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龙图腾网获悉深圳群伦项目管理有限公司申请的专利工程观测数据数字孪生可视化分析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：CN121051425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511145032.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权工程观测数据数字孪生可视化分析系统是由张啸宏;周基米;汪正辉设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本工程观测数据数字孪生可视化分析系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工程数据可视化技术领域，公开了工程观测数据数字孪生可视化分析系统。该系统包括数据融合模块，采集工程结构多源历史观测数据并进行有效性验证，生成结构历史观测数据集；特征提取模块，对该数据集进行多维度特征抽取，形成结构拓扑特征集；孪生空间构建模块，依据结构拓扑特征集建立数字孪生拓扑空间，并计算历史异常事件在该空间中的特征分布密度；实时映射模块，获取实时监测数据并提取实时拓扑特征向量，映射至数字孪生拓扑空间；异常预测模块，根据实时拓扑特征向量映射位置与历史异常特征分布密度的空间关联性，生成结构异常概率预测结果。该系统提升了工程观测分析的全面性与准确性。

本发明授权工程观测数据数字孪生可视化分析系统在权利要求书中公布了：1.一种工程观测数据数字孪生可视化分析系统，其特征在于，包括： 数据融合模块，用于采集工程结构的多源历史观测数据并进行有效性验证，生成结构历史观测数据集； 特征提取模块，用于对所述结构历史观测数据集进行多维度特征抽取处理，形成结构拓扑特征集； 孪生空间构建模块，用于依据所述结构拓扑特征集建立数字孪生拓扑空间，并计算历史异常事件在所述数字孪生拓扑空间中的特征分布密度； 实时映射模块，用于获取工程结构的实时监测数据并提取实时拓扑特征向量，将所述实时拓扑特征向量映射至所述数字孪生拓扑空间； 异常预测模块，用于根据所述实时拓扑特征向量在所述数字孪生拓扑空间中的映射位置与历史异常特征分布密度的空间关联性，生成结构异常概率预测结果； 所述特征提取模块包括： 拓扑特征抽取单元，用于从所述结构历史观测数据集中提取结构形变梯度、应力传导路径及材料疲劳特征； 特征集构建单元，用于将提取的拓扑特征按空间维度分类，形成包含时间序列的所述结构拓扑特征集； 特征矩阵生成单元，用于计算所述结构拓扑特征集中各特征在预设时间窗口内的演化轨迹，生成时空演化特征矩阵； 所述孪生空间构建模块包括： 空间维度确定单元，根据所述时空演化特征矩阵的特征维度数量构建所述数字孪生拓扑空间； 密度计算单元，用于在所述数字孪生拓扑空间内计算历史异常事件对应的特征坐标点的聚集密度； 预警指标生成单元，依据所述特征分布密度设定密度阈值，筛选超过所述密度阈值的特征坐标点所对应的拓扑特征作为异常预警指标集； 所述实时映射模块包括： 实时特征生成单元，用于从所述实时监测数据中提取当前结构形变梯度、应力传导路径及材料疲劳特征，生成与所述结构拓扑特征集维度一致的所述实时拓扑特征向量； 空间映射单元，用于将所述实时拓扑特征向量投影至所述数字孪生拓扑空间； 关联性计算单元，用于计算所述实时拓扑特征向量的投影位置与所述异常预警指标集中各特征坐标点的空间临近度； 所述异常预测模块包括： 关联因子计算单元，用于基于所述空间临近度与所述特征分布密度生成实时异常关联因子； 预测模型单元，用于将所述实时异常关联因子与所述时空演化特征矩阵输入概率预测网络； 决策输出单元，用于根据所述概率预测网络的输出生成多精度模型协同分析结果。

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深圳群伦项目管理有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙华区观澜街道桂花社区观光路1211号乐创荟大厦1栋一单元1404；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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