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龙图腾网获悉河南方之舟物联网科技有限公司申请的专利一种供水管网DMA分区漏损动态分析方法、系统及介质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：CN120969748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511309355.3，技术领域涉及：F17D5/02；该发明授权一种供水管网DMA分区漏损动态分析方法、系统及介质是由于福星;李信波;穆贵岗;许艳龙;苗科圃设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种供水管网DMA分区漏损动态分析方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及供水管网管理技术领域，公开了一种供水管网DMA分区漏损动态分析方法、系统及介质，方法包括：获取供水管网DMA分区内的管道数据和实时监测数据，得到分区物理特性指标与运行状态向量，基于分区物理特性指标与运行状态向量，采用分类算法从实时监测数据中提取潜在漏损信号，并结合加权矩阵和动态路径分析，确定漏损点候选位置；通过邻域连接数据和匹配度计算，精确定位漏损点并生成传播路径图谱；根据传播路径计算各路径的传播权重，优化漏损点的定位和修复优先级；本申请能显著提升漏损检测的效率，减少误报和漏报。

本发明授权一种供水管网DMA分区漏损动态分析方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种供水管网DMA分区漏损动态分析方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取供水管网DMA分区内的管道数据和实时监测数据，得到分区物理特性指标与运行状态向量； 所述S1还包括：采集供水管网DMA分区内不同管径管道的直径分布比率数据、实时压力数据和流量监测数据，融合时序压力数据与管道管径的比率数据，计算管径权重，基于所述管径权重调整所述实时压力数据和流量监测数据，生成分区物理特性指标；将所述分区物理特性指标与所述实时监测数据结合，构建运行状态向量，所述运行状态向量表征供水管网DMA分区的动态运行特征； S2、基于所述分区物理特性指标与所述运行状态向量，采用分类算法确定潜在漏损事件序列； 所述S2还包括：将所述分区物理特性指标与所述运行状态向量输入支持向量机算法，通过支持向量机算法进行异常模式分类，得到分类结果，基于分类结果，计算所述运行状态向量的波动幅度，若所述波动幅度超过预设波动阈值，则将对应的运行状态向量确定为潜在漏损事件，生成潜在漏损事件序列； S3、从所述潜在漏损事件序列中提取时间序列特征，并结合预设阈值判断初步漏损信号，生成初步漏损信号集合； 所述S3还包括：提取所述潜在漏损事件序列中的时间序列特征，其中所述时间序列特征包括流量变化率和压力波动频率，基于所述时间序列特征，判断流量异常是否超过预设流量阈值，若所述流量异常超过所述预设流量阈值，则结合异常模式分类结果，确定初步漏损信号，汇总所有所述初步漏损信号，生成初步漏损信号集合； S4、针对所述初步漏损信号集合，融合管道数据构建加权矩阵，生成加权压力波动矩阵； 所述S4还包括：获取所述初步漏损信号集合中的压力波动数据，融合管径比率数据，对所述压力波动数据进行权重调整，生成加权压力值，基于所述加权压力值与所述流量监测数据的关联性，构建加权矩阵，通过所述加权矩阵，计算压力波动与流量异常的耦合关系，生成加权压力波动矩阵； S5、通过所述加权压力波动矩阵与所述时间序列特征的关联分析，采用特征提取算法确定漏损点候选位置列表； S6、从所述漏损点候选位置列表获取邻域连接数据，结合匹配度判断高概率漏损点，得到精确定位坐标集； S7、根据所述精确定位坐标集生成动态关联图谱，得到漏损事件传播路径； S8、通过优化算法优化动态关联图谱的路径权重，确定最终漏损点。

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