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龙图腾网获悉安徽省天然气开发股份有限公司申请的专利一种天然气数据管理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：CN119962975B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510437238.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种天然气数据管理方法及系统是由金彪;张文;吴海;陶青福;杨东设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种天然气数据管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理与管理技术领域，具体公开了一种天然气数据管理方法及系统。所述方法包括：采集SCADA系统、传感器设备及历史数据库中的原始数据，进行数据清洗与语义标注，生成结构化语义数据集；提取关键特征并构建本体网络与实体关系图谱；基于多任务深度神经网络模型进行联合建模，实现天然气气量预测与路径调度；输入实时状态数据生成调度向量，结合系统边界条件调整生成调度指令；采集调度执行反馈并识别风险事件，进而实现模型自适应优化。本发明具有结构闭环完整、语义表达清晰、风险预警及时及模型可持续演进的有益效果。

本发明授权一种天然气数据管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种天然气数据管理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取SCADA系统、传感器设备及历史数据库中的原始数据，进行缺失值填补、字段标准化与语义标签标注，生成结构化语义数据集； 提取所述结构化语义数据集中的流量节点、管段属性及气质指标信息，结合预设本体规则构建天然气系统本体网络，生成实体关系图谱与特征向量集合； 基于所述图谱与特征向量集合训练多任务深度神经网络模型，得到联合优化模型；所述联合优化模型训练以联合损失函数为优化目标： ； 其中，为联合损失函数，为气量预测误差损失项，为路径调度任务中的评分排序误差损失，与为多任务损失平衡权重参数； 通过最小化所述联合损失函数，执行反向传播与权重更新，生成预训练参数集合： ； 其中，为预训练参数集合；、分别为预测分支与调度分支的网络权重； 将待处理的天然气状态数据输入所述联合优化模型，生成气量预测序列与初步路径调度向量，依据系统边界条件进行路径约束调整，生成任务执行向量；所述待处理的天然气状态数据包括压力分布、流量分布、温度分布及站点负荷请求；所述系统边界条件包括节点最大允许流量、压差限制与网络连通性规则； 执行所述任务执行向量生成输配指令，采集调度执行中的压力偏移量与流量波动，结合风险知识规则库生成动态风险标识；所述动态风险标识的表达式为： ； 其中，为动态风险标识；为风险类型；为等级结果；为变异系数；为风险因子特征； 将气量预测误差、路径调度偏差及动态风险标识反馈至联合优化模型，基于校正损失函数，利用反向传播算法对联合优化模型中的参数集合进行梯度更新；所述校正损失函数为： ； 其中，为校正损失函数；为气量预测误差；为路径调度偏差；为将风险等级与波动因子映射为惩罚值的函数；为反馈损失加权参数。

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