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龙图腾网获悉四川琪汇新材料有限责任公司申请的专利一种基于多维数据和数据分析的智能建筑监测管理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：CN121599236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610105751.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于多维数据和数据分析的智能建筑监测管理方法是由董忠舒;彭静;黄松;于鹏翔;谢一平设计研发完成，并于2026-01-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多维数据和数据分析的智能建筑监测管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能建筑监测技术领域，公开了一种基于多维数据和数据分析的智能建筑监测管理方法。该方法同步采集建筑内多个传感网络的原始异构数据，经数据融合与结构还原处理，构建出具有时空一致性的建筑数字镜像体。在此基础上分离提取结构的动态响应特征与静态本征特征，获得时变与稳态两类数据集。通过将时变特征与知识库中的历史失效特征图谱进行递进式匹配，识别出异常演化模式，进而推演出建筑结构在未来多个维护周期内的性能衰减轨迹，并据此生成在时间点上精确对应的主动干预方案。该方法实现了从多源异构数据统一建模到结构性能衰退智能预测的全过程，支撑建筑监测从事后报警向事前预测与精准维护的转变。

本发明授权一种基于多维数据和数据分析的智能建筑监测管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维数据和数据分析的智能建筑监测管理方法，其特征在于，包括以下处理流程： 从建筑的多个指定传感网络中，同步获取一个监测时间窗内的原始异构数据流； 对所述原始异构数据流执行数据融合与结构还原处理，构造出具有完整时空一致性的建筑数字镜像体； 在所述建筑数字镜像体的基础上，执行动态载荷响应特征与静态结构本征特征的分离提取处理，分离出时变特征数据集与稳态特征数据集，包括以下步骤： 对所述建筑数字镜像体施加一组预设的虚拟激励信号，通过计算得到所述建筑数字镜像体在所述虚拟激励信号下的理论响应场； 从所述连续时空场数据中，提取出与实际环境载荷对应的实际响应场数据； 计算所述理论响应场与所述实际响应场数据之间的残差场，所述残差场表征了由结构局部性能变化所引起的响应偏差； 对所述残差场进行多尺度空间分解，分离出与整体结构刚度相关的宏观尺度残差分量，以及与局部损伤、连接状态相关的微观尺度残差分量； 将所述宏观尺度残差分量与所述微观尺度残差分量分别进行时域特征提取，形成描述结构整体时变特性的所述时变特征数据集； 从所述建筑数字镜像体的所述结构参数分布中，提取出在监测时间窗内保持相对稳定的材料属性参数与几何连接参数，构成所述稳态特征数据集； 将所述时变特征数据集与一个知识库中的历史失效特征图谱进行递进式模式匹配，识别出结构响应的异常演化模式，包括以下步骤： 从所述知识库中检索与目标建筑结构类型相同或相似的历史监测案例，提取每个案例中从正常状态发展到失效状态的完整特征演变序列，构成所述历史失效特征图谱； 将所述时变特征数据集中的特征向量，按照时间顺序排列成待识别的特征演变序列； 采用动态时间规整算法，计算所述待识别的特征演变序列与所述知识库中各个历史失效特征图谱的早期、中期、晚期阶段特征的相似度距离； 根据所述相似度距离，筛选出与所述待识别的特征演变序列匹配度最高的若干个目标历史失效特征图谱，并提取其后续的演变路径； 基于所述目标历史失效特征图谱的演变路径与当前所述待识别的特征演变序列的差异，通过内插与外推计算，预测出当前结构未来可能出现的所述异常演化模式，所述异常演化模式包括损伤类型、位置及扩散方向； 根据所述异常演化模式与所述稳态特征数据集，推演出建筑结构在未来多个维护周期内的性能衰减轨迹，包括以下步骤： 建立以所述稳态特征数据集为初始状态，以所述异常演化模式为驱动规则的性能退化预测模型； 在所述性能退化预测模型中，将时间轴划分为多个连续的微小时间步，在每个所述微小时间步内，依据所述异常演化模式所描述的损伤扩展规律，更新对应结构部位的参数； 结合环境载荷的统计分布，在所述性能退化预测模型中引入符合概率分布的随机载荷扰动，模拟实际使用中的不确定性； 运行所述性能退化预测模型，迭代计算直至达到预设的性能失效阈值，记录下整个模拟过程中结构整体性能指标随时间变化的完整曲线； 从所述完整曲线中，截取出对应于未来不同维护周期时间点的性能指标预测值，并标记性能指标首次低于各等级预警阈值的时间点，所述性能衰减轨迹由这些时间点与对应的性能指标预测值共同定义； 依据所述性能衰减轨迹，生成与未来时间点精确匹配的主动干预方案。

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