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龙图腾网获悉中国石油集团工程材料研究院有限公司;中国石油天然气集团有限公司申请的专利一种管道振动特性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：CN120832739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511318050.9，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权一种管道振动特性预测方法及系统是由武刚;罗金恒;李丽锋;朱丽霞;王进芝;李炜;许多林;谢书懿设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种管道振动特性预测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种管道振动特性预测方法及系统，属于天然气站场管路振动预测技术领域，其中方法包括管路三维模型的构建和通过流体与结构动力学方法计算得到管路振动数据、基于本征正交分解法得到降阶基向量、利用神经网络模型获得降阶系数，以及将降阶基向量和降阶系数耦合实现振动预测。本申请通过降阶系数和神经网络模型相结合，能够快速预测管路振动变化情况，这种方法能够感知关键参数微小变化引发的管网整体动态特性的改变，对传统方法难以发现的早期、局部的异常具有极高的检测灵敏度，实现了管路振动的精准预测。

本发明授权一种管道振动特性预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种管道振动特性预测方法，其特征在于，包括： 构建管路三维模型，基于管路三维模型计算得到不同工况数据下的管路振动数据，并构建每个工况数据下的振动数据矩阵； 通过本征正交分解法对不同工况下的振动数据矩阵处理，以得到不同工况下的降阶基向量； 基于至少一个训练过的神经网络模型得到与不同工况数据下的振动数据矩阵相对应的降阶系数，神经网络模型设有多个，基于多个训练过的神经网络模型得到与不同工况数据下的振动数据矩阵相对应的降阶系数；包括： 通过每个训练过的神经网络模型分别输出一个分支降阶系数，得到多个分支降阶系数； 对多个分支降阶系数进行堆叠融合，得到与不同工况数据下的振动数据矩阵相对应的降阶系数； 获取实时工况数据，并基于实时工况数据下的降阶基向量和降阶系数输出预测振动数据； 计算重构误差,并在重构误差大于设定阈值时对振动异常进行检测以及在检测到振动异常后对故障原因进行确定，故障原因的确定包括： 生成多个故障假设，基于每个故障假设对实时工况数据进行修改，以得到与每个故障假设相对应的修改工况数据； 基于修改工况数据下的降阶基向量和降阶系数输出异常振动数据； 基于异常振动数据和实时振动数据的比对结果确定故障原因。

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