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龙图腾网获悉国能榆林化工有限公司;榆林市特种设备检验检测院;北京化工大学申请的专利一种设备腐蚀评估和寿命预测方法及应用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：CN120702962B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510801461.7，技术领域涉及：G01N17/00；该发明授权一种设备腐蚀评估和寿命预测方法及应用是由王占荣;王强;梁中超;陈良超;高文智;王云池;乔元;贺斌;高伟锋;宋海平;郑欣;刘洪亮;张秀龙;聂涛设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种设备腐蚀评估和寿命预测方法及应用在说明书摘要公布了：本发明涉及设备监测技术领域，特别是涉及一种设备腐蚀评估和寿命预测方法及应用，包括以下步骤：在煤化工设备易腐蚀区域部署传感器网络，采集多维度数据；将采集的多源数据进行异常值剔除、数据压缩、时间同步及时空对齐预处理；利用卷积神经网络提取图像特征，LSTM‑注意力模型对处理后的数据进分析，建立模糊综合评价矩阵评估腐蚀等级；构建基于Faraday电解定律的物理模型和基于Transformer网络的数据驱动模型，经贝叶斯网络融合输出并结合蒙特卡洛模拟预测剩余寿命。本发明通过融合多源数据与智能算法，实现对设备腐蚀状态的精准评估和剩余寿命的准确预测，保障煤化工设备的安全高效运行。

本发明授权一种设备腐蚀评估和寿命预测方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种设备腐蚀评估和寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、多源数据采集： 在煤化工设备易腐蚀区域部署传感器网络，采集设备表面腐蚀电流密度、环境参数、壁厚、应力及表面温度图像的多维度数据； S2、数据预处理： 将S1采集的多源数据传输至边缘计算节点进行异常值剔除、数据压缩、时间同步及时空对齐预处理； S3、腐蚀特征提取与评估： 利用卷积神经网络提取图像特征，LSTM-注意力模型对S2处理后的数据进分析，建立模糊综合评价矩阵评估腐蚀等级； S4、剩余寿命预测： 构建基于Faraday电解定律的物理模型和基于Transformer网络的数据驱动模型，经贝叶斯网络融合输出并结合蒙特卡洛模拟预测剩余寿命； 通过物理模型结合设备材料属性计算理论腐蚀深度，采用Transformer网络，输入历史腐蚀深度、环境参数、运行工况及维护记录数据，建立数据驱动模型，预测未来1-10年的腐蚀深度； 物理模型为基于Faraday电解定律构建理论腐蚀速率基础方程： 式中，为理论腐蚀速率，mma；为常数，K=3.2710-3；为腐蚀电流密度，μAcm2；为金属摩尔质量，gmol；为氧化态数；为金属密度，gcm3； 理论腐蚀深度的计算公式为： 式中，为时间，年；为初始腐蚀深度； 预测腐蚀深度的计算公式为： ； 通过贝叶斯网络动态融合物理模型与数据驱动模型的输出，再采用蒙特卡洛模拟采样不确定参数将其运行10万次，生成腐蚀深度概率分布，将剩余寿命定义为腐蚀深度达到临界值的时间分位数，输出5%分位、50%分位、95%分位； 通过贝叶斯网络动态融合物理模型与数据驱动模型的输出为： 式中，为经过融合后得到的最终腐蚀评估结果； 为基于物理模型计算得出的理论腐蚀深度； 为数据驱动模型预测得到的腐蚀深度； ，为动态权重函数，通过贝叶斯优化确定参数k,t0，初始值； S5、动态校准与方法支持： 依据离线检测数据、腐蚀等级变化及剩余寿命阈值触发模型校准，根据预警等级制定维护方法。

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国能榆林化工有限公司;榆林市特种设备检验检测院;北京化工大学，其通讯地址为：719302 陕西省榆林市榆神工业区清水煤化学工业园区；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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