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龙图腾网获悉贵州数联慧云数字科技有限公司申请的专利基于数据分析的燃气中台数据处理优化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：CN119398537B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202411246948.5，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权基于数据分析的燃气中台数据处理优化方法是由强强;束开;田美玲;廖玉芹;黄翔;饶洋;梁晓;夏原野设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据分析的燃气中台数据处理优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及燃气数据处理技术领域，具体涉及基于数据分析的燃气中台数据处理优化方法，包括以下步骤：S1，数据采集与预处理：实时采集燃气使用数据；S2，数据分析：对预处理后的燃气使用数据进行分析；S3，燃气管网故障预测：识别管网中的薄弱环节和潜在故障点；S4，用户行为分析：提供个性化服务和建议；S5，优化处理：结合燃气管网的预测结果，对燃气供应策略进行优化；S6，实时监控与用户反馈：根据监控数据以及用户反馈信息对优化后的燃气供应策略进行动态调整。本发明，确保系统能够及时预警和处理潜在问题，从而优化燃气供应策略，提升系统的安全性和运营效率。

本发明授权基于数据分析的燃气中台数据处理优化方法在权利要求书中公布了：1.基于数据分析的燃气中台数据处理优化方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，数据采集与预处理：通过传感器网络实时采集燃气使用数据，包括气压、流量以及温度，并对采集到的燃气使用数据进行预处理； S2，数据分析：对预处理后的燃气使用数据进行分析，包括趋势分析、异常检测以及需求预测； S3，燃气管网故障预测：对燃气管网进行故障预测，识别管网中的薄弱环节和潜在故障点，具体包括： S31，特征提取：从燃气管网数据中提取关键特征，包括压力变化率、流量波动以及温度梯度；所述特征提取包括： S311，压力变化率：计算压力随时间的变化速率，表示为： ； 其中，为压力变化率，为当前时刻的压力，为前一时刻的压力，为时间间隔； S312，流量波动：计算流量随时间的波动幅度，表示为： ； 其中，为流量波动，为第个时刻的流量值，为流量的平均值，为观测次数； S313，温度梯度：计算温度在管网不同位置的变化情况，表示为： ； 其中，为温度梯度，和分别为管网位置和处的温度，为两个位置之间的距离； S32，模型构建：基于提取的关键特征构建燃气管网故障预测模型，对燃气管网进行故障预测；所述燃气管网故障预测模型采用图神经网络模型，所述图神经网络模型包括： S321，图表示和特征提取：燃气管网表示为图，其中节点代表燃气设备和传感器，边代表管道连接，从燃气管网数据中提取关键特征，作为节点的属性，每个节点的特征向量包括压力变化率、流量波动和温度梯度； S322，节点特征增强：引入时间特征和位置特征作为节点特征的附加维度，表示为： ； S323，消息传递和更新机制：优化消息传递函数，考虑边的特征和节点特征的加权和，表示为： 消息传递：； 其中，为节点在第层的消息，为节点的邻居节点集，为节点和节点之间的注意力权重，和为权重矩阵，为偏置； ； 节点更新：； 其中，为节点在第层的特征表示，为消息权重矩阵，为消息偏置； S324，多层堆叠与全局信息融合：引入全局池化层，将所有节点的信息融合在一起进行全局特征提取，表示为： ； 其中，为全局特征表示，是平均池化； S325，故障预测输出：使用全连接层进行故障预测，预测节点是否存在故障，表示为： ； 其中，为节点的故障预测值，为Sigmoid激活函数，为输出层权重矩阵，为输出层偏置； S33，实时预测：将实时燃气管网数据输入燃气管网故障预测模型，进行故障预测，识别管网中的薄弱环节和潜在故障点； S34，结果验证：通过与实际故障记录和巡检结果对比，验证预测结果的准确性，并对燃气管网故障预测模型进行持续优化和调整； S4，用户行为分析：通过大数据分析用户的燃气使用行为，提供个性化服务和建议，包括智能用气建议以及节能方案推送； S5，优化处理：根据燃气使用数据和用户行为的分析结果，结合燃气管网的预测结果，对燃气供应策略进行优化，包括调整供应压力以及优化供应路线； S6，实时监控与用户反馈：建立实时监控机制，监控燃气使用情况，同时收集用户反馈信息，根据监控数据以及用户反馈信息对优化后的燃气供应策略进行动态调整。

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贵州数联慧云数字科技有限公司，其通讯地址为：550001 贵州省贵阳市云岩区大营路街道中建华府(贵阳市大营坡片区棚户区改造项目)B地块B6栋13层20号、21号、22号、23号、24号房屋；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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