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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利一种混输管道蜡沉积总量预测方法、系统、设备及介质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：CN116306200B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211100540.8，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种混输管道蜡沉积总量预测方法、系统、设备及介质是由王玮;焦玉博;王俞设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种混输管道蜡沉积总量预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种混输管道蜡沉积总量预测方法、系统、设备及介质，构建基于长短时记忆神经网络的加剂多相混输管道蜡沉积总量预测模型；基于获取的数据集，采用基于Sine混沌映射并引用Sine混沌扰动及高斯变异的改进麻雀搜索优化算法对预测模型的超参数进行优化，并基于优化后的超参数确定最优预测模型，对当前工况下的蜡沉积总量进行预测。本发明采用改进后的麻雀搜索优化算法来优化长短时神经网络，并将其引用于加剂多相混输管道蜡沉积总量预测。本发明可以广泛应用于油气储运工程技术领域。

本发明授权一种混输管道蜡沉积总量预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种混输管道蜡沉积总量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于长短时记忆神经网络的加剂多相混输管道蜡沉积总量预测模型； 所述预测模型由双层单向长短时记忆神经网络层构成，且所述预测模型的输入参数包括管输流体的密度、管输流体的黏度、油流温度、管壁温度、持液率及压力；输出参数为蜡沉积总量； 基于获取的数据集，采用基于Sine混沌映射并引用Sine混沌扰动及高斯变异的改进麻雀搜索优化算法对预测模型的超参数进行优化，并基于优化后的超参数确定最优预测模型，对当前工况下的蜡沉积总量进行预测，具体为： S21、使用Sine混沌映射进行种群初始化，令iter=1；其中，iter表示迭代次数且iter为正整数； S22、以构建的预测模型为基础建立改进麻雀搜索优化算法的适应度函数，并基于获取的数据集，计算种群中各个体的适应度并按照从大到小的顺序进行排序； S23、更新发现者、加入者及警戒者位置； S24、计算更新后各个体的适应度值和整个种群的平均适应度值，确定是否需要引入高斯变异和混沌扰动，并得到最新个体，包括： 随机选取适应度最优的前pNum只麻雀作为发现者，剩余的作为加入者，并从整个麻雀种群中随机选取sNum只麻雀作为警戒者； 以更新后的位置信息，重新计算每只麻雀的适应度值fi和麻雀种群的平均适应度值favg； 当fifavg时，则进行高斯变异，如果变异后比变异之前的个体更优，则用变异后的个体代替变异前的个体，否则保持原个体不变； 当fi=favg时，则进行Sine混沌扰动，如果扰动后壁扰动前的个体更优，则用扰动后的个体代替扰动前的个体，否则保持原个体不变； S25、将iter加1，判断iter是否大于预设的迭代次数；若是，则执行步骤S26，若否，则返回步骤S22； S26、将当前优化结果作为预测模型的超参数输出，该超参数包括学习率、迭代次数、第一隐含层神经元个数及第二隐含层神经元个数； S27、基于输出的超参数确定最优预测模型，对当前工况下的蜡沉积总量进行预测，得到当前工况下的蜡沉积总量预测结果。

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