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龙图腾网获悉山东国研自动化有限公司申请的专利一种基于管道多相流计量监测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：CN120063415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510525377.7，技术领域涉及：G01F7/00；该发明授权一种基于管道多相流计量监测方法及系统是由刘兰辉;张旭阳;陈忠杰;祁恒力;林勇安;肖睿仪;陈潇如设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于管道多相流计量监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于管道多相流计量监测方法及系统，属于流体测量技术领域，其包括获取管道内流体的实际流速值和双模态传感信号；获取历史工况数据动态调整双模态传感信号的采样频率，生成优化后的传感采样信号，并进行时频域联合降噪处理生成边端预处理数据；利用时序预测模型对边端预处理数据进行多步预测，生成动态补偿系数；根据动态补偿系数及实际流速值计算得到多相流流量值，并根据多相流流量值生成异常事件预警信号。本发明采用电阻式与超声双模态信号融合、时频域联合降噪及云边协同动态补偿技术，能够实现多相流流量的高精度实时监测，并基于流量波动智能触发异常预警和调节操作，全面提升管道运行的安全性和测量可靠性。

本发明授权一种基于管道多相流计量监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于管道多相流计量监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取管道内流体的实际流速值和双模态传感信号，所述双模态传感信号包括电阻式相分信号和超声频移信号； 获取历史工况数据，并基于所述历史工况数据动态调整所述双模态传感信号的采样频率，生成优化后的传感采样信号；其中，生成优化后的传感采样信号包括：获取管道的实时压力数据、温度数据及历史介质配比数据，得到基础数据集；基于所述基础数据集生成不同相态的流速预测模型；根据所述流速预测模型计算所述电阻式相分信号与所述超声频移信号的关联权值；基于所述关联权值调整双模态传感信号中各模态的采样频率，以生成优化后的传感采样信号； 对所述优化后的传感采样信号进行时频域联合降噪处理，生成边端预处理数据；其中，生成边端预处理数据包括：对所述传感采样信号中的超声频移信号进行小波变换以滤除频域噪声，生成初步降噪信号；结合所述电阻式相分信号的脉冲特征，对所述初步降噪信号进行波形匹配剔除剩余噪声，生成边端预处理数据； 利用云端预设的时序预测模型对所述边端预处理数据进行多步预测，生成动态补偿系数；其中，生成动态补偿系数包括：将所述边端预处理数据按预设的时间戳，通过预设规则划分为高置信度数据集和低置信度数据集；利用强化学习方法优化所述低置信度数据集的补偿参数，生成补偿参数增量；基于所述高置信度数据集与所述补偿参数增量构建多目标损失函数；将所述多目标损失函数作为长短期记忆网络的损失函数，通过梯度下降法优化所述多目标损失函数，得到动态补偿系数； 根据所述动态补偿系数及所述实际流速值计算得到多相流流量值；其中，计算得到多相流流量值包括：从所述边端预处理数据中提取相分比例和频移值；利用所述动态补偿系数对所述相分比例进行密度加权积分，生成相分密度值；利用所述动态补偿系数和所述频移值对所述实际流速值进行流速校正计算，生成修正流速值；基于所述相分密度值与所述修正流速值计算得到多相流流量值; 输出所述多相流流量值，并根据所述多相流流量值生成异常事件预警信号； 其中，所述通过预设规则划分为高置信度数据集和低置信度数据集包括：计算所述电阻式相分信号与超声频移信号的相分比例误差值；判断是否所述相分比例误差值小于预设的噪声阈值且噪声能量低于预设的能量阈值；若是，则标记所述边端预处理数据为高置信度数据集；若否，则标记所述边端预处理数据为低置信度数据集。

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