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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利基于贝叶斯优化的KAN网络核反应堆LOCA事故推演诊断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：CN120745131B 。

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：202510916955.X，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权基于贝叶斯优化的KAN网络核反应堆LOCA事故推演诊断方法是由吴国华;王文林;谢雨霏;路红星;宋梦楚;张海传;罗圣峰设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯优化的KAN网络核反应堆LOCA事故推演诊断方法在说明书摘要公布了：本发明的一种基于贝叶斯优化的KAN网络核反应堆LOCA事故推演诊断方法，可解决LOCA事故工况过程中的参数推演以及故障诊断问题，基于贝叶斯优化的KAN核反应堆LOCA工况事故推演与诊断基于多管道传感器测量信号，利用两流体六方程理论建模并结合B‑PIKAN网络进行管道核心物理量预测及渐进式迁移学习的方法。整体流程从获取多管道传感器测量信号开始，经过物理的两流体六方程建模、B‑PIKAN模型训练、输出和渐进式迁移学习步骤，最终得到其他管道的核心物理参数随时间的推演变化值。本发明适应复杂LOCA管道环境，提高故障判别准确性；本发明增强泛化性和鲁棒性，降低建模成本；本发明提高模型可靠性和鲁棒性，增强可解释性。

本发明授权基于贝叶斯优化的KAN网络核反应堆LOCA事故推演诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于贝叶斯优化的KAN网络核反应堆LOCA事故推演诊断方法，其特征在于，包括以下步骤，S1、收集多管道传感器的测量信号； S2、针对LOCA管道内流体特点，包括气相和液相的两相流，根据其质量守恒、动量守恒和能量守恒，进行物理的两流体六方程建模； S3、在进行了管道建模以及获取了仿真数据后，搭建B‑PIKAN模型并加入物理约束； S4、基于搭建的B‑PIKAN模型进行训练； S5、利用步骤S4训练好的模型对输入的LOCA工况仿真的物理量进行推理，输出每个管道的连续时刻对应的多个核心物理量； S6、基于步骤S5针对某一管道，通过渐进式迁移学习进行不同管道的推演和迁移； 步骤S2具体包括，针对复杂的汽、液两相流动，采用两流体六方程模型，分别对汽相和液相建立质量、动量和能量守恒方程，得到六个控制方程； 自变量为时间、空间坐标，因变量为压力、相内能、空泡份额、相速度，密度和； 1质量守恒方程：用来表达管道中流体质量的变化与流入、流出以及产生或消耗的关系；质量守恒方程表示为： ； ； 式中，，为蒸汽产生率，和分别是汽相和液相的密度，和分别是汽相和液相的空泡份额； 2动量守恒方程动量守恒方程描述了均相流体中动量的变化与力的作用和流体运动之间的关系；动量守恒方程表示为； ； 式中，为汽相与壁面摩擦系数；为液相与壁面摩擦系数；为汽相与相间摩擦系数；为液相与相间摩擦系数；为虚拟质量力系数；为势力项值； 3能量守恒方程能量守恒方程描述了均相流体中能量的变化与能量传输、转换以及产生或消耗之间的关系；能量守恒方程表示为： ； ； 式中，和为汽、液相单位体积壁面换热量；和为汽、液相相间换热量； 和为汽、液相能量耗散项； 针对方程1~6，通过汽液守恒方程相加变化得： 质量方程为： ； 动量方程为： ； 能量方程为： 。

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