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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于U-Net气体扩散模型的污染物扩散巡检溯源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：CN119558178B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202411583654.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于U-Net气体扩散模型的污染物扩散巡检溯源方法是由陆冠宇;金兢;潘俊;翁怡顺;刘诗雨;彭莉君设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于U-Net气体扩散模型的污染物扩散巡检溯源方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于U‑Net气体扩散模型的污染物扩散巡检溯源方法，基于U‑Net的污染物扩散模型能够快速计算任意释放点源和任意风向的污染物扩散动图，并进行精度评估，预测污染物在不同环境条件下的扩散范围和浓度分布，为后续路径的规划提供可靠的依据。通过MPC算法，利用过程模型预测未来一段时间内过程的输出变化，从而根据一定的优化目标确定当前时刻应施加给过程的控制作用。通过MPC的预测和优化，以及其结合的预测模型和反馈校正，本发明能够在每个采样时刻根据当前的系统状态和环境信息调整控制策略，更准确地预测污染物的扩散趋势，从而优化检测点的布局和检测频率，提高检测精度和效率。

本发明授权基于U-Net气体扩散模型的污染物扩散巡检溯源方法在权利要求书中公布了：1.一种基于U-Net气体扩散模型的污染物扩散巡检溯源方法，其特征在于：具体包括如下步骤： 1初始化气体检测 首先通过气体传感器读取当前环境中的气体浓度C，并设定一个安全气体浓度阈值Csafe，公式为： Ccurrent＝SensorData Csafe＝ThresholdValue 其中Ccurrent表示当前检测到的气体浓度，SensorData代表气体传感器检测气体的抽象函数，ThresholdValue代表预先设置的阈值； 2检查气体泄漏风险 根据当前气体浓度与安全阈值进行比较，判断是否存在气体泄漏风险： ifCcurrent＞CsafethenRisk＝TrueelseRisk＝False Then、else、false为类python假代码，Risk为抽象的危险情况符号； 3使用基于U-NET的气体扩散模型进行预测 基于U-NET的气体扩散模型利用当前环境数据来预测气体扩散，当前环境数据包括风向和从监控区域捕获的实时图像，输入到基于U-NET的气体扩散模型的数据包括： 风向W，作为向量表示； 输入张量I，张量形状为C×H×W，其中C表示通道数，H是高度，W是宽度； 基于U-NET的气体扩散模型处理输入数据，并输出预测的污染物扩散图，其张量形状与输入图像相似，表达了预测的污染物在不同区域的浓度分布，预测的输出张量形状为T×C×H×W，其中T为时间步； 公式表示为： Pdiffusion＝U-NetI,W 其中，Pdiffusion代表输出的扩散气体预测张量； 4确定最可能的气体泄漏点 对每个潜在泄漏点的预测浓度与实际监测数据进行比较： LeakPoint＝argminLeakPoints|Pdiffusion-Ccurrent| 此处选取差值最小的泄漏点作为最可能的泄漏源，LeakPoint代表着泄漏点的最可能位置；argmin函数表示使目标函数达到最小值时的变量取值，目的是通过LeakPoints的不断改变，使|Pdiffusion-Ccurrent|达到最小； 5使用MPC-PF-PSO算法进行路径规划，选择最优路径； 6沿着最优路径移动 沿着确定的最优路径移动，并实时更新气体浓度数据以及路径： UpdatePathbasedonReal-timeData 即为，根据实时数据，更新路径； 7到达预测的泄漏点后 到达预测的泄漏点后，验证是否真的找到了泄露源，包括两个约束条件： 约束1：重新进行基于U-NET的气体扩散模型预测以确认新的潜在泄漏点是否靠近当前位置，如果新预测的泄漏点与当前位置的距离D小于设定阈值Dthreshold，则满足约束1； ifD＜DthresholdthenConstraint1issatisfied 即为，如果D＜Dthreshold，那么约束条件1视为满足； 约束2：在当前位置的气体浓度Ccurrent维持在较高水平，并且高于80％的先前检测地点的气体浓度Cprevious； ifCcurrent＞0.8×CpreviousthenConstraint2issatisfied 即为，如果Ccurrent＞0.8×Cprevious，那么约束条件2视为满足； 这两个约束都满足后，确认该位置为实际泄露源； 8检测到正确泄露点后 验证泄露点无误，进行现场数据采集，并通知巡检人员。

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