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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利基于事理图谱的化工异常事件检测方法及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：CN114153988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202111461707.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于事理图谱的化工异常事件检测方法及系统是由杜军威;隋建飞;李浩杰;胡强;江峰;于旭;陈卓;梁宏涛设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于事理图谱的化工异常事件检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于事理图谱的化工异常事件检测方法及系统，其中方法包括：获取待检测的化工事故报告；对待检测的化工事故报告进行预处理，得到待检测化工事故报告的文本向量；根据待检测化工事故报告的文本向量和训练后的图注意力网络模型，确定待检测化工事故报告对应的事故类型和案例类型；其中，所述图注意力网络模型，是基于事理图谱训练得到的。以更加准确的预测事故发生的类型，并快速进行对其提供应急处置方案。

本发明授权基于事理图谱的化工异常事件检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于事理图谱的化工异常事件检测方法，其特征是，包括： 获取待检测的化工事故报告； 对待检测的化工事故报告进行预处理，得到待检测化工事故报告的文本向量； 根据待检测化工事故报告的文本向量和训练后的图注意力网络模型，确定待检测化工事故报告对应的事故类型和案例类型； 其中，所述图注意力网络模型，是基于事理图谱训练得到的； 所述事理图谱，获取过程包括： 构建训练集和测试集；所述训练集和测试集，均包括M个已知事故类型和每类事故所包含的若干种案例类型； 根据每个事故类型，和每个事故类型对应的若干种案例类型，构建每个事故类型对应的子图，得到案例事理网络层； 对所有的父节点，按照致灾因子、承灾体、事故类型和事故后果的事故链路线，结合事故发生的因果关系以及事故演化过程进行连线，得到概念事理网络层； 案例事理网络层和概念事理网络层合并后，得到事理图谱； 构建子图的过程中，将每个事故类型作为父节点，将当前事故类型所对应的所有案例类型作为子节点，根据父节点与子节点之间是否存在包含关系进行连线； 训练后的图注意力网络模型，具体训练过程包括： 获取M个已知事故类型和每类事故所包含的若干种案例类型；其中，M为正整数； 对每个事故类型构建子图，得到M个子图； 对每个事故类型下的事故报告进行向量提取，得到若干个文本向量； 将M个子图和每个子图对应的若干个文本向量，共同输入到第一图注意力网络中，得到M个父节点的第一向量； 将M个父节点的第一向量、概念事理网络层中M个父节点以及M个父节点之间的连接关系，共同输入到第二图注意力网络中，得到M个父节点的第二向量； 将测试集中的报告文本向量与M个父节点的第二向量进行张量分解，进行向量相似度比较，对第一图注意力网络和第二图注意力网络进行优化，得到训练后的图注意力网络模型。

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