-
公开(公告)号：CN117808867A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311771896.9
申请日：2023-12-21
Applicant: 国家石油天然气管网集团有限公司 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于Cesium的挖填方计算方法及装置、电子设备、存储介质，该方法包括：获取挖填方的空间类型；获取与空间类型相匹配的Cesium的目标高程模式，利用目标高程模式得到挖填方的基准高程；将挖填方进行分割处理，得到多个空间多边形；利用目标高程模式获取多个空间多边形中每个空间多边形的高程值，并基于高程值和基准高程得到每个空间多边形的体积信息；将每个空间多边形的体积信息进行累加处理，得到挖填方的计算方量。本申请通过Cesium下不同的高程模式应用于相匹配的空间类型的挖填方的计算，解决了现有的挖填方计算兼容性不足的问题，并提升了挖填方计算方量的计算效率。
-
公开(公告)号：CN117496650B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410000986.6
申请日：2024-01-02
Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司 , 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司
IPC: G08B13/186 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N20/20 , G06N3/044 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于环境嵌入的分布式光纤入侵预警方法及系统，包括以下步骤：获取检测光纤中的反向瑞利散射光信号数据；对光信号数据进行预处理，获得每日防区警报序列；对警报序列进行分割并引入嵌入向量，将所述嵌入向量嵌入到警报序列中；将加入了嵌入向量的警报序列输入到第一神经网络得到环境特征向量；基于环境特征向量和时间特征向量进行第一次入侵报警概率计算；基于环境特征向量和时间特征向量以及第一次入侵报警概率进行第二次入侵报警概率计算，基于计算结果进行入侵预警；本发明通过融合环境特征向量和时间特征向量，对入侵事件的全空间分布进行建模，提高了分布式光纤预警的准确度。
-
公开(公告)号：CN114001803B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202111055477.6
申请日：2021-09-09
Applicant: 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司
IPC: G01F25/10
Abstract: 本发明属于气体流量检定技术领域，具体涉及旁通式天然气流量自动检定控制系统及其控制方法。包括第一级压力调节机构、第一级流量调节机构、第二级压力调节机构、第二级流量调节机构、第三级流量调节机构和背压调节机构；所述第一级压力调节机构与第一级流量调节机构连接；所述第一级压力调节机构、第二级压力调节机构连接、第二级流量调节机构依次连接；所述第二级流量调节机构与第三级流量调节机构连接；所述背压调节机构与第三级流量调节机构连接。本发明具有多支路、多参数的联动调节功能，且具有高效、稳定、自动的特点。
-
公开(公告)号：CN116662743A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310777852.0
申请日：2023-06-29
Applicant: 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江省白马湖实验室有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于多模态深度学习的发动机剩余寿命预测方法，包括以下步骤：获取航空发动机全生命周期的多模态数据；对数据进行清洗和预处理；构建通道空间混合注意力层；使用卷积神经网络、门控机制和多条局部连接构建训练的模型；使用构建的模型进行训练，保存模型。本发明采用多模态融合的方式综合利用不同模态数据的信息，充分挖掘数据的潜在关联性，以提高模型的鲁棒性和准确性；同时，卷积神经网络作为特征提取和建模的工具，具有较强的适应能力，能够自动学习数据的时空特征，有效提高了预测精度；门控机制GLU的引入，使得模型能够自适应学习不同特征的权重，进一步提高了模型的鲁棒性和准确性。
-
公开(公告)号：CN114063063B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202111064630.1
申请日：2021-09-09
Applicant: 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司
IPC: G01S13/88 , G01S13/90 , G01S7/41 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06T3/4007 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G08B21/10
Abstract: 本发明属于管道地质灾害监测技术领域，具体涉及基于合成孔径雷达和点状传感器的地质灾害监测方法。包括如下步骤：在灾害易发区布置合成孔径雷达和点状传感器；采集历史数据，建立原始数据库；对原始数据进行预处理，得到合成孔径雷达图像数据集；对预先设计的网络进行离线训练，并将训练好的网络模型进行保存；采集实时数据，对实时数据进行预处理后，利用训练好的网络模型进行地质灾害的在线监测。本发明具有以图像角度提取特征，对数据质量的敏感性较低，能够进行油气管道地质灾害精确预警的特点。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118518570A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410824796.6
