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龙图腾网恭喜中国石油大学(北京)申请的专利基于曲线参数化的成品油管道混油浓度预测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：CN116825230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202310735917.5，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权基于曲线参数化的成品油管道混油浓度预测方法及系统是由杜渐;夏玉恒;郑坚钦;徐宁;廖绮;梁永图设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于曲线参数化的成品油管道混油浓度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于曲线参数化的成品油管道混油浓度预测方法及系统，其特征在于，该方法包括：在上站混油过站后，采集成品油管道的批次输送数据以及混油界面抵达站场时间；在混油界面抵达站场前一段时间，将批次输送数据中的管道运行数据输入至预先构建的混油浓度预测模型中进行混油浓度预测，得到混油浓度曲线；在管道持续运行期间，将采集的批次输送数据以及混油界面抵达站场时间加入至预先构建的混油浓度数据库中，采用自学习机制，对混油浓度预测模型进行更新，本发明可以广泛应用于石油化工检测技术领域中。

本发明授权基于曲线参数化的成品油管道混油浓度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于曲线参数化的成品油管道混油浓度预测方法，其特征在于，包括：在上站混油过站后，采集成品油管道的批次输送数据以及混油界面抵达站场时间；在混油界面抵达站场前一段时间，将批次输送数据中的管道运行数据输入至预先构建的混油浓度预测模型中进行混油浓度预测，得到混油浓度曲线；在管道持续运行期间，将采集的批次输送数据以及混油界面抵达站场时间加入至预先构建的混油浓度数据库中，采用自学习机制，对混油浓度预测模型进行更新；所述混油浓度预测模型的构建过程为：获取成品油管道的历史批次输送数据和历史混油进站密度数据，其中，历史批次输送数据包括历史运行数据、管道基础参数和初始混油信息，历史混油进站密度数据包括混油到站后不同时刻和历史混油浓度曲线，历史运行数据包括温度、压力和流量，管道基础参数包括管径和管长，初始混油信息包括初始混油长度；对历史混油进站密度数据中的历史混油浓度曲线进行参数化，得到混油浓度曲线参数作为混油浓度预测模型的输出值；根据历史批次输送数据和历史混油进站密度数据，构建混油浓度数据库；对混油浓度曲线参数中的待定参数进行非线性转换，将混油浓度曲线参数的输出映射到正态分布；对混油浓度数据库划分测试集和训练集，采用训练集训练混油浓度预测模型，采用测试集验证模型精度，得到满足精度要求的混油浓度预测模型；所述混油浓度曲线参数为： 其中，β和γ为描述曲线增长率大小的参数，α为曲线的最大Y值，σ为控制拐点的x值，x为混油到站后不同时刻，Y为混油浓度参数。

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