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申请/专利权人：山东创恩信息科技股份有限公司

摘要：本申请涉及智能化监测领域，具体涉及一种基于工业大数据平台的数据治理方法。其采用基于深度学习的人工智能技术对化工生产设备的生产状态进行实时监测和参数分析，分别提取出化工生产设备在生产过程中的温度、压力和流量的时序变化特征表示，挖掘出设备的温度和压力之间的时序关联特征模式，并结合流量特征综合表征设备的生产状态，从而智能判断设备的工作状态是否存在异常。这样，可以预防关键设备故障，并提前警示潜在的安全风险。

主权项：1.一种基于工业大数据平台的数据治理方法，其特征在于，包括：获取由传感器采集的化工生产设备的生产状态参数的时间序列，其中，所述生产状态参数包括温度值、压力值和流量值；将所述生产状态参数的时间序列传输至工业大数据平台；在所述工业大数据平台，对所述生产状态参数的时间序列进行参数级时序特征提取以得到温度值时序关联特征向量、压力值时序关联特征向量和流量值时序关联特征向量；在所述工业大数据平台，提取所述温度值时序关联特征向量和所述压力值时序关联特征向量之间的时序交互关联特征以得到设备温度-设备压力时序交互关联特征向量；在所述工业大数据平台，基于所述设备温度-设备压力时序交互关联特征向量和所述流量值时序关联特征向量的自适应融合特征，确定所述化工生产设备的工作状态是否存在异常；基于所述设备温度-设备压力时序交互关联特征向量和所述流量值时序关联特征向量的自适应融合特征，确定所述化工生产设备的工作状态是否存在异常，包括：将所述设备温度-设备压力时序交互关联特征向量和所述流量值时序关联特征向量输入均衡门限特征向量自适应融合模块以得到化工生产设备状态参数多模态时序融合特征向量；将所述化工生产设备状态参数多模态时序融合特征向量输入基于分类器的设备状态监测器以得到监测结果，所述监测结果用于表示所述化工生产设备的工作状态是否存在异常；将所述化工生产设备状态参数多模态时序融合特征向量输入基于分类器的设备状态监测器以得到监测结果包括以下步骤：对所述化工生产设备状态参数多模态时序融合特征向量进行优化以得到优化后化工生产设备状态参数多模态时序融合特征向量；将所述优化后化工生产设备状态参数多模态时序融合特征向量通过基于分类器的设备状态监测器以得到监测结果；对所述化工生产设备状态参数多模态时序融合特征向量进行优化以得到优化后化工生产设备状态参数多模态时序融合特征向量，包括：以如下优化公式对所述化工生产设备状态参数多模态时序融合特征向量进行优化以得到所述优化后化工生产设备状态参数多模态时序融合特征向量；其中，所述优化公式为： ， ， ，其中，表示所述化工生产设备状态参数多模态时序融合特征向量，表示向量的转置，表示矩阵乘法运算，表示点乘，表示所述化工生产设备状态参数多模态时序融合特征向量的自关联矩阵，为所述自关联矩阵的第行向量，为所述自关联矩阵的第行向量，表示所述自关联矩阵的第和第行向量的内积，为所述化工生产设备状态参数多模态时序融合特征向量的长度，为权重矩阵，表示优化后化工生产设备状态参数多模态时序融合特征向量。

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