申请日：2024-06-25
Applicant: 国家石油天然气管网集团有限公司 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种埋地和水下穿越管道综合模拟检测实验装置和方法，涉及石油装备制造及无损检测技术领域，装置包括：实验模拟管段、管道环境模拟系统、土壤电阻率测试系统、检测电流加载系统、管道空间磁场测量系统；管道环境模拟系统用于：模拟埋地管道或水下穿越管道所在位置的地质环境；实验模拟管段埋设在地质环境中，用于模拟埋地管道或水下穿越管道；土壤电阻率测试系统用于：测量管道环境模拟系统的土壤电阻率；检测电流加载系统用于：以不同接线方式向实验模拟管段施加电流；管道空间磁场测量系统用于：测量实验模拟管段上方的磁场。本发明能够为管道检测技术验证和提升提供实验条件支撑。
-
公开(公告)号：CN117494906B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311830037.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司 , 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多元时间序列的天然气日负荷预测方法。为了克服现有技术没有充分挖掘时间维度上的周期性、没有考虑用户之间的空间属性以及无法对区域性的天然气调度提供指导的问题；本发明包括MTTN模型训练和MTTN模型的使用两步。在MTTN模型的训练过程中，多元时间变量预处理，日期变量使用编码方式保留其周期性，其余的变量归一化处理；利用滑动窗口得到模型的数据集；使用包括时间依赖模块和空间依赖模块的MTTN提取时空特征；在模型在线使用的过程中，基于最新的M步多维特征输入模型，输出L步长的未来天然气负荷值。充分利用了多元时间序列变量的时空特征，设计过程简单，易于实施，能够有效对多个用户进行有效的天然气短期日负荷预测。
-
公开(公告)号：CN117494906A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311830037.2
申请日：2023-12-28
Applicant: 浙江省白马湖实验室有限公司 , 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多元时间序列的天然气日负荷预测方法。为了克服现有技术没有充分挖掘时间维度上的周期性、没有考虑用户之间的空间属性以及无法对区域性的天然气调度提供指导的问题；本发明包括MTTN模型训练和MTTN模型的使用两步。在MTTN模型的训练过程中，多元时间变量预处理，日期变量使用编码方式保留其周期性，其余的变量归一化处理；利用滑动窗口得到模型的数据集；使用包括时间依赖模块和空间依赖模块的MTTN提取时空特征；在模型在线使用的过程中，基于最新的M步多维特征输入模型，输出L步长的未来天然气负荷值。充分利用了多元时间序列变量的时空特征，设计过程简单，易于实施，能够有效对多个用户进行有效的天然气短期日负荷预测。
-
公开(公告)号：CN116838955A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310787617.1
申请日：2023-06-30
Applicant: 浙江大学 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江省白马湖实验室有限公司
IPC: F17D5/00 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于深度学习和安全领域，具体涉及一种两阶段的油气管道沿线干扰识别方法，包括：采集光纤管道的分布式光纤的原始信号；将降噪处理过的信号进行分割，得到大量信号样本；将所有信号样本输入至预分类模型进行预分类，将预分类结果为干扰事件的信号样本作为事件识别主算法的数据集；对数据集中所有信号进行特征向量的提取；通过级联森林模型进行分布式光纤管道入侵信号的识别，输出结果为事件类型。本发明增加预选环节有效降低了无干扰状态被误识别为干扰事件的可能性，主算法部分着重加强了区分普通干扰和威胁管道安全的第三方破坏事件的能力，两者均使系统更准确地识别哪些事件是需要报警的威胁，哪些行动不需要报警。
-
公开(公告)号：CN118797311A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410934821.6
申请日：2024-07-12
Applicant: 国家石油天然气管网集团有限公司 , 国家管网集团浙江省天然气管网有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/21 , G06F18/10 , G06F18/20 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种管道完整性管理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取针对待处理管道的管道相关数据，管道相关数据包括影响管道周边安全的第一数据和影响管道本体安全的第二数据；将第一数据输入至预训练的大数据分析模型中，得到第一特征；将第二数据输入至预训练的机理模型中，得到第二特征；将第一特征和第二特征输入至预训练的融合模型中进行融合处理，得到待处理管道的状态完整性评价结果。通过本发明的方法，从工作程序上解决各个数据应用环节导致的数据利用分散、分析结果共享度不够等问题。提出了基于机理模型、深度学习和大数据的完整性管理多源数据融合技术，实现管道安全状态的全面评价。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
23
records
(took 0.035 seconds)
