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龙图腾网获悉北京英沣特能源技术有限公司申请的专利一种数据中心AI故障概率预防分析方法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：CN121352780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511924071.5，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种数据中心AI故障概率预防分析方法是由李国辉;商凯;杜得强;王鑫浩;方圆;赵亚东;张天赐;李世杰;陈付鑫;司宇丰设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据中心AI故障概率预防分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据中心AI故障概率预防分析方法，涉及故障分析技术领域，包括：调取目标部件的更换记录，得到更换部件的工作时长；将更换部件分为若干区域，得到每一区域的老化等级，计算更换部件的第一老化程度；根据每一标定点的位置，计算更换部件的第二老化程度，得到更换部件的总老化程度；获取待检测部件和若干更换部件，得到每一更换部件的部件权值；得到待检测部件的故障预警时长，智能研判待检测部件的预警时间，及时进行预警提示。本发明通过提取更换记录，综合灰度图、性能测试和环境要素进行分析，智能研判预警时间并进行预警提示，提高部件更换时机可靠性，有助于保障数据中心持续稳定运行、降低停机故障风险。

本发明授权一种数据中心AI故障概率预防分析方法在权利要求书中公布了：1.一种数据中心AI故障概率预防分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 调取安装在数据中心散热设备上的目标部件的历史更换记录，散热设备是对元器件X进行散热的，提取更换记录的更换部件，以及更换部件的安装时间和更换时间，根据元器件X的实时温度数据，得到更换部件的工作时长； 获取材料劣化‌程度均匀但老化等级不同的若干基准部件，分别拍摄基准部件和更换部件的表面灰度图像，将更换部件分为若干区域，得到每一区域的老化等级； 根据每一区域的所在位置，得到更换部件上的标定点，计算更换部件的第一老化程度； 对更换部件和基准部件进行性能测试，根据测试过程中每一标定点的数据变化情况，得到每一标定点的老化等级；根据每一标定点的位置，计算更换部件的第二老化程度； 根据预设第一老化程度和第二老化程度的权值，得到更换部件的总老化程度； 将当前散热设备上安装的部件作为待检测部件，提取若干更换部件，根据待检测部件和更换部件所处环境的环境要素，得到每一更换部件的部件权值； 综合更换部件的工作时长、总老化程度和部件权值，得到待检测部件的故障预警时长； 智能研判待检测部件的预警时间，当达到预警时间时及时向相关人员进行预警提示； 计算更换部件的第一老化程度，包括：建立散热设备的三维模型，获取某区域Q上的若干坐标点，求取坐标点之间的中心坐标，将中心坐标作为标定点PQ，获取元器件X的位置，将标定点PQ与元器件X之间的距离，作为所述区域Q的目标距离；按照目标距离越小，区域权重越大的条件，得到每一区域的区域权重，其中，所有区域权重之和为1；根据各区域的区域权重和老化等级，得到更换部件B的第一老化程度； 得到每一标定点的老化等级，包括： 获取更换部件B上的所有标定点，加热更换部件B和基准部件中与元器件X接触的部位，完成对更换部件B和基准部件的性能测试，实时监测加热过程中不同标定点的温度； 计算某标定点P加热过程中，在全新部件上的温度变化斜率K0和在更换部件B上的温度变化斜率KB，若斜率K0和斜率KB之间的差值绝对值小于预设数值阈值，则将标定点P的老化等级作为0；若不小于预设数值阈值，获取标定点P加热过程中，在每一基准部件上的温度变化斜率，将其中与斜率KB之间的差值绝对值最小的对应的基准部件的老化等级，作为标定点P的老化等级； 计算更换部件的第二老化程度，包括：计算每一标定点与元器件X之间的距离，按照距离越小，点权重越大的条件，得到每一标定点的点权重，其中，所有点权重之和为1；根据各标定点的点权重和老化等级，得到更换部件B的第二老化程度； 得到每一更换部件的部件权值，包括：获取影响部件老化程度快慢的环境要素，预先在数据中心部署传感器，实时监测待检测部件所在位置的环境要素值，得到平均环境要素值V0，提取若干更换部件，实时监测更换部件所在位置的环境要素值，得到每一更换部件对应的平均环境要素值，按照其中与平均环境要素值V0越接近，部件权值越大的条件，得到每一更换部件的部件权重； 得到待检测部件的预警时长，包括： 获取每一更换部件的工作时长、总老化程度和部件权值，预先设置待检测部件的老化程度阈值，根据公式：，得到待检测部件的故障预警时长，其中，D为故障预警时长，Y为老化程度阈值，M为更换部件的数量，Wm为第m个更换部件的部件权值，Dm为第m个更换部件的工作时长，Ym为第m个更换部件的总老化程度。

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