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龙图腾网恭喜中国石油大学(北京)申请的专利基于排序网络的成品油管道异常检测方法、系统及设备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：CN114186489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202111473110.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于排序网络的成品油管道异常检测方法、系统及设备是由郑坚钦;梁永图;王昌;杜渐;廖绮设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于排序网络的成品油管道异常检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及基于排序网络的成品油管道异常检测方法、系统及设备，方法包括建立仿真管道模型；基于仿真管道模型模拟各种正常与异常工况的运行情况，得到仿真管道模型中各站的进出口压力时间序列数据；基于压力时间序列数据搭建基于排序网络的成品油管道异常检测模型进行，用于对管道进行检测。本发明模型对于成品油管道的异常检测具有很高的准确性和很强的通用性，同时模型将以往的识别问题转化为排序问题，极大的提升了模型对异常情况的检测准确度和容错率。

本发明授权基于排序网络的成品油管道异常检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于排序网络的成品油管道异常检测方法，其特征在于包括：建立仿真管道模型；基于仿真管道模型模拟各种正常与异常工况的运行情况，得到仿真管道模型中各站的进出口压力时间序列数据；基于压力时间序列数据搭建基于排序网络的成品油管道异常检测模型，用于对待测管道进行检测；其中：基于排序网络的成品油管道异常检测模型的搭建包括：对压力时间序列进行变形处理；将p组正常工况定义为正样本，将q组正常工况和异常工况定义为负样本，将正样本与负样本相互配对，并且两组样本中的每一个仅配对一次；配对完成后，得到p×q组的训练组合样本对，并对其标签形式进行定义；通过借助采用具有共享权值的双分支人工神经网络对压力时间序列的特征进行提取，并给出得分，通过训练完成基于排序网络的成品油管道异常检测模型的搭建；在训练过程中，训练组合样本对每次给网络发送一个异常工况标签或正常工况标签，学习网络试图使得异常标签的得分高于正常的，学习过程为：Pij＝σsi-sjsi＝fxi,wsj＝fxj,w其中，Pij代表待测工况所属于哪个类别的概率大小，σ·代表sigmoid函数，xi和xj代表从组合样本中提取出来的压力特征，w代表所提排序网络的权值，si和sj表示排序网络得出的分数。

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