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申请/专利权人：中国石油大学(华东)

摘要：本发明提出LNG储罐系统BOG产生量可解释性预测方法及系统，涉及BOG预测技术领域。包括获取LNG储罐系统历史多元时序数据；基于LNG储罐系统热平衡物理机理模型中不同物理量之间的先验关系，建立以不同传感器作为节点的先验图结构；对先验图结构中的边权重进行自学习，得到节点之间的权重系数；基于节点之间的权重系数，对每一节点的邻居节点信息进行聚合；采用适用于图神经网络的批训练方法对图神经网络模型进行训练，并基于训练好的模型得到LNG储罐系统BOG产生量的预测值。本发明搭建先验机理与图神经网络驱动的架构，对BOG产生量实现可解释性强、预测精度高、响应速度快及泛化性广的预测。

主权项：1.LNG储罐系统BOG产生量可解释性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取LNG储罐系统历史多元时序数据，进行预处理；基于预先建立的LNG储罐系统热平衡物理机理模型中不同物理量之间的先验关系，建立以不同传感器作为节点的先验图结构；对先验图结构中的边权重进行自学习，得到节点之间的权重系数，建立先验权重图；将先验权重图以及预处理过后的LNG储罐系统历史多元时序数据输入至预先建立的图神经网络模型中，对每一节点的邻居节点信息进行聚合，对每一节点的信息进行更全面的表示；采用适用于图神经网络的批训练方法对图神经网络模型进行训练，并基于训练好的模型得到LNG储罐系统BOG产生量的预测值；所述预先建立的LNG储罐系统热平衡物理机理模型，具体为： ；其中，、、、、、为对应于每一项的系数；为储罐侧面温度，为储罐LNG温度；表示卸料臂压力，表示罐内压力，表示储罐卸料温度，m表示混合摩擦区系数；为罐底泵外输流量；表示储罐液位；表示储罐高度，表示储罐顶部温度；表示BOG压缩机出口压力，表示BOG压缩机出口流量，表示BOG压缩机出口温度；，，分别表示三台储罐；经过LNG储罐系统历史多元时序数据的预处理后，设时间段内N个图节点所对应的多元时序数据为Q：； 为维向量；利用余弦相似度来衡量不同传感器向量之间方向性的相似性： ；其中，和为不同的节点；表示两个节点之间的余弦相似度；和分别表示和的模；利用欧氏距离来辅助考虑不同传感器向量之间的距离和大小差异： ；其中，表示两个节点之间的欧氏距离；q表示节点的第q个特征值；将与进行结合，以更全面的评估两个向量之间的总体权重系数： ；其中，表示两个节点之间的权重系数；表示在行向量维度求解L2范数，L2范数的作用是将权重映射到0-1之间，以达到聚合邻居信息后的新特征表示与原始特征处于同一数量级；表示单位矩阵，其引入了节点的自相关性。

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