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龙图腾网获悉浙江大学;浙江大学嘉兴研究院申请的专利一种蓄热式热力氧化炉的故障预测与诊断系统及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：CN115854355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202210914889.9，技术领域涉及：F23G5/50；该发明授权一种蓄热式热力氧化炉的故障预测与诊断系统及方法是由高翔;姚龙超;俞悦楷;华奕;郑成航;韩尚伯;杨健;胡腾;方铁根;周灿;吴卫红;张悠;张涌新设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种蓄热式热力氧化炉的故障预测与诊断系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种蓄热式热力氧化炉的故障预测与诊断系统及方法，包括多参数预测模块、异常参数监测模块、因果图推论模块；通过多参数预测模型预测RTO各点位参数变化趋势，建立异常参数监测模型实现对各参数未来变化趋势的实时异常监测，将可能出现异常的参数作为输入参数实时输入到因果图推论模块，结合专家知识库和数据驱动构建的因果图，利用因果图的化简规则以及贝叶斯公式进行图谱化简、运算，输出可能的故障点位及概率，实现预测性故障溯源，并且引导运维人员进行提前干预，避免设备停炉的发生，有效减少停炉期间的污染气体排放和停炉重启所需耗费的大量燃料。

本发明授权一种蓄热式热力氧化炉的故障预测与诊断系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种蓄热式热力氧化炉的故障预测与诊断系统，其特征在于：包括多参数预测模块、异常参数监测模块和因果图推论模块； 所述多参数预测模块包括基于蓄热式热力氧化炉多参数建立的多参数预测模型，多参数预测模型根据RTO上的DCS数据采集系统，结合历史运行数据和在线运行数据，提前预测各参数变化； 所述异常参数监测模块包括RTO设备可能发生故障时的异常参数监测模型，根据预测参数的异常分数与阈值比较，监测并传输异常参数； 所述因果图推论模块包括通过人工专家知识库建立各故障与参数异常变化的因果模型，以及通过计算机根据数据进行图恢复和因果发现所得的因果有向图，辅助建立故障诊断因果图；根据输入的异常参数以及各参数与故障之间的因果概率关系，通过一系列事件运算与化简原则化简故障诊断因果图，并通过贝叶斯公式计算后验概率，从而输出故障点位及概率； 所述蓄热式热力氧化炉多参数包括蓄热式热力氧化炉内各腔体的温度、LEL浓度、气压和各风机频率； 基于多参数预测模型与异常参数监测模型完成预测性故障诊断； 多参数预测模型基于DCS数据采集系统收集到的实时运行数据与历史运行数据，由机器学习训练得出； 采用基于长短期记忆神经网络和自动编码器的混合模型实现从序列到序列的多参数预测模型建立；多参数预测模型的输入参数包括废气进口温度、LEL浓度、洗涤塔压差、RTO各室体温度、各风机频率、气压的历史数据和DCS实时监测数据，输出各参数的预测值； 多参数预测模型的网络结构为基于ConvLSTM和BiGRU的自动编码器结构，由编码器和解码器构成； 异常参数监测模块采用K-means聚类分析结合自动编码机建立异常监测模型，对预测的各参数值进行计算，判断是否处于正常范围内；通过聚类辅助分析预测数据的重构误差比，若异常分数超过设定阈值，则检测出异常参数，将其相关数据作为证据参数传入因果图推论模块。

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浙江大学;浙江大学嘉兴研究院，其通讯地址为：310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38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”。

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