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龙图腾网获悉中安广源检测评价技术服务股份有限公司申请的专利一种化学品储存场所的安全评价方法、系统、设备及程序获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120579007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511074432.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种化学品储存场所的安全评价方法、系统、设备及程序是由李博扬;刘广环;齐福敏;于宝丹;许璐璐;葛爱丽设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种化学品储存场所的安全评价方法、系统、设备及程序在说明书摘要公布了：本发明公开了一种化学品储存场所的安全评价方法、系统、设备及程序，涉及危险化学品管理技术领域，所述方法包括：对多源数据进行时空对齐；其中，所述多源数据包括储存化学品数据、环境数据、设备状态数据、管理数据和历史数据；提取时空对齐后的多源数据的空间特征，生成空间风险权重图；预训练风险评价模型；将所述空间风险权重图中的权重映射到所述风险评价模型，得到风险等级。通过本公开的处理方案，能够及时发现储存场所的潜在风险，提前预警并启动应急响应，有效降低事故发生的可能性，提高化学品储存场所的安全性。

本发明授权一种化学品储存场所的安全评价方法、系统、设备及程序在权利要求书中公布了：1.一种化学品储存场所的安全评价方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 对多源数据进行时空对齐；其中，所述多源数据包括储存化学品数据、环境数据、设备状态数据、管理数据和历史数据； 提取时空对齐后的多源数据的空间特征，生成空间风险权重图； 预训练风险评价模型； 将所述空间风险权重图中的权重映射到所述风险评价模型，得到风险等级； 所述环境数据，包括：内部环境数据和外部环境数据；其中，所述内部环境数据包括仓库建筑结构的三维点云数据；所述外部环境数据包括风速、降雨量、地震波、地下水位、周边交通流量； 所述设备状态数据，包括：温度传感器数据、湿度传感器数据、气体浓度传感器数据和振动传感器数据； 所述管理数据，包括：化学品的出入库信息、储存数量、储存位置、保质期、管理人员操作记录、安全培训记录； 所述提取时空对齐后的多源数据的空间特征，生成空间风险权重图，包括： 基于GCN对BIM模型进行空间特征提取； 基于长短期记忆网络对温度传感器数据、湿度传感器数据和气体浓度传感器数据进行时序特征提取； 提取环境数据的环境特征，包括：计算风速径向分量；基于小波变换对振动传感器数据进行特征提取；对地震波信号进行傅里叶变换提取主频能量谱； 将BIM空间特征、传感器时序特征及环境特征映射至共享隐空间，通过全连接层压缩为统一维度特征； 基于门控机制生成空间特征、时序特征、环境特征的权重系数； 通过深度学习模型输出空间风险权重图； 所述基于门控机制生成空间特征、时序特征、环境特征的权重系数，包括： 门控机制基于以下公式动态分配权重系数： 其中，Ffused为空间特征、时序特征、环境特征的加权和；α，β，γ为门控生成的权重系数，满足α+β+γ＝1；Fspatial为空间特征；Ftemporal为时序特征；Fenv为环境特征； 基于以下公式得到空间特征权重α： α＝SoftmaxWα×[GATFspatial,E]； 其中，Wα为空间特征权重α的可学习权重矩阵；Fspatial为空间特征；E为环境参数； 基于以下公式得到时序特征权重β： β＝SigmoidWβ×[GRUFtemporal||φE]； 其中，Wβ为时序特征权重β的可学习权重矩阵；Ftemporal为时序特征；φE为环境参数编码器；||为特征拼接操作； 基于以下公式得到环境特征权重γ： 其中，Wγ为环境特征权重γ的可学习权重矩阵；Fenv为环境特征；为张量积操作；GNN·为图神经网络。

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