北京理工大学邵建锟获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于神经网络的气体泄漏检测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：CN120008817B 。
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：202510090410.8，技术领域涉及：G01M3/04；该发明授权一种基于神经网络的气体泄漏检测方法是由邵建锟;王昕;王成设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于神经网络的气体泄漏检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于神经网络的气体泄漏检测方法，本方案通过基于预先训练得到的第一预设神经网络可以精准定位泄漏点位，从而可以准确设置预设传感器，并结合预先训练得到的第二预设神经网络和第三预设神经网络可以快速准确的预测泄漏流量；另外，通过设定预设阈值可以准确判断出现气体泄漏的情况，从而减少误报，从而使得该气体泄漏检测过程具有极强的抗干扰性、普适性和准确性。
本发明授权一种基于神经网络的气体泄漏检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的气体泄漏检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取通过设置在各目标点位上的预设传感器实时采集到的当前传感器数据和历史传感器数据；其中，所述各目标点位是通过第一预设神经网络得到的；所述预设传感器包括预设气体浓度传感器和预设风速风向传感器，所述当前传感器数据包括所述预设气体浓度传感器采集到的当前气体浓度数据和所述预设风速风向传感器采集到的当前风速风向数据，所述当前传感器数据为当前采集时刻下的传感器数据，所述历史传感器数据为上一采集时刻下的传感器数据； 在所述当前传感器数据与历史传感器数据之间的差值大于预设阈值的情况下，获取当前时序序列并将所述当前时序序列输入至第二预设神经网络中进行处理，生成关键传感器序号； 获取所述预设传感器中与所述关键传感器序号对应的目标传感器，并获取所述目标传感器对应的目标传感器坐标，及所述目标传感器采集到的目标气体浓度数据和目标风速风向数据； 将所述目标传感器坐标、所述目标气体浓度数据和所述目标风速风向数据输入至第三预设神经网络中进行处理，生成预测气体泄漏点坐标及预测气体泄漏流量。
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