金融界2024年12月18日消息，国家知识产权局信息显示，大唐东北电力试验研究院有限公司申请一项名为“一种基于深度卷积神经网络学习的炉膛水冷壁异常检测识别方法”的专利，公开号 CN 119128620 A，申请日期为2024年7月。
专利摘要显示，一种基于深度卷积神经网络学习的炉膛水冷壁异常检测识别方法，涉及炉膛水冷壁异常检测领域。为解决现有技术中存在的，目前现有技术中，对冷却管水冷壁的检测识别分类存在识别不精准，分类不准确的技术问题，本发明提供的技术方案为：包括：获得火电厂炉膛水冷壁系统中各个管道位置所拍摄到的原始管道数据的步骤；对所述原始管道数据进行预处理，分成训练数据样本和测试数据样本的步骤；对所述训练数据样本和测试数据样本分别进行混合增强处理的步骤；将经过混合增强处理的训练数据样本输入深度卷积神经网络中进行模型训练，获得训练后模型的步骤。可以应用于炉膛水冷壁异常检测识别工作中。
