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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利基于热传感的油气运输管道的安全判别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：CN121208073B 。

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：202511734840.5，技术领域涉及：G01N25/72；该发明授权基于热传感的油气运输管道的安全判别系统是由高忆非;张慧颖;吴联贤;何腾蛟设计研发完成，并于2025-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于热传感的油气运输管道的安全判别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于热传感的油气运输管道的安全判别系统，涉及油气管道输送领域。在训练过程中，通过深度学习，获取热成像仪获取的热传感图像和管道表面真实检测的温度之间的关系。并且能够由热传感图像来确定温度的分布从而确定外部温度探测器的设置，再由外部温度探测器确定内部温度探测器的位置。根据管道内外的温度差来判别管道的厚度变化，判别损耗的程度。在温度突变的区域，根据温度和对应的位置的聚集或离散程度，来判别管道是否存在异常。

本发明授权基于热传感的油气运输管道的安全判别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于热传感的油气运输管道的安全判别系统，其特征在于，包括多个内部温度探测器、多个外部温度探测器和处理器： 所述外部温度探测器用于获取管道外的温度，得到管道外温度值； 所述内部温度探测器用于获取管道内的温度，得到管道内温度值； 所述处理器用于执行下述步骤： 通过周围温度预测网络，基于所述管道外温度值，得到管道外热传感图像；所述周围温度预测网络用于使用多个位置来预测周围的温度状态；所述管道外热传感图像表示预测的在管道外温度值的周围的热传感图像； 基于所述管道外热传感图像和管道内温度值，匹配管道内外的温度，得到预测内温度图像；所述预测内温度图像表示预测的管道内的温度的热传感图像； 将管道外热传感图像与预测内温度图像中对应的位置做差，得到温度差图像；所述温度差图像包含多个内外温度差值； 将内外温度差值进行聚类，得到多个聚类集合和对应的聚类中心；所述聚类集合中的元素表示相似的温度差； 将元素的数量大于其他聚类集合的聚类集合作为温度差聚类集合； 将温度差聚类集合中的内外温度差值对应的位置作为温度差位置集合；所述温度差位置集合表示管道内外温度普遍变化的位置； 在温度差图像中，将未在温度差位置集合的位置进行标记，得到异常温度图像；所述异常温度图像表示标记内外的温度差突变的图像； 基于所述异常温度图像，判别管道是否安全； 所述周围温度预测网络的训练方法，包括： 获取多个标注热传感图像；所述标注热传感图像表示训练时油气运输管道的表面的热传感的图像； 通过图像分割算法，按照灰度值，将标注热传感图像进行分割，得到多个温度区域；所述温度区域表示不同温度的区域； 将所述温度区域中对应的温度求取平均，得到标注热量；所述标注热量表示温度区域的整体的温度； 多个温度区域对应获得多个标注热量； 获取多个温度范围；所述温度范围表示设定的温度的范围； 根据温度区域中的灰度值，匹配对应的温度范围，得到已检测温度范围；所述已检测温度范围表示温度区域中包含的元素最多的温度范围；多个温度区域对应获得多个已检测温度范围； 在多张标注热传感图像中，将相同的已检测温度范围的温度区域求取重叠的位置，得到重叠区域； 在重叠区域的中点，设置外部温度探测器； 通过第一卷积网络和周围维度预测网络，得到第一预测热传感图像；所述第一预测热传感图像为在设置的外部温度探测器下预测的管道外的热传感图像； 所述第一卷积网络的输入为管道外真实图像；所述周围维度预测网络的输入为第一卷积网络的输出； 将所述第一预测热传感图像与标注热传感图像求取损失，后向训练周围温度预测网络。

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