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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于图神经的两阶段供水管网水力模型参数校核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：CN121118324B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511677657.6，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权一种基于图神经的两阶段供水管网水力模型参数校核方法是由陶涛;卜韩萌;刘梦圆;王嘉莹;信昆仑;颜合想设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经的两阶段供水管网水力模型参数校核方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经的两阶段供水管网水力模型参数校核方法，属于供水管网模型建模与机器学习交叉技术领域。其通过“离线‑在线”协同校准：离线阶段，按管材、管龄对管道分组，采样生成参数集，经EPANET模拟得监测数据，构建含掩蔽机制模拟数据稀疏性的图结构，训练GAT模型反演管道粗糙系数，建立基准；在线阶段，基于拓扑构建加权无向图，用社区发现算法分组节点并生成复合需水模式，将节点需水量重定义为“日均需求×复合模式×缩放因子”降维，构建监测点有效图，训练“GAT+GRU”的STGAT模型，输入滑动时间窗口监测数据输出缩放因子，完成动态校准。本发明解决传统校准实时性差、参数耦合低效问题，支撑管网数字孪生与智慧运营。

本发明授权一种基于图神经的两阶段供水管网水力模型参数校核方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经的两阶段供水管网水力模型参数校核方法，其特征在于，包括离线校准准静态参数与在线校准动态参数两个阶段，两阶段通过“离线输出‑在线输入”形成协同校准关系，具体步骤如下： S1：生成仿真数据集与图结构：对供水管网管道按物理属性分组，系统性采样生成参数集，通过水力模拟获取监测点数据；将模拟样本表示为含节点特征与边特征的图结构，引入掩蔽机制模拟数据稀疏性； S2：训练参数反演的GAT模型：构建含输入模块、GAT传播模块、图级表示模块及参数回归模块的级联网络，输入S1的稀疏图数据，通过监督学习训练模型，输出管道粗糙系数校核值，作为在线校准的初始基准； S3：校准变量降维与重定义：基于管网拓扑构建加权无向图，对节点进行分组并生成每组的复合需水模式；将节点瞬时需水量重定义为日均需水量、复合需水模式与待校核缩放因子的乘积，将校准目标降维为低维缩放因子向量； S4：构建在线校准专用有效图结构：压缩全尺寸管网图，节点集限定为物理监测点，边集限定为同一连通分量内监测点间的水力传导路径，形成有效图； S5：构建STGAT模型实现动态校准：构建“GAT层+GRU层”级联的STGAT模型，在S4的有效图上运行，输入滑动时间窗口内的监测数据序列，提取时空特征后输出当前时刻的缩放因子校核值，结合S3的公式计算全节点瞬时需水量。

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