申请/专利权人：江门职业技术学院;广东印星科技有限公司;江门市佳实源科技服务有限公司

申请日：2023-12-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117808166A

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q50/04;G06F18/23;G06F18/243;G06N3/042;G06N3/0464;G06N3/092;G06N3/126;G06N5/01;G06N5/04;G06N7/01

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明涉及安全自动化检测技术领域，具体为云化PLC的化工安全自动化检测监控系统，系统包括云化数据采集模块、图神经网络分析模块、遗传算法优化模块、图卷积网络分析模块、动态贝叶斯网络预测模块、因果推理分析模块、图数据动态优化模块、生产效率评估模块。本发明中，通过云化数据采集与决策树、聚类分析的结合，提升化工生产数据分类和模式识别精准度，时间序列分析用于趋势预测和异常检测，图卷积和图注意力网络，增强关系网络处理能力，实现特征提取和边连接分析，遗传算法优化生产过程，提高参数配置效率，动态贝叶斯网络和因果推理结合，增强故障预测和异常分析能力，图数据动态优化和生产效率评估应用，提升化工流程效率和优化水平。

主权项：1.云化PLC的化工安全自动化检测监控系统，其特征在于：所述系统包括云化数据采集模块、图神经网络分析模块、遗传算法优化模块、图卷积网络分析模块、动态贝叶斯网络预测模块、因果推理分析模块、图数据动态优化模块、生产效率评估模块；所述云化数据采集模块基于云化PLC环境，采用决策树和聚类分析，对化工生产数据进行分类和模式识别，并结合时间序列分析，采用自回归模型和移动平均模型，进行趋势预测和异常检测，生成综合数据集；所述图神经网络分析模块基于综合数据集，采用图卷积网络、图注意力网络和图自编码器，处理化工过程中的关系网络，进行节点特征提取和边连接分析，生成过程网络分析结果；所述遗传算法优化模块基于过程网络分析结果，采用遗传算法进行参数优化，将化工过程的操作参数编码成遗传算法中的基因序列，通过基因的选择、交叉和变异，迭代捕捉匹配的参数组合，优化生产过程，生成优化参数配置；所述图卷积网络分析模块利用优化参数配置，采用图卷积网络模型对化工过程网络进行深度分析，通过对网络中的节点进行多层图卷积处理，结合池化技术来提取和压缩节点特征，识别和分析化工过程中的关键节点和边连接，辅助建立化工网络的布局和操作策略，生成网络优化策略；所述动态贝叶斯网络预测模块基于网络优化策略，使用动态贝叶斯网络进行故障预测和系统异常分析，结合历史数据和实时监测数据，利用因果推理和概率图模型来动态更新故障概率，并进行故障预测和诊断，辅助挖掘潜在问题并提供预防性维护决策，生成预测性维护结果；所述因果推理分析模块利用预测性维护结果，运用因果推理进行关键因素分析，通过结构方程模型和因果贝叶斯网络分析生产过程中的数据关联性，揭示多变量间因果关系，识别影响生产效率和安全的关键因素，生成因果关系洞察；所述图数据动态优化模块基于因果关系洞察，采用图数据处理技术对化工流程进行动态优化，通过图数据库查询和图模式匹配，对化工过程进行建模，节点表示操作单元，边代表物质和能量流，进行流程网络的实时分析和调整，优化流程网络结构，生成流程网络动态调整方案；所述生产效率评估模块结合综合数据集、过程网络分析结果、优化参数配置、网络优化策略、预测性维护结果、因果关系洞察、流程网络动态调整方案，采用数据分析方法进行生产效率评估，通过统计分析和趋势分析对生产过程进行深度审查，结合线性规划和非线性规划，提出迭代优化方案，生成生产效率结果。

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