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公开(公告)号：CN119691643A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411757285.3
申请日：2024-12-03
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N5/04 , G06F18/2415
Abstract: 本发明属于石化技术领域，公开了一种基于数字孪生的多任务学习石化装置异常定位方法，包括：构建石化装置的数字孪生模型，基于数字孪生模型模拟生成状态扩展的正常与异常运行数据，构建带有标签的异常检测和异常定位的多任务联合数据集；构建多任务学习异常定位模型，模型的前端共享网络进行特征学习，后续连接两个子任务网络分别输出异常检测及异常定位结果，两个任务采用交叉熵分类损失函数进行联合训练；利用多任务模型中的异常定位子任务输出对石化装置工艺数据进行在线异常状态定位。本发明通过结合数字孪生生成多任务学习数据集，避免了对于实际标签数据的依赖，提升了石化装置异常定位的准确性。
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公开(公告)号：CN119758957A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411883846.4
申请日：2024-12-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明属于工业控制系统安全技术领域，公开了一种基于多源数据融合的石油炼化装置保护层失效检测方法。本发明通过归一化和报警等级，利用石油炼化装置仿真软件上收集数据，得到归一化的过程监测数据训练矩阵和统计报警信息矩阵；按照最大相关—最小冗余原则，筛选保护层失效检测、诊断的变量集合；融合利用离散贝叶斯分类器在统计报警信息数据上得到保护层失效检测、诊断结果，和利用连续贝叶斯分类器在过程监测数据训练数据矩阵上得到保护层失效检测、诊断结果，得到最终保护层失效检测、诊断结果。与现有方法对比，本文创造性地融合了统计报警信息数据，消除了过程监测数据中的噪声对保护层失效检测、诊断的干扰。
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公开(公告)号：CN119670572A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411862549.1
申请日：2024-12-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/2135 , G06N5/045 , G06F111/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于石油化工生产中的安全工程技术领域，公开了一种面向石油炼化装置安全仪表系统的失效概率预测方法及系统。本发明相较于传统的多元回归方法，KPCA和GAM组合能够有效处理高维、非线性数据问题，并在复杂系统中提供稳定的建模结果。KPCA通过对输入数据的非线性降维，提取关键主成分得分矩阵，从而保留数据中对失效概率贡献最大的特征；GAM则利用平滑函数灵活建模主成分得分与失效概率之间的非线性关系，实现高精度预测。本发明将基于经验数据的数据驱动模型与传统统计模型相结合，可以有效识别对SIS失效概率影响最大的因素，预测新接入SIS设备的失效概率，并对旧设备的潜在失效行为进行预防性加固，进而保证石油炼化生产过程的安全性。
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公开(公告)号：CN119065355B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411498568.0
申请日：2024-10-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种工控系统的异常检测及定位方法、装置及存储介质，属于工业控制系统信息安全技术领域。异常检测及定位方法包括：构建工控系统的数字孪生系统；抽取各类实体节点信息，构建孪生工艺知识图谱；根据异常检测的需求目标，抽取孪生工艺知识图谱子图，在子图上增加目标工艺的节点，重构孪生数据集；使用孪生数据集训练GNN和LSTM融合的异常检测模型；获取工控系统的实时过程数据，输入目标异常检测模型，若检测到异常发生，根据孪生工艺知识图谱对相关节点进行语义分析和逻辑推理，对异常节点进行异常溯源，确定异常源的发生位置。解决复杂环境下数据特征缺失的问题，提升异常检测的准确度，并快速定位异常所在位置，保证系统的稳定运行。
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公开(公告)号：CN119806065A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411862605.1
申请日：2024-12-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明属于安全工程领域，公开了一种面向石油炼化场景下的工业控制系统安全脆弱性分析方法及系统，该方法首先确定系统目标任务、关键功能和交互对象，确定不可接受损失、危害与安全约束；然后，划分系统的控制结构层级，确定控制行为、反馈等信息，建立功能控制结构模型并确定四类不安全控制行为；之后进行致因分析，生成多种损失场景，从过程模型、系统环境、通信缺陷、功能结构和功能依赖性方面分析致因因素；最后，对于每个不安全控制行为，合并所有损失场景下的致因因素，进行人工检查并分类，确定关键安全脆弱性。该发明可针对石油炼化场景下的工业控制系统进行全面的安全脆弱性分析，为评估系统安全风险、制定安全加固措施提供参考依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119513469A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411552120.2
