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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于参数重构的天然气管网系统仿真方法、系统及介质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：CN120012334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510472423.1，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权基于参数重构的天然气管网系统仿真方法、系统及介质是由李正烁;王皓宇设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于参数重构的天然气管网系统仿真方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及天然气系统控制技术领域，具体提供一种基于参数重构的天然气管网系统仿真方法、系统及介质，包括：采集天然气管网系统中每根管道的运行数据，分别对每根管道构建偏微分方程组；对每根管道分别构建多任务‑物理信息神经网络模型并进行模型训练，完成模型参数和偏微分方程组参数的重构；基于多任务‑物理信息神经网络模型获取管道两端的气压和质量流量，构建天然气管网系统的节点气压约束和节点流量平衡约束；所有管道的多任务‑物理信息神经网络进行二次训练得到多神经网络组合仿真模型，基于多神经网络组合仿真模型进行天然气管网系统仿真。实现对天然气管网系统高精度仿真，有效处理管网运行数据。

本发明授权基于参数重构的天然气管网系统仿真方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于参数重构的天然气管网系统仿真方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集天然气管网系统中每根管道的运行数据，运行数据包括每个管道指定位置的时空坐标、气压和质量流量，基于气压和质量流量分别对每根管道构建与运行数据关联的偏微分方程组； 对每根管道分别构建多任务-物理信息神经网络模型，基于每根管道的运行数据和偏微分方程组训练对应的多任务-物理信息神经网络模型，并在模型训练过程中完成多任务-物理信息神经网络模型参数和偏微分方程组参数的重构； 其中，多任务-物理信息神经网络模型包括两个并行的神经网络，两个神经网络共同构成特征提取层、共享层、多任务学习层，采用软参数共享机制，通过两个并行的神经网络分别拟合气压和质量流量的变化；在模型训练过程中，特征提取层接收时空坐标并提取坐标的分布特征，然后将特征向量输送到共享层，通过共享层两个神经网络间的交互实现信息的融合，模型输出管道两端的气压和质量流量；基于输出的气压、质量流量以及偏微分方程组参数构建损失函数，并基于损失函数计算管道两端的气压和质量流量与实际的管道两端的气压和质量流量之间的损失值，并通过优化求解器Adam和L-BFGS使用梯度下降方法更新神经网络模型参数和偏微分方程组参数；在模型训练完成后，完成对神经网络模型参数和偏微分方程组参数的重构； 基于参数重构后的多任务-物理信息神经网络模型获取管道两端的气压和质量流量，基于管道两端的气压和质量流量构建天然气管网系统的节点气压约束和节点流量平衡约束； 基于节点气压约束和节点流量平衡约束结合联合训练方法对所有管道的多任务-物理信息神经网络进行二次训练得到多神经网络组合仿真模型，基于多神经网络组合仿真模型进行天然气管网系统仿真。

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