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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
申请人： 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分类号： G08B13/186 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N20/20 , G06N3/044 , G06F123/02
摘要： 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。
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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
申请人： 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分类号： G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 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。
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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
申请人： 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分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 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。
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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
申请人： 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分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 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。
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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
申请人： 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分类号： F17D5/00 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06N20/00
摘要： 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。
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公开(公告)号：CN118585875A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410003055.1
申请日：2024-01-02
申请人： 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分类号： G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06Q50/06 , G06Q10/20
摘要： 本发明公开一种基于多维特征融合的油气管道沿线干扰识别方法及系统，涉及油气管道干扰识别领域，方法包括：按时间序列采集油气管道关于分布式光纤的原始信号，对原始信号进行降噪处理，随后进行信号分割；对分割后的所有信号进行关于一维时域特征和二维时频图特征的提取，融合生成特征结果；根据特征结果，利用级联森林模型进行关于分布式光纤信号的识别，并输出扰动事件类型。还包括相应的系统；本发明在对分布式光纤的原始信号进行预处理后，进行多维特征的提取，最后利用级联森林模型进行信号识别，本发明能够提升油气管道光纤破坏事件识别精度和准确度，拓宽特征维度。
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公开(公告)号：CN117749195A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311772757.8
申请日：2023-12-21
申请人： 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分类号： H03M7/30 , G06F18/2321 , G06F18/243 , G06N5/01
摘要： 本发明公开一种基于管道传感数据特性的远程高效传输方法，涉及远程传输检测技术领域，旨在解决现有的管道感知数据压缩方法无法充分利用感知数据的特性来进行高效传输的问题；包括以下步骤：获取得到管道感知数据，并采用密度峰值聚类算法得到关于管道感知数据的聚类结果；根据聚类结果，结合决策树算法得到关于管道感知数据的分类结果；对处于不同分类结果的管道感知数据分别采用BZIP2压缩算法和Zstandard压缩算法进行无损压缩；采用并行压缩的处理方式将管道感知数据传输至远程控制中心。本发明采用密度峰值聚类和决策树分类方法对管道感知数据进行处理，并结合BZIP2和Zstandard两种压缩算法进行无损压缩，提高整体传输效率。
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公开(公告)号：CN116839642A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310816874.3
申请日：2023-07-05
申请人： 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
摘要： 本发明属于光纤传感领域，具体涉及一种分布式光纤系统及其脉宽自适应调节方法，包括分布式光纤激光器、上位机、第一光纤通道、光隔离器、时域反射仪、掺饵放大器、第二光纤通道、数据采集卡和光载波；所述分布式光纤系统配置为：分布式光纤激光器发射两束激光，一束作为参照光，一束作为探测光，两束激光先后经过第一光纤通道、光隔离器、掺饵放大器，参照光经掺饵放大器直接由数据采集卡采集，探测光经掺饵放大器打至被测光纤再反射经过光载波和第二光纤通道，最后同样由数据采集卡采集。本发明通过改变脉宽实现空间分辨率的调整，获得更多层次细节，可以降低高速公路汽车对分布式光纤造成的干扰影响，降低移动虚警事件。
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公开(公告)号：CN116821851A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310787626.0
申请日：2023-06-30
申请人： 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分类号： G06F18/25 , F17D5/00 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/096
摘要： 本发明属于自然灾害预警领域，具体涉及一种山区管道揭底冲刷安全预警方法，包括以下步骤：采用空天地数据建立数据集，数据集包括时序数据、图像数据及地质水文数据；通过特征提取器分别从时序数据、图像数据和地质水文数据提取深层特征，得到时序数据深层特征、图像数据深层特征和地质水文数据深层特征；通过多模态融合模块将得到的时序数据深层特征、图像数据深层特征和地质水文数据深层特征融合在一起，得到深度融合特征；预警检测器使用得到的深度融合特征确定当前管网的预警情况。本发明融合了空天地多模态特征，在多模态异构数据充分利用的前提下，不仅能够满足实时性的需求，并且预警准确性更强。
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公开(公告)号：CN117520824A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410003931.0
申请日：2024-01-03
申请人： 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分类号： G06F18/213 , G06F18/2135 , G06F18/15 , G06F17/16
摘要： 本发明公开了一种基于信息熵的分布式光纤数据特征重构方法。为了克服现有技术实际分布式光纤的应用场景中存在不同的外部干扰，干扰振动检测的问题；本发明包括以下步骤：S1：多分布式光纤数据进行多维特征提取，并计算每个特征的信息熵；S2：根据信息熵的阈值比较筛选特征，筛选后的特征构成特征矩阵；S3：对特征矩阵中的数据去均值化处理后，采用主要成分分析对特征矩阵降维，获得重构特征。通过对特征进行降维处理，在保障时效性的同时，减少特征冗余，提升后续检测、识别、定位等任务的运行效率；采用数据均值化代替数据标准化消除数据在量纲和数量级上的差异，避免了各特征间的变异程度差异性被淹没。
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