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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利基于监测与检测数据融合的管道腐蚀状态预测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：CN120832587B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511323694.7，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权基于监测与检测数据融合的管道腐蚀状态预测方法及系统是由周娇;曹学文;张浩鹏设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于监测与检测数据融合的管道腐蚀状态预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于工业腐蚀监测技术领域，具体公开了一种基于监测与检测数据融合的管道腐蚀状态预测方法及系统。本发明联合采用腐蚀探针监测与超声测厚检测技术，其中超声测厚的点位可在管道径向一圈上进行自动切换，腐蚀探针则会采集平均腐蚀速率，通过与时间的不断积分，可得到损失的壁厚，那么初始壁厚不断减去损失的壁厚则可以得到剩余壁厚，而超声腐蚀检测技术也可以直接得到剩余壁厚值。经过腐蚀监测与腐蚀检测获得的剩余壁厚通过所提数据融合算法获得融合的剩余壁厚值，通过LSTM智能预测算法对数据融合后的剩余壁厚曲线进行不断学习，可进行该曲线的趋势预测，进而得到未来一段时间的壁厚预测结果，根据该预测结果可以判断管道整体腐蚀状况。

本发明授权基于监测与检测数据融合的管道腐蚀状态预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于监测与检测数据融合的管道腐蚀状态预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1. 首先获取由腐蚀监测探针测得的管道实时腐蚀速率，并进行积分计算损失壁厚；然后利用初始壁厚减去损失壁厚得到剩余壁厚，作为监测数据； 同时，获取由超声检测获得的管道圆周方向上各个点位的剩余壁厚即检测数据； 步骤2. 按照采样时间点顺序，依次构建多组剩余壁厚数据；其中每组剩余壁厚数据均由一个监测数据以及管道圆周方向上多个点位的检测数据组成； 对每组剩余壁厚数据中所有剩余壁厚均进行数据融合，共得到多组融合壁厚； 步骤3. 搭建基于LSTM的管道腐蚀状态预测模型，其中模型的输入为历史时间段T1内的融合壁厚序列，模型的输出为未来时间段T2预测的剩余壁厚序列； 步骤4. 基于步骤2得到的融合壁厚对管道腐蚀状态预测模型进行训练； LSTM模型的训练目标是在给定模型输入特征及其对应输出标签的情况下学习LSTM的模型参数和变分参数；其中模型参数包括LSTM单元的权重矩阵W、U 和偏置项 b、以及预测门控概率的网络参数；变分参数包括控制近似后验分布的参数； 在LSTM模型训练时，将传统LSTM的确定性门控改进为概率化随机门控： 遗忘门 、输入门、输出门  建模为伯努利随机变量； 同时引入变分推断框架，通过推断网络生成变分参数，采样门控状态； 训练目标为最大化观测数据似然的变分下界ELBO，以平衡预测精度与门控分布稳定性； 给定历史时间段T1的融合壁厚序列及其对应的未来时间段T2真实壁厚序列，学习LSTM的参数，得到训练好的管道腐蚀状态预测模型，用于预测管道整体腐蚀状态。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66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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