中国石油大学(北京)胡瑾秋获国家专利权
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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利一种油气管网传感器故障智能识别方法、装置及存储设备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：CN120561533B 。
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：202510570876.8，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种油气管网传感器故障智能识别方法、装置及存储设备是由胡瑾秋;张来斌;肖尚蕊;马铭骏设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种油气管网传感器故障智能识别方法、装置及存储设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种油气管网传感器故障智能识别方法、装置及存储设备，该方法包括：基于目标油气介质的物理参数确定目标油气介质的安全生产过程数据阈值区间，获取运行参数，并在运行参数位于安全生产过程数据阈值区间内时确定突变时间点，基于突变时间点确定传感器的异常类型，区分传感器物理故障如自然老化、电力耗竭等和传感器遭受网络攻击。本申请的方法可以基于传感器输出数据在控制核心分析后异常扰动时间差大小判断是否出现网络攻击，识别出潜在的传感器异常类型，适用于众多应用场景，提高了异常识别结果与应用场景之间的匹配度，从而实现了传感器网络攻击和物理故障的区分。
本发明授权一种油气管网传感器故障智能识别方法、装置及存储设备在权利要求书中公布了：1.一种油气管网传感器故障智能识别方法，其特征在于，包括： 基于目标油气介质的物理参数，确定所述目标油气介质的安全生产过程数据阈值区间； 获取运行参数，在运行参数位于所述安全生产过程数据阈值区间内时，基于所述运行参数确定突变时间点；所述运行参数包括第一设备的第一运行参数和第二设备的第二运行参数；所述突变时间点包括第一设备的第一突变时间点和第二设备的第二突变时间点； 基于所述突变时间点，确定异常类型；其中，所述异常类型包括传感器故障或传感器受到网络攻击； 所述基于所述突变时间点，确定异常类型，包括： 在所述第一突变时间点和所述第二突变时间点均不为空时，计算得到所述第一突变时间点和所述第二突变时间点的时间差绝对值； 在所述时间差绝对值小于第二阈值时，确定所述异常类型为传感器故障； 或者， 在所述时间差绝对值大于或等于所述第二阈值时，确定所述异常类型为传感器受到网络攻击。
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