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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种综合管廊内掺氢天然气管道泄漏检测方法与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：CN119042546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411137530.0，技术领域涉及：F17D5/06；该发明授权一种综合管廊内掺氢天然气管道泄漏检测方法与系统是由周文静;赵锦鹏;白云龙;张永海;齐宝金;魏进家设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种综合管廊内掺氢天然气管道泄漏检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种综合管廊内掺氢天然气管道泄漏检测方法，该方法通过构建包含掺氢天然气管道的综合管廊的CFD仿真模型‑进行数据预处理‑构造基于多任务学习的神经网络预模型‑预测掺氢天然气管道的泄漏结果以实现综合管廊内掺氢天然气管道的泄漏检测。本发明还公开了一种综合管廊内掺氢天然气管道泄漏检测系统。本发明技术方案的有益效果为：相比于现有技术，本申请的更易于实施，应用到实际的综合管廊中时，一旦掺氢天然气管道发生泄漏，能够迅速、准确地分析得到泄漏位置和泄漏速率。

本发明授权一种综合管廊内掺氢天然气管道泄漏检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种综合管廊内掺氢天然气管道泄漏检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1：构建包含掺氢天然气管道的综合管廊的CFD仿真模型，在所构建的CFD仿真模型中布置氢气浓度传感器和或甲烷浓度传感器，实时检测包含掺氢天然气管道的综合管廊中氢气浓度和或甲烷浓度变化情况； S2：对得到的综合管廊的全尺寸仿真模型中氢气浓度和或甲烷浓度数据进行预处理，将其构造成为基于多任务学习的神经网络预模型所需的数据集； S3：构造基于多任务学习的神经网络预模型，使用数据集对基于多任务学习的神经网络预模型进行训练、验证和测试，得到基于多任务学习的神经网络模型； S4：在实际的包含掺氢天然气管道的综合管廊布置氢气浓度传感器和或甲烷浓度传感器，将基于多任务学习的神经网络模型应用于实际的包含掺氢天然气管道的综合管廊中，根据实际的氢气浓度数据和或甲烷浓度数据预测掺氢天然气管道的泄漏结果； 所述S2具体为： S21：将在所构建的包含掺氢天然气管道的综合管廊全尺寸几何仿真模型中布置的氢气浓度传感器设置检测下限，低于该检测下限的氢气浓度数据设置为0，甲烷浓度传感器设置检测下限，低于该检测下限的甲烷浓度数据设置为0； S22：预先设定掺氢阈值，如掺氢管道内输送的流体的掺氢比例小于或等于该掺氢阈值，则采信甲烷浓度传感器，将模拟过程中甲烷浓度传感器检测到的甲烷浓度随时间变化的模拟数据作为输入数据；如掺氢管道内输送的流体的掺氢比例大于该掺氢阈值，则采信氢气浓度传感器，将模拟过程中氢气浓度传感器检测到的氢气浓度随时间变化的模拟数据作为输入数据； S23：将综合管廊仿真模型内掺氢天然气管道的泄漏位置和泄漏速率作为输出数据； S24：按时序将输入数据与输出数据一一对应以构造数据集，随机打乱数据集中的数据，按照一定比例将数据集随机划分为训练集、验证集和测试集。

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