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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种污水管网的满管运行预警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：CN119168322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202411369888.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种污水管网的满管运行预警分析方法是由魏卿;徐祖信;尹海龙;陈咏琪;张慧瑾;谢一凡设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种污水管网的满管运行预警分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及市政管道检测技术领域，公开了一种污水管网的满管运行预警分析方法，包括以下步骤：S1、在污水管网的关键节点布设传感器，采集污水管网的实时运行数据；S2、获取实时气象数据，包括降雨量、降雨强度和其他相关气象因素；S3、对采集的污水管网数据和气象数据进行数据清洗和标准化处理；S4、基于多变量回归分析，建立流量、液位与满管风险之间的关系模型；S5、使用长短期记忆网络进行时序预测，预测未来的流量和液位趋势。通过长短期记忆网络进行时序预测，结合自适应算法动态调整预警阈值，实现实时响应污水管网的运行状态变化，精准预测未来的流量和液位趋势，提高了预警的准确性和对突发性满管风险的响应速度。

本发明授权一种污水管网的满管运行预警分析方法在权利要求书中公布了：1.一种污水管网的满管运行预警分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、在污水管网的关键节点布设传感器，采集污水管网的实时运行数据，包括流量、液位和压力数据； S2、获取实时气象数据，包括降雨量、降雨强度和其他相关气象因素； S3、对采集的污水管网数据和气象数据进行数据清洗和标准化处理； S4、基于多变量回归分析，建立流量、液位与满管风险之间的关系模型； 步骤S4中的多变量回归分析建立的关系模型为： ； 其中，为满管风险指数，为不同监测点的流量，为不同监测点的液位，为不同监测点的压力，、、为模型参数，通过拟合满管运行条件下的历史数据优化得到； S5、使用长短期记忆网络进行时序预测，预测未来的流量和液位趋势； 步骤S5中的长短期记忆网络进行时序预测的具体模型为： ； 其中，为预测的下一时刻流量或液位，用于满管状态预测；为当前隐藏状态，反映管网当前运行态势；为当前输入，代表实时监测数据，、为权重矩阵，为偏置项，为激活函数； S6、根据所述时序预测结果和自适应算法对满管预警阈值进行动态调整； 步骤S6中对满管预警阈值的动态调整采用自适应算法，其调整公式为： ； 其中，为动态调整后的预警阈值，反映了对满管预警的实时响应；为基础阈值； 为调节因子，调整幅度以匹配管网运行状态的变化；为预测与当前值的差异，直接影响满管风险； S7、融合实时气象数据，采用深度学习模型建立气象对污水管网影响的非线性模型； 步骤S7中的深度学习模型采用卷积神经网络与长短期记忆网络的混合模型，具体用于计算气象对满管风险的修正，表达式为： ； ； 其中，为气象影响修正系数，用于修正满管预警阈值；、为模型权重，体现气象数据对污水管网负载能力的影响； S8、结合动态调整的阈值与气象影响预测结果，计算最终预警参数； 步骤S8中最终预警参数的计算公式为： ； 其中，为最终预警阈值，直接用于满管预警触发；为调整权重，控制气象修正对阈值的影响范围；为放大因子，调节阈值响应的敏感度； S9、对多源数据进行融合分析，利用无监督学习算法识别污水管网中的异常运行状态； 所述步骤S9中异常运行状态的识别采用无监督学习算法孤立森林，其异常检测评分函数为： ； 其中，为异常评分，较低的评分值提示可能的满管风险；为数据点的平均路径长度，反映了污水管网的运行异常程度。

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