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龙图腾网获悉浙江英集动力科技有限公司申请的专利基于激光超声的供热管道损伤识别与风险评估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：CN116008404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202211613022.6，技术领域涉及：G01N29/44；该发明授权基于激光超声的供热管道损伤识别与风险评估方法及系统是由金鹤峰;谢金芳;穆佩红;赵琼设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于激光超声的供热管道损伤识别与风险评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于激光超声的供热管道损伤识别与风险评估方法，包括：采用机理建模和数据辨识的方法建立供热管道数字孪生模型；基于供热管道数字孪生模型模拟采用激光超声对供热管道缺陷损伤部分进行检测，获取供热管道损伤模拟数据；在待识别供热管道实际场景中通过增加激光超声识别装置，获取供热管道损伤实际数据；将供热管道损伤模拟数据和供热管道损伤实际数据作为管道损伤识别样本，进行样本去噪和采用机器学习算法建立供热管道损伤定量识别模型；基于供热管道损伤定量识别模型获得供热管损伤预测值，并采用模糊云理论方法进行供热管道损伤风险评估。

本发明授权基于激光超声的供热管道损伤识别与风险评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于激光超声的供热管道损伤识别与风险评估方法，其特征在于，所述供热管道损伤识别与风险评估方法包括： 采用机理建模和数据辨识的方法建立供热管道数字孪生模型； 基于所述供热管道数字孪生模型模拟采用激光超声对供热管道缺陷损伤部分进行检测，获取供热管道损伤模拟数据； 在待识别供热管道实际场景中通过增加激光超声识别装置，获取供热管道损伤实际数据； 将所述供热管道损伤模拟数据和所述供热管道损伤实际数据作为管道损伤识别样本，进行样本去噪和采用机器学习算法建立供热管道损伤定量识别模型，包括： 将所述供热管道损伤模拟数据和所述供热管道损伤实际数据作为管道损伤识别样本，进行样本数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理和数据标准化处理； 将预处理后的样本采用经验模态分解和小波阈值相结合的方法进行样本去噪：对含噪的样本信号采用经验模态分解方法进行分解获得高频IMF分量、低频IMF分量和残余信号，再采用小波阈值降噪方法对高频IMF分量进行降噪处理后，将高频IMF分量、低频IMF分量和残余信号进行重构获得降噪后的样本； 将去噪处理后的样本采用小波包分解方法对激光超声信号进行相关特征量提取，挖掘激光超声信号对供热管道损伤尺寸关联性强的小波包能量特征，再将所述小波包能量特征和激光超声信号的时域特征、频域特征共同构造成特征向量； 将特征向量输入至由灰狼优化算法优化的ELM模型中进行学习训练后建立供热管道损伤定量识别模型； 其中，采用小波包分解方法对激光超声信号进行相关特征量提取，挖掘激光超声信号对供热管道损伤尺寸关联性强的小波包能量特征，再将所述小波包能量特征和激光超声信号的时域特征、频域特征共同构造成特征向量，包括： 通过小波包分解激光超声信号，分解后的损伤信号在对应的各个频段上产生小波包系数，利用小波包分解的信号具有不同的能量分布，获知激光超声信号在各个频段的能量分布特征，即为小波包能量特征； 将激光超声信号中不同尺寸损伤的反射回波的各个波峰和波谷之间的时间差作为损伤时域特征；将激光超声透射波信号进行频谱变换，获得不同尺寸损伤的频谱能量作为损伤频域特征； 将所述小波包能量特征、所述损伤时域特征和所述损伤频域特征共同构造成特征向量； 以及，所述供热管道损伤识别与风险评估方法还包括：通过所述激光超声识别装置获得激光超声管道损伤可视化图像，并对图像进行去噪、增强、分割和特征提取后，采用机器学习算法进行学习训练后建立供热管道损伤定性识别模型； 基于所述供热管道损伤定量识别模型获得供热管损伤预测值，并采用模糊云理论方法进行供热管道损伤风险评估，包括： 基于所述供热管道损伤定量识别模型获得供热管道损伤预测值，将所述供热管道损伤预测值结合预先计算的供热管道疲劳指标、管道所处地质指标、管道剩余寿命指标作为供热管道风险评估指标，并拟定风险评估分级标准，构造供热管道风险评估指标体系，包括1级健康状态、2级较好状态、3级一般状态、4级较差状态和5级危险状态； 采用模糊层次分析法确定主观权重，再运用变异系数法确定客观权重后，采用最小二乘综合赋权法综合各项评估指标的主观权重和客观权重确定各项评估指标的组合权重 基于云模型理论，依据各项评估指标的分级标准计算各对应等级的云模型参数，运用正向云发生器生成各项评估指标的隶属云；所述云模型参数包括期望、熵和超熵 将待评估的实测数据代入X-条件云发生器，求解获得各项评估指标对应各等级隶属度，结合组合权重计算获得等级综合评价隶属度向量，再依据最大隶属度原则确定风险评估等级S；所述X-条件云发生器：当定量值x已知，结合云数字特征，根据计算获得云滴；； 依据模糊熵理论，计算供热管道风险等级综合评估的模糊熵E，分析等级综合评估结果复杂度，作为等级评价的辅助参评量，获得最终的供热管道风险评估结果S,E；所述模糊熵，；为总等级数，为供热管道风险评估对应等级i的隶属度，为标准化系数。

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