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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東新寧自動化科技有限公司申請的專利一種基于物聯(lián)網(wǎng)的管道遠程監(jiān)控預(yù)警方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120368234B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510884785.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：F17D5/06；該發(fā)明授權(quán)一種基于物聯(lián)網(wǎng)的管道遠程監(jiān)控預(yù)警方法及系統(tǒng)是由任振寧;王志利;梁新云;任培培;劉茂營;張永上;吳樹萍;賈夢飛設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于物聯(lián)網(wǎng)的管道遠程監(jiān)控預(yù)警方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的管道遠程監(jiān)控預(yù)警方法及系統(tǒng)，涉及管道泄漏監(jiān)測的技術(shù)領(lǐng)域。通過實時采集管道的聲信號數(shù)據(jù)，并將去噪的聲信號輸入預(yù)訓(xùn)練的管道泄漏識別模型中，得到識別結(jié)果；若識別結(jié)果為泄露，則根據(jù)后續(xù)的聲信號，進行泄露定位，得到泄漏點的位置信息；根據(jù)識別結(jié)果和位置信息，生成預(yù)警報告。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合聲信號采集與智能識別模型，實現(xiàn)對管道泄漏的實時、遠程監(jiān)控與精確定位，尤其對微小裂縫和慢性泄漏具備更高的識別靈敏度，彌補傳統(tǒng)流量和壓力檢測手段的不足，提升運維效率，降低安全隱患。

本發(fā)明授權(quán)一種基于物聯(lián)網(wǎng)的管道遠程監(jiān)控預(yù)警方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于物聯(lián)網(wǎng)的管道遠程監(jiān)控預(yù)警方法，其特征在于，所述方法包括： 通過多個傳感器實時采集目標段管道的聲信號數(shù)據(jù)，并提取出第一目標時段的第一聲信號； 對所述第一聲信號進行預(yù)處理，得到第二聲信號； 將所述第二聲信號輸入預(yù)訓(xùn)練的管道泄漏識別模型中，得到識別結(jié)果；所述識別結(jié)果包括正常和泄露； 若所述識別結(jié)果為泄露，則獲取第二目標時段的聲信號，并根據(jù)所述第二目標時段的聲信號，進行泄露定位，得到泄漏點的位置信息；所述第二目標時段是所述第一目標時段之后的一段預(yù)設(shè)時長的時間段； 根據(jù)所述識別結(jié)果和所述位置信息，生成預(yù)警報告； 所述對所述第一聲信號進行預(yù)處理，得到第二聲信號包括： 對所述第一聲信號數(shù)據(jù)進行變分模態(tài)分解，得到多個模態(tài)分量； 計算得到每一個模態(tài)分量的包絡(luò)熵，并將包絡(luò)熵小于預(yù)設(shè)閾值的模態(tài)分量記為有效分量； 對各有效分量進行小波閾值降噪，得到去噪的有效分量； 根據(jù)多個去噪的有效分量進行信號重構(gòu)，得到第二聲信號； 所述對各有效分量進行小波閾值降噪，得到去噪的有效分量包括： 采用小波變換將目標模態(tài)分量分解為多個尺度的細節(jié)系數(shù)和近似系數(shù)；所述目標模態(tài)分量是任一個有效分量； 采用預(yù)設(shè)的閾值函數(shù)對多個尺度的細節(jié)系數(shù)進行閾值處理，得到多個目標細節(jié)系數(shù)；所述閾值函數(shù)為： ； 其中，是閾值處理后的目標細節(jié)系數(shù)；Wj,k是第j層尺度的細節(jié)系數(shù)，λj是其對應(yīng)的小波閾值；sgn是符號函數(shù)；p是常數(shù)； 將所述近似系數(shù)和多個目標細節(jié)系數(shù)進行小波逆變換，得到去噪的有效分量。

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