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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利锅炉四管泄漏预警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：CN119665157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411871844.3，技术领域涉及：F17D5/02；该发明授权锅炉四管泄漏预警方法及系统是由杨晨;潘衡尧;唐陈;孙溧;张强;张宗龙;王浩丞设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本锅炉四管泄漏预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及火力发电技术领域，具体涉及一种锅炉四管泄漏预警方法及系统，其中方法包括以下步骤：S1：获取电站运行参数及锅炉四管的溶解氢数据；S2：将电站运行参数与溶解氢数据通过数据中间件存储在时序数据库中；S3：选取电站运行参数中与锅炉四管泄漏相关的故障特征参数并进行数据预处理；S4：基于故障特征参数确定最优神经网络预测模型；S5：获取锅炉参数并建立锅炉四管的管壁温度预测模型；S6：建立氧化膜厚度计算模型，并基于氧化膜厚度计算模型、管壁温度预测模型以及溶解氢数据建立腐蚀监测模型；S7：基于最优神经网络预测模型与腐蚀监测模型构建融合模型，基于融合值进行锅炉四管泄漏预警，该方法具有更高的准确可靠性。

本发明授权锅炉四管泄漏预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种锅炉四管泄漏预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取电站运行参数，并基于溶解氢检测装置（1）获取锅炉四管的溶解氢数据； S2：构建数据库中间件，并将电站运行参数与溶解氢数据通过数据中间件存储在时序数据库中； S3：选取电站运行参数中与锅炉四管泄漏相关的故障特征参数，并对故障特征参数进行数据预处理； S4：基于数据预处理后的故障特征参数，确定最优神经网络预测模型； 所述步骤S4包括以下步骤： S41：基于训练集、验证集、卷积神经网络模型和长短期记忆网络模型构建CNN-LSTM神经网络模型； S42：基于验证集、测试集和CNN-LSTM神经网络模型确定最优神经网络预测模型； S5：获取锅炉参数，基于锅炉参数建立锅炉四管的管壁温度预测模型； S6：基于管壁温度预测模型建立氧化膜厚度计算模型，并基于氧化膜厚度计算模型、管壁温度预测模型以及溶解氢数据建立腐蚀监测模型； S7：基于最优神经网络预测模型与腐蚀监测模型构建融合模型，基于融合模型对多源冗余信息进行加权平均得到融合值，基于融合值进行锅炉四管泄漏预警。

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