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龙图腾网获悉南通理工学院申请的专利一种接地网腐蚀智能监测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：CN120314387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510789089.2，技术领域涉及：G01N27/26；该发明授权一种接地网腐蚀智能监测系统是由卢佳欣;徐昂;徐佳成;张茂宇设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种接地网腐蚀智能监测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及腐蚀检测技术领域，具体为一种接地网腐蚀智能监测系统，系统包括电化学数据捕捉模块、腐蚀行为分析模块、腐蚀概率评估模块、监测策略优化模块。本发明中，通过过滤和校正数据错误和异常值，提高数据的整体质量，确保分析结果的准确性，在腐蚀行为分析中，通过电化学性质的动态变化探测和腐蚀速率的计算，有效预测腐蚀的未来趋势，对电化学阻抗数据的时间序列分析不仅增强预测的准确性，还提高对腐蚀行为的理解深度，腐蚀概率评估模块通过马尔可夫链的应用，为整个预测模型添加随机性变化的考量，使模型更贴近真实世界的不确定性，通过处理流程的优化，显著提高监测系统的实时性和预警能力，增强系统的可靠性和操作的精确度。

本发明授权一种接地网腐蚀智能监测系统在权利要求书中公布了：1.一种接地网腐蚀智能监测系统，其特征在于，所述系统包括： 电化学数据捕捉模块基于铂电极传感器，收集接地网节点的电化学阻抗数据，通过专用线路将数据传输到中央处理单元，得到阻抗原始数据集，基于所述阻抗原始数据集，过滤和校正数据错误和异常值，得到校正阻抗数据集； 腐蚀行为分析模块基于所述校正阻抗数据集，探测电化学性质的动态变化，计算腐蚀速率和环境因子对腐蚀行为的影响，生成电化学变化指标，基于所述电化学变化指标，对电化学阻抗数据进行时间序列分析，得到腐蚀趋势预测； 所述腐蚀趋势预测的获取步骤具体为： 基于所述电化学变化指标，提取腐蚀速率并计算时间序列数据，通过公式： ； 参照周期性因素和噪声的影响，引入季节调整和随机扰动，生成时间序列扩展数据，其中，和分别代表连续两个时间点的腐蚀速率，是季节调整因子，是随机扰动项，是周期的长度，表示时间点，表示时间序列数据； 基于所述时间序列扩展数据，采用自回归滑动平均模型处理时间序列扩展数据，并强化模型的预测精度，采用公式： ； 计算得到趋势分析结果，其中，表示趋势分析结果，和是当前和之前的时间序列扩展数据，、和是模型参数，是前一步的误差项； 基于所述趋势分析结果，汇总环境因子，使用新的预测模型，通过公式： ； 生成腐蚀趋势预测，其中，是腐蚀趋势预测，和分别是温度和湿度的当前读数，、和分别表示控制趋势、温度和湿度的影响参数； 腐蚀概率评估模块基于所述腐蚀趋势预测，通过马尔可夫链建立随机性变化模型，模拟未来时间段内的腐蚀过程，得到腐蚀概率模型，基于所述腐蚀概率模型，更新和优化概率分布，得到细化风险评估结果； 所述腐蚀概率模型的获取步骤具体为： 将从所述腐蚀趋势预测中获取的数据与外部环境因子结合，包括温度和湿度，通过公式： ； 引入影响因子并调节环境因子的权重，生成整合数据，其中，是腐蚀趋势数据的权重，和分别是温度和湿度的调整系数，和代表实时测量的温度和湿度，表示整合数据； 应用所述整合数据建立马尔可夫链模型，预测未来时间段内状态的概率转移，通过公式： ； 平滑概率转移，生成状态转移矩阵，其中，表示状态至状态的转移概率，和分别为状态和的整合数据值，是控制转移敏感度的参数； 基于所述状态转移矩阵，计算未来时间段内的状态概率，采用公式： ； 生成腐蚀概率模型，其中，是未来时间段内的腐蚀概率分布，是经过步后的状态转移矩阵，是初始状态概率分布； 所述细化风险评估结果的获取步骤具体为： 基于所述腐蚀概率模型，利用实时的腐蚀速率和环境因子，对风险度量进行更新，采用非线性加权方法优化模型的反应灵敏度，通过公式： ； 生成更新后的风险度量，其中，和是权重因子，表示当前环境参数，表示更新后的风险度量； 基于所述更新后的风险度量，计算风险因子，将历史数据和预测模型的结果相结合，使用回归分析方法，通过公式： ； 生成细化后的风险因子，其中，是细化后的风险因子，和是调节参数； 结合所述细化后的风险因子和关键阈值，通过公式： ； 生成细化风险评估结果，其中，是细化风险评估结果，调节曲线的陡峭度，是安全阈值； 监测策略优化模块基于所述细化风险评估结果，调整监测策略和铂电极传感器，优化数据捕捉频率和参数，得到优化后的监测配置，基于所述优化后的监测配置，重新部署铂电极传感器并调整数据传输设置，得到增强腐蚀预警方案。

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