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龙图腾网获悉自然资源部第一海洋研究所申请的专利基于黄河水下三角洲海底冲刷机制的冲淤变化评价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：CN120030287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510512465.3，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于黄河水下三角洲海底冲刷机制的冲淤变化评价方法是由周其坤;宋玉鹏;孙永福;胡光海;董立峰;杜星;宋丙辉;王振豪设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于黄河水下三角洲海底冲刷机制的冲淤变化评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于黄河水下三角洲海底冲刷机制的冲淤变化评价方法，涉及海底冲刷分析技术领域，收集目标区域的多源环境数据，并对环境数据进行预处理，得到多源环境数据集；基于Navier‑Stokes方程和泥沙输运模型，结合海底管道对水流的扰动和沉积物对海底管道的冲刷，构建波浪、潮流、沉积物输运的多因素耦合模型。本发明通过构建多因素耦合模型，综合考虑波浪、潮流、沉积物特性、管道状态等多种因素的相互作用，能够更全面地反映冲淤变化的实际过程，在此基础上，进一步构建异常冲淤变化模型，有效避免了单一因素判断带来的误差，显著提高了冲淤变化异常检测的精度，有助于提前采取措施，避免海底管道因冲刷而受损。

本发明授权基于黄河水下三角洲海底冲刷机制的冲淤变化评价方法在权利要求书中公布了：1.基于黄河水下三角洲海底冲刷机制的冲淤变化评价方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、收集目标区域的多源环境数据，并对环境数据进行预处理，得到多源环境数据集； 步骤二、基于Navier-Stokes方程和泥沙输运模型，结合海底管道对水流的扰动和沉积物对海底管道的冲刷，构建波浪、潮流、沉积物输运的多因素耦合模型； 步骤三、利用构建的多因素耦合模型，模拟目标区域的冲淤变化过程，进而识别出冲淤变化特征； 步骤四、基于模拟结果和识别的冲淤变化特征，构建异常冲淤变化模型，以识别冲淤变化中的异常情况，异常冲淤变化模型的构建过程包括： 收集多因素耦合模型的模拟结果，包括水流速度场、泥沙浓度场、管道冲刷深度、悬空长度和沉积物输运速率，并从模拟结果中提取包括冲刷深度变化率、悬空长度变化率、沉积物输运速率变化率、泥沙浓度梯度和水流速度梯度的冲淤变化特征； 对目标区域的历史冲淤数据进行统计分析，识别出正常冲淤变化的范围和规律，基于统计分析结果，建立正常冲淤变化的模式，确定冲淤变化特征的正常范围和变化趋势，并整合获取的冲淤变化特征的相关数据，标记出其中的异常冲淤特征，得到特征数据集，进而将整合后的数据集分为训练集和测试集； 使用训练集对K-means聚类算法进行训练，构建异常冲淤变化模型，根据正常模式，确定聚类中心的数量，计算每个数据点到聚类中心的距离，将数据点分配到最近的聚类中心，形成聚类，使用测试集对训练好的模型进行验证，评估模型的异常检测准确性和稳定性； 应用构建的异常冲淤变化模型，对冲淤变化数据进行异常检测，输出冲淤变化数据是否异常，并计算异常冲淤变化指标，识别出异常的冲淤变化特征和严重程度，所述冲淤变化数据异常检测的过程为： 将包括冲刷深度变化率、悬空长度变化率、沉积物输运速率变化率、泥沙浓度梯度和水流速度梯度的冲淤变化特征数据输入到训练好的异常冲淤变化模型中，模型输出每个数据点是否异常，即每个数据点的聚类标签； 根据各特征的重要性，确定每个特征的权重，并根据历史数据确定每个特征的基准值和标准差； 对于每个数据点，综合各冲淤变化特征的当前值、权重、基准值和标准差计算出异常冲淤变化指标； 根据模型的输出，识别出异常的冲淤变化特征，并根据异常冲淤变化指标的值，评估异常的严重程度，当异常冲淤变化指标接近0时，表示数据点趋近正常范围，异常程度低，当异常冲淤变化指标增大时，表示数据点远离正常范围，异常程度增加； 步骤五、在目标区域内布设监测站点，获取目标区域的实时监测数据，并部署异常冲淤变化模型，检测目标区域冲淤变化中的异常情况； 步骤六、对检测到的异常冲淤变化进行分类和评价，确定其对海底管道安全的潜在影响，并根据冲淤变化特征匹配相应的预警措施。

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