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申请/专利权人：克拉玛依市三达有限责任公司

摘要：本申请公开了一种天然气净化装置检维修作业智能管控系统及方法。其使用传感器和监控设备实时收集天然气净化装置的设备运行数据，然后将这些设备运行数据传输至云计算平台进行分析，以利用基于人工智能和深度学习技术的数据处理和分析算法来学习并捕获到天然气净化装置的各个设备运行数据之间的时序协同关联和交互特征信息，以此来识别设备运行状态，从而判断是否进行设备预维护。这样，能够及时发现潜在的设备异常或性能下降的迹象，并提前预警可能的故障风险，从而进行设备预维护，以实现对天然气净化装置检维修作业的智能化管控。

主权项：1.一种天然气净化装置检维修作业智能管控方法，其特征在于，包括：通过传感器网络采集天然气净化装置的设备运行数据的时间序列，其中，所述设备运行数据包括温度值、压力值、振动幅度值、电流值和电压值；分别对所述设备运行数据的时间序列中的各个设备运行数据进行嵌入编码以得到设备运行数据嵌入编码向量的时间序列；将所述设备运行数据嵌入编码向量的时间序列通过基于数据语义关联和数据时间跨度的上下文关联编码器以得到上下文关联设备运行语义特征向量的序列；对所述上下文关联设备运行语义特征向量的序列进行基于融合节点重要性的节点消息传播融合以得到设备运行状态特征时序传播聚合表示信息；基于所述设备运行状态特征时序传播聚合表示信息，确定是否进行设备预维护；其中，对所述上下文关联设备运行语义特征向量的序列进行基于融合节点重要性的节点消息传播融合以得到设备运行状态特征时序传播聚合表示信息，包括：将所述上下文关联设备运行语义特征向量的序列输入融合节点重要性的节点消息传播融合网络以得到设备运行状态特征时序传播聚合表示向量作为所述设备运行状态特征时序传播聚合表示信息；其中，将所述上下文关联设备运行语义特征向量的序列输入融合节点重要性的节点消息传播融合网络以得到设备运行状态特征时序传播聚合表示向量作为所述设备运行状态特征时序传播聚合表示信息，包括：使用评分函数来度量所述上下文关联设备运行语义特征向量的序列中前k-1个上下文关联设备运行语义特征向量的显著因子以得到k-1个上下文关联设备运行语义时序显著因子；以所述k-1个上下文关联设备运行语义时序关联显著因子作为权重，计算所述上下文关联设备运行语义特征向量的序列中前k-1个上下文关联设备运行语义特征向量的按位置加权和以聚合所述上下文关联设备运行语义特征向量的序列中前k-1个上下文关联设备运行语义特征向量以得到后部节点集合上下文关联设备运行语义时序关联聚合表示向量；使用预设超参数对所述上下文关联设备运行语义特征向量的序列中第k个上下文关联设备运行语义特征向量进行线性调制以得到调制后第k个上下文关联设备运行语义特征向量；计算所述调制后第k个上下文关联设备运行语义特征向量和所述后部节点集合上下文关联设备运行语义时序关联聚合表示向量的按位置加和以得到上下文关联设备运行语义时序关联全节点聚合表示向量；将所述上下文关联设备运行语义时序关联全节点聚合表示向量输入多层感知机模型以得到所述设备运行状态特征时序传播聚合表示向量。

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