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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于改进DBSCAN-BPNN的天然气管道内腐蚀速率异常值识别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：CN116578894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310522829.7，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权一种基于改进DBSCAN-BPNN的天然气管道内腐蚀速率异常值识别方法是由贾文龙;牟磊;吴瑕;陈超;蒋敏设计研发完成，并于2023-05-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进DBSCAN-BPNN的天然气管道内腐蚀速率异常值识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于改进DBSCAN‑BPNN的天然气管道内腐蚀速率异常值识别方法。该方法可实现快速高效地识别天然气管道内腐蚀速率数据异常值，保障天然气管道内腐蚀情况正常评估；该方法主要包括六个步骤：步骤一，收集天然气管道内腐蚀速率数据；步骤二，建立内腐蚀速率—邻域半径eps—密度阈值Minpts数据库；步骤三，提取样本数据；步骤四，建立BPNN神经网络模型；步骤五，计算邻域半径eps和密度阈值Minpts的数值；步骤六，DBSCAN聚类异常值识别；该方法的步骤流程如摘要附图所示。本发明提出一种新型改进DBSCAN‑BPNN方法，克服需要多次繁琐手动调节DBSCAN聚类方法中邻域半径eps和密度阈值Minpts两参数数值才能获得较好异常值识别效果的问题。

本发明授权一种基于改进DBSCAN-BPNN的天然气管道内腐蚀速率异常值识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进DBSCAN-BPNN的天然气管道内腐蚀速率异常值识别方法，其特征是，包括以下步骤： 步骤1，收集天然气管道内腐蚀速率数据，分管道收集数据，可包括放置挂片腐蚀速率、探针腐蚀速率、超声波检测腐蚀速率多种方式； 步骤2，使用DBSCAN聚类算法对收集到的各条管道的内腐蚀速率数据进行异常值识别，手动调节算法中的邻域半径eps和密度阈值Minpts两个参数，最终完成内腐蚀速率数据异常值识别工作；整合各管道的内腐蚀速率数据与其对应的邻域半径eps和密度阈值Minpts，建立数据库； 步骤3，在建立的内腐蚀速率—邻域半径eps—密度阈值Minpts数据库中取出100组样本数据集，其中管道名称、内腐蚀速率数据、邻域半径eps和密度阈值Minpts一一对应； 步骤4，根据100组样本数据集，将内腐蚀速率数据作为输入，邻域半径eps和密度阈值Minpts为输出，建立BPNN神经网络模型，进行神经网络训练； 步骤5，依据建立的神经网络模型，将需要进行异常值识别的天然气某条管道内腐蚀速率数据作为输入，计算得到对应条件下的邻域半径eps和密度阈值Minpts的数值； 步骤6，由步骤五计算得到的邻域半径eps和密度阈值Minpts两个参数数值，代入到DBSCAN聚类算法，不再需要进行手动多次调节参数数值，即可快速准确完成天然气某条管道内腐蚀速率数据的异常值识别。

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