买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉豫章师范学院申请的专利一种城镇污水管网漏损检测系统及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：CN120234750B 。

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：202510728587.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种城镇污水管网漏损检测系统及方法是由张林军;汤昊;程文冲;季志文;黄书昌;齐灶娥设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种城镇污水管网漏损检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及城镇污水管网检测技术领域，公开了一种城镇污水管网漏损检测系统及方法。该系统包含数据采集模块，用多源传感器采集管网压力、流量等实时运行数据；特征提取模块基于多尺度卷积神经网络提取时空特征，生成管网状态特征矩阵；异常检测模块将特征矩阵输入预训练模型，标记潜在漏损区域；优化分析模块构建多约束动态优化模型，用自适应粒子群算法优化管网压力参数；分层执行模块通过决策层、区域协调层与执行层，分别生成全局调控序列、动态匹配局部压力参数、调节阀门开度与泵站功率。该系统及方法检测精准、调控优化合理，能有效降低漏损风险，提升管网运行管理水平，减少水资源浪费和环境污染。

本发明授权一种城镇污水管网漏损检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种城镇污水管网漏损检测系统，其特征在于，包括： 数据采集模块：用于通过多源传感器采集管网实时运行数据，包括压力、流量、声波信号及水质参数； 特征提取模块：基于多尺度卷积神经网络对所述实时运行数据进行时空特征提取，生成管网状态特征矩阵； 异常检测模块：将所述管网状态特征矩阵输入预训练的时空异常检测模型，生成潜在漏损区域标记； 优化分析模块：根据所述漏损区域标记构建多约束动态优化模型，所述模型以压力平衡调整和漏损定位精度为优化目标，采用自适应粒子群算法对管网压力参数进行全局优化； 分层执行模块：基于所述动态优化模型输出最优调控策略，通过分层执行架构实现指令的分布式响应，所述架构包括决策层、区域协调层与执行层，其中决策层生成全局压力调控序列，区域协调层采用滑动窗口优化算法对局部压力参数进行动态匹配，执行层基于模糊比例积分控制算法实现阀门开度与泵站功率的调节； 所述通过多源传感器采集管网实时运行数据包括： 多源传感器包括压力变送器、电磁流量计、声波传感器及溶解氧传感器； 对压力变送器数据与电磁流量计数据进行时空对齐，构建管网压力-流量分布图；对声波传感器数据进行小波包分解，生成高频振动特征序列； 构建双分支特征融合网络，第一分支采用三维卷积网络提取所述压力-流量分布图的空间关联特征，第二分支采用时序卷积网络提取所述高频振动特征序列的时变特征； 通过跨模态门控机制融合所述空间关联特征与时变特征，生成联合特征张量；基于双向长短期记忆网络对所述联合特征张量进行动态模式建模，输出包含压力波动、振动异常及水质突变的管网状态特征矩阵； 所述时空异常检测模型采用多层级图神经网络结构，基于动态图注意力机制生成漏损区域标记；所述结构包括： 构建管网-环境交互图，图中节点包括管道节点、泵站节点、阀门节点及环境监测节点，节点属性包含压力值、流量值及声波能量； 采用双路径注意力机制，第一路径通过空间图聚合层计算管道节点与相邻节点的交互权重，第二路径通过时序图池化层对历史运行数据进行特征筛选； 基于多头图注意力模块对节点属性进行迭代更新，每个注意力头融合节点状态与环境监测参数；通过跳跃连接与层归一化机制稳定训练过程，最终输出包含管网拓扑约束的漏损区域标记。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人豫章师范学院，其通讯地址为：330103 江西省南昌市红谷滩区梅岭大道1999号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。