国家知识产权局信息显示，中国特种设备检测研究院;中石化石油工程设计有限公司;青岛大学申请一项名为“环焊缝基于XGBoost机器学习的缺陷焊口预测方法”的专利，公开号CN122527957A，申请日期为2026年4月。

专利摘要显示，本发明公开了环焊缝基于XGBoost机器学习的缺陷焊口预测方法，涉及油气长输管道焊接技术领域。本发明包括以下步骤，采集焊接基础物理参数、焊层关联参数及缺陷标签数据，完成缺失值剔除、异常值过滤与标准化处理，得到清洁数据集，基于物理基础参数构建包含基础物理特征、能量衍生特征和焊层关联特征的三类共八个核心特征，筛选得到低冗余和强判别性的特征集，结合SMOTE过采样与可控噪声注入进行数据增强，构建XGBoost二分类模型，完成焊口缺陷存在性判定，对判定为缺陷的样本，本发明通过两步级联预测架构与实时质量反馈流程，实现环焊缝缺陷的预判和预防性保护，达到检测效率提升、检测结果稳定且漏判误判率降低的效果。

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作者：情报员