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清河县建投天然气有限公司朱亚辉获国家专利权

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龙图腾网获悉清河县建投天然气有限公司申请的专利一种基于数据分析的燃气系统管理方法及系统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:CN120297757B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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:202510347480.7,技术领域涉及:G06Q10/0637;该发明授权一种基于数据分析的燃气系统管理方法及系统是由朱亚辉;李旭光;李颖杰;樊志远;毕信波;武小龙;王光清设计研发完成,并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于数据分析的燃气系统管理方法及系统在说明书摘要公布了:本申请公开了一种基于数据分析的燃气系统管理方法及系统,属于燃气系统管理的技术领域,包括将蜡沉积动力学模型与深度神经网络相结合,设计混合预测模型架构;所述蜡沉积动力学模型用于描述蜡沉积的物理和化学过程,提供基本的预测能力;所述深度神经网络用于捕捉数据中的非线性关系和复杂模式,提高预测的准确性和泛化能力;基于改进型粒子群算法PSO‑ADE,设计自适应清管决策引擎;对算法进行初始化,生成初始粒子群;运行算法,根据目标函数对粒子进行评价和更新;通过迭代优化,找到最优的清管策略;收集反馈数据,对算法进行进一步调整和优化,以提高决策的准确性和有效性。本申请能够优化输油管道的清管策略。

本发明授权一种基于数据分析的燃气系统管理方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于数据分析的燃气系统管理方法,其特征在于,包括以下步骤: 将蜡沉积动力学模型与深度神经网络相结合,设计混合预测模型架构;所述蜡沉积动力学模型用于描述蜡沉积的物理和化学过程,提供基本的预测能力;所述深度神经网络用于捕捉数据中的非线性关系和复杂模式,提高预测的准确性和泛化能力; 所述将蜡沉积动力学模型与深度神经网络相结合,设计混合预测模型架构的步骤之中,还包括: 基于COMSOLMultiphysics构建热-流-固-化四场耦合模型,求解方程包括: ; 其中,ρ为流体密度,用于表示单位体积流体的质量;u为速度矢量,用于表示流体微团的运动速度;t表示时间;p为压力,用于表示流体内部垂直作用于单位面积上的力;μ为动力粘度系数,用于表示流体的内部摩擦力大小,反映了流体的粘性;Swax为蜡相变源项,采用改进的分子扩散-凝胶沉积双机制模型,表示蜡在流体中的相变对流动的影响; 引入动态网格自适应技术,在沉积速率突变区域自动加密网格至0.5mm分辨率; 训练XGBoost-GRU混合模型,输入特征包括温度梯度ΔT、壁面剪切应力τ_w、蜡晶体积分数φ,输出沉积速率校正因子α; 采用对抗生成网络GAN扩充有限实验数据,生成涵盖-10~50℃温度范围的合成数据集,用于解决传统模型外推能力不足问题; 基于改进型粒子群算法PSO-ADE,设计自适应清管决策引擎; 对算法进行初始化,生成初始粒子群; 所述对算法进行初始化的步骤之中,还包括: 建立目标函数: ; 其中,Cpigging为清管操作的成本,用于表示每次清管操作的费用;fi为第i次清管的频率,用于表示在一定时间内进行清管操作的次数;λ为风险惩罚系数,用于表示对风险的惩罚程度,反映了风险的成本;δi为预测的沉积厚度,用于表示在第i次清管操作时预测的管道内沉积物的厚度;δsafe为安全沉积厚度,用于表示管道内沉积物的安全厚度,超过这个厚度可能会带来风险; 所述目标函数的目的是在清管操作的成本和沉积物带来的风险之间找到一个平衡点,使得总成本最小化; 采用改进型PSO-ADE算法,引入惯性权重自适应机制,用于在迭代后期增强局部搜索能力,公式如下: ; 公式用于描述wt随时间t的变化,具体参数含义如下:wmin表示wt的最小值或稳定值,当时间t趋近于无穷大时,wt会趋近于这个值;wmax表示wt的初始最大值,当时间t=0时,wt的值为wmax;t表示时间;T表示时间常数,单位与时间t一致,反映了wt衰减到稳定值的速度,时间常数T越大,衰减过程越缓慢; 运行算法,根据目标函数对粒子进行评价和更新; 通过迭代优化,找到最优的清管策略。

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清河县建投天然气有限公司,其通讯地址为:054800 河北省邢台市清河县嫩江街与高速连接线交叉口西;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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