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龙图腾网获悉陕西昌硕科技有限公司申请的专利一种地下管道智能泄漏检测方法及装置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：CN121483456B 。

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：202610012886.4，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种地下管道智能泄漏检测方法及装置是由李骁设计研发完成，并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种地下管道智能泄漏检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地下管道智能泄漏检测方法及装置，涉及智能泄漏检测领域，采集高频压力序列，建立时间‑温度等效方程计算移动因子，利用移动因子将高频压力序列映射至缩减时间轴，得到消温等效压力序列，并转化为全历史应力‑应变记忆场张量，构建神经滞后算子网络，将所述全历史应力‑应变记忆场张量作为输入，进行非局部记忆特性与迟滞回线分析，将高频压力序列与所述管材本征非线性滞后响应信号进行逐点差分处理，提取保真流体动力学异常残差，构建时空演化庞加莱截面，输入至卷积神经网络，通过时空演化庞加莱截面上的吸引子形态差异，判定真实泄漏负压波与传感器随机漂移，消除了因材料流变特性引起的周期性虚假报警。

本发明授权一种地下管道智能泄漏检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种地下管道智能泄漏检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 采集目标管段的高频压力序列，基于管材粘弹性流变学响应规律，建立时间-温度等效方程计算移动因子，利用移动因子将物理时间轴上的高频压力序列映射至缩减时间轴，得到消温等效压力序列；将所述消温等效压力序列转化为全历史应力-应变记忆场张量； 构建神经滞后算子网络，将所述全历史应力-应变记忆场张量作为输入，进行非局部记忆特性与迟滞回线分析，得到管材本征非线性滞后响应信号； 将高频压力序列与所述管材本征非线性滞后响应信号进行逐点差分处理，剥离非平稳背景波动，规避材料非线性对流体信号的调制干扰，提取保真流体动力学异常残差； 将所述保真流体动力学异常残差重构为高维相空间轨迹，构建时空演化庞加莱截面，输入至卷积神经网络，通过时空演化庞加莱截面上的吸引子形态差异，判定真实泄漏负压波与传感器随机漂移； 所述全历史应力-应变记忆场张量的分析步骤包括： 采集目标管段的高频压力序列，基于管材粘弹性流变学响应规律，利用视锥筛选与时间加权处理应力分量，构建管材形变轨迹历史向量； 建立时间-温度等效方程计算移动因子； 利用移动因子将物理时间轴上的高频压力序列映射至缩减时间轴，得到消温等效压力序列，缩减时间轴由移动因子确定； 基于消温等效压力序列反演材料松弛时间谱，将材料松弛时间谱的各模量强度按照松弛时间分布排列，以构建材料松弛谱密度矩阵； 将管材形变轨迹历史向量进行时序差分处理得到形变增量序列，将形变增量序列与松弛谱密度矩阵进行张量积运算，生成全历史应力-应变记忆场张量； 所述构建管材形变轨迹历史向量的分析步骤包括： 建立压力-时间二维投影平面，将流体静压平衡基准线作为物理参考轴，将离散的压力采样点映射为相对于流体静压平衡基准线的波动幅值点集； 执行动态几何弦截法，连接相邻波动幅值点集形成压力演化弦向量，依据压力演化弦向量的斜率与管材固有弹性-粘性临界阈值，将演化弦向量在几何空间上标记为瞬态弹性冲击向量簇与稳态粘性蠕变向量簇； 所述构建管材形变轨迹历史向量的分析步骤还包括： 