基于您提供的专利文档（申请号：CN 120004012 A），以下是对“基于粉体气力输送的数字化智能检测方法及系统”的详细技术解读与分析：

一、方法概述

该发明涉及一种智能检测技术，尤其适用于粉体气力输送管道堵塞的实时监测与预警。方法核心在于通过多传感器数据采集、深度学习特征提取与上下文关联分析，实现对管道输送状态的智能感知与堵塞预警。

二、方法流程详解

​​步骤S1：气力输送状态数据采集​​

• 在管道多个关键节点部署传感器组件，采集包括​​粉体流量值、气体流速值和压力值​​等多维状态数据。

• 形成​​气力输送状态数据的节点集合​​，为后续分析提供数据基础。

​​步骤S2：气力输送状态特征提取​​

子步骤S21：结构化编码

• 对每个节点的多源状态数据（粉体流量、气体流速、压力）进行​​结构化编码​​，生成对应的嵌入向量：

  • 粉体流量嵌入编码向量

  • 气体流速嵌入编码向量

  • 压力嵌入编码向量

• 形成{粉体流量, 气体流速, 压力}嵌入编码向量的节点集合。

子步骤S22：多源数据关联交互编码

• 使用​​前馈神经网络模型​​（单点气力输送状态感知器）对上述三向量进行融合，生成​​单点气力输送状态隐含编码向量​​，捕捉节点局部状态特征。

​​步骤S3：上下文关联编码​​

子步骤S31：特征传递显著性度量

• 计算每个节点的​​特征跳跃度​​（相邻节点间特征差异）和​​特征传递空间跨度​​（与末端节点的距离）。

• 综合两者生成​​特征传递显著因子​​，识别异常波动节点。

子步骤S32：注意力驱动的特征聚合

• 使用​​门控传递单元（含softmax）​​ 对显著因子进行权重分配。

• 对节点特征进行​​加权聚合​​，生成​​管道气力输送状态节点上下文编码向量​​，表征全局状态。

​​步骤S4：堵塞预警生成​​

• 将上下文编码向量输入​​分类器​​（如神经网络分类模块），输出是否存在堵塞的检测结果。

• 若检测到堵塞，则自动生成​​管道堵塞预警提示​​，支持人工干预或系统自动处理。

三、系统架构

根据说明书附图7，系统包括以下模块：

1. ​​状态数据采集模块​​（110）：负责多节点传感器数据采集与预处理。

2. ​​状态特征提取模块​​（120）：实现多源数据编码与特征融合。

3. ​​上下文关联编码模块​​（130）：进行节点间特征传递与全局上下文建模。

4. ​​预警提示生成模块​​（140）：基于分类结果生成预警信号。

四、技术优势

1. ​​多源数据融合​​：结合流量、流速、压力等多维度数据，提升状态感知全面性。

2. ​​智能特征提取​​：利用深度学习模型自动学习特征，避免人工设定阈值的局限性。

3. ​​上下文感知​​：通过邻域节点特征传递与注意力机制，增强对局部异常的敏感性。

4. ​​实时性与准确性​​：可实现实时监测与预警，减少误报与漏报，降低生产中断风险。

五、应用场景

适用于化工、食品、制药、水泥等行业的粉体气力输送系统，尤其适合长距离、高精度要求的输送场景。

六、总结

该发明通过智能化、数据驱动的方法，有效解决了传统气力输送系统中依赖人工经验或简单阈值检测的不足，具备较高的工程应用价值和推广前景。

如果需要进一步了解某一步骤的数学表达或实现细节，我可以为您提供更深入的技术解析。