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龙图腾网获悉杭州莱宸科技有限公司申请的专利一种预测供水管网漏损的方法及系统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：CN121563712B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610088233.4，技术领域涉及：G06Q50/06；该发明授权一种预测供水管网漏损的方法及系统是由周力;宋东盼;付明磊;徐绍卿;孟凡玉;郑剑锋设计研发完成，并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种预测供水管网漏损的方法及系统在说明书摘要公布了：一种预测供水管网漏损的方法和系统，其方法包括：将管网节点和管段建模为图拓扑结构，为节点和管段赋予静态属性；采集供水管网运行数据，与图拓扑对应构造时变图数据；将时变图数据与静态属性结合形成时空输入特征；基于深度学习框架构建图时序预测模型，对各时间步的节点图特征和管段图特征进行图结构特征提取，得到节点空间特征和管段空间特征，输出节点与管段时空表示集合；对各DMA或压力分区的漏损水平进行评估分析；生成管段漏损风险空间分布集合；构建联合损失函数，对图时序预测模型进行训练与更新；将实时采集的运行数据输入训练好的图时序预测模型，在线生成各分区的漏损率预测值及各管段的漏损风险指标，用于漏损预测和运维决策。

本发明授权一种预测供水管网漏损的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种预测供水管网漏损的方法，包含以下步骤： S1：将管网节点和管段建模为图拓扑结构，为节点和管段赋予静态属性； S2：在预设时间间隔采集供水管网运行数据，并按滑动时间窗口与所述图拓扑对应构造时变图数据； S3：对时变图数据进行预处理，与静态属性结合形成时空输入特征； S4：基于深度学习框架构建图时序预测模型，在供水管网拓扑约束下，对各时间步的节点图特征和管段图特征进行图结构特征提取，通过对各节点及其邻域、各管段及其上下游节点和邻接管段进行信息聚合，分别得到节点空间特征和管段空间特征；将各时间步的空间特征序列输入时间序列建模单元，进行时间建模，提取运行状态的动态变化模式；输出包含空间拓扑信息与时间动态信息的节点与管段时空表示集合； S5：对各DMA或压力分区的漏损水平进行综合评估与趋势分析； S6：生成管段漏损风险空间分布及高风险管段集合，为巡检和检修提供定位依据； S7：构建联合损失函数，通过最小化联合损失函数对所述图时序预测模型进行训练与更新； S8：将实时采集的运行数据输入训练好的图时序预测模型，在线生成各分区的漏损率预测值及各管段的漏损风险指标，用于漏损预测和运维决策。

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