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龙图腾网获悉国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网有限公司申请的专利一种金属腐蚀预测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：CN116884521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310738732.X，技术领域涉及：G16C20/30；该发明授权一种金属腐蚀预测方法及系统是由高智悦;樊志彬;王晓明;李辛庚;杜宝帅;李文静;王蝶;张振岳;田辉;宗立君;米春旭;刘鑫;吴亚平;王倩;闫风洁;姜波;朱耿增;姚硕设计研发完成，并于2023-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金属腐蚀预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及金属腐蚀预测技术领域，公开了一种金属腐蚀预测方法及系统，该方法包括：获取历史腐蚀监测数据，根据历史腐蚀监测数据，建立金属腐蚀量预测模型库，金属腐蚀量预测模型库具有多个金属腐蚀量预测模型；对待预测金属构件进行监测，获取实时腐蚀监测数据；根据实时腐蚀监测数据，通过相关性判断，在金属腐蚀量预测模型库中选择相关性最高的金属腐蚀量预测模型；根据选择的金属腐蚀量预测模型，对待预测金属构件进行腐蚀速率预测。本发明根据实时监测数据，并对同一地区的金属腐蚀预测模型进行动态选择和优化，解决了固定模型存在的随时间延长导致的预测结果偏差越来越大的问题，缩短了数据更新周期，提升了预测结果的准确性。

本发明授权一种金属腐蚀预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种金属腐蚀预测方法，其特征在于，包括： 获取金属构件的历史腐蚀监测数据，并根据所述历史腐蚀监测数据，建立金属腐蚀量预测模型库，所述金属腐蚀量预测模型库具有多个金属腐蚀量预测模型； 对待预测金属构件进行监测，获取该金属构件的实时腐蚀监测数据；根据所述实时腐蚀监测数据，通过相关性判断，在所述金属腐蚀量预测模型库中选择相关性最高的金属腐蚀量预测模型； 根据选择的金属腐蚀量预测模型，对待预测金属构件进行腐蚀速率预测； 所述历史腐蚀监测数据和所述实时腐蚀监测数据均包括： 电信号监测数据、磁信号监测数据、电化学信号监测数据、温度监测数据、二氧化硫浓度监测数据、可溶盐沉积密度监测数据、湿度监测数据、潮湿时间监测数据；其中，电信号监测数据包括电流、电压；磁信号监测数据包括电感；电化学信号监测数据包括累积腐蚀量、电偶电流、开路电位、高频交流阻抗、低频交流阻抗、高-低频交流阻抗差值、线性极化电阻值； 根据所述历史腐蚀监测数据，建立金属腐蚀量预测模型库包括：对所述历史腐蚀监测数据进行提取，获得监测目标信息；对所述监测目标信息进行转换处理，得到预定周期时间段内的金属腐蚀速率和金属腐蚀量；根据所述金属腐蚀速率和所述金属腐蚀量，建立金属腐蚀速率与时间序列的多个金属腐蚀量预测模型；根据多个金属腐蚀量预测模型，建立金属腐蚀量预测模型库；多个金属腐蚀量预测模型包括：线性模型、幂指数模型、对数模型、H模型、和或季节相关性模型； 其中，所述幂指数模型的方程式为：；；其中，M是金属腐蚀量，为任意时刻的金属腐蚀速率，为第一年的金属腐蚀速率，t为时间，c为金属环境特征参数，、、和均为常数；且当金属腐蚀速率的数据监测时间未达到一年时，的计算公式如下：；式中，mn为自监测之日起第n个自然月的金属腐蚀速率； 所述H模型的方程式为：；式中，M是金属腐蚀量，为第一年的金属腐蚀速率，t为时间；、、均为常数；且当金属腐蚀速率的数据监测时间未达到一年时，的计算公式如下：；式中，mn为自监测之日起第n个自然月的金属腐蚀速率； 所季节相关性模型的方程式为：；x=1,4,7,10；式中，T为环境温度；RH为相对湿度；S为二氧化硫浓度；Ds为可溶盐沉积密度；Z为季节系数，即某个季节金属腐蚀量占全年腐蚀量的比例，为n月的金属腐蚀量；为季节相关性函数，为时间相关性函数。

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