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龙图腾网获悉长江大学武汉校区申请的专利基于多源异构数据融合的二氧化碳管网状态感知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：CN121524971B 。

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：202610064858.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多源异构数据融合的二氧化碳管网状态感知方法是由张引弟;吕一兵;辛玥;张汝西;王小龙;柴升强;李二魁设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源异构数据融合的二氧化碳管网状态感知方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据处理技术领域，涉及基于多源异构数据融合的二氧化碳管网状态感知方法。该方法首先获取二氧化碳管网运行的多源异构时序数据，基于预设时间窗计算各数据源间的因果关系强度矩阵，利用谱聚类算法划分时空因果簇；随后采用灰狼优化算法自适应优化变分模态分解参数，对簇内数据进行多尺度分解，进而构建加权图，利用图注意力网络聚合生成簇级状态特征；最后将簇级状态特征与管网物理位置编码融合，通过Transformer编码器捕捉长距离全局时空依赖，并解算管网当前状态。本发明实现了从局部因果关联到全局时空依赖的逐层深入分析，有效提升了二氧化碳管网状态感知的准确性与实时性。

本发明授权基于多源异构数据融合的二氧化碳管网状态感知方法在权利要求书中公布了：1.基于多源异构数据融合的二氧化碳管网状态感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取二氧化碳管网运行的压力数据、温度数据、流量数据、声波数据及光纤传感数据并构建多源异构时序数据；基于预设时间窗内的多源异构时序数据，计算各数据源间的因果关系强度矩阵，包括： 对于多源异构时序数据中任意两个数据源所对应的数据序列X和Y，因果关系强度通过计算如下的KL散度来确定： ；为数据序列X在下一时刻的状态；和分别表示时刻时，数据序列X和Y的过去状态向量，和为嵌入维数，表示条件概率分布； 遍历所有数据源对，构成所述因果关系强度矩阵； 并利用谱聚类算法将所述多源异构时序数据划分至不同的时空因果簇，包括： 将因果关系强度矩阵作为邻接矩阵输入至谱聚类算法，通过计算拉普拉斯矩阵的特征向量，并将特征向量在低维空间中进行K-Means聚类，从而将关系紧密的数据源划分至同一个时空因果簇； 对每一时空因果簇，根据簇内数据的特征确定变分模态分解的模态数量与惩罚因子，并对簇内各多源异构时序数据执行变分模态分解，得到一系列本征模态函数分量； 构建以簇内数据源为节点、以因果关系强度为边的权重的加权图，并利用图注意力网络对所述本征模态函数分量进行聚合，生成表示各簇状态的簇级状态特征向量； 将所有簇级状态特征向量与表示二氧化碳管网物理拓扑的位置编码进行融合，将融合后的特征序列输入至Transformer编码器网络提取全局时空依赖特征，并通过全连接层解算出所述二氧化碳管网的当前状态参数。

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长江大学武汉校区，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市蔡甸区大学路111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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