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申请/专利权人：中国石油大学(华东)

摘要：本发明属于蒸发气BOG产生量预测技术领域，尤其涉及一种多模态与时空驱动的储罐BOG产生量预测方法及系统，包括获取LNG储罐系统的历史多元时序数据；基于多模态思想，利用待预测时间跨度TPL对历史多元时序数据设置相同的时间间隔并进行重新排列，将长度为TPL的多步预测拆分为TPL种不同的模态，每一种模态视为单步预测，得到多模态重组数据集；利用双视角Transformer模型对多模态重组数据集进行时间和空间维度的特征提取及聚合，得到待预测时间段的多元时序数据并进一步计算BOG产生量；本发明能够充分建模数据中的隐藏信息，充分利用多种模态的工况规律以减小时间跨度对模型预测能力的影响，提高预测精度。

主权项：1.一种多模态与时空驱动的储罐BOG产生量预测方法，其特征在于，包括：获取LNG储罐系统的历史多元时序数据；基于多模态思想，利用待预测时间跨度TPL对LNG储罐系统的历史多元时序数据设置相同的时间间隔并进行重新排列，将长度为TPL的多步预测拆分为TPL种不同的模态，每一种模态视为单步预测，在每个重组区间的内构造出TPL组不同模态的数据，得到多模态重组数据集；利用双视角Transformer模型对多模态重组数据集进行时间维度和空间维度的特征提取及聚合后，得到待预测时间跨度区间内LNG储罐系统的多元时序数据；根据待预测时间跨度区间内LNG储罐系统的多元时序数据计算得到LNG储罐的BOG产生量；所述双视角Transformer模型包括位置向量嵌入模块、多头注意力模块、时空维度建模信息精化处理模块以及时空维度信息聚合模块；对多模态重组数据集在时间维度以及空间维度上，分别利用位置向量嵌入模块进行位置嵌入以及维度映射后，利用多头注意力模块进行时间和空间维度的特征提取，得到时间维度特征及空间维度特征后分别输入至时空维度建模信息精化处理模块进行精细化处理；利用时空聚合模块将精化处理后的时间维度特征以及空间维度特征进行聚合后，得到未来预测时间跨度区间内LNG储罐系统的多元时序数据；所述利用多头注意力模块进行时间和空间维度的特征提取，包括：利用双视角Transformer模型中的多头注意力模块，分别在时间维度和空间维度上将多模态重组数据集映射为查询矩阵、键矩阵以及值矩阵；分别在时间维度和空间维度上，根据查询矩阵与键矩阵的转置矩阵乘积计算注意力权重矩阵，引入Softmax函数对注意力权重矩阵中的行向量进行权重映射；根据权重映射后的矩阵与值矩阵的乘积分别计算得到时间维度特征及空间维度特征；所述时空维度建模信息精化处理模块，包括顺次连接的第一残差连接层及层标准化、前馈层以及第二残差连接层及层标准化；将提取出的时间空间维度特征分别与最初输入的时间空间维度进行残差连接并进行层标准化后输入前馈层中；利用第二残差连接层将前馈层的输出与第一残差连接层的输出进行相加后进行层标准化后输入至时空聚合模块。

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百度查询： 中国石油大学(华东) 多模态与时空驱动的储罐BOG产生量预测方法及系统