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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利一种融合时序特征提取的催化裂化装置关键指标建模方法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：CN115188429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210890593.8，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种融合时序特征提取的催化裂化装置关键指标建模方法是由钟伟民;隆建;杜文莉;钱锋;杨明磊设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合时序特征提取的催化裂化装置关键指标建模方法在说明书摘要公布了：本发明涉及石化生产过程关键参量预测技术领域，更具体的说，涉及一种融合时序特征提取的催化裂化装置关键指标建模方法。本方法包括：步骤S1、获取催化装置生产数据进行预处理；步骤S2、通过随机森林方法对输入特征变量筛选，生成样本数据；步骤S3、基于主成分分析方法将样本数据划分为不同操作模式，形成多个对应的子模式样本；步骤S4、融合相对位置编码，得到各个子模式下的编码输入信息；步骤S5、基于注意力机制和前馈神经网络构建多层编码模块，将多层编码模块的输出变换为产品收率数据；步骤S6、调整部分模型结构超参数生成预测模型，预测产品收率并处理输出数据。本发明生成的催化装置数据模型，可以提高对产品收率的预测精度和稳定性。

本发明授权一种融合时序特征提取的催化裂化装置关键指标建模方法在权利要求书中公布了：1.一种融合时序特征提取的催化裂化装置关键指标建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取催化裂化装置生产数据，对所获取数据进行预处理得到输入特征变量； 步骤S2、根据催化裂化装置数据特性，通过随机森林方法对输入特征变量进行筛选，获得与产品收率显著相关的特征变量，生成样本数据； 步骤S3、基于主成分分析方法将样本数据划分为不同操作模式，在模型构建时对样本进行模式分类，形成多个对应的子模式样本； 步骤S4、分别对各个子模式样本划分训练样本子集、验证样本子集和测试样本子集，融合相对位置编码，得到各个子模式下的编码输入信息； 步骤S5、基于注意力机制和前馈神经网络构建多层编码模块，并利用线性网络层将多层编码模块的输出变换为产品收率数据； 步骤S6、在各子模式下对输入与输出关系进行特征融合，以预测结果均方误差最小为目标，调整部分模型结构超参数生成预测模型，预测产品收率并处理输出数据； 其中，所述步骤S3，进一步包括： 步骤S31、通过主成分分析将所述数据集中样本数据在主成分上进行投影，根据样本在主成分得分投影图上的分布情况，分析样本代表的不同操作模式； 步骤S32、根据得分投影图中样本间的欧式距离划分不同操作模式，通过设定合适的阈值，在模型构建中对代表不同操作模式的样本进行模式分类，形成对应的多个子模式。

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