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龙图腾网恭喜深圳市环水管网科技服务有限公司;青岛伟隆阀门股份有限公司申请的专利基于云平台的阀门远程监测分析系统及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：CN119379270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411965503.2，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权基于云平台的阀门远程监测分析系统及方法是由陈毓华;张会亭;胡向南;吴冬林;胡晓军;叶惠军;周岩设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于云平台的阀门远程监测分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，本发明公开了一种基于云平台的阀门远程监测分析系统及方法，包括：收集各个阀门的腐蚀程度特征数据；调用第一深度神经网络模型和第二深度神经网络模型；将腐蚀程度特征数据输入第一深度神经网络模型中，以获取各个阀门的腐蚀程度系数；获取各个阀门的失效反映特征数据，并将失效反映特征数据输入第二深度神经网络模型中，以获取各个阀门在未来时刻下的失效概率；根据失效概率大小确定出所有目标阀门以及每个目标阀门的失效时间，依据失效时间计算出所有目标阀门的剩余使用寿命，并根据剩余使用寿命进行运行状态分级；本发明能动态评估阀门的腐蚀程度、失效概率及剩余寿命，进而实现分级管理与差异化维护。

本发明授权基于云平台的阀门远程监测分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云平台的阀门远程监测分析方法，其特征在于，所述方法包括：收集管道内各个阀门的腐蚀程度特征数据，并上传至云平台；调用所述云平台中预配置用于预测阀门的腐蚀程度系数的第一深度神经网络模型，以及预配置用于预测阀门的失效概率的第二深度神经网络模型；将腐蚀程度特征数据输入第一深度神经网络模型中，以获取各个阀门的腐蚀程度系数；其中，所述第一深度神经网络模型的训练方法如下：获取历史腐蚀程度训练数据，将历史腐蚀程度训练数据划分为腐蚀程度训练集和腐蚀程度测试集；所述历史腐蚀程度训练数据包括腐蚀程度特征数据及其对应的腐蚀程度系数；构建第一深度神经网络，将腐蚀程度训练集中的腐蚀程度特征数据作为第一深度神经网络的输入，以及将腐蚀程度训练集中的腐蚀程度系数作为第一深度神经网络的输出，并以最小化所有训练样本的第一预测准确度之和作为训练目标，对第一深度神经网络进行训练，直至第一预测准确度之和达到收敛时停止训练，得到初始第一深度神经网络；其中，所述第一预测准确度之和的计算公式如下： ；式中：表示第一预测准确度之和，表示第i组训练样本的实际腐蚀程度系数，表示第i组训练样本的预测腐蚀程度系数，为腐蚀程度训练集中的训练样本数；利用腐蚀程度测试集对初始第一深度神经网络进行验证，当初始第一深度神经网络小于等于第一预测准确度时，将其作为用于预测阀门的腐蚀程度系数的第一深度神经网络模型；其中，所述历史腐蚀程度训练数据中腐蚀程度系数的获取方法如下：获取阀门的内部损伤图像；将内部损伤图像进行灰度化处理，得到灰度图；获取阀门的损伤类型参考图像，并将灰度图作为目标图像，以及将损伤类型参考图像作为匹配图像，所述损伤类型包括裂纹、孔洞和气泡；设置步长为1，通过滑动窗口方式将匹配图像与目标图像进行交叉相关计算，以获取每个重叠部分的相似度；将相似度大于预设相似阈值的重叠部分作为损伤区域，统计每种损伤类型的损伤区域的数量，并获取每种损伤类型的损伤区域的像素面积；获取目标图像的像素总面积，根据损伤区域的数量、损伤区域的像素面积和像素总面积计算出阀门的腐蚀程度系数；其中，所述腐蚀程度系数的具体计算公式如下： ；式中：表示腐蚀程度系数，表示第v种损伤类型的损伤区域的像素面积，表示第v种损伤类型的损伤区域的数量，表示第v种损伤类型的权重因子，表示损伤类型的总个数，表示目标图像的像素总面积；获取在过去时刻T-N至当前时刻T范围内各个阀门的失效反映特征数据，并将失效反映特征数据输入第二深度神经网络模型中，以获取各个阀门在未来时刻R下的失效概率，所述失效反映特征数据包括材料特征数据，以及每一时刻下的疲劳程度特征数据和腐蚀程度系数，T、N和R为大于零的整数；根据失效概率大小确定出所有目标阀门以及每个目标阀门的失效时间，依据失效时间计算出所有目标阀门的剩余使用寿命，并根据剩余使用寿命进行运行状态分级，得到所有目标阀门的运行状态分级结果。

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深圳市环水管网科技服务有限公司;青岛伟隆阀门股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市罗湖区黄贝街道罗芳社区延芳路98号罗芳水质净化厂罗芳污水处理厂办公楼1栋一单元502；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”。