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龙图腾网获悉山东华迪智能技术有限公司申请的专利一种基于无线通信的井口监测数据传输延迟优化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：CN121126414B 。

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：202511660288.X，技术领域涉及：H04W24/04；该发明授权一种基于无线通信的井口监测数据传输延迟优化系统是由王胜卫;莫吉锐;李峰;李想;路倩倩;刘目启设计研发完成，并于2025-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无线通信的井口监测数据传输延迟优化系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能通信优化技术领域，公开了一种基于无线通信的井口监测数据传输延迟优化系统，适用于油气田钻井现场、煤矿井口及地热井口等复杂环境。系统包括传感采集单元、现场RTU、防爆型边缘计算网关及回传侧边缘接入服务器。通过在边缘计算网关中引入扩散桥‑TCN‑GRU时延预测模型与双目标Actor‑Critic调度机制，实现多链路状态感知、时延预测与智能调度。系统可在蜂窝、NB‑IoT、LoRa与卫星链路间动态分流与冗余回传，结合EDF‑LSTF混合调度算法优化报文整形与优先级管理。该发明有效提升了井口监测数据传输的实时性、稳定性与能效，增强了复杂工况下的通信可靠性与安全性。

本发明授权一种基于无线通信的井口监测数据传输延迟优化系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无线通信的井口监测数据传输延迟优化系统，其特征在于：该系统包括： 传感采集单元，获取多源监测信号； 现场RTU，与传感采集单元电连接，用于对多源监测信号进行AD转换、与预处理，获取处理后多源监测数据； 防爆型边缘计算网关，包括时间同步与时间戳模块、链路感知模块、延迟预测模块、调度决策模块、队列与成形模块和多链路回传模块；将处理后多源监测数据封装成通信报文，生成调度整形报文数据；防爆型边缘计算网关通过无线回传链路与回传侧边缘接入服务器进行无线通信连接，对调度整形报文数据进行多路径上行传输与冗余回传； 回传侧边缘接入服务器，接收调度整形报文数据，并对其执行时间戳对齐、融合重组与缓存成形操作，完成多链路数据的一致性合并；并实施错误恢复、拥塞控制与流量管理机制，以确保数据传输的完整性与连续性； 链路感知模块：对无线回传链路进行实时通信状态监测与特征提取，组成链路状态序列； 延迟预测模块：将链路状态序列作为输入，采用扩散桥‑TCN‑GRU模型对未来1–30 s内端到端时延进行滚动预测，生成时延预测结果； 调度决策模块：基于双目标Actor‑Critic模型，以时延与能耗为联合优化目标，输入链路状态序列和时延预测结果，输出最优传输策略； 队列与成形模块：建立四级优先队列，以最优传输策略作为参数输入，针对由处理后多源监测数据封装形成的业务报文数据，采用EDF与LSTF混合调度算法确定出队顺序，并通过令牌桶机制执行速率限制与突发流量整形，获取调度整形报文数据； 扩散桥‑TCN‑GRU模型的构建方式为：建立TCN‑GRU网络，利用TCN‑GRU网络提取链路状态序列的短期与长期特征并输出时延点预测结果，以时延点预测结果为参考构建自适应扩散桥模型，对时延演化进行分布级建模与随机采样，经联合损失函数协同训练后，构建得到扩散桥‑TCN‑GRU模型； 采用扩散桥‑TCN‑GRU模型，生成时延预测结果的过程，具体包括以下步骤： 步骤S1：将链路状态序列输入至TCN‑GRU网络，输出时延点预测值； 步骤S2：引入Hurst指数对链路状态序列的长记忆特征进行量化建模；通过构建Ornstein–Uhlenbeck过程线性组合进行马尔可夫近似，建立马尔可夫化分数布朗运动模型； 步骤S3：引入部分钉扎的分数扩散桥机制，对马尔可夫化分数布朗运动模型进行动态约束与随机漂移修正，形成扩散桥模型； 步骤S4：引入时间神经网络作为可学习的漂移近似函数，进行神经化建模与动态修正，形成自适应扩散桥模型； 步骤S5：在训练阶段，构建联合损失函数；通过最小化联合损失函数，对TCN‑GRU网络参数与自适应扩散桥模型参数进行同步更新； 步骤S6：完成训练后，将TCN‑GRU网络输出的时延点预测值作为参考轨迹输入至自适应扩散桥模型中，输出时延预测结果。

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