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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种危化品装卸泄漏扩散区域智能预测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：CN119692539B 。

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：202411747586.8，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种危化品装卸泄漏扩散区域智能预测方法及系统是由陈若愚;杨继红;姜宇聪;李玲;王海宁;李海航;刘欣设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种危化品装卸泄漏扩散区域智能预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及危险品扩散预测技术领域，具体涉及一种危化品装卸泄漏扩散区域智能预测方法及系统，包括以下步骤：将危险品泄露扩散数据库中的危险品扩散数据进行处理，并划分为用于多通道卷积神经网络训练的训练集和用于多通道卷积神经网络测试的测试集；基于所述训练集和测试集对多通道卷积神经网络进行训练和测试，得到用于预测危险品扩散范围的危险品装卸泄漏扩散预测模型；利用预设的评估指标对所述危险品装卸泄漏扩散预测模型进行扩散范围预测性能的评估。本发明采用多通道卷积神经网络模型进行危险品泄漏的智能预测，网络搜索的方法进行超参数调优，以达到合理划分危险区域的目的，从而有效开展应急与救援活动，减少人员伤亡，降低财产损失。

本发明授权一种危化品装卸泄漏扩散区域智能预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种危化品装卸泄漏扩散区域智能预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于FLUENT软件结合危险品装卸区域的内外部环境，得到对危险品扩散范围造成影响的因素，标记为扩散范围影响因素； 利用FLUENT软件基于扩散范围影响因素的取值，对危险品泄漏扩散工况过程进行实验模拟得到危险品扩散距离； 建立危险品泄漏扩散数据库，收集存储由扩散范围影响因素的取值和危险品扩散距离共同构成的危险品扩散距离数据； 将危险品泄漏扩散数据库中的危险品扩散距离数据进行处理，并划分为用于多通道卷积神经网络训练的训练集和用于多通道卷积神经网络测试的测试集； 基于所述训练集和测试集对多通道卷积神经网络进行训练和测试，得到用于预测危险品扩散范围的危险品装卸泄漏扩散预测模型； 利用预设的评估指标对所述危险品装卸泄漏扩散预测模型进行扩散范围预测性能的评估； 多通道卷积层中每个通道利用一维卷积对归一化处理后的危险品扩散距离数据的每个扩散范围影响因素进行独立的卷积操作，多通道卷积层的运算公式为： ； 式中，表示第个通道输入的扩散范围影响因素序列在时间步的取值，表示第个输出通道对应的卷积核在第个通道上位置的权重，表示第个输出通道在时间步的卷积操作后得到的输出值，表示输出通道的数量，表示输出通道的索引； 池化层采用平均池化操作，平均池化的运算公式为： ； 式中，表示池化后的特征在时间步上的值，表示池化窗口的大小，表示池化窗口内所有值的平均值，池化窗口内的所有值均由卷积操作后所得出的构成； 融合层采用拼接融合的方式，融合层的运算公式为： ； 式中，表示拼接后的输出值，表示进行池化操作后输出的各通道的整合值，表示多通道卷积层的输出通道数量； 全连接层的运算公式为： ； 式中，表示全连接层经过激活函数后的输出，表示激活函数，表示在经过激活函数前的全连接层的输出，表示全连接层的矩阵权重，表示全连接层输入的融合层输出展开后的一维向量，为偏置向量； 激活函数为：，式中，为的输入。

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