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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利一种基于大数据的炼化装置工艺优化方法和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：CN117235593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202311149999.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于大数据的炼化装置工艺优化方法和系统是由王珠;王若暄;张雅洁设计研发完成，并于2023-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的炼化装置工艺优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于大数据的炼化装置工艺优化方法和系统，包括以下步骤：获取炼化装置的当前工况与工艺位号数据；基于当前工况与工艺位号数据，从预先建立的不同工况的优秀参数推荐表中选择合适的优秀参数点进行输出，对当前工况下炼化装置的工艺参数进行优化。其中，优秀参数推荐表基于K‑means聚类和SVDD方法，对炼化装置中的大量历史数据进行分析得到，同时利用最新的数据集对推荐表进行不断更新，本发明具有实用性强、适用范围广泛等优点，具有极佳的应用前景和商业价值，可以广泛应用于炼化装置工艺优化技术领域。

本发明授权一种基于大数据的炼化装置工艺优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的炼化装置工艺优化方法，其特征在于包括以下步骤： 从上层云平台或DCS获取炼化装置的当前工况与工艺位号数据； 基于当前工况与工艺位号数据，从预先建立的不同工况的优秀参数推荐表中选择合适的优秀参数点进行输出，对当前工况下炼化装置的工艺参数进行优化； 其中，所述不同工况的优秀参数推荐表利用企业中炼化装置的历史数据，进行K-means与SVDD超球体训练得到，包括： 1.1采集企业炼化装置的历史数据并进行预处理，并针对数据进行分段后形成输入数据矩阵； 1.2针对每段数据的输入数据矩阵，采用改进的K-means聚类方法进行分类后，利用SVDD方法进行超球体训练，并结合可视化分析对异常超球体进行舍弃，得到不同超球体与带有时间戳的典型工艺参数点； 1.3判断分段筛选出的典型工艺参数个数是否满足预设条件，若满足，说明分段数合理，将所有段数训练后进入步骤1.4，否则重新选择分段数，并返回步骤1.1直至满足预设条件； 1.4基于得到的典型工艺参数点，进行人工机理融合与筛选，其中，人工机理融合与筛选是指通过将提取出的典型工艺点匹配时间戳、工况以及质量数据，从中挑选出质量满足预设要求的工艺参数点存入优秀参数推荐表； 1.5输出满足要求的质量指标、对应的工况数据以及对应的优秀工艺位号点，并存入优秀参数推荐表； 所述步骤1.2中，针对每段数据的输入数据矩阵，采用改进的K-means聚类方法进行分类后，利用SVDD方法进行超球体训练，并结合可视化分析对异常超球体进行舍弃，得到不同超球体与带有时间戳的典型工艺参数点，包括： 采用改进的K-means聚类方法，实现最优聚类数的选取，对输入数据矩阵的类别进行划分与标签设定； 采用SVDD方法，对每个类别数据进行超球体训练，提取不同工况的数据特征； 将每段数据中的超球体进行可视化分析，舍去超球体内部数据量少于预设值与超球可视化异常的超球体，其余正常超球体进行保留； 将预处理后的所有数据重新代入已保留的超球体，采用中位数法提取不同工况的代表性最优参数，作为典型工艺参数点； 所述基于当前工况与工艺位号数据，从预先建立的不同工况的优秀参数推荐表中选择合适的优秀参数点进行输出，对当前工况下炼化装置的工艺参数进行优化，包括： 通过接口获取当前DCS工艺位号数据，并识别当前工况； 从优秀参数推荐表中得到当前运行工况下可选取的优秀工艺参数点； 计算当前运行的参数与其工况下的可选取的所有优秀工艺参数点之间的距离，提取出距离最小的优秀工艺参数点进行输出。

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