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龙图腾网获悉北京埃德尔黛威新技术有限公司申请的专利基于深度学习的管道渗漏噪声定位分析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：CN121475568B 。

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：202610019830.1，技术领域涉及：G01M3/24；该发明授权基于深度学习的管道渗漏噪声定位分析方法是由毋焱;杨月仙;崔玉斌;张涛;苏海龙设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的管道渗漏噪声定位分析方法在说明书摘要公布了：本申请涉及管道渗漏技术领域。一种基于深度学习的管道渗漏噪声定位分析方法包括：分别对健康管道和渗漏管道进行数据采集，得到健康管道噪声数据集和渗漏管道噪声数据集；利用卷积神经网络，分别对健康管道噪声数据集和渗漏管道噪声数据集中的声音样本进行特征提取，并分类，得到健康管道特征数据、渗漏检测特征数据和定位特征数据；利用健康管道特征数据、渗漏检测特征数据和定位特征数据，对深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型；利用目标深度学习模型，对当前管道进行监测，得到当前管道的监测结果，其中，监测结果至少包括是否存在渗漏的判定以及渗漏发生的定位信息。直接输出精确渗漏定位信息，有效降低误报、漏报和定位误差。

本发明授权基于深度学习的管道渗漏噪声定位分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的管道渗漏噪声定位分析方法，其特征在于，包括： 分别对健康管道和渗漏管道进行数据采集，得到健康管道噪声数据集和渗漏管道噪声数据集，其中，对所述健康管道和所述渗漏管道进行的数据采集所获得的样本包括管径、压力、材质和环境条件的声音样本； 利用卷积神经网络，分别对所述健康管道噪声数据集和所述渗漏管道噪声数据集中的所述声音样本进行特征提取，并分类，得到健康管道特征数据、渗漏检测特征数据和定位特征数据； 利用所述健康管道特征数据、所述渗漏检测特征数据和所述定位特征数据，对深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型； 利用所述目标深度学习模型，对当前管道进行监测，得到所述当前管道的监测结果，其中，所述监测结果至少包括是否存在渗漏的判定以及渗漏发生的定位信息；其中， 所述利用所述健康管道特征数据、所述渗漏检测特征数据和所述定位特征数据，对深度学习模型进行训练，得到目标深度学习模型的步骤，包括： 构建健康管道学习模型并训练，得到目标健康管道学习模型，其中，所述健康管道学习模型为基于自编码器的无监督模型，表示利用健康管道被动噪声数据进行训练，用于计算输入噪声数据的重构误差，并能够输出噪声数据的异常注意力图，所述异常注意力图为一个多维矩阵，表征时间，频率和空间维度的异常程度； 构建渗漏管道学习模型并训练，得到目标渗漏管道学习模型，其中，所述渗漏管道学习模型为基于深度神经网络的有监督模型，表示利用渗漏检测特征数据和定位特征数据训练，用于判断是否渗漏并输出渗漏位置信息； 将所述健康管道学习模型和所述渗漏管道学习模型顺序组合，得到所述深度学习模型； 利用目标健康管道学习模型和目标渗漏管道学习模型顺序组合，得到目标深度学习模型，其中，当所述目标健康管道学习模型判定当前管道的状态异常时，其输出触发所述目标渗漏管道学习模型启动。

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北京埃德尔黛威新技术有限公司，其通讯地址为：100044 北京市海淀区中关村南大街甲6号铸诚大厦2208A；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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