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龙图腾网获悉广州元景安全评价检测有限公司申请的专利基于电位检测的油气管道腐蚀评价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：CN120948342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511078563.7，技术领域涉及：G01N17/02；该发明授权基于电位检测的油气管道腐蚀评价方法及系统是由高光标;汤伟;朱军设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于电位检测的油气管道腐蚀评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及油气管道腐蚀检测及评价领域，一种基于电位检测的油气管道腐蚀评价方法及系统，包括：在油气管道上确认出多个电位检测点，基于多个原始电位节点时序获取多个校准电位序列，执行电位梯度解析操作，得到电位梯度序列，对电位梯度序列进行缺失数据插值处理，得到电位梯度分布序列集，进行异常筛查，得到综合电位梯度集，利用综合电位梯度集在油气管道中确认出高风险管道段，基于高频检测点序列获取多个检测参数节点序列，利用腐蚀速率关联模型获得稳态腐蚀速率序列，对油气管道中高风险管道段进行腐蚀风险等级划分，得到油气管道腐蚀风险评价报告。本发明可解决现有油气管道腐蚀评价中存在的检测参数孤立分析及早期腐蚀预警能力差的问题。

本发明授权基于电位检测的油气管道腐蚀评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于电位检测的油气管道腐蚀评价方法，其特征在于，所述方法包括： 在预确认的油气管道上确认出多个电位检测点，利用预设的采集时间间隔，分别在多个电位检测点采集管道电位、土壤电位及环境参数，得到多个原始电位节点时序，且所述原始电位节点包括管道电位、土壤电位及环境参数，且原始电位节点时序与电位检测点一一对应； 基于多个原始电位节点时序获取多个校准电位序列； 所述基于多个原始电位节点时序获取多个校准电位序列，包括： 对多个原始电位节点时序中每一个原始电位节点时序均执行如下操作： 利用原始电位节点时序构建三维关联矩阵，基于三维关联矩阵获得噪声耦合系数矩阵； 利用预构建的时间序列分析方法及噪声耦合系数矩阵构建噪声预测模型，利用所述噪声预测模型获得噪声预测序列； 基于原始电位节点时序及噪声预测序列，对每个电位检测点的管道电位进行滤波处理，得到滤波电位序列； 汇总滤波电位序列，得到多个滤波电位序列，其中，滤波电位序列与原始电位节点时序一一对应； 根据所获取原始电位节点的时间，对多个滤波电位序列进行重构，得到多个校准电位序列； 对多个校准电位序列中每一个校准电位序列均执行如下操作： 对校准电位序列执行电位梯度解析操作，得到电位梯度序列； 所述对校准电位序列执行电位梯度解析操作，得到电位梯度序列，包括： 在校准电位序列中确认出第一电位检测点，根据所述第一电位检测点，在校准电位序列中确认出第二电位检测点，且第二电位检测点与第一电位检测点相邻且置后于所述第一电位检测点； 在校准电位序列中提取出第一电位检测点及第二电位检测点所对应的第一电位值及第二电位值； 利用第一电位值、第二电位值获取电位梯度； 汇总所述电位梯度，得到电位梯度序列； 对电位梯度序列进行缺失数据插值处理，得到电位梯度分布序列； 所述对电位梯度序列进行缺失数据插值处理，得到电位梯度分布序列，包括： 对电位梯度序列进行完整性校验，得到缺失标签向量集； 确认所述缺失标签向量集中至少包括一个缺失标签向量后，则对缺失标签向量集中每一个缺失标签向量均执行如下操作： 将所述缺失标签向量与电位梯度序列输入至预构建的缺失数据标记单元，得到标记电位梯度矩阵； 利用多个原始电位节点时序中每个电位检测点的环境参数，构建局部特征矩阵； 将标记电位梯度矩阵及局部特征矩阵输入至预构建的插值预测模型，得到预测电位梯度值集，其中，预测电位梯度值集包括多个预测电位梯度值，预测电位梯度值与缺失标签向量一一对应； 利用预测电位梯度值集中的预测电位梯度值及缺失标签向量集中的缺失标签向量对标记电位梯度矩阵进行填充，得到电位梯度分布序列； 汇总电位梯度分布序列，得到电位梯度分布序列集； 对电位梯度分布序列集中的多个电位梯度分布序列均进行异常筛查，得到综合电位梯度集； 所述对电位梯度分布序列集中的多个电位梯度分布序列均进行异常筛查，得到综合电位梯度集，包括： 根据电位检测点汇总多个电位梯度分布序列中的电位梯度，得到多个分类电位梯度序列，对多个分类电位梯度序列中每一个分类电位梯度序列均执行如下操作： 在所述分类电位梯度序列中依次提取出分类电位梯度，并对所提取的分类电位梯度执行如下操作： 在分类电位梯度序列中剔除所提取的分类电位梯度，得到参考分类电位梯度集，利用预构建的偏离度公式、预构建的电位梯度偏差函数、所提取的分类电位梯度及参考分类电位梯度集计算电位梯度偏离值，所述偏离度公式如下所示： ； 其中，表示电位梯度偏离值，表示参考分类电位梯度集中第个参考分类电位梯度，表示所提取的分类电位梯度，表示利用电位梯度偏差函数所预测的电位梯度预测偏差，表示所提取的分类电位梯度对应的时间，表示参考分类电位梯度集中第个参考分类电位梯度所对应的时间，表示参考分类电位梯度集中共有个参考分类电位梯度； 比较所述电位梯度偏离值与预设的电位梯度偏差阈值，若电位梯度偏离值大于等于所述电位梯度偏差阈值，则在分类电位梯度序列中剔除所提取的分类电位梯度，得到更新分类电位梯度序列； 汇总所述更新分类电位梯度序列，得到多个更新分类电位梯度序列，利用预构建的参考映射数列，将多个更新分类电位梯度序列映射至所述参考映射数列中，得到多个映射电位梯度序列； 在多个映射电位梯度序列中依次提取映射电位梯度序列，并对所提取的映射电位梯度序列执行如下操作： 在所提取的映射电位梯度序列中进行检索，若在映射电位梯度序列中检索出预设的空缺数值，则利用空缺数值及所提取的映射电位梯度序列所对应的位序，在多个映射电位梯度序列中提取出多个参考电位梯度； 计算多个参考电位梯度的均值，得到参考电位均值，利用参考电位均值对该空缺数值进行替换，得到目标电位梯度序列； 汇总所述目标电位梯度序列，得到多个目标电位梯度序列； 根据多个目标电位梯度序列获取综合电位梯度集； 利用综合电位梯度集在油气管道中确认出高风险管道段； 在高风险管道段中确认出高频检测点序列，且所述高频检测点序列中包括多个高频检测点，基于所述高频检测点序列获取多个检测参数节点序列，且所述检测参数节点序列中包括多个检测参数节点，且检测参数节点包括高频管道电位、管道涂层状态数据及土壤理化参数； 利用多个检测参数节点序列及预构建的机器学习方法构建腐蚀速率关联模型； 利用多个检测参数节点序列及腐蚀速率关联模型获得稳态腐蚀速率序列，根据预设的分级阈值及稳态腐蚀速率序列对油气管道中高风险管道段进行腐蚀风险等级划分，得到油气管道腐蚀风险评价报告。

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