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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：CN119598349A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411712975.7
申请日：2024-11-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/2431 , G06F21/55 , G06F18/21 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种催化裂化分馏系统攻击和故障的辨别方法，属于工业控制系统信息安全领域，该方法首先提取出系统信息域设备节点和物理域变量节点的异常状态，对上述多域异常特征进行拼接后用于训练KNN模型，以学习系统在攻击、故障和正常状态下的模式；最后利用训练好的KNN模型进行在线攻击和故障辨别。该方法通过提取信息域和物理域的多边特征，可以全面描述攻击和故障的行为特征，克服了仅从物理过程角度分析异常原因的局限，可有效提高辨别准确率；此外，KNN模型可以有效降低由攻击类和故障类的个别样本交叉造成的辨别错误问题。
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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：CN118133950A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410270892.0
申请日：2024-03-11
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种石油炼化装置的告警辅助处置知识图谱的构建方法及应用，属于石油炼化告警处置技术领域；本发明面向石油炼化装置告警辅助处置场景，确定了包括石油炼化装置中的物料、设备、状态、告警、事故和处置流程的知识节点类型，进而构建了包括知识节点类型及类型间关系的知识图谱本体，然后围绕知识图谱本体从石油炼化装置的基础资料中获取相关数据，并按照数据类型进行知识三元组提取，最后存储到数据库中得到告警辅助处置知识图谱。本发明构建了一种智能化的石油炼化装置告警辅助处置知识图谱，将系统设计、运行相关的知识进行关联，以在专家进行告警处置时为专家提供辅助，从而提高处置效率，降低错误风险。
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公开(公告)号：CN119740644A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411757282.X
申请日：2024-12-03
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06N5/022 , G06F18/22 , G06N5/04 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于大语言模型的流程工业安全知识图谱错误检测方法，本发明将待检测三元组通过向量、文本以及图模式多种检索得到的相似子图作为待检测三元组错误判定的上下文信息，按照预定义规则和提示词模板文本化转换后输入到大语言模型中，基于大语言模型对相似节点和邻居节点的关联模式对比推理分析，实现对待检测三元组的正确性的判定以及知识图谱三元组的更新。本发明基于所构建知识图谱错误三元组占比较低场景，通过大语言模型对相似上下文子图的关联模式对比分析，基于图检索增强生成思路，在减少人力成本条件下提升复杂关联知识图谱错误检测效率，同时保留推理分析过程的可解释性，避免人工专家规则设定完备性导致检测结果冲突或遗漏问题。
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Patent Agency Ranking
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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公开(公告)号：CN118068765A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410264303.8
申请日：2024-03-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明属于工业控制系统信息安全防护领域，具体涉及基于数字孪生的流程行业工控系统异常检测模型构建方法，包括：采用预先构建的工艺仿真模型，模拟流程行业工控系统执行目标工艺的不同异常工况，对应产生多个异常过程数据样本；基于各异常过程数据样本及其对应的异常标签以及历史正常过程数据样本及其对应的正常标签，训练目标工艺下的异常检测模型；其中每个数据样本包括工控系统生产过程的过程信息数据及其对应的结果信息数据；工艺仿真模型是基于数字孪生构建得到，且构建方式具体为：采用工控系统的数据驱动模型迭代矫正工控系统的机理模型，以提高机理模型的输出精度，将矫正后的机理模型作为仿真模型。本发明能提高系统异常检测的精度。
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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：CN119311874A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411439399.3
申请日：2024-10-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/284 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于但不限于文本提取技术领域，尤其涉及一种流程工业文本知识提取数据集自动构建方法及系统，首先，基于分词工具和TF‑IDF算法将流程工业领域无标注文本转为大语言模型微调数据集并对大语言模型进行微调，使其具备领域特有知识；然后，基于微调后的大语言模型通过多阶段探索‑利用比调整生成带有置信度的初始知识提取样本集；最后，通过基于置信度的大规模样本集错误检测和修正方法，得到最终用于领域知识提取模型训练的样本数据集。本发明通过低成本、高效率的工业文本知识提取样本集构建及应用方法，最大程度提升资源的投入产出比，提升工业安全知识提取算法的构建和应用的效率。
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