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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利物理融合贝叶斯的管道泄漏评价方法、装置、设备及介质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：CN118154061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202410263213.7，技术领域涉及：G06Q10/083；该发明授权物理融合贝叶斯的管道泄漏评价方法、装置、设备及介质是由苏怀;马杰;何宇轩;杨兆铭;张劲军设计研发完成，并于2024-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本物理融合贝叶斯的管道泄漏评价方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种物理融合贝叶斯的管道泄漏评价方法、装置、设备及介质，涉及管道运输及风险评价领域，包括构建输送管道的泄漏事故树模型和泄漏后果事件树模型，利用泄漏事故树模型和泄漏后果事件树模型生成蝴蝶结模型；将蝴蝶结模型与贝叶斯网络模型结合，并进行同步映射，以得到映射后的贝叶斯网络模型；利用基于物理信息的神经网络对映射后的贝叶斯网络模型进行训练，以得到动态贝叶斯网络模型；利用动态贝叶斯网络模型对输送管道进行概率计算，以得到管道风险泄漏概率，基于管道风险泄漏概率对输送管道进行管道泄漏评价。本申请能降低管道泄漏评价的复杂性，提高管道泄漏评价的准确性和效率，以便后续制定更加有效的安全措施和风险管理策略。

本发明授权物理融合贝叶斯的管道泄漏评价方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种物理融合贝叶斯的管道泄漏评价方法，其特征在于，包括：构建输送管道的泄漏事故树模型和泄漏后果事件树模型，利用所述泄漏事故树模型和所述泄漏后果事件树模型生成蝴蝶结模型；将所述蝴蝶结模型与贝叶斯网络模型结合，并进行同步映射，以得到映射后的所述贝叶斯网络模型；利用基于物理信息的神经网络对映射后的所述贝叶斯网络模型进行训练，以得到动态贝叶斯网络模型；利用所述动态贝叶斯网络模型对所述输送管道进行概率计算，以得到管道风险泄漏概率，基于所述管道风险泄漏概率对所述输送管道进行管道泄漏评价；其中，所述利用基于物理信息的神经网络对映射后的所述贝叶斯网络模型进行训练之前，还包括：计算映射后的所述贝叶斯网络模型的根节点的先验概率；根据贝叶斯定理并利用发生概率计算公式对所述先验概率进行计算，以得到叶节点的发生概率；利用后验概率计算公式对所述先验概率和所述发生概率进行计算，以得到后验概率；所述利用基于物理信息的神经网络对映射后的所述贝叶斯网络模型进行训练，包括：计算均方根误差损失函数和物理部分损失函数，基于所述均方根误差损失函数和所述物理部分损失函数计算总损失函数；基于所述总损失函数、所述先验概率、所述发生概率以及所述后验概率并利用基于物理信息的神经网络对映射后的所述贝叶斯网络模型进行训练。

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