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龙图腾网获悉广东省特种设备检测研究院茂名检测院申请的专利一种基于多源数据融合的高温蒸汽管线失效模式判别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：CN121350715B 。

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：202511912408.0，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于多源数据融合的高温蒸汽管线失效模式判别方法是由陈阮;覃荣江;吕敏;柯文丽;林培;杨金海;苏保齐;齐洪洋;李程;马三番;林楠;毛伟冬;冯伟钊;陈振彪设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的高温蒸汽管线失效模式判别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据融合的高温蒸汽管线失效模式判别方法，属于数据融合领域，所述方法为：采集高温蒸汽管线的多源数据；从多源数据中提取全局退化特征向量和局部异常特征向量；基于局部异常特征向量计算点蚀扩散因子；将全局退化特征向量、局部异常特征向量和点蚀扩散因子输入多源数据融合模型，以生成第一注意力得分和第二注意力得分，并分别对全局退化特征向量和局部异常特征向量进行加权求和，得到初始全局退化指数和局部异常指数，并利用点蚀扩散因子对初始全局退化指数进行修正，得到目标全局修正指数，基于局部异常指数和目标全局修正指数确定失效模式判别结果，本发明通过多源数据融合以提高失效模式判别的准确性。

本发明授权一种基于多源数据融合的高温蒸汽管线失效模式判别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的高温蒸汽管线失效模式判别方法，其特征在于，包括： 采集高温蒸汽管线的多源数据，其中，所述多源数据包括壁厚数据、管壁外表面的温度分布数据以及振动数据； 从所述多源数据中提取用于表征整体材料损耗的全局退化特征向量，并从所述多源数据提取用于表征局部损伤的局部异常特征向量； 基于所述局部异常特征向量，计算点蚀扩散因子； 将所述全局退化特征向量、所述局部异常特征向量和所述点蚀扩散因子输入至多源数据融合模型，以生成第一注意力得分和第二注意力得分，基于所述第一注意力得分和所述第二注意力得分，分别对所述全局退化特征向量和所述局部异常特征向量进行加权求和，得到初始全局退化指数和局部异常指数，并利用所述点蚀扩散因子对所述初始全局退化指数进行修正，得到目标全局修正指数，基于所述局部异常指数和所述目标全局修正指数确定所述高温蒸汽管线的失效模式判别结果，其中，所述失效模式包括均匀腐蚀减薄和局部腐蚀点蚀； 所述从所述多源数据中提取用于表征整体材料损耗的全局退化特征向量，包括： 基于所述壁厚数据，通过线性回归拟合壁厚随时间的变化曲线，并基于所述变化曲线确定壁厚退化趋势特征； 基于所述温度分布数据，计算轴向热梯度与周向热梯度； 基于所述振动数据，通过频谱分析提取与材料刚度退化相关的特征频率幅值变化量； 将所述壁厚退化趋势特征、所述轴向热梯度、所述周向热梯度以及所述特征频率幅值变化量进行归一化，得到若干个归一化结果，并将各所述归一化结果进行拼接，构成所述全局退化特征向量； 所述从所述多源数据提取用于表征局部损伤的局部异常特征向量，包括： 基于所述壁厚数据确定当前区域的壁厚局部最小值以及相邻区域的平均壁厚，计算所述壁厚局部最小值与所述平均壁厚的负偏差量，以得到局部减薄特征； 基于所述温度分布数据，利用峰值检测算法识别管壁外表面的异常高温点，并计算所述异常高温点与周向平均温度的差值，得到局部热点特征； 基于所述振动数据确定高频波段，并提取所述高频波段的幅值，以得到局部冲击特征； 将所述局部减薄特征、所述局部热点特征和所述局部冲击特征，确定所述局部异常特征向量； 所述基于所述局部异常特征向量，计算点蚀扩散因子，包括： 基于所述局部减薄特征计算局部应力集中系数； 基于所述局部热点特征和所述局部冲击特征，确定局部材料脆化倾向指数； 将所述局部应力集中系数和所述局部材料脆化倾向指数进行融合，得到所述点蚀扩散因子。

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省特种设备检测研究院茂名检测院，其通讯地址为：525000 广东省茂名市茂南区高水路鲤鱼岭6号大院；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”。

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