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龍圖騰網(wǎng)獲悉華能汕頭海門發(fā)電有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專利氣體陣列的危化倉(cāng)儲(chǔ)泄漏定位溯源方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120217113B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510686969.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/241；該發(fā)明授權(quán)氣體陣列的危化倉(cāng)儲(chǔ)泄漏定位溯源方法是由陳欽楓;吳水雄設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本氣體陣列的危化倉(cāng)儲(chǔ)泄漏定位溯源方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明技術(shù)方案涉及氣體檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種氣體陣列的危化倉(cāng)儲(chǔ)泄漏定位溯源方法。通過(guò)三維異構(gòu)傳感器陣列采集氣體濃度、組分及環(huán)境物理場(chǎng)參數(shù)，生成多模態(tài)數(shù)據(jù)集；利用遷移學(xué)習(xí)算法匹配知識(shí)庫(kù)中的噪聲模式特征庫(kù)，對(duì)傳感器基線漂移進(jìn)行動(dòng)態(tài)校正，輸出標(biāo)定后數(shù)據(jù)。閉環(huán)自適應(yīng)機(jī)制通過(guò)元強(qiáng)化學(xué)習(xí)調(diào)整傳感器參數(shù)與網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)，神經(jīng)架構(gòu)搜索優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，差分進(jìn)化算法更新流體力學(xué)邊界條件。本發(fā)明通過(guò)物理約束與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)協(xié)同，解決復(fù)雜環(huán)境信號(hào)畸變問(wèn)題，提升泄漏源定位精度與魯棒性，適用于危化品倉(cāng)儲(chǔ)安全監(jiān)測(cè)領(lǐng)域。

本發(fā)明授權(quán)氣體陣列的危化倉(cāng)儲(chǔ)泄漏定位溯源方法在權(quán)利要求書中公布了：1.氣體陣列的危化倉(cāng)儲(chǔ)泄漏定位溯源方法，其特征在于，包括： 步驟1，采集倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)境的氣體濃度、組分及環(huán)境物理場(chǎng)參數(shù)，生成多模態(tài)原始數(shù)據(jù)集； 步驟2，將所述多模態(tài)原始數(shù)據(jù)集輸入預(yù)置知識(shí)庫(kù)，通過(guò)遷移學(xué)習(xí)算法對(duì)傳感器陣列進(jìn)行跨場(chǎng)景域適應(yīng)預(yù)訓(xùn)練，基于實(shí)時(shí)環(huán)境參數(shù)頻譜與知識(shí)庫(kù)中噪聲模式特征庫(kù)的動(dòng)態(tài)匹配生成自適應(yīng)基線校正信號(hào)，輸出標(biāo)定后多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)集； 步驟3，對(duì)所述標(biāo)定后多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)集中的氣體濃度時(shí)序信號(hào)進(jìn)行多尺度小波包分解，基于知識(shí)庫(kù)中湍流與擴(kuò)散關(guān)聯(lián)圖譜采用雙向門控注意力機(jī)制分配噪聲抑制權(quán)重，同時(shí)調(diào)用氣體吸附動(dòng)力學(xué)參數(shù)庫(kù)構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的色譜響應(yīng)遷移模型，輸出目標(biāo)氣體的降噪濃度梯度信號(hào)及分離后的組分特征向量； 步驟4，基于計(jì)算流體力學(xué)動(dòng)態(tài)模擬生成的湍流渦旋分布圖譜，量化傳感器節(jié)點(diǎn)間的響應(yīng)滯后效應(yīng)，采用粒子群優(yōu)化算法迭代求解時(shí)延補(bǔ)償系數(shù)并對(duì)齊多節(jié)點(diǎn)時(shí)序信號(hào)，結(jié)合對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)將補(bǔ)償后的濃度梯度數(shù)據(jù)與物理場(chǎng)約束合成基準(zhǔn)擴(kuò)散特征向量，生成氣體擴(kuò)散路徑圖譜； 步驟5，將計(jì)算流體力學(xué)質(zhì)量守恒方程作為硬約束嵌入貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)投影梯度下降算法聯(lián)合優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，生成泄漏源坐標(biāo)后驗(yàn)概率分布； 步驟6，將貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的后驗(yàn)概率分布、計(jì)算流體力學(xué)仿真結(jié)果及LSTM預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)輸入集成學(xué)習(xí)框架，采用NSGA-II多目標(biāo)優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)分配模型權(quán)重并篩選帕累托最優(yōu)解集，生成可信度評(píng)級(jí)定位結(jié)果。

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