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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于DFEM与PINNs的热力管道泄漏检测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：CN120745127B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510863541.5，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权一种基于DFEM与PINNs的热力管道泄漏检测方法是由陈晓娟;刘志东;陈彦睿;高芙楠设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DFEM与PINNs的热力管道泄漏检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DFEM与PINNs的热力管道泄漏检测方法，应用于热力管道泄漏检测技术领域。包括以下步骤：通过多物理场仿真，模拟泄漏过程中温度、压力和应力场的动态变化，构建三维热力管道泄漏有限元模型；利用PINNs与多任务学习策略，协同优化温度场预测与泄漏检测任务，在复杂环境下识别泄漏源的位置、规模及其发展趋势；通过融合实时分布式光纤传感数据，提升系统对泄漏源的快速识别与动态预测能力。与传统方法相比，本发明在精度、效率和实时响应能力方面具有显著优势，尤其在高温、高压及长距离管道的应用场景中，能够有效提高泄漏检测的准确性与计算效率。

本发明授权一种基于DFEM与PINNs的热力管道泄漏检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DFEM与PINNs的热力管道泄漏检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据热力管道的结构参数、材料特性及边界条件建立模拟热力管道的三维有限元模型，采用深度有限元方法模拟管道在泄漏状态下温度、压力和应力场的动态演化过程； S2、在三维有限元模型中设置点状泄漏源，通过多物理场仿真，记录泄漏诱发的时空变化数据，生成用于物理信息神经网络训练的物理数据样本； S3、将热传导方程、流体动力学方程和弹性力学方程作为物理约束嵌入物理信息神经网络中，构建融合物理模型与数据驱动能力的泄漏检测框架； S4、构建包含物理残差项与数据误差项的联合损失函数，分别用于衡量物理信息神经网络输出对物理方程残差的符合程度与对仿真、实测数据的拟合程度； S5、将多任务学习策略引入物理信息神经网络，采用并行子任务的方式协同训练温度场预测、压力场预测与泄漏检测任务； S6、通过分布式光纤传感技术实时采集热力管道内部与周围的温度、应力和振动信号，通过标准化与融合处理后输入训练好的物理信息神经网络，与仿真结果进行比对分析。

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