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龙图腾网获悉湖南安广检验检测有限公司申请的专利一种PE燃气管道抗拉性能的快速检测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：CN119715797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510213289.3，技术领域涉及：G01N29/04；该发明授权一种PE燃气管道抗拉性能的快速检测方法是由孙晓靖;张鹏;刘先发;李峰光;张勇刚;岳晟设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种PE燃气管道抗拉性能的快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及管道检测技术领域，公开一种PE燃气管道抗拉性能的快速检测方法，包括：在PE燃气管道表面安装超声换能器，激励超声导波并采集信号，通过时频分析提取管道弹性模量、波速等特征；然后通过深度学习模型（CNN+LSTM）对信号进行分析，构建抗拉强度预测模型。该方法与传统破坏性测试相比，能够在施工现场快速、无损地预测管道抗拉强度，并具有高精度（±5%），实现了对复杂环境下管道状态的准确评估。深度学习模型能够处理多种规格、材料和气候条件下的管道数据，保证了该方法的广泛适应性和高稳定性，极大提升了工作效率和管道检测的安全性。同时，本发明通过误差修正机制动态优化预测值，确保结果精度，增强了预测的可靠性。

本发明授权一种PE燃气管道抗拉性能的快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种PE燃气管道抗拉性能的快速检测方法，其特征在于：方法包括以下步骤： 步骤1，在PE燃气管道的表面安装至少一个超声换能器，用于激励超声导波以沿管道轴向传播并激发管道内部的应力波，其中，所述超声换能器为压电式换能器或激光换能器，且所述超声导波的激励频率在10kHz至500kHz之间，且所述超声导波信号能够沿管道轴向传播并与管道内部的应力波发生相互作用； 步骤2，使用至少一个超声接收传感器采集经过管道传播后的超声波反射信号和透射信号，并实时记录超声波信号的传播特征，所述超声波信号的传播特征包括信号的衰减、频移、传播时间和反射模式参数； 步骤3，通过信号处理模块对采集到的超声波信号进行特征提取，采用小波变换或傅里叶变换对信号进行时频分析，提取出管道的弹性模量、波速、衰减因子和频率特征作为管道抗拉强度的候选特征参数； 步骤4，基于所提取的候选特征参数，利用深度学习算法，通过卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM对超声波信号进行分析，构建管道抗拉强度预测模型，其中，所述预测模型通过历史实验数据训练获得，并且所述历史实验数据包括PE管道的不同材料、厚度、应变速率及环境条件下的标准抗拉强度数据； 步骤5，通过预测模型对超声波信号进行实时预测计算管道的抗拉强度； 步骤6，若抗拉强度预测结果低于设定的阈值，则自动生成维护建议，并通过通信接口传输至监控平台或现场操作人员； 其中，步骤5中通过预测模型对超声波信号进行实时预测计算管道的抗拉强度，具体包括以下子步骤： s1，输入数据：将步骤3中提取的超声波信号特征参数，作为输入数据，传入抗拉强度预测模型；其中，超声波信号特征参数包括弹性模量、波速、衰减因子和频率特征； s2，特征提取与处理：通过卷积神经网络CNN对时域和频域特征进行深度提取，并结合长短期记忆网络LSTM对信号的时间序列数据进行建模，进一步学习管道的弹性行为及其抗拉强度的动态变化；且通过优化反向传播算法更新神经网络的权重； s3，抗拉强度预测模型计算：使用训练好的CNN与LSTM模型，对输入的信号特征进行分析与计算，得到管道的抗拉强度预测值，预测值通过以下公式计算得到： 其中：为通过历史数据训练得到的权重系数矩阵，用于权重优化和校正预测结果； s4，权重系数调整：通过对历史实验数据与预测值之间的误差进行对比，采用最小二乘法或其他适当的回归算法，动态调整预测模型中的权重系数； s5，抗拉强度输出：将调整后的模型输出抗拉强度预测值作为管道的当前抗拉性能指标并进行后续的维护决策；其中，超声波信号的频率范围为20kHz至300kHz。

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