在所述压力-时间二维投影平面上，以时间轴正方向为中心轴线，以管材固有弹性-粘性临界阈值为半顶角，构建逆时间轴方向开口三角形区域，得到粘性主导记忆衰退视锥； 以粘性主导记忆衰退视锥为几何约束，对所述瞬态弹性冲击向量簇执行正交剔除或高阻尼衰减，保留并增强所述稳态粘性蠕变向量簇在视锥轴线上的投影分量，依据时间跨度进行加权聚合构建压力演化弦特征合成向量； 获取管材材料的初始弹性模量并计算其倒数以得到瞬时柔量系数，利用所述瞬时柔量系数作为映射因子对所述压力演化弦特征合成向量进行标量乘积变换，得到管材形变轨迹历史向量； 所述非局部记忆特性与迟滞回线分析的步骤包括： 网络输入层接收全历史应力-应变记忆场张量，通过多头注意力机制加权不同历史时刻对当前状态的影响权重，以得到加权融合特征向量； 将加权融合特征向量与全历史应力-应变记忆场张量进行矩阵乘法运算，得到等效松弛状态向量； 将等效松弛状态向量空间映射为标量等效驱动力； 基于标量等效驱动力通过并行P-I神经元，每个神经元是停止算子，通过深度学习反向传播算法优化算子的阈值分布函数，以拟合管材非线性滞后性，得到管材本征非线性滞后响应信号； 所述剥离非平稳背景波动的分析步骤包括： 将高频压力序列与管材本征非线性滞后响应信号在时间轴上逐点对应； 基于对其后的管材本征非线性滞后响应信号执行减法运算得到初步残差，并对残差进行希尔伯特-黄变换，分解为本征模态函数； 根据香农熵准则，对本征模态函数剔除管材慢变特征IMF分量，重构得到纯净流体动力学异常残差； 所述规避材料非线性对流体信号的调制干扰的分析步骤包括： 分别提取P-I神经元的算子密度分布特征与各IMF分量的多尺度熵特征，得到第一特征向量和第二特征向量，算子密度分布特征是根据训练后的权重系数确定； 基于第一特征向量和第二特征向量进行拼接，以得到高维联合特征向量，并构建滞后-熵共轭特征映射空间； 所述规避材料非线性对流体信号的调制干扰的分析步骤还包括： 在所述滞后-熵共轭特征映射空间中对高维联合特征向量执行正交子空间分解，构建材料记忆主平面与流体扰动正交补面，进行信号成分矢量化解耦，以得到材料记忆分量向量和流体扰动分量向量； 将所述流体扰动分量向量的二范数与所述材料记忆分量向量与流体扰动分量向量的二范数之和进行比值计算，得到流体动力学置信系数； 利用所述流体动力学置信系数对纯净流体动力学异常残差执行软阈值加权重构，合成保真流体动力学异常残差； 所述判定真实泄漏负压波与传感器随机漂移的分析步骤还包括： 利用Takens嵌入定理将保真流体动力学异常残差重构为高维相空间轨迹； 在相空间中截取庞加莱截面，将连续的动力学轨迹转化为离散二维点云分布图； 将离散二维点云分布图输入卷积神经网络，进行稳态吸引子模式识别与混沌发散轨迹分析，以判定真实泄漏负压波与传感器随机漂移；其中，稳态吸引子模式识别包括收敛的点状或闭合环状结构分析，混沌发散轨迹分析包括发散的奇异吸引子或非闭合断裂结构分析； 以粘性主导记忆衰退视锥为几何约束的步骤具体包括： 针对落在粘性主导记忆衰退视锥外部的瞬态弹性冲击向量簇，对此类向量执行正交剔除或高阻尼衰减处理，所述正交剔除是指在数学上将该向量向与视锥边界垂直的方向投影并强制归零，或者直接将其幅值置为零；所述高阻尼衰减则是指将向量乘以一个极小的衰减系数； 针对落在视锥内部的稳态粘性蠕变向量簇，保留其向量模长，引入基于玻尔兹曼叠加原理的时间加权函数对其进行处理，所述时间加权函数的计算公式为，其中为自然常数，代表当前计算时刻，代表所述稳态粘性蠕变向量所对应的历史时刻，为材料的特征松弛时间常数；将所有经过上述筛选及加权处理后的有效分量进行矢量叠加，上述筛选是剔除视锥外向量，加权处理是视锥内向量乘以时间加权函数，指将所有保留下来的、经过时间加权的向量按照平行四边形法则或分量求和法进行累加，聚合生成的合成向量为压力演化弦特征合成向量。

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