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广东清泉建设工程有限公司李海洋获国家专利权

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龙图腾网获悉广东清泉建设工程有限公司申请的专利一种水利工程质量检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:CN120338401B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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:202510453016.6,技术领域涉及:G06Q10/0631;该发明授权一种水利工程质量检测方法及系统是由李海洋;李辉辉;李灿煌;李章晓;胡晓群设计研发完成,并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

一种水利工程质量检测方法及系统在说明书摘要公布了:本发明涉及一种水利工程质量检测方法及系统,涉及水利工程质量检测领域,包括:获得具有多个入水支路的水利工程第一输水管道的管道信息、环境参数和水质参数;获得腐蚀贡献度列表;根据腐蚀贡献度列表和所述腐蚀物质列表,对第一输水管道进行管段聚类,获得输水管道分段结果;遍历输水管道分段结果,处理腐蚀物质浓度列表和所述腐蚀贡献度列表,标定管道失效预测时刻,发送至水利工程质量检测端进行检测任务分配。解决了现有技术中由于在面对多个入水分支的管道腐蚀状态质量检测时为了保证检测精度需要尽可能设置短的周期检测,增减检测时长,导致存在检测效率低的技术问题。

本发明授权一种水利工程质量检测方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种水利工程质量检测方法,其特征在于,包括: 获得具有多个入水支路的水利工程第一输水管道的管道信息、环境参数和水质参数,其中,第一输水管道的环境参数全段一致,第一输水管道的水质参数全段差异; 根据所述环境参数和管道信息的管道材料信息,对所述水质参数的腐蚀物质列表进行贡献度标定,获得腐蚀贡献度列表; 根据所述腐蚀贡献度列表和所述腐蚀物质列表,对所述第一输水管道进行管段聚类,获得输水管道分段结果; 遍历所述输水管道分段结果,通过预训练的管道厚度损失预测模型处理腐蚀物质浓度列表和所述腐蚀贡献度列表,生成管道厚度损失时序预测值,结合管道信息的管道厚度信息,标定管道失效预测时刻; 将所述管道失效预测时刻发送至水利工程质量检测端进行检测任务分配; 其中,根据所述环境参数和管道信息的管道材料信息,对所述水质参数的腐蚀物质列表进行贡献度标定,获得腐蚀贡献度列表,包括: 通过用户预搭建的腐蚀数表,检索所述管道材料信息的多个腐蚀物质数组,其中,所述多个腐蚀物质数组的任意一个腐蚀物质数组至少包括一个腐蚀物质,且具有通过材质腐蚀化学式标定的协同环境参数,所述协同环境参数的任意环境属性具有偏差阈值标识和属性权重标识; 将所述水质参数的检出物质与所述多个腐蚀物质数组进行比对,获得多个选定腐蚀物质数组,将所述多个选定腐蚀物质数组作为多个列表元素,构建所述腐蚀物质列表; 基于所述环境参数和所述协同环境参数,对所述腐蚀物质列表进行贡献度标定,获得腐蚀贡献度列表; 其中,基于所述环境参数和所述协同环境参数,对所述腐蚀物质列表进行贡献度标定,获得腐蚀贡献度列表,包括: 获得所述腐蚀物质列表的第一腐蚀物质数组,从所述偏差阈值标识和所述属性权重标识提取第一属性偏差阈值和第一属性权重,直到第N属性偏差阈值和第N属性权重; 计算所述环境参数和所述协同环境参数的第一属性环境偏差直到第N属性环境偏差; 计算所述第一属性偏差阈值与所述第一属性环境偏差的第一属性比值,直到计算第N属性比值,根据所述第一属性权重直到所述第N属性权重进行加权,获得第一腐蚀物质数组贡献度,其中,当所述第一属性偏差阈值与所述第一属性环境偏差的比值大于1时将第一属性比值配置为1,小于1时所述第一属性比值等于计算比值; 将所述第一腐蚀物质数组贡献度添加进所述腐蚀贡献度列表; 其中,根据所述腐蚀贡献度列表和所述腐蚀物质列表,对所述第一输水管道进行管段聚类,获得输水管道分段结果,包括: 提取所述水质参数的第一位置腐蚀贡献度列表和第一位置腐蚀物质浓度列表; 以所述第一位置腐蚀贡献度列表对所述第一位置腐蚀物质浓度列表进行加权,构建第一位置空间坐标; 提取与第一位置相邻的所述水质参数的第二位置腐蚀贡献度列表和第二位置腐蚀物质浓度列表; 以所述第二位置腐蚀贡献度列表对所述第二位置腐蚀物质浓度列表进行加权,构建第二位置空间坐标; 当所述第一位置空间坐标与所述第二位置空间坐标的欧式距离小于或等于聚类距离,将第一位置和第二位置添加进同段位置,否则,以第一位置和第二位置的连线中点划分为异段; 重复分析,当任意两个相邻的位置的欧式距离均大于聚类距离时,输出所述输水管道分段结果。

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广东清泉建设工程有限公司,其通讯地址为:512000 广东省韶关市武江区西联镇武江科技工业园广前路18号B栋综合楼自编201房;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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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