北京化工大学方舟获国家专利权
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龙图腾网获悉北京化工大学申请的专利一种多尺度的串联弯管侵蚀分析方法、系统及终端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：CN120493481B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510462831.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种多尺度的串联弯管侵蚀分析方法、系统及终端是由方舟;李玮;冯金奎;邓进;刘倩倩设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种多尺度的串联弯管侵蚀分析方法、系统及终端在说明书摘要公布了：本发明属于管道侵蚀预测及评价技术领域，涉及一种多尺度的串联弯管侵蚀分析方法、系统及终端。分析方法包括：基于拉丁超立方采样方法获取n组初始数据；配置仿真实验，基于n组初始数据获得n组仿真数据；选择机器学习模型，基于网格搜索方法优化机器学习模型的超参数；基于仿真数据训练机器学习模型，获得超参数优化机器学习预测模型；基于超参数优化机器学习预测模型预测串联弯管侵蚀速率；多尺度分析影响串联弯管侵蚀速率的因素和影响程度，获得分析结果。本发明通过SHAP分析、响应面分析及斯托克斯方程分析解释影响模型侵蚀速率预测和影响串联弯管气固侵蚀预测的内在联系，增加了工业管道侵蚀的实时预测能力和可解释能力。
本发明授权一种多尺度的串联弯管侵蚀分析方法、系统及终端在权利要求书中公布了：1.一种多尺度的串联弯管侵蚀分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.基于拉丁超立方采样方法获取组初始数据； S2.配置仿真实验，基于所述组初始数据获得组仿真数据； S3.选择机器学习模型，基于网格搜索方法优化机器学习模型的超参数； S4.基于仿真数据训练所述机器学习模型，获得超参数优化机器学习预测模型； S5.基于所述超参数优化机器学习预测模型预测串联弯管侵蚀速率； S6.多尺度分析影响串联弯管侵蚀速率的因素和影响程度，获得分析结果，所述多尺度分析包括：SHAP分析、响应面分析以及斯托克斯方程分析；所述分析结果为： 其中，表示SHAP分析结果，表示任意两因素交互作用的影响程度，表示粒径对上游弯管或下游弯管的影响程度，，表示上游弯管，表示下游弯管，且，表示弯头距离，表示弯头曲率半径，表示弯头入口速度，表示粒径，表示总流量。
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