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龙图腾网获悉中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司申请的专利一种排水管道淤积快速检测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：CN121706028B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610205284.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种排水管道淤积快速检测方法是由张海超;狄丹阳;秦胜林;陈志峰;张庆;常理;罗超;文鹏;王寒涛;平扬;张然;杨猛设计研发完成，并于2026-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种排水管道淤积快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及排水管道检测技术领域，公开了一种排水管道淤积快速检测方法，包括以下步骤：S1、采集排水数据、淤积数据和管道数据；S2、获取融合特征表示；S3、获取空间特征表示；S4、对融合特征表示进行预测编码，获取时序特征表示；S5、根据空间特征表示和时序特征表示获取时空融合特征表示；S6、输出排水管道检测结果。本发明。本发明具有检测精度高、物理合理性好、适配性强的优势，有利于实现排水管道淤积检测的高精度、智能化目标。

本发明授权一种排水管道淤积快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种排水管道淤积快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集排水数据、淤积数据和管道数据； 所述排水数据包括：流量数据、水位数据、流速数据和液位数据； 所述淤积数据包括：侧壁淤积厚度数据、淤积表面高度数据和淤积硬度数据； 所述管道数据包括：排水管道物理连接关系、管径数据、管道坡度数据、管道长度数据和管道材质数据； S2、对排水数据进行模态变换和编码，获取各模态特征嵌入向量，对各模态特征嵌入向量进行交互和融合，获取融合特征表示； S3、根据管道数据、融合特征表示、流量数据和水位数据获取空间特征表示； S4、对融合特征表示进行预测编码，获取时序特征表示； S5、根据空间特征表示和时序特征表示获取时空融合特征表示； S6、将时空融合特征表示和淤积数据输入物理信息神经网络解码器，结合物理机制修正的总损失函数进行约束训练，输出排水管道检测结果； 所述排水管道检测结果包括：淤积厚度、淤积类型和淤积分布面积； 所述物理信息神经网络解码器包括：淤积厚度预测网络、淤积类型预测网络和物理残差特征提取网络； 所述物理机制修正的总损失函数具体指：数据损失和物理约束损失的加权和； 所述数据损失包括：淤积厚度预测值与实测标注值的偏差、淤积类型预测值与实测标注值的偏差、淤积分布面积预测值与实测标注值的偏差； 所述物理约束损失包括：纳维-斯托克斯方程残差约束、质量守恒约束、淤积物理模型约束和机械探测物理约束。

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中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司，其通讯地址为：550081 贵州省贵阳市观山湖区兴黔路16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”。

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