申请日：2024-11-01
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种石油炼化装置传感器的失效检测方法及系统，属于传感器检测技术领域；将石油炼化装置的待检测传感器采用偏微分方程模型进行表示，并基于待检测传感器的偏微分方程模型构建待检测传感器的非线性观测器；通过观测器观测其输出，并基于观测值与对应实际输出之间的检测残差进行失效检测；所构建的非线性观测器能够应对具有位置干扰的多输入多输出情况，且其满足在待检测传感器健康的条件下，检测残差最终是有界的，容易确定用于基于检测残差进行失效判断的预设阈值，同时也无需将偏微分方程模型降阶为常微分方程进行求解，避免了由于模型缩减可能导致的误报和漏报情况，能够准确地对石油炼化装置传感器进行失效检测。
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公开(公告)号：CN119065355A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411498568.0
申请日：2024-10-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种工控系统的异常检测及定位方法、装置及存储介质，属于工业控制系统信息安全技术领域。异常检测及定位方法包括：构建工控系统的数字孪生系统；抽取各类实体节点信息，构建孪生工艺知识图谱；根据异常检测的需求目标，抽取孪生工艺知识图谱子图，在子图上增加目标工艺的节点，重构孪生数据集；使用孪生数据集训练GNN和LSTM融合的异常检测模型；获取工控系统的实时过程数据，输入目标异常检测模型，若检测到异常发生，根据孪生工艺知识图谱对相关节点进行语义分析和逻辑推理，对异常节点进行异常溯源，确定异常源的发生位置。解决复杂环境下数据特征缺失的问题，提升异常检测的准确度，并快速定位异常所在位置，保证系统的稳定运行。
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公开(公告)号：CN119544357A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411757283.4
申请日：2024-12-03
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于化工工业生产中的安全工程领域，公开了一种基于多层业务过程建模的化工过程控制系统网络风险分析方法及应用，该方法包括：分析化工过程的业务过程和数据交互关系，并基于BPMN2.0标准构建多层业务过程模型；替代原有以设备为中心的方法，提出了以业务基本单元为中心的改进失效模式和后果分析，识别任务潜在的失效模式，明晰不同攻击意图下的失效原因和后果，便于指导生成攻击故障树模型；最终，开展业务活动的风险分析。本发明考虑了资产在任务执行过程的作用和重要性，且能够全面覆盖信息安全和功能安全一体化下的整个完整失效路径，能更加全面识别每个任务环节中的安全风险，进而提高了风险分析的准确性。
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公开(公告)号：CN119493548A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202410944358.3
申请日：2024-07-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F8/10 , G06F11/3604
Abstract: 本发明公开了一种基于Secure Tropos的石油炼化系统多重安全需求生成方法及系统，属于安全工程领域，该方法针对石油炼化装置的安全防护目标，分析其全流程涉及的系统功能模块间的依赖性关系和安全威胁；分析石油炼化装置的结构和数据交互类型，建立安全实体及数据交互模型；分析数据流与控制流特征，确定对应功能需求，并结合安全防护目标以推导安全约束；对建立的安全实体与数据交互模型进行模型检查，自动生成检查报告，对报告内容进行安全约束违例分析以分别获得公共安全需求和特殊安全需求。该发明可针对石油炼化装置快速生成满足功能要求和相关标准的高质量安全需求，极大提高效率、效果和准确性。
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公开(公告)号：CN118965372A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411144768.6
申请日：2024-08-20
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F21/57 , G06N3/045 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06F18/2411 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种石油炼化过程控制软件的漏洞检测方法及系统，属于安全漏洞检测技术领域；本发明为包含预设关键变量的代码块构建了对应的图结构，结合重要关键点上所携带的先验信息构建了图结构中的节点和边，并通过图神经网络实现节点到边及边到节点的信息聚合，得到图结构特征，该过程有效捕捉了节点之间的复杂关系，并通过比较节点的表示与其邻居的差异来识别异常行为和挖掘潜在的安全漏洞，能够感知到更加微小的数据特征，实现了更全面深层的代码特征表示；与此同时，本发明还基于代码漏洞模版获取了代码块在框架层面上的模式特征，与图结构特征相结合，实现了更加全面准确的特征表达，能够高效准确地对石油炼化过程控制软件的漏洞进行检测。
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