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龙图腾网获悉榆林市特种设备检验检测院;北京化工大学;国能榆林化工有限公司申请的专利基于数据-机理融合的设备关键部位的腐蚀速率预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：CN121415893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511988871.3，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权基于数据-机理融合的设备关键部位的腐蚀速率预测方法是由王占荣;王强;陈良超;王帅;高文智;梁中超;王云池;乔元;贺斌;高伟锋;宋海平;郑欣;刘洪亮;张秀龙;聂涛;杨海波设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据-机理融合的设备关键部位的腐蚀速率预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于数据‑机理融合的设备关键部位的腐蚀速率预测方法，涉及腐蚀预测技术领域。所述方法包括：先获取设备运行参数、环境介质参数、腐蚀状态参数等多源数据，构建数据集并预处理，去除异常值；接着构建半经验模型和化学动力学模型，对数据进行外延和插值补齐，形成外延数据集；然后将两数据集融合，经生成对抗网络增强得到融合数据集；再基于融合数据集，利用RF算法构建初始预测模型，用共生生物搜索算法优化超参数；最后用该模型处理待测工况数据，得到腐蚀速率预测结果。本发明能够为设备腐蚀管理提供支持，弥补传统预测模型的固有缺陷。

本发明授权基于数据-机理融合的设备关键部位的腐蚀速率预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据-机理融合的设备关键部位的腐蚀速率预测方法，其特征在于，包括： 获取多源数据，并构建设备腐蚀速率预测数据集；所述多源数据包括设备运行参数、环境介质参数以及腐蚀状态参数；其中，所述设备运行参数包括温度、压力以及流量；所述环境介质参数包括pH、浓度、浓度、浓度以及浓度；所述腐蚀状态参数为通过壁厚减薄换算的腐蚀速率； 对所述设备腐蚀速率预测数据集进行数据预处理，得到去除异常值后的数据集；所述数据预处理包括统一采样频率以及异常值处理； 构建半经验模型和化学动力学模型；所述半经验模型是根据由数据相关性分析确定的两个主要影响因素构建的；所述化学动力学模型用于揭示腐蚀反应机理及关键影响因素； 基于半经验模型和化学动力学模型，将流量和温度的最大值和最小值各进行10%数据范围的数据外延，并基于K-最近邻算法对所述去除异常值后的数据集中的其他数据进行插值补齐，得到具有完整变量的外延数据集； 将所述去除异常值后的数据集和所述具有完整变量的外延数据集进行融合，形成建模数据集，并通过生成对抗网络对所述建模数据集机型数据增强，生成与建模数据分布相似的数据，得到融合数据集； 基于所述融合数据集，利用RF算法构建初始预测模型，并采用共生生物搜索算法对模型超参数进行优化，得到针对设备重点腐蚀部位的腐蚀速率预测模型； 利用所述腐蚀速率预测模型对待测环境的工况数据进行处理，得到设备关键部位的腐蚀速率预测结果； 所述半经验模型具体为： ， 其中，表示包含材料和环境特性的综合常数，表示流量对腐蚀速率的影响程度，表示活化能，表示气体常数，表示绝对温度； 所述化学动力学模型具体为： ， 其中，表示体系在特定环境下的基准腐蚀速率水平，表示各介质浓度对腐蚀速率的影响程度，i表示第i个介质，表示压力，表示流量，表示活化能，表示气体常数，表示绝对温度。

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榆林市特种设备检验检测院;北京化工大学;国能榆林化工有限公司，其通讯地址为：719000 陕西省榆林市榆阳区西沙柳营中路双灵西巷16排5号；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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