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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CO2泄露风险的分析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：CN120634271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510927997.3，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种CO2泄露风险的分析方法是由陈浩;倪明成;刘希良;张来斌;李阳;祝仰文;廖海婴;徐培富;聂小斌;周伟;芮振华设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种CO2泄露风险的分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种CO2泄露风险的分析方法，包括：获取CO2泄露的样本集；对所述样本集进行随机划分，获取第一样本集和第二样本集；根据所述第一样本集构建初始CO2泄露风险预测模型；利用所述第二样本集对所述初始CO2泄露风险预测模型进行测试验证，获取最优CO2泄露风险预测模型，其中，所述CO2泄露风险预测模型，用于输出CO2泄露距离，根据所述泄露距离进行预测；采用SHAP方法对预测结果进行分析，获取影响CO2泄漏风险的关键因素。本发明的CO2泄露风险分析方法能够为CO2相关领域的风险评估和管理提供有力的技术支持。

本发明授权一种CO2泄露风险的分析方法在权利要求书中公布了：1.一种CO2泄露风险的分析方法，其特征在于，包括： 获取CO2泄露的样本集； 对所述样本集进行随机划分，获取第一样本集和第二样本集； 根据所述第一样本集构建初始CO2泄露风险预测模型； 利用所述第二样本集对所述初始CO2泄露风险预测模型进行测试验证，获取最优CO2泄露风险预测模型，其中，所述CO2泄露风险预测模型，用于输出CO2泄露距离，根据所述泄露距离进行预测； 所述CO2泄露风险预测模型为： 其中，为预测结果，为拉格朗日乘子，为核函数，是偏置项，i为索引， 用于遍历样本点，N为样本点总数，x为待预测的输入变量，xi为第i个训练样本的输入值； 采用SHAP方法对预测结果进行分析，获取影响CO2泄漏风险的关键因素； 采用SHAP方法对预测结果进行分析的方法为： 其中，是特征m的Shapley值，它反映了特征m对模型输出的平均边际贡献，F表示 所有特征的集合，S是不包含特征m的特征子集，表示子集S中特征的数量，是所有特征 的数量，是当模型仅使用特征子集S进行预测时的输出值，则是在子集S 的基础上加入特征m后模型的预测输出值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(北京)，其通讯地址为：102249 北京市昌平区府学路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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