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上海城建市政工程(集团)有限公司王威获国家专利权

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龙图腾网获悉上海城建市政工程(集团)有限公司申请的专利一种埋地管道变形监测及预警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:CN115062758B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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:202210582776.3,技术领域涉及:G06F30/27;该发明授权一种埋地管道变形监测及预警方法是由王威;郑敏杰;张佳佳;徐俊;李昀设计研发完成,并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

一种埋地管道变形监测及预警方法在说明书摘要公布了:本发明涉及市政工程及岩土工程技术领域,尤其是一种埋地管道变形监测及预警方法,用神经网络时间序列模型与蒙特卡洛方法结合,进行埋地管道变形趋势的监测及预警。本发明的优点是:可以在日常监测中及时发现管道因施工、自然灾害等发生的突变破坏,同时对管道的中长期变形趋势进行预测,提前发现不安全状态和具体部位,查找原因采取对策,防患于未然。

本发明授权一种埋地管道变形监测及预警方法在权利要求书中公布了:1.一种埋地管道变形监测及预警方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤: 将埋地管道的变形监测历史数据输入神经网络自回归模型,确定所述埋地管道变形最大的管道位置; 以该埋地管道变形最大的管道位置相邻的两侧监测点的预测值作为期望值,同时计算所述监测点在变形监测历史数据的标准差,构造两个正态分布随机变量N1、N2,再令两个随机变量相减,得到一个正态分布管道变形差随机变量N3,采用蒙特卡洛方法进行模拟计算,得到N的均值、标准差,根据所述埋地管道的重要程度,确定N的置信度,从而得到N的置信区间; 根据所述埋地管道的结构形式和材料形式,确定该埋地管道的极限变形阈值,若所述极限变形阈值在所述N的置信区间内,则判断所述埋地管道的该位置因变形而可能发生破坏; 所述神经网络自回归模型为神经网络时间序列模型,以所述埋地管道的变形监测历史数据作为所述神经网络时间序列模型的训练集,预测所述埋地管道在n天后的累计变形预测值; 将训练集之前各监测点的累计变形与预测值相加得到Pn,对各相邻监测点的Pn进行一阶差分,得到各相邻监测点在第n天的预测变形差序列,与所述预测变形差序列中的绝对值最大值相关的两个监测点之间的位置即为所述埋地管道变形最大的管道位置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人上海城建市政工程(集团)有限公司,其通讯地址为:200032 上海市徐汇区宛平南路1099号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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