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龙图腾网获悉深圳中质安股份有限公司申请的专利一种基于隐患数据集成分析的燃机电厂事故预警决策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：CN120106591B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510602238.X，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于隐患数据集成分析的燃机电厂事故预警决策方法是由邢智;刘正国;陈钦锰设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于隐患数据集成分析的燃机电厂事故预警决策方法在说明书摘要公布了：本发明涉及燃机电厂安全监控技术领域，具体公开了一种基于隐患数据集成分析的燃机电厂事故预警决策方法，通过高精度传感器网络实时监测燃烧室壁面温度分布和冷却效率，并利用快速傅里叶变换和哈尔小波变换对采集的数据进行深度分析，评估燃烧室壁面材料的损伤性和冷却系统的健康状态。结合随机森林模型对综合特征向量进行处理，精确判断燃烧室运行过程中的安全隐患等级，一旦检测到高风险情况，系统立即启动智能应急预案，自动调整冷却水流量、风扇转速或激活额外冷却装置等措施，防止隐患进一步恶化。

本发明授权一种基于隐患数据集成分析的燃机电厂事故预警决策方法在权利要求书中公布了：1.一种基于隐患数据集成分析的燃机电厂事故预警决策方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：在燃机电厂的监测周期内，实时监测燃烧室壁面的温度分布和冷却效率； S2：根据燃烧室壁面的温度分布的变化程度，评估燃烧室壁面材料的损伤性，具体包括： 在燃机电厂的监测周期内，将燃烧室壁面划分若干区域，分别对每个区域内的燃烧室壁面的温度数据进行采集，分别对燃烧室壁面每个区域内的温度数据的波动程度进行分析，并根据温度数据的异常分布情况，计算燃烧室壁面的热应力分布特征值，判断燃烧室壁面的热应力分布特征值是否大于等于预设阈值，若是，则燃烧室壁面材料存在损伤，若否，则燃烧室壁面材料不存在损伤； 所述热应力分布特征值的获取过程为： 获取每个区域内位置和时间下的温度测量值，其中，表示燃烧室壁面上的位置坐标，表示时间； 对获取的温度数据进行预处理，包括去除异常值和平滑处理； 对每个区域内的温度时间序列应用快速傅里叶变换算法，得到频域表示；计算通过快速傅里叶变换算法转换后得到的频率域表达式的模平方，得到每个频率成分的能量； 通过计算材料的弹性模量乘以其热膨胀系数及对应位置处的所有频率成分的能量积，得到对应位置处的热应力； 针对燃烧室壁面划分的每一个区域，根据其平均热应力值计算整个壁面的热应力分布特征值； S3：根据燃烧室的冷却效率的变化幅度，判断冷却系统的工作状态是否稳定，具体包括： 在燃机电厂的监测周期内，对燃烧室的冷却效率进行实时监测，根据燃烧室的冷却效率的变化幅度，计算冷却效率异常变化特征值，判断冷却效率异常变化特征值是否大于等于预设阈值，若是，则判断冷却系统的工作状态稳定，若否，则判断冷却系统的工作状态不稳定； 所述冷却效率异常变化特征值的获取过程为： 获取每个监测周期内时间的冷却效率测量值； 将冷却效率时间序列通过哈尔小波变换分解为不同尺度的小波系数； 将细节系数作为主要的波动成分； 计算所有细节系数的平方相加，得到对应尺度下细节系数的总能量，获取最高频率的细节系数，计算最高频率的细节系数的能量与所有尺度上细节系数能量的平均值的比值，得到冷却效率异常变化特征； S4：对燃烧室的壁面的温度分布和燃烧室的冷却效率进行综合分析，具体包括： 获取燃机电厂的监测周期内，燃烧室的热应力分布特征值和冷却效率异常变化特征值，将热应力分布特征值和冷却效率异常变化特征值构建成综合特征向量，作为机器学习模型的输入，模型的输出为安全隐患分数，根据模型输出的安全隐患分数，确定燃烧室在运行过程中的安全隐患等级，所述机器学习模型为随机森林模型； 根据分析结果，确定燃烧室在运行过程中的安全隐患等级，包括高风险级别、中风险级别和低风险级别； S5：若判定为燃烧室在运行过程中的安全隐患等级为高风险级别，立即启动应急预案，调整燃烧模式和增加额外冷却措施。

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