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龙图腾网恭喜中国石油大学(北京)申请的专利集成知识图谱的石化生产过程异常诊断与优化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：CN119668245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411942620.7，技术领域涉及：G05B23/02；该发明授权集成知识图谱的石化生产过程异常诊断与优化方法及系统是由龚卓洋;刘希;叶和樽;曹可滢;范晓璐;冯佳琦设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本集成知识图谱的石化生产过程异常诊断与优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种集成知识图谱的石化生产过程异常诊断与优化方法及系统，涉及石化生产技术领域，包括：采集工艺参数和设备状态数据，利用自适应小波阈值去噪和深度变分模态分解分别进行预处理和特征提取，构建异构图神经网络并结合神经因果发现网络构建因果关系图，通过知识蒸馏优化因果关系图并补全缺失关系得到知识图谱，将实时特征与预训练对比扩散模型的正常特征分布进行比较，触发异常检测后，利用因果推理引擎结合知识图谱分析异常传播路径，并基于多智能体强化学习确定异常根源及预测趋势，根据知识图谱构建多目标优化问题，生成优化策略并进行动态调整，结合知识蒸馏的混合模型评估优化结果，最终实现递进式优化并更新知识图谱。

本发明授权集成知识图谱的石化生产过程异常诊断与优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.集成知识图谱的石化生产过程异常诊断与优化方法，其特征在于，包括：采集石化生产过程中的工艺参数和设备状态监测数据，通过自适应小波阈值去噪对所述工艺参数进行预处理，结合注意力机制选择最优分解尺度和阈值，得到去噪工艺参数，通过深度变分模态分解对所述设备状态监测数据进行多尺度特征提取，结合多头自注意力机制进行自适应加权，得到设备状态特征向量，基于所述去噪工艺参数和所述设备状态特征向量构建异构图神经网络，通过图对比学习提取节点表示并结合神经因果发现网络计算不同节点间的因果强度，构建因果关系图，将专家经验通过知识蒸馏方法转化为图结构约束和节点属性约束并对所述因果关系图进行优化，结合图结构推理补全缺失关系得到石化生产过程对应的知识图谱；采集实时监测数据并进行特征提取，得到实时特征并添加至预先训练完成的对比扩散模型中，结合对比学习算法确定正常工况对应的正常特征分布，通过图扩散网络对所述实时特征和所述正常特征分布的偏差进行建模，若所述偏差超过预先设置的偏差阈值，则触发异常检测，根据检测到异常的节点激活因果推理引擎，结合所述知识图谱中的因果关系和神经结构方程模型分析异常在图结构中的传播路径，结合多智能体强化学习方法确定异常根源并结合预先设置的层次化异常预测模型对当前异常进行趋势预测，得到当前异常对应的可信度评估；从所述知识图谱中提取与当前异常相关的约束条件和优化目标构建多目标优化问题，构建基于元学习期的优化策略生成器并根据异常场景调整所述优化目标的权重，通过基于深度强化学习和进化算法的混合优化方法分别求解局部优化策略和全局优化策略，组合得到初始优化策略并执行，构建基于神经常微分方程的预测控制器并对优化过程进行动态约束和动态调整，得到初始优化结果并添加至基于知识蒸馏的混合模型中，根据预先获取的机理知识和历史数据对所述初始优化结果进行可靠性评估，根据评估结果构建递进式优化执行策略，采集执行递进式优化执行策略时的效果数据并判断是否完成优化目标，若完成，则根据所述递进式优化执行策略更新所述知识图谱。

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