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龙图腾网获悉北方工业大学;青岛天时智能航空科技有限公司;青岛星力诺新能源科技有限公司申请的专利基于在线预测和数据融合的管网泄漏预警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：CN117570381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202311533342.5，技术领域涉及：F17D5/06；该发明授权基于在线预测和数据融合的管网泄漏预警方法是由张宏涛;张国杰;马涛设计研发完成，并于2023-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于在线预测和数据融合的管网泄漏预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及管网泄漏泄漏预警技术领域，具体涉及基于在线预测和数据融合的管网泄漏预警方法，包括以下步骤：模拟数据生成模块，利用管道系统的模拟模型和历史数据，生成模拟数据；监测数据采集与传输模块，负责收集管道系统的实时监测数据，实时监测数据通过传感器设备实时采集；实时在线预测与数据融合模块，预测未来的管网运行情况；泄漏预警模块，当预测结果显示存在泄漏情况时，该泄漏预警模块发出警报，并将警报信息发送给相关人员；反馈控制模块，根据预测结果和泄漏预警信息，自动调整管道系统的控制策略。本发明，实时在线预测管网运行情况，及时发现潜在问题和异常情况，减少运行事故的发生。

本发明授权基于在线预测和数据融合的管网泄漏预警方法在权利要求书中公布了：1.基于在线预测和数据融合的管网泄漏预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：模拟数据生成模块利用管道系统的模拟模型和第一历史数据，生成模拟数据，用于辅助预测和分析，该模拟数据包括不同工况下的流量、压力参数以及异常情况的模拟； S2：监测数据采集与传输模块收集管道系统的实时监测数据，包括流量、压力、水质参数，实时监测数据通过传感器设备实时采集，并通过通信系统传输到数据处理中心； S3：实时在线预测与数据融合模块利用实时监测数据和模拟数据，结合预测算法和数据挖掘技术，对管网运行情况进行实时在线预测，通过将实时监测数据与模拟数据进行融合分析，预测未来的管网运行情况；具体包括： S31：数据采集和处理，收集管网的实时监测数据，包括流量、压力、温度参数，对采集到的数据进行清洗、去噪和异常检测，确保数据的准确性和可靠性，对监测数据和模拟数据进行预处理，预处理包括归一化、标准化； S32：特征提取和选择，根据管网的特点和运行需求，选择特征进行提取，特征包括时间特征、频域特征、统计特征，建立运行状态对应的特征指纹库,包括正常状态和泄漏状态对应的特征阈值，利用特征选择算法，选择对预测模型有重要影响的特征，特征选择算法包括相关性分析、信息增益； S33：预测模型建立，根据采集到的数据和特征，建立预测模型，使用支持向量机模型，利用第二历史数据进行预测模型训练，并进行预测模型参数的优化和调整，提高预测的准确性和稳定性，对压力监测点进行优化布置； S4：基于预测结果和特征阈值设置，泄漏预警模块对管道泄漏进行预警，当预测结果显示存在泄漏情况时，该泄漏预警模块发出警报，并将警报信息发送给相关人员； S5：反馈控制模块根据预测结果和泄漏预警信息，自动调整管道系统的控制策略。

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