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龙图腾网获悉上海歌略软件科技有限公司申请的专利一种基于数字化交付的HAZOP分析方法和系统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：CN121146297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511666040.4，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于数字化交付的HAZOP分析方法和系统是由王娇龙设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数字化交付的HAZOP分析方法和系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于数字化交付的HAZOP分析方法和系统，涉及化工安全风险分析技术领域，该方法包括获取待分析的数字化交付数据；采用拓扑关联理论与规则引擎方法进行数字化交付模型整合与动态校验；采用统计学习与语义匹配方法进行多源工艺数据标准化处理与风险要素映射；采用拓扑推理与仿真模拟方法进行模型驱动的偏差智能生成与因果链分析；采用协同过滤与闭环控制方法进行跨专业协同优化与措施闭环跟踪；采用反馈学习与知识迭代方法进行全生命周期数据联动与迭代优化，生成标准化报告。本申请可以实现化工过程风险分析的全流程数字化、智能化与全生命周期管控，提高HAZOP分析的精度和效率。

本发明授权一种基于数字化交付的HAZOP分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字化交付的HAZOP分析方法，其特征在于，包括： 获取待分析的数字化交付数据；所述待分析的数字化交付数据包括多类型数字化交付数据和工程数字化交付成果；所述多类型数字化交付数据包括静态数据、动态数据和图纸数据，所述静态数据包括静态设备台账，所述动态数据包括动态DCS数据；所述工程数字化交付成果包括工艺模型、三维几何模型和属性数据库，所述工艺模型包括Pamp;ID数字化带参数模型和工艺仿真模型，所述三维几何模型包括设备3D模型和管道3D模型； 根据所述工程数字化交付成果，采用拓扑关联理论与规则引擎方法进行数字化交付模型整合与动态校验，得到标准化模型；其中，对所述工程数字化交付成果进行多专业模型结构化整合处理和参数一致性智能校验处理；其中，所述多专业模型结构化整合处理基于“实体-关系”拓扑模型采集所述工程数字化交付成果中的工艺模型、三维几何模型和属性数据库，并通过标准化接口转换模型格式，建立多级关联关系，采用图数据库存储关联关系并支持多跳查询；所述参数一致性智能校验处理基于规则引擎构建工艺逻辑规则库，通过“参数提取→规则匹配→冲突识别”流程自动校验，生成模型参数有效性标识；对所述三维几何模型进行轻量化处理，并利用版本控制技术进行模型版本管控，得到标准化模型； 根据所述多类型数字化交付数据，采用统计学习与语义匹配方法进行多源工艺数据标准化处理与风险要素映射，得到标准化结构化数据和数据-风险要素映射关系；其中，对所述多类型数字化交付数据进行多类型数据结构化转换处理，得到初步结构化数据；其中，静态数据采用映射算法转换为静态结构化数据，动态数据采用时序特征提取算法生成工况特征向量，图纸数据采用文本提取模型提取文本并绑定图元与参数，得到文本-图元数据；所述静态结构化数据、所述工况特征向量和所述文本-图元数据组成所述初步结构化数据；对所述初步结构化数据进行数据异常智能清洗处理，得到标准化结构化数据；其中，所述数据异常智能清洗处理包括基于“离群值识别算法+工艺规则”双层机制识别离群值并标记候选异常，并利用工艺规则库进行二次过滤；对所述标准化结构化数据进行数据-风险要素映射处理，确定数据-风险要素映射关系；其中，所述数据-风险要素映射处理包括构建“参数-偏差”映射规则库，并采用数值阈值比对与语义匹配的方式实现数据-风险要素的自动映射； 基于所述标准化模型、所述标准化结构化数据和所述数据-风险要素映射关系，采用拓扑推理与仿真模拟方法进行模型驱动的偏差智能生成与因果链分析，得到偏差集合、完整因果链和风险偏差清单；其中，基于所述标准化模型的模型拓扑结构，采用Louvain算法划分工艺节点，使每一所述工艺节点关联属性向量，并结合HAZOP引导词库与节点特性生成偏差，得到偏差集合；基于所述标准化模型和所述标准化结构化数据，采用“模型关联+仿真推演”双机制构建因果链，利用工艺仿真模型模拟偏差发展过程以扩展因果链，得到完整因果链；根据所述数据-风险要素映射关系，利用风险评估理论计算初始风险值，并标记风险偏差，得到风险偏差清单； 根据所述偏差集合、完整因果链和风险偏差清单，采用协同过滤与闭环控制方法进行跨专业协同优化与措施闭环跟踪，得到风险管控措施及措施进度跟踪信息；其中，搭建Web端协同平台；基于所述偏差集合、完整因果链和风险偏差清单，利用所述Web端协同平台和角色权限模型进行多专业人员在线交互，并在所述角色权限模型上标注交互意见并关联至偏差位置；基于所述交互意见及其关联的偏差位置，采用案例推理算法，从历史措施库生成若干候选措施；将每一所述候选措施与设计规范库比对，以验证各个所述候选措施的合规性，并结合设备参数评估各个所述候选措施的可行性，将合规且可行的所述候选措施作为风险管控措施；将所述风险管控措施关联至“设计-运维”流程，并利用状态跟踪模型跟踪措施进度，得到措施进度跟踪信息； 基于所述风险管控措施及措施进度跟踪信息，采用反馈学习与知识迭代方法进行全生命周期数据联动与迭代优化，生成标准化报告；其中，将所述风险管控措施及措施进度跟踪信息推送至设计系统更新参数，关联施工验收记录并纳入运维管理系统，实现“设计-施工-运维”全周期数据联动，得到全周期数据联动成果；获取专家修正意见与实际运行数据，采用机器学习算法优化HAZOP分析过程中各个模型的参数，得到优化后的模型参数；基于所述全周期数据联动成果、所述优化后的模型参数、所述风险管控措施及措施进度跟踪信息以及所述偏差集合、完整因果链和风险偏差清单，利用自然语言生成技术，自动生成标准化报告。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人上海歌略软件科技有限公司，其通讯地址为：201701 上海市青浦区外青松公路7888号15幢三层H区332室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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