通过第二和第三类训练集对预训练模型进一步训练，得到训练好的模型； 步骤4，利用训练好的模型对综合管廊内温度场进行重构，基于重构的温度场以及贝叶斯推理算法对火源位置进行快速定位。
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