[发明专利]渣油加氢装置失效预测模型的建立方法及装置

权利要求书

1.一种渣油加氢装置失效预测模型的建立方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取所述渣油加氢装置对应的失效数据库，所述失效数据库包括所述渣油加氢装置对应的全部失效数据；

获取所述渣油加氢装置对应的数据挖掘模型和失效因素分析模型，所述数据挖掘模型包括所述渣油加氢装置对应的历史分类数据，所述失效因素分析模型包括所述渣油加氢装置对应的失效模式和失效因素之间的历史对应关系；

根据所述失效数据库、所述数据挖掘模型和所述失效因素分析模型，建立所述渣油加氢装置对应的失效预测模型。

2.根据权利要求1所述的渣油加氢装置失效预测模型的建立方法，其特征在于，所述根据所述失效数据库、所述数据挖掘模型和所述失效因素分析模型，建立所述渣油加氢装置对应的失效预测模型，包括：

获取用于建立所述失效预测模型的失效因素；

将所述失效因素输入预设人工神经网络进行训练，并输出与所述失效因素对应的训练失效模式。

3.根据权利要求2所述的渣油加氢装置失效预测模型的建立方法，其特征在于，所述输出与所述失效因素对应的训练失效模式之后，包括：

判断所述训练失效模式与指定失效模式之间的相似度是否达到预设相似度值，其中所述指定失效模式为所述历史对应关系对应的失效模式。

4.根据权利要求3所述的渣油加氢装置失效预测模型的建立方法，其特征在于，所述判断所述训练失效模式与指定失效模式之间的相似度是否达到预设相似度值之后，包括：

若所述训练失效模式与指定失效模式之间的相似度达到预设相似度值，则停止对所述预设人工神经网络的训练，并保存此时的所述预设人工神经网络的网络结构与参数数值，并将其作为所述渣油加氢装置失效预测模型的网络结构与参数数值。

5.根据权利要求3所述的渣油加氢装置失效预测模型的建立方法，其特征在于，所述判断所述训练失效模式与指定失效模式之间的相似度是否达到预设相似度值之后，包括：

若所述训练失效模式与指定失效模式之间的相似度没有达到预设相似度值，则重复以上步骤，继续将获取到的所述失效因素输入所述预设人工神经网络进行训练，并输出与所述失效因素对应的所述训练失效模式，直至所述训练失效模式与所述指定失效模式之间的相似度达到所述预设相似度值。

6.根据权利要求2所述的渣油加氢装置失效预测模型的建立方法，其特征在于，所述获取用于建立所述失效预测模型的失效因素，包括：

根据所述失效数据库和所述数据挖掘模型，获取用于建立所述失效预测模型的失效因素。

7.根据权利要求2所述的渣油加氢装置失效预测模型的建立方法，其特征在于，所述预设人工神经网络在获取用于建立所述失效预测模型的失效因素之前已经完成设置。

8.一种渣油加氢装置失效预测模型的建立装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取所述渣油加氢装置对应的失效数据库，所述失效数据库包括所述渣油加氢装置对应的全部失效数据；

模型获取模块，用于获取所述渣油加氢装置对应的数据挖掘模型和失效因素分析模型，所述数据挖掘模型包括所述渣油加氢装置对应的历史分类数据，所述失效因素分析模型包括所述渣油加氢装置对应的失效模式和失效因素之间的历史对应关系；

模型建立模块，用于根据所述失效数据库、所述数据挖掘模型和所述失效因素分析模型，建立所述渣油加氢装置对应的失效预测模型。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1～7任一项所述的渣油加氢装置失效预测模型的建立方法。

10.一种计算机设备，其特征在于，其包括处理器、存储器及存储于所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一项所述的渣油加氢装置失效预测模型的建立方法。