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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利一种基于人工智能算法的氢气长输管道传感器优化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：CN119249281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202411764611.3，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于人工智能算法的氢气长输管道传感器优化方法是由程煦设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能算法的氢气长输管道传感器优化方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于人工智能算法的氢气长输管道传感器优化方法，包括以下步骤，获取氢气长输管道中温度、压力、流速和振动的传感器数据，进行数据清洗和去噪处理；提取温度、压力和流速特征，构建多变量耦合模型；将模型特征参数和多变量耦合数据集输入自适应补偿算法，得到传感器优化数据序列并进行实时预测分析，生成传感器数据状态预测序列；对管道的安全状态进行监测分析，生成管道安全评估系数，完成实时安全监测与预警反馈。本发明通过对多变量数据的实时分析处理，利用数学运算公式和深度耦合模型，实现了对传感器数据的精确优化，能够显著提升传感器在复杂环境下的数据准确性和监测可靠性，解决了因环境复杂变化导致数据偏差的问题。

本发明授权一种基于人工智能算法的氢气长输管道传感器优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能算法的氢气长输管道传感器优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：获取氢气长输管道中温度、压力、流速和振动的传感器数据，进行数据清洗和去噪处理，得到预处理后的多变量耦合数据集；S200：从所述多变量耦合数据集中提取温度、压力和流速特征，基于特征构建矩阵，基于矩阵构建深度学习模型并进行训练优化，得到多变量耦合模型及其特征参数；S300：将所述多变量耦合模型特征参数和所述多变量耦合数据集输入自适应补偿算法，对传感器数据进行实时补偿，得到传感器优化数据序列并进行实时预测分析，生成传感器数据状态预测序列；所述步骤S300具体包括：S310：将所述多变量耦合模型特征参数和所述多变量耦合数据集输入自适应补偿算法，对传感器数据进行动态调整，得到初步补偿数据序列；具体为：将多变量耦合模型的特征参数和多变量耦合数据集={T″,P″,V″}输入自适应补偿算法，以对采集的传感器数据进行初步的实时补偿处理；基于特征参数，计算出每个传感器变量的初步补偿值，获得初步补偿后数据、、计算如下： 其中，、、为传感器采集的原始温度、压力和流速数据；表示最终优化后的特征映射关系；T″、P″、V″分别表示时间和空间位置的温度、压力和流速关键特征值；生成初步补偿数据序列用于后续的进一步误差调整；S320：基于所述初步补偿数据序列，进一步调整自适应补偿算法参数，对实时传感器数据进行误差补偿，得到所述传感器优化数据序列；具体为：根据初步补偿数据序列中每个变量对应的实时传感器数据，检测并计算当前误差、、： 利用误差值，调整自适应补偿算法参数，使得补偿后数据更加接近实际测量值，得到传感器优化数据序列，公式如下： 其中,为自适应补偿算法的动态学习率，控制补偿强度；S330：对所述传感器优化数据序列进行实时预测分析，生成所述传感器数据状态预测序列；具体为：将传感器优化数据序列输入到状态预测模型M，以实时生成每个变量的状态预测值；状态预测模型M是一个神经网络模型，具体为长短时记忆网络LSTM模型，设计用于时间序列数据的预测，其目标是利用优化后的传感器数据序列即温度、压力和流速的优化数据作为输入；基于模型内的关联特征和映射关系，预测氢气长输管道的实时状态；输出每个变量的预测值，形成状态预测序列；基于状态预测模型M的特征参数，生成温度、压力、流速变量的状态预测值、、，计算公式如下： 其中,为基于状态预测模型参数的映射关系；S400：基于所述传感器数据状态预测序列和所述多变量耦合模型，对管道的安全状态进行监测分析，生成管道安全评估系数，并根据所述管道安全评估系数，完成实时安全监测与预警反馈。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。