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龙图腾网恭喜嘉兴亚航信息技术有限公司申请的专利一种油气管网运行状态风险感知预警方法及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：CN119990786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510475164.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种油气管网运行状态风险感知预警方法及系统是由郭俊;刘齐;张志勇;蔡娟;陈沈杰设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种油气管网运行状态风险感知预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种油气管网运行状态风险感知预警方法及系统，方法包括：根据油气管网的实时运行数据，对管网运行状态的多维度特征进行融合，生成时空特征矩阵；将时空特征矩阵输入深度高斯过程模型，对管网运行状态中的异常特征进行概率化建模，输出带置信度的风险特征向量；根据风险特征向量，构建三维风险浓度分布场，预测风险浓度分布场的传播路径及扩散趋势；针对预测结果，构建基于生成对抗网络的自适应预警阈值生成模型，生成随管网运行状态变化的多级预警阈值，并根据实时风险特征与预警阈值的对比结果，实现油气管网运行状态的风险感知预警。利用本发明实施例，能够实现动态风险评估和自适应预警，增强管网的安全性以及应急响应能力。

本发明授权一种油气管网运行状态风险感知预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种油气管网运行状态风险感知预警方法，其特征在于，包括： 根据油气管网的实时运行数据，对管网运行状态的多维度特征进行融合，生成包含压力、温度、流量及振动信息的时空特征矩阵；其中，根据油气管网的多源传感器采集的实时运行数据，进行时间戳对齐和缺失值填充处理，采用基于动态时间规整的多源数据对齐算法，消除传感器采样频率差异，得到时间同步的多源数据序列，其中，所述实时运行数据包括压力、温度、流量及振动数据； 将所述多源数据序列输入时空卷积神经网络，其中，空间维度采用图卷积网络捕捉管网拓扑结构特征，时间维度采用一维卷积核提取时间序列特征，得到初步的时空特征表示；对提取的时空特征表示，利用多头自注意力机制，计算不同传感器数据间的相关性权重，根据权重对特征进行加权融合，突出关键传感器数据对风险感知的贡献，得到加权后的时空特征表示；将加权后的时空特征输入稀疏自编码器，通过非线性映射降维，去除冗余信息，保留关键特征，生成包含压力、温度、流量及振动信息的低维时空特征矩阵； 将时空特征矩阵输入深度高斯过程模型，对管网运行状态中的异常特征进行概率化建模，输出带置信度的风险特征向量； 根据所述风险特征向量，构建三维风险浓度分布场，并基于图神经网络预测风险浓度分布场的传播路径及扩散趋势；其中，根据所述风险特征向量，结合油气管网的拓扑结构信息，将每个风险特征点映射到管网的三维空间坐标中，采用克里金插值算法对离散风险特征点进行空间插值，生成初步的三维风险浓度分布场； 根据初步的三维风险浓度分布场，结合时间维度信息，采用时空克里金插值算法，结合历史风险传播数据，对风险浓度分布场进行动态修正，得到随时间变化的三维风险浓度分布场；将随时间变化的三维风险浓度分布场输入图神经网络，根据管网拓扑结构构建图模型，所述图模型的节点表示管网的关键位置，所述图模型的边表示管段连接关系，采用图注意力机制捕捉节点间的风险传播依赖关系，得到风险传播的初始预测结果； 根据风险传播的初始预测结果，采用基于时间卷积网络的序列预测模型，结合历史风险传播路径数据，预测未来时间步长的风险传播路径及扩散趋势，生成动态风险浓度分布场的传播预测结果； 针对风险浓度分布场的预测结果，构建基于生成对抗网络的自适应预警阈值生成模型，通过正常工况生成器与实时判别器的动态博弈，生成随管网运行状态变化的多级预警阈值，并根据实时风险特征与预警阈值的对比结果，实现油气管网运行状态的风险感知预警。

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