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龙图腾网获悉中国科学院上海微系统与信息技术研究所申请的专利一种基于地下管网多元传感器数据的气体泄露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：CN118998639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411019407.9，技术领域涉及：F17D5/06；该发明授权一种基于地下管网多元传感器数据的气体泄露检测方法是由刘韡烨;王浩文;王勇;田宇涵;谢建国;徐志京设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于地下管网多元传感器数据的气体泄露检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于地下管网多元传感器数据的气体泄露检测方法，包括：获取设置在地下管网周边土壤的多种环境传感器的检测数据；采用训练好的生成模型对所述多种环境传感器的检测数据进行数据增强处理，得到时间序列数据；将所述时间序列数据输入至训练好的神经网络模型中，得到气体泄露检测结果；其中，所述神经网络模型包括：特征提取部分，用于提取所述时间序列数据的深层特征，得到深层特征数据；注意力层部分，用于对所述深层特征数据进行去噪处理，并将深层特征数据前后空间和通道特征进行结合；LSTM层部分，用于对去噪后的深层特征数据进行处理，输出气体泄露检测结果。本发明能够有效提高气体泄漏检测精度。

本发明授权一种基于地下管网多元传感器数据的气体泄露检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于地下管网多元传感器数据的气体泄露检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取设置在地下管网周边土壤的多种环境传感器的检测数据；所述多种环境传感器为采用RF随机森林评分系统找到的与待测气体传感器相关度超过阈值的传感器；所述RF随机森林评分系统采用基尼指数或信息增益来评估环境传感器与所述待测气体传感器的相关度，所述基尼指数或信息增益越大，与所述待测气体传感器的相关度越大； 采用训练好的生成模型对所述多种环境传感器的检测数据进行数据增强处理，得到时间序列数据； 将所述时间序列数据输入至训练好的神经网络模型中，得到气体泄露检测结果；其中， 所述神经网络模型包括： 特征提取部分，用于提取所述时间序列数据的深层特征，得到深层特征数据； 注意力层部分，用于对所述深层特征数据进行去噪处理，并将深层特征数据前后空间和通道特征进行结合；所述注意力层部分包括： 分解模块，用于利用完全集合经验模态分解将深层特征数据分解成高频子序列、中频子序列、低频子序列和残差序列； 注意力去噪模块，用于对所述高频子序列、中频子序列、低频子序列和残差序列进行去噪； 求和重构模块，用于将去噪后的高频子序列、中频子序列、低频子序列和残差序列进行求和重构，得到去噪后的深层特征数据； LSTM层部分，用于对去噪后的深层特征数据进行处理，输出气体泄露检测结果； 所述神经网络模型训练时，包括以下步骤： 获取设置在地下管网周边土壤的多种环境传感器的历史检测数据； 以所述多种环境传感器中的待测气体传感器为基准，将待测气体传感器的检测数据不为0的情况标记为正样本，将待测气体传感器的检测数据为0的情况标记为负样本； 采用所述生成模型对所述历史检测数据进行扩充，并选取扩充后的历史检测数据作为训练集； 采用所述训练集对所述神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型。

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