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龙图腾网获悉重庆创元智能仪表系统有限公司申请的专利一种监测燃气管网异常状态的预警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：CN121093160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202511285424.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种监测燃气管网异常状态的预警方法是由杨波;朱智勤;曹龙汉;龙宪韩;杨勇;万聿枫;黄俊;罗浩林;谢魏;徐静;朱志权;张廷华;韩磊设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种监测燃气管网异常状态的预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种监测燃气管网异常状态的预警方法，涉及燃气监测预警领域，采用包括数据预处理模块、时空特征模块、ST‑CGN网络模块、边缘智能优化模块与结果处理模块的监测系统；其中，ST‑CGN网络模块通过三维特征张量的输入，输出对应滑动窗口分片的多工况概率向量，同时，ST‑CGN网络模块中的时空卷积层同时建模空间邻域关系与时间滑动窗口的局部依赖、保持时间因果性；边缘智能优化模块通过MAML快速适配、知识蒸馏、模型剪枝与量化，实现ST‑CGN网络模块的边缘优化。该方法有效解决现有燃气管网监测方法中存在的数据易缺失、易受噪声干扰、多点耦合识别不足、跨场景泛化能力差、监测报警具有滞后性等问题。

本发明授权一种监测燃气管网异常状态的预警方法在权利要求书中公布了：1.一种监测燃气管网异常状态的预警方法，其特征在于：采用包括数据预处理模块、时空特征模块、ST-CGN网络模块、边缘智能优化模块与结果处理模块的监测系统；其中： 数据预处理模块依次通过滑动窗口分片、缺失值插值、噪声滤波、归一化与编码的方法，对管路中传感器采集的数据进行处理；时空特征模块在每个滑动窗口分片的预处理数据中提取空间关联特征、时间动力学特征与因果传播特征，并拼接形成三维特征张量；ST-CGN网络模块通过三维特征张量的输入，输出对应滑动窗口分片的多工况概率向量，同时，ST-CGN网络模块中的时空卷积层同时建模空间邻域关系与时间滑动窗口的局部依赖、保持时间因果性；边缘智能优化模块通过MAML快速适配、知识蒸馏、模型剪枝与量化，实现ST-CGN网络模块的边缘优化；结果处理模块通过经边缘智能优化模块优化后的ST-CGN网络模块的多工况概率向量获得对应工况的概率，并根据预设阈值触发报警判断； 其中，ST-CGN网络模块根据输入的三维特征张量Xk进行输出预测的具体流程为：首先，输入三维特征张量Xk，利用因果驱动建模、通过非线性结构方程模型生成因果特征；然后，利用自适应模态融合，根据节点度进行TCN或GCN的选择；之后，叠加时空卷积层与LSTM，输出预测结果；最后，通过反事实定位干预、计算效应量并定位关键节点； “ST-CGN网络模块中的时空卷积层同时建模空间邻域关系与时间滑动窗口的局部依赖、保持时间因果性”具体为：时空分离卷积： 式中：b表示偏置项；表示激活函数、用于引入非线性； 其中，表示空间卷积，其用于聚合邻居节点特征： 式中：表示动态因果邻接矩阵，即时刻t节点i与节点j的连接关系；Ws表示空间卷积的权重矩阵；表示节点j在时刻t的特征； 表示时间卷积，使用膨胀因果卷积防止未来信息泄露： 式中：表示时间卷积的权重，k表示卷积核内的位置；表示节点i在时刻的特征；表示卷积核大小；D表示膨胀因子； 将每个节点的时空卷积输出按节点拆分为独立的时间序列，并输入LSTM网络，其中，LSTM网络的核心结构包括细胞状态、遗忘门、输入门和输出门。

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