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龙图腾网获悉北京易油互联科技有限公司申请的专利多源传感器的油罐数据监测与异常预警方法及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：CN120820202B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511117221.1，技术领域涉及：G01D21/02；该发明授权多源传感器的油罐数据监测与异常预警方法及系统是由王彦;贾志鹏设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本多源传感器的油罐数据监测与异常预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于油罐监测技术领域，公开了一种多源传感器的油罐数据监测与异常预警方法及系统。所述的方法包括如下步骤：在主控装置，构建多源异构数据融合与监测分析网络和混合强化学习异常预警架构；使用多源传感器，采集仓库的油罐的实时多源油罐数据，并将实时多源油罐数据上传至仓库的主控装置；在主控装置，使用多源异构数据融合与监测分析网络，对实时多源油罐数据进行油罐数据异常检测，得到实时异常检测结果；根据实时异常检测结果，使用混合强化学习异常预警架构，进行异常预警策略生成，得到实时异常预警策略，并发送至预警中心。本发明解决了现有技术存在的数据单一性、缺乏空间关联性以及预警模型单一的问题。

本发明授权多源传感器的油罐数据监测与异常预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多源传感器的油罐数据监测与异常预警方法，其特征在于：包括如下步骤： 在主控装置，根据多源传感器的基本信息，构建多源异构数据融合与监测分析网络和混合强化学习异常预警架构： 在主控装置，根据多源传感器的基本信息，构建多源异构数据融合与监测分析网络，包括如下步骤： 根据仓库的油罐的三维点云数据，使用SLAM技术，生成对应的油罐三维点云模型； 根据多源传感器的基本信息中的多源传感器位置信息，在油罐三维点云模型中生成多源传感器空间部署图； 根据多源传感器的基本信息中的多源传感器类型，基于多源传感器空间部署图，构建异构传感器网络，得到多源传感器空间拓扑层； 根据多源传感器采集的历史多源油罐数据的数据结构，在多源传感器空间拓扑层的输出端构建图信号生成结构； 为图信号生成结构设置GAT网络，并根据计算得到的多源传感器重要性权重，设置GAT网络的注意力权重，得到空间拓扑融合层； 在空间拓扑融合层的输出端设置并联的第一时序特征提取通道和第二时序特征提取通道，并设置串联的时序特征融合模块； 为第一时序特征提取通道设置CausalCNN网络，为第二时序特征提取通道设置BiGRU单元，并为时序特征融合模块设置门控机制，得到时序动态融合层； 在时序动态融合层的输出端设置依次连接的油罐热力学模块、数据可信度评估模块以及物理约束融合模块，并为油罐热力学模块设置油罐热力学状态模型，得到物理约束融合层； 在物理约束融合层的输出端设置在线异常检测模块，使用对比学习框架，在在线异常检测模块中设置编码器，得到异常检测识别层； 整合多源传感器空间拓扑层、空间拓扑融合层、时序动态融合层、物理约束融合层以及异常检测识别层，得到多源异构数据融合与监测分析网络； 根据构建多源异构数据融合与监测分析网络的输出参数、主控装置连接的若干仓库子系统以及预警中心的控制参数，构建混合强化学习异常预警架构，包括如下步骤： 在多源异构数据融合与监测分析网络的输出端设置主控装置级异常预警策略生成层； 根据构建多源异构数据融合与监测分析网络的输出参数和主控装置连接的若干仓库子系统，在主控装置级异常预警策略生成层设置对应的若干主控装置级智能体； 在主控装置级异常预警策略生成层的输出端设置协调层，并使用协调层，将主控装置级异常预警策略生成层的输出端连接至预警中心级异常预警策略生成层的输入端； 根据预警中心的控制参数，在预警中心级异常预警策略生成层设置对应的预警中心级智能体； 整合主控装置级异常预警策略生成层、协调层以及预警中心级异常预警策略生成层，得到混合强化学习异常预警架构； 使用多源传感器，采集仓库的油罐的实时多源油罐数据，并将实时多源油罐数据上传至仓库的主控装置； 在主控装置，使用多源异构数据融合与监测分析网络，对实时多源油罐数据进行油罐数据异常检测，得到实时异常检测结果； 根据实时异常检测结果，使用混合强化学习异常预警架构，进行异常预警策略生成，得到实时异常预警策略，并发送至预警中心。

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