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龙图腾网获悉辽宁石油化工大学申请的专利消防管道泄漏的检测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：CN117028874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202311174386.3，技术领域涉及：F17D5/06；该发明授权消防管道泄漏的检测方法及系统是由郭颖;由振江;黄筱竹;张贺设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本消防管道泄漏的检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种消防管道泄漏的检测方法及系统，涉及管道检测技术领域。主要用于解决消防管道泄漏的检测精度较低的问题。主要包括：获取消防管道输入端、输出端以及中间段分别对应的液体压力数据、液体流量数据；基于已完成模型训练的泄漏预测模型对所述液体压力数据、液体流量数据进行预测处理，得到所述消防管道的泄漏位置数据，所述泄漏预测模型为基于最小支持向量机进行构建的，所述最小支持向量机的核函数以及惩罚因子为基于鲸鱼算法进行求解得到；基于所述泄漏位置数据确定对应于所述输入端、所述输出端以及所述中间段的泄漏点状态信息。主要用于检测消防管道泄露。

本发明授权消防管道泄漏的检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种消防管道泄漏的检测方法，其特征在于，包括： 获取消防管道输入端、输出端以及中间段分别对应的液体压力数据、液体流量数据； 基于已完成模型训练的泄漏预测模型对所述液体压力数据、液体流量数据进行预测处理，得到所述消防管道的泄漏位置数据，所述泄漏预测模型为基于最小支持向量机进行构建的，所述最小支持向量机的核函数以及惩罚因子为基于鲸鱼算法进行求解得到； 基于所述泄漏位置数据确定对应于所述输入端、所述输出端以及所述中间段的泄漏点状态信息； 所述基于已完成模型训练的泄漏预测模型对所述液体压力数据、液体流量数据进行预测处理，得到所述消防管道的泄漏位置数据之前，所述方法还包括： 获取已标记的压力流量训练样本集； 基于最小支持向量机构建初始泄漏预测模型，并基于鲸鱼算法对所述最小支持向量机的核函数以及惩罚因子进行求解寻优处理，得到求解寻优后的所述核函数以及所述惩罚因子； 基于求解寻优后的所述核函数、所述惩罚因子、以及所述压力流量训练样本集对所述初始泄漏预测模型进行训练，得到完成模型训练的泄漏预测模型； 所述基于鲸鱼算法对所述最小支持向量机的核函数以及惩罚因子进行求解寻优处理，得到求解寻优后的所述核函数以及所述惩罚因子包括： 在基于所述鲸鱼算法对所述核函数以及惩罚因子进行求解过程中，基于对立学习策略对所述鲸鱼算法中的初始种群范围进行扩大处理，得到优化算法种群； 基于收敛因子函数确定更新收敛因子，并基于所述更新收敛因子确定鲸鱼位置更新函数； 基于所述鲸鱼位置更新函数对所述核函数以及所述惩罚因子进行迭代求解； 所述基于所述更新收敛因子确定鲸鱼位置更新函数包括： 基于更新收敛因子确定初始鲸鱼位置更新函数，并基于樽海鞘算法对所述初始鲸鱼位置更新函数进行更新，得到更新的所述鲸鱼位置更新函数，以根据所述鲸鱼位置更新函数进行迭代求解； 其中，所述更新收敛因子表示为t为迭代次数，Tmax为最大迭代次数，μ为收敛参数，π为圆周率，更新的所述鲸鱼位置更新函数表示为Xrandt为随机鲸鱼位置，A为寻优参数，A＝2a·r1-a，r1∈[0,1]，ub为解上限，lb为解下限，c2,c3∈[0,1]，D＝|C·Xpt-Xt|，Xpt为当前最优解，

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