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龙图腾网获悉青岛清万水技术有限公司申请的专利利用声学时差法在河道近河底流量计算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：CN119808662B 。

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：202510307398.1，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权利用声学时差法在河道近河底流量计算方法及系统是由张瑞瑞;马云飞;张作开;冷吉强;王记军设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用声学时差法在河道近河底流量计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及利用声学时差法在河道近河底流量计算方法及系统，其包括以下步骤；步骤一，确定河道换算底部高程；步骤二，利用公式计算每个流层的平均流速，用流速面积法计算每个流层的部分流量qi，累加每个流层的部分流量qi最终得测流断面过流流量q。计算总瞬时流量q=q0+q1+q2+…qi…+qT。

本发明授权利用声学时差法在河道近河底流量计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种利用声学时差法在河道近河底流量计算方法，其特征在于：包括以下步骤； 步骤一，确定河道换算底部高程； 步骤二，利用公式计算每个流层的平均流速，用流速面积法计算每个流层的部分流量qi，累加每个流层的部分流量qi最终得测流断面过流流量q； 计算总瞬时流量q=q0+q1+q2+…qiT…+qT； ； ； ； ； qi=每个流层的部分流量； qT=表面流层的流量； T表示表面流层； Ai，单位m2，为河道断面第i条声道高程与第i-1条声道高程之间的断面面积，称为流层面积，即部分面积；其中，当i=1时，A1为第一条声道高程与河道换算底部高程之间的面积；A0为河道换算底部高程以下面积，即河道底部面积； Vi，单位ms，为第i条声道高程与第i-1条声道高程之间流层的平均流速、即部分面积流速；其中，当i=1时，V1为第一条声道高程与河道换算底部高程之间流层的平均流速；V0为河道换算底部高程以下水流的平均流速； 在步骤二中，执行以下步骤； S2.1，设定参数； S2.2,获取相邻声道流层的平均流速; S2.3，获取近河底流层的平均流速； S2.4，获取底部流层平均流速V0； 在步骤S2.1中， Z*，单位m，河道换算底部高程； Z0，单位m，水深起算高程； H0，单位m,计算水深，当前水位与水深起算高程的差； Zi，单位m，第i条声道及声道高程； Z1、Z2、Z3、Z4，依次是近河底声道，断面控制声道，以及中常水声道、大洪水声道； Vm,i，单位ms，为第i条超声波声道实测的横线平均流速；其中，当i=0时，Vm,0为河道换算底部高程对应的横线平均流速； y，无量纲，相对水深，自水深起算高程向上的水深除以计算水深； 在步骤S2.2中，相邻两声道之间流层平均流速由两声道的横线流速计算获得，计算公式： ； 在步骤S2.3中，近河底流层是近河底声道的第一声道高程Z1与河道换算底部高程Z*之间的水流； 近河底流层平均流速V1的计算过程考虑如下工作状态； S2.3A当工作状态处于低水位状态时， 仅Z1声道工作，近水面流层平均流速的求解过程如下： S2.3.1A，计算水面流速V0.0，假设此时水力坡度等于测站断面河底比降， ； 其中，Vm，1是声道Z1的实测值，；其中，g=9.8，,j=河道比降,H=H0； S2.3.2A，由水面流速V0.0，计算河道换算底部高程横线流速； ； S2.3.3A，计算近河底流层平均流速； 近河底流层平均流速由以下式求得： ； S2.3B,当工作状态处于低水位状态时，有两个或两个以上声道工作，且设备处于正常测流状态;具体计算步骤如下； S2.3.1B,获取第一声道与第二声道之间的流层平均流速V2； ； S2.3.2B，获取近水面以下两声道之间的流层平均流速Vi的积分公式； ； S2.3.3B，由S2.3.2B的积分公式推导得V*K的表达式如下： ； S2.3.4B，将S2.3.2B的V*K代入如下公式中，求得河道换算底部高程横线流速； ； S2.3.5B，近河底流层平均流速由下式求得： ； S2.3.6B，计算近河底流程断面流量， ； 式中，为近河底流层断面过流面积； S2.4，获取底部流层平均流速V0； 底部流层是河道换算底部高程Z*以下河道断面面积A0对应的水流，底部流层平均流速V0取决于河道换算底部高程Z*的横线流速Vm,0与底部断面形状系数； 底部流层平均流速V0计算步骤如下； S2.4.1，底部断面形状系数公式； 若起算水深高程以下河道断面面积，则定义底部断面形状系数公式为：； S2.4.2，计算底部流层平均流速V0； 底部流层平均流速V0是河道换算底部高程Z*之横线流速Vm,0的线性函数，则底部流层平均流速V0计算公式为： ； 式中，为河底断面形状系数，由河底边界条件求得； S2.4.3，底部流层断面流量计算， ； 在步骤S2.4.3中，底部断面形状系数通过数据积累，数据积累包括计算数据与实测数据的不断积累，获得不同水流流态下的计算参数，利用大数据AI模型进行优化，AI模型采用终身学习机制的深度学习模型，数据积累步骤如下； S2.4.3.1，收集与河底形状系数相关的河底数据，河底数据包括河床高程数据、横断面测量数据、流量数据及流速数据； S2.4.3.2，清洗数据，根据收集河底数据的分布，去除异常值、错误数据以及不完整的数据；对河底数据进行标准化或归一化处理； 公式：； 通过所述公式将数据线性映射到指定的范围，其中X是原始数据，Xmin和Xmax分别是数据集中的最小值和最大值；再从原始数据中提取出满足要求的特征数据，特征数据作为AI模型的输入； S2.4.3.3，采用神经网络模型学习；使用训练集数据来训练AI模型，通过调整模型的参数和结构来优化模型的性能； S2.4.3.4，将训练好的AI模型部署到实际的应用场景中，用于预测新的河底形状系数； 沿流速垂向，河道换算底部高程分为线性分布区和对数区分布区； 河道换算底部高程以上断面水流服从对数分布； 河道为天然河道； 前提是处于河道底部水流的特性具有黏滞性和摩阻性，垂向流速服从线性分布。

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