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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利高斯残差回归的管道内腐蚀预测方法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：CN120030901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510172075.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权高斯残差回归的管道内腐蚀预测方法是由尹爱军;祁振宇设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本高斯残差回归的管道内腐蚀预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了高斯残差回归的管道内腐蚀预测方法，包括如下步骤：步骤一：构造腐蚀时间的状态传递方程；步骤二：利用GPR模型预测腐蚀深度，得到第一腐蚀深度预测值；步骤三：利用幂律模型预测新的腐蚀时间，预测得到新的对数腐蚀时间预测值；步骤四：计算残差；步骤五：利用残差计算得到权值序列；步骤六：最小二乘法优化，通过最小化实际观测值与模型预测值之间的残差平方和来优化并更新模型参数，利用参数更新后的GPR模型得到第二腐蚀深度预测值；步骤七：校正预测结果，得到校正后的腐蚀深度预测结果。本发明有效融合了基于腐蚀机理的物理过程与基于数据驱动的高斯过程回归，并考虑残差的影响，显著提高了管道腐蚀深度预测的精度。

本发明授权高斯残差回归的管道内腐蚀预测方法在权利要求书中公布了：1.一种高斯残差回归的管道内腐蚀预测方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤一：构造腐蚀时间的状态传递方程，所述状态传递方程包括状态方程和观测方程； 步骤二：利用GPR模型预测腐蚀深度 将高斯过程GP作为状态方程的转移函数，利用腐蚀时间及当前腐蚀深度训练GPR模型,通过GPR模型得到第一腐蚀深度预测值； 步骤三：利用幂律模型预测新的腐蚀时间 将幂律模型中的常数替换为与环境特性相关的变量，并引入管道腐蚀的起始时间，对幂律模型进行了改进；将改进后的幂律模型作为状态方程的观测函数，将幂律模型取对数后得到腐蚀时间与腐蚀深度的线性关系，预测得到新的对数腐蚀时间预测值； 步骤四：计算残差 基于腐蚀时间的预测值和测量值之间的差异，计算腐蚀时间的预测值和测量值之间的残差； 步骤五：计算权值序列 利用残差计算得到权值序列，通过权值调整以增强模型的预测精度； 步骤六：最小二乘法优化 通过最小化实际观测值与模型预测值之间的残差平方和来优化并更新模型参数，利用参数更新后的GPR模型得到第二腐蚀深度预测值； 步骤七：校正预测结果 基于权值序列对第一腐蚀深度预测值和第二腐蚀深度预测值进行校正，得到校正后的腐蚀深度预测结果； 所述步骤三中，改进后的幂律模型为： 其中：为最大腐蚀深度；和分别为腐蚀时间和腐蚀开始时间；和分别为受环境影响的腐蚀损失和腐蚀防护性能参数；且： 其中：和分别表示对应和的回归系数；和分别表示第个和第个环境参数的标量；和分别表示和的初始值；表示影响的环境因素个数；表示影响的环境因素个数； 预测得到新的对数腐蚀时间为： 其中：为预测得到新的对数腐蚀时间，即观测空间估计的对数腐蚀时间；是预测空间中的对数腐蚀深度；和是与对数腐蚀时间幅值和初始对数腐蚀时间相关的参数； 所述步骤四中，腐蚀时间的预测值和测量值之间的残差为： 其中：为腐蚀时间的预测值和测量值之间的残差；为腐蚀时间的测量值，即状态空间中的对数腐蚀时间；为腐蚀时间的预测值，即观测空间估计的对数腐蚀时间； 所述步骤五中，采用逆函数计算权值序列，表示为： 其中：是距离的权值；为权重尺度参数，取物理模型变换后的高斯过程预测方差值；为位置参数，取腐蚀时间残差的平均值； 所述步骤七中，校正后的腐蚀深度预测结果为： 其中：为校正后的腐蚀深度预测结果；为第一腐蚀深度预测值；为第二腐蚀深度预测值；为权值。

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