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龙图腾网获悉南京大学;南京信息工程大学申请的专利基于光纤传感与时序模型的PCCP断丝风险评估方法及系统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：CN121479216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610019190.4，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于光纤传感与时序模型的PCCP断丝风险评估方法及系统是由张益昕;王浩然;邓启明;单媛媛;张旭苹;邹宁睦;黄诚灏设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光纤传感与时序模型的PCCP断丝风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于光纤传感与时序模型的PCCP断丝风险评估方法及系统，属于光纤传感技术领域。方法包括：获取管道静态属性数据和断丝动态监测信号；采用随机森林算法对静态属性数据建立基础预测模型，输出初始风险评分及失效时间先验值；结合长短期记忆网络建立增强时序模型，对断丝特征进行动态建模，输出实时更新的预计失效时间；进行实时迭代更新，当检测到实际断丝事件时根据预测与实际失效时间差计算反馈误差，触发在线学习、局部再训练及特征权重自适应调整；通过误差辅助回归对预测误差进行修正，提高整体预测稳定性和容错性。本发明能够实现对PCCP管道断丝风险的动态评估与预测，为运行维护提供智能决策依据。

本发明授权基于光纤传感与时序模型的PCCP断丝风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于光纤传感与时序模型的PCCP断丝风险评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、数据采集：获取管道相关的静态属性数据和断丝相关的动态监测信号，进行信号预处理和特征提取，得到动态加权输入特征； 步骤2、预测模型构建：采用静态特征驱动和动态时序增强相结合的方式进行风险建模，包括： 基础预测模型，以静态属性数据为输入，采用随机森林算法，利用结构特征与历史样本建立非线性回归关系，输出初始风险评分及失效时间先验估计值； 动态增强模型，在基础预测模型输出的先验结果基础上，结合LSTM时序网络对动态加权输入特征进行时序建模，基于断丝数量、位置及演化趋势输出动态更新后的预计失效时间； 所述动态增强模型采用具有两层结构的LSTM时序网络，输入近一段时间窗口内的断丝事件序列，输出动态更新后的预计失效时间： ； 其中，为样本权重，为LSTM时序处理函数； 步骤3、实时迭代更新机制：当检测到实际断丝事件时，计算预测失效时间与实际失效时间之间的时间差，记录最近若干次误差样本，统计平均误差与波动度，当超过设定阈值时触发自适应更新；并构建辅助回归模型，学习静态属性数据和动态监测信号与所述时间差之间的非线性关系，对LSTM时序网络的预测输出进行修正； 步骤4、系统部署与可视化输出，基于更新后的预测模型，生成风险等级、预计失效时间及建议维护时间，通过可视化输出。

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南京大学;南京信息工程大学，其通讯地址为：210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163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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