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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院申请的专利基于机器学习的检修周期识别方法及装置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：CN114723194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202011530216.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于机器学习的检修周期识别方法及装置是由万古军;王云龙;郭晓燕;穆波;张国之;吴瑞青设计研发完成，并于2020-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的检修周期识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施方式提供一种基于机器学习的检修周期识别方法及装置，属于设备安全管理技术领域。方法包括：获取目标装置的第一作业数据集，第一作业数据集包括目标装置的所有子作业数据，子作业数据包括目标装置的作业日期及该作业日期对应的作业量；以目标装置的作业量异常的子作业数据的集合作为第二作业数据集；基于第二作业数据集计算目标装置的检修周期并输出。本发明上述技术方案通过采集目标装置的作业数据，基于目标装置的作业日期及作业量判断目标装置的日作业量是否异常，依据筛选出的日作业量异常的作业数据确定目标装置的检修周期并输出，从而仅需采集目标装置的作业数据即能快速识别目标装置的检修周期，无需耗费大量人工。

本发明授权基于机器学习的检修周期识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的检修周期识别方法，其特征在于，包括： 获取目标装置的第一作业数据集，所述第一作业数据集包括所述目标装置的所有子作业数据，所述子作业数据包括所述目标装置的作业日期及该作业日期对应的作业量； 以所述第一作业数据集的所有子作业数据为输入，经预设的作业量异常预测模型预测每条子作业数据的作业量是否异常；以及 以得到的所有作业量异常的子作业数据的集合作为第二作业数据集，所述作业量异常预测模型基于Kmeans算法或孤立森林算法构建； 将所述第二作业数据集中的所有子作业数据按作业日期顺序排序； 遍历所述第二作业数据集中的所有子作业数据，以相邻的两个作业日期的天数之差小于第一阈值的所有子作业数据的集合作为第三作业数据集； 将所述第三作业数据集中的子作业数据划分为m个数据块； 筛选出满足预设条件的所有数据块； 以筛选出的每个数据块中所有子作业数据中的最早作业日期到最晚作业日期为所述目标装置的一个检修周期，依次输出所有数据块对应的检修周期。

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中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司青岛安全工程研究院，其通讯地址为：100728 北京市朝阳区朝阳门北大街22号；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”。