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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利基于滤波器增强的多相流流量测量方法及装置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：CN118999702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202411049401.6，技术领域涉及：G01F1/34；该发明授权基于滤波器增强的多相流流量测量方法及装置是由李轶;蒋雨潇;贾子琦;王典设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于滤波器增强的多相流流量测量方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及机器学习技术领域，公开了一种基于滤波器增强的多相流流量测量方法及装置。利用差压式流量计模块采集第一数据，电容层析成像传感器采集第二数据，利用多层感知机将第一数据和第二数据融合，获得融合数据，减少不同传感器数据对模型性能的影响。利用多个滤波器增强模块对融合数据逐个通道地进行自适应滤波处理，可以衰减数据噪声和减轻过拟合。利用多尺度卷积神经网络对滤波后的数据进行处理，获得多尺度特征向量，可以从随机流量点并行学习丰富的不同尺度流量信息。最后通过多个全连接层对多尺度特征向量进行处理，对应输出多相流的多个单相流量值，可以通过多任务学习同时估计多相流的各单相流量。

本发明授权基于滤波器增强的多相流流量测量方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于滤波器增强的多相流流量测量方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多相流流量数据样本；所述多相流流量数据样本包括差压式流量计模块采集的第一数据和电容层析成像传感器采集的第二数据； 利用多层感知机将所述第一数据和所述第二数据融合，获得融合数据； 利用滤波器增强模块对所述融合数据逐个通道地进行自适应滤波处理，获得滤波数据； 利用多尺度卷积神经网络对所述滤波数据进行处理，得到多个不同尺度的特征向量，并将多个不同尺度的特征融合获得多尺度特征向量； 通过多个全连接层对所述多尺度特征向量进行处理，对应输出多相流的多个单相流量值； 其中，所述滤波器增强模块包括多个滤波块，多个滤波块串行地叠加设置，所述滤波块包括过滤层，所述过滤层的输入和输出之间使用跳跃连接； 其中，所述利用滤波器增强模块对所述融合数据逐个通道地进行自适应滤波处理，获得滤波数据，包括： 利用所述过滤层将所述融合数据沿通道进行自适应滤波，获得去噪数据； 基于跳跃连接、层归一化操作和随机失活操作处理去噪数据，获得单次滤波输出数据； 以当前滤波块的输出作为下一个滤波块的输入，并将最后一个滤波块对应的单次滤波输出数据作为所述滤波数据； 其中，利用所述过滤层将所述融合数据沿通道进行自适应滤波，获得去噪数据包括： 沿通道进行快速傅里叶变换，将所述多层感知机的输出转换到频域； 在频域中，利用可学习滤波器通过逐元乘法调制频谱，获得调制的频谱； 利用逆快速傅里叶变换将所述调制频谱变换回时域，获得所述去噪数据。

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