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龙图腾网获悉北京中能联合工程技术有限公司申请的专利一种基于工程项目数据的处理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：CN121502469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511650050.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于工程项目数据的处理方法及系统是由侯永伟;王海鹏;邓艳;郄景吉设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于工程项目数据的处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于工程项目数据的处理方法及系统，涉及数据处理技术领域。包括如下按顺序执行的步骤：步骤一，基于统一工程编码构建工程知识图谱；步骤二，在工程知识图谱中构建图信号增强工程知识图谱：采集工程项目实施过程中的多源数据，得到图信号增强工程知识图谱；步骤三，识别图中的结构化异常区域；步骤四，基于识别的结构化异常区域和图神经网络模型，并根据联合风险预测结果对相应节点进行风险等级划分和输出。本发明能够在复杂工程体系中快速发现潜在问题、提高风险识别精度与响应效率，显著增强工程项目管理的智能化水平和决策科学性。

本发明授权一种基于工程项目数据的处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于工程项目数据的处理方法，其特征在于，包括如下按顺序执行的步骤： 步骤一，基于统一工程编码构建工程知识图谱； 步骤二，在工程知识图谱中构建图信号增强工程知识图谱：采集工程项目实施过程中的多源数据，对采集的多源数据进行归一化处理，并将归一化处理后的数据映射为附着于工程知识图谱中的节点和关联边的图信号，得到图信号增强工程知识图谱； 步骤三，在图信号增强工程知识图谱上执行图信号平滑处理和图信号高通滤波处理，以识别图中的结构化异常区域； 步骤四，基于识别的结构化异常区域和图神经网络模型，生成结构化异常区域内节点的联合风险预测结果，并根据联合风险预测结果对相应节点进行风险等级划分和输出； 步骤三具体包括：针对当前版本的图信号增强工程知识图谱，针对每一个构件节点和工序节点，执行如下图信号平滑处理操作：在目标节点的直接相邻节点集合中选取通过顺序边、从属边和监测边连接的相邻节点；若选取的相邻节点数量不少于2个，则将目标节点的信号向量与所有选取的相邻节点的信号向量逐元素求和后除以选取的相邻节点数量加1，得到平滑信号向量；若选取的相邻节点数量为1个，则将目标节点与选取的相邻节点信号向量逐元素求平均，得到平滑信号向量；若无选取的相邻节点，则保持原始信号向量作为平滑信号向量；随后，针对每一个构件节点和工序节点，将其原始信号向量与对应平滑信号向量逐元素求差并取绝对值，得到高通差分信号向量，当高通差分信号向量中任一元素大于0.20时，将此节点标记为异常节点； 步骤四具体包括：建立图神经网络模型，此图神经网络模型包括顺序连接的第1图卷积层、第2图卷积层和输出层，其中第1图卷积层将输入的长度为12的节点信号向量扩展为长度为16的节点特征向量，第2图卷积层将长度为16的节点特征向量压缩为长度为8的节点特征向量，输出层将长度为8的节点特征向量映射为延误风险评分、成本超支风险评分和质量风险评分三个输出值；在第1图卷积层中，对于结构化异常区域内以及与结构化异常区域相邻的构件节点和工序节点，将每一节点的输入信号向量与其通过顺序边和从属边相连的相邻节点的输入信号向量逐元素求平均，得到中间特征向量，再对得到的中间特征向量中小于0的数值设置为0、大于1的数值设置为1，将处理后的中间特征向量作为对应节点的长度为16的节点特征向量；在第2图卷积层中，对于每一节点，将其长度为16的节点特征向量划分为连续的8组，每组包含2个元素，对每组内的2个元素求平均得到长度为8的节点特征向量。

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