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龙图腾网获悉辽宁石油化工大学申请的专利一种输气管道内腐蚀速率的预测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：CN115859782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211444671.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种输气管道内腐蚀速率的预测方法是由王丹;杜懿杰;谢飞;孙东旭设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种输气管道内腐蚀速率的预测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种输气管道内腐蚀速率的预测方法，包括：将获取的待检测数据输入至训练好的腐蚀速率预测模型中，得到腐蚀速率预测结果；腐蚀速率预测模型的训练方法包括：获取由管道检测样本数据构成的检测数据集；基于灰色关联度分析方法对检测数据集进行筛选，得到环境影响因素数据集，并构建样本数据集；根据样本数据集对支持向量机模型进行训练，并利用秃鹰搜索算法对向量机模型进行优化，得到腐蚀速率预测模型。本发明能够有效的解决现有输气管道内腐蚀速率预测模型对基础数据要求量大且预测可靠性不足的问题，并且获得精度更高，误差更小，拟合程度更好的预测模型，大大减少了输气管道的经济支出，提高了输气管道的安全运行和维护。

本发明授权一种输气管道内腐蚀速率的预测方法在权利要求书中公布了：1.一种输气管道内腐蚀速率的预测方法，其特征在于，包括： 获取待检测数据； 将所述待检测数据输入至训练好的腐蚀速率预测模型中，得到腐蚀速率预测结果； 所述腐蚀速率预测模型的训练方法包括： 获取由管道检测样本数据构成的检测数据集；所述管道检测样本数据包括对输气管道产生内腐蚀行为的相关的环境影响因素和腐蚀速率检测结果； 基于灰色关联度分析方法对所述检测数据集进行筛选，得到环境影响因素数据集，并根据所述环境影响因素数据集和所述腐蚀速率检测结果构建样本数据集； 根据所述样本数据集对支持向量机模型进行训练，并利用秃鹰搜索算法对所述向量机模型进行优化，得到所述腐蚀速率预测模型； 所述基于灰色关联度分析方法对所述检测数据集进行筛选，得到样本数据集，包括： 确定由腐蚀速率检测结果构成的母序列和由环境影响因素构成的子序列； 分别对所述母序列和子序列中的各个指标进行归一化处理，得到所述母序列的归一化指标值和所述子序列的归一化指标值； 计算所述子序列中的各个所述归一化指标值与所述母序列的归一化指标值的关联系数； 根据各个所述关联系数计算各个环境影响因素相对于所述腐蚀速率检测结果的关联度； 对各个所述关联度进行排序，并根据排序结果去掉所述关联度最小的环境影响因素，将剩余的环境影响因素确定为所述环境影响因素数据集； 根据所述样本数据集对支持向量机模型进行训练，并利用秃鹰搜索算法对所述向量机模型进行优化，得到所述腐蚀速率预测模型，包括： 基于非线性映射关系，根据所述样本数据集确定初始回归函数； 基于多元统计分析理论，根据所述初始回归函数函数确定SVM回归函数和所述SVM回归函数的约束条件； 利用拉格朗日乘数法对所述SVM回归函数对偶性变量进行约束优化，得到最终回归函数； 利用所述最终回归函数构建所述向量机模型； 根据所述秃鹰搜索算法优化所述向量机模型的惩罚因子和核函数，得到所述腐蚀速率预测模型。

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