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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于车-场的氢泄漏事故风险等级确定方法、装置、设备、介质及产品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：CN120338523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510827474.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于车-场的氢泄漏事故风险等级确定方法、装置、设备、介质及产品是由李建威;刘梦婷;曹文炅;王朝;何春辉;张宸宇;毛占鑫;史磊;张石;郝东;侯永平设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车-场的氢泄漏事故风险等级确定方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于车‑场的氢泄漏事故风险等级确定方法、装置、设备、介质及产品，涉及事故安全防控领域，该方法包括：获取车端氢浓度数据和场端氢浓度数据；确定氢气聚集状态；氢气聚集状态包括：低浓度氢气聚集状态、中浓度氢气聚集状态和高浓度氢气聚集状态；当氢气聚集状态达到低浓度氢气聚集状态时，构建车‑场实时故障树模型，预测氢气泄露事故概率；构建安全熵模型；确定安全熵边界；计算得到车‑场氢泄露事故的实时安全熵；基于车‑场氢泄露事故的实时安全熵和安全熵边界确定车‑场风险等级。本申请可评估车‑场风险等级并根据车‑场风险等级进行车‑场动态预警，自动生成防控方案并进行防控处理。

本发明授权基于车-场的氢泄漏事故风险等级确定方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种基于车-场的氢泄漏事故风险等级确定方法，其特征在于，所述基于车-场的氢泄漏事故风险等级确定方法包括： 获取车端氢浓度数据和场端氢浓度数据； 基于所述车端氢浓度数据和场端氢浓度数据确定氢气聚集状态；所述氢气聚集状态包括：低浓度氢气聚集状态、中浓度氢气聚集状态和高浓度氢气聚集状态； 当所述氢气聚集状态达到低浓度氢气聚集状态时，构建车-场实时故障树模型，预测氢气泄露事故概率； 构建安全熵模型； 基于所述安全熵模型确定安全熵边界； 将所述氢气泄露事故概率带入所述安全熵模型，计算得到车-场氢泄露事故的实时安全熵； 基于所述车-场氢泄露事故的实时安全熵和安全熵边界确定车-场风险等级； 当所述氢气聚集状态达到低浓度氢气聚集时，构建车-场实时故障树模型，预测氢气泄露事故概率具体采用以下公式： ； 其中，表示氢气泄露事故概率，表示低浓度氢气聚集状态，表示中浓度氢气聚集，表示高浓度氢气聚集状态，表示时间内氢气聚集状态保持原有状态的传递概率，表示时间t内氢气聚集状态从转移到的传递概率，表示时间t内氢气聚集状态从转移到的传递概率，表示时间t内氢气聚集状态保持原有状态的传递概率，表示时间t内氢气聚集状态从转移到的传递概率，表示时间t内氢气聚集状态从转移到的传递概率，表示时间t内氢气聚集状态从转移到的传递概率，表示时间t内氢气聚集状态从转移到的传递概率，表示时间t内氢气聚集状态保持原有状态的传递概率，表示基于故障树的氢气聚集状态导致氢气泄露事故的概率，表示基于故障树的氢气聚集状态导致氢气泄露事故的概率，表示基于故障树的氢气聚集状态导致氢气泄露事故的概率； 所述构建安全熵模型具体采用以下公式： ； 其中，Sx为氢泄漏事故的安全熵，n为事故种类数量，i∈n，，k表示氢泄漏事故的待定系数，表示氢气泄露事故概率，A为常数且A ，m表示无法使用概率描述的事件标号，j∈m，Y j 为无法使用概率描述的事件转化的常数值。

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