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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种油气管道威胁事件智能识别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：CN120632560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510701934.6，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种油气管道威胁事件智能识别方法及系统是由王付勇;高欢欢;李刚;朱维耀;王飞;黄正平设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种油气管道威胁事件智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种油气管道威胁事件智能识别方法及系统，属于石油管道安全监测技术领域。该发明首先利用分布式光纤声学传感技术采集油气管道振动信号；然后，进行振动信号的去噪和标准化预处理；其次，将预处理信号输入到Transformer模型，提取信号全局特征；同时，将预处理信号进行短期信号分解，得到多个有效短期高能量周期信号，并将其送入TCN‑SPP模型，进行多尺度局部特征提取；再次，将全局特征与短期信号局部特征送入拼接层进行特征融合，得到综合特征向量；最后，将融合后的特征向量送入多层感知器，进行管道事件分类，输出事件类型预测结果。该发明有效提升了威胁事件的检测准确性和响应速度，增强了模型的准确性、鲁棒性和泛化能力。

本发明授权一种油气管道威胁事件智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种油气管道威胁事件智能识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1、将光纤传感器分布式布设在油气管道上，采用光纤声学传感技术，得到油气管道振动信号； S2、将所述油气管道振动信号进行去噪和标准化预处理，得到预处理信号； S3、根据所述预处理信号，通过Transformer模型提取全局特征，得到全局特征数据集； S4、将所述预处理信号进行短期信号分解，得到短期高能量周期信号； S5、根据所述短期高能量周期信号，通过TCN-SPP模型提取多尺度局部特征，得到多尺度局部特征数据集； S6、将所述全局特征数据集和所述多尺度局部特征数据集进行特征融合，得到综合特征向量； S7、根据所述综合特征向量，通过多层感知器MLP进行威胁事件分类，得到管道威胁事件类型预测结果； 所述S5包括： S51、根据所述短期高能量周期信号，采用多层时序卷积网络TCN模型，通过多层时序卷积网络TCN处理，得到多尺度局部信号特征图； S52、根据所述多尺度局部信号特征图，通过SPP模型处理，得到多尺度局部特征数据集。

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