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龙图腾网获悉北京科技大学;江苏熵控安全科技有限公司申请的专利石化园区气体泄漏扩散预测方法、系统、电子设备及存储介质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：CN119623358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510158003.6，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权石化园区气体泄漏扩散预测方法、系统、电子设备及存储介质是由周正青;彭剑平;赵雯雯;王成玲;高学鸿;蒋慧灵;赵焕娟;张一设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本石化园区气体泄漏扩散预测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开一种石化园区气体泄漏扩散预测方法、系统、电子设备及存储介质，涉及气体监测技术领域。能够实现实时快速的气体泄漏扩散预测。包括：基于Fluent构建石化园区模拟模型，并通过计算流体动力学技术进行气体扩散仿真模拟计算，生成气体扩散图像数据集；基于深度卷积神经网络对所述气体扩散数据图像数据集进行特征提取，输出气体扩散特征图像；构建基于变分自编码器和深度神经网络的气体扩散预测模型，基于所述气体扩散特征图像以及环境变量对所述气体扩散预测模型进行训练；将采集的环境变量输入至训练后的气体扩散预测模型，生成当前环境变量下的气体扩散预测结果。本发明适用于气体泄漏扩散预测场景中。

本发明授权石化园区气体泄漏扩散预测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种石化园区气体泄漏扩散预测方法，其特征在于，包括： 基于Fluent构建石化园区模拟模型，并通过计算流体动力学技术进行气体扩散仿真模拟计算，生成气体扩散图像数据集； 基于深度卷积神经网络对所述气体扩散图像数据集进行特征提取，输出气体扩散特征图像； 构建基于变分自编码器和深度神经网络的气体扩散预测模型，基于所述气体扩散特征图像以及环境变量对所述气体扩散预测模型进行训练； 将采集的环境变量输入至训练后的气体扩散预测模型，生成当前环境变量下的气体扩散预测结果； 所述构建基于变分自编码器和深度神经网络的气体扩散预测模型，基于所述气体扩散特征图像以及环境变量对所述气体扩散预测模型进行训练，包括： 将气体扩散特征图像输入至变分自编码器模块，变分自编码器的卷积层和池化层继续处理所述气体扩散特征图，进一步提取空间特征； 经过卷积层和池化层操作后，气体扩散特征图像被展平并通过全连接层，生成潜在变量的均值和对数方差； 使用重参数化技巧，从潜在变量的分布中采样，使得模型在训练过程中能学习到数据的分布； 通过最小化重建损失和KL散度优化编码器和解码器的参数，其中KL散度有助于正则化潜在空间，减少噪声； 将经过变分自编码器模块后得到的气体扩散特征图像与环境变量的组合输入到深度神经网络，以识别不同环境变量对应的图像，便于根据环境变量得到对应的气体扩散图像； 在训练过程中，监测损失函数和R2值的变化，以观察模型的学习进度； 训练完成后，检查损失函数图像是否持续降低，R2值图像是否持续增加； 若否则调整参数，优化模型重新训练。

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