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龙图腾网获悉南方工程检测修复技术研究院申请的专利一种排水管道淤积病害智能诊断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：CN119669849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411720299.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种排水管道淤积病害智能诊断方法是由狄丹阳;方宏远;白渝;童明;孙斌;王念念;李斌设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种排水管道淤积病害智能诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种排水管道淤积病害智能诊断方法，利用足尺试验采集数据，采用基于格拉姆角和场的数据处理模块将一维的过流特征指标升维为具有空间信息的二维图像数据。构建出包含管道淤积信息的数据集。通过卷积层和池化层构建卷积神经网络模块，以提取图像中的空间信息。利用门控循环单元提取一维数据的时间特征。采用自适应矩估计优化器训练排水管道淤积病害智能诊断模型，在训练过程中通过自适应变异粒子群优化算法自动优化超参数。利用优化后的超参数训练排水管道淤积病害智能诊断模型，提出能够智能预测管道是否发生淤积及其淤积程度的诊断方法。本发明能提高水管道淤积巡检工作效率，满足现代城市管理的需求。

本发明授权一种排水管道淤积病害智能诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种排水管道淤积病害智能诊断方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1，借助排水管道足尺实验，采集排水管道上游节点、下游节点的流速和流量的一维时序数据，记录排水管道的淤积长度和淤积厚度； 步骤S2，基于步骤S1采集的一维时序数据，采用基于格拉姆角和场的数据处理模块将排水管道上游节点、下游节点的流速和流量的一维时序数据转换为带有空间信息的二维图片数据； 步骤S3，基于步骤S1采集的一维时序数据、步骤S2转换的二维图片数据和步骤S1记录的排水管道的淤积长度和淤积厚度制作成包含排水管道淤积信息的数据集，得到时间信息和空间信息； 步骤S4，提取步骤S3中数据集的时间信息和空间信息，结合卷积、批量归一化以及渗漏整流单元函数搭建卷积层，采用最大池化层来提取重要的空间信息，实现卷积神经网络的搭建； 步骤S5，结合步骤S4中的卷积神经网络提取步骤S3中数据集的空间信息，结合门控循环单元提取数据集中的时间信息，用卷积神经网络和门控循环单元搭建时间空间特征提取网络模型，将提取数据集中的时间信息和空间信息进行融合，采用全连接层将融合的时间信息和空间信息进行整合，输出结果； 步骤S6，用粒子群算法、自适应惯性权重和变异操作，构建自适应变异粒子群优化算法，以寻找自适应矩估计优化器的最优超参数；以训练步骤S5中搭建好的时间空间特征提取网络模型； 步骤S7，利用步骤S6中训练好的时间空间特征提取网络模型；输入排水管道上游节点和下游节点的流速和流量到训练得到的时间空间特征提取网络模型中，得到排水管道是否淤积和排水管道内存在的淤积长度和淤积厚度。

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