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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利一种油气站场可靠性评价方法、系统、存储介质和设备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：CN118332433B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202410462636.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种油气站场可靠性评价方法、系统、存储介质和设备是由苏怀;梁馨月;何宇轩;覃小东;张劲军;杨兆铭设计研发完成，并于2024-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种油气站场可靠性评价方法、系统、存储介质和设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种油气站场可靠性评价方法，包括：建立基于DETR模型的站场工艺流程图关键元件识别模型；获取油气站场工艺流程图，利用站场工艺流程图关键元件识别模型对油气站场工艺流程图进行关键元件识别，得到识别结果；根据识别结果和关键元件的功能连接拓扑构建站场的故障树模型；根据故障树模型构建基于变结构动态贝叶斯网络的站场系统动态可靠性评价模型；利用站场系统动态可靠性评价模型对油气站场工艺流程图对应的目标站场进行可靠性评价，得到可靠性评价结果。本申请可实现油气站场运行可靠性的高效、动态评价。本申请还提供一种油气站场可靠性评价系统、存储介质和电子设备，具有上述有益效果。

本发明授权一种油气站场可靠性评价方法、系统、存储介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种油气站场可靠性评价方法，其特征在于，包括： 建立基于DETR模型的站场工艺流程图关键元件识别模型； 获取油气站场工艺流程图，利用所述站场工艺流程图关键元件识别模型对所述油气站场工艺流程图进行关键元件识别，得到识别结果； 根据所述识别结果和关键元件的功能连接拓扑构建站场的故障树模型； 根据所述故障树模型构建基于变结构动态贝叶斯网络的站场系统动态可靠性评价模型； 利用所述站场系统动态可靠性评价模型对所述油气站场工艺流程图对应的目标站场进行可靠性评价，得到可靠性评价结果； 其中，所述建立基于DETR模型的站场工艺流程图关键元件识别模型包括： 获取关键元件数据集； 应用预设卷积神经网络提取所述关键元件数据集的特征向量； 将所述特征向量输入至Transformer模块，经由编码器和解码器处理得到输出图像序列； 利用前馈神经网络预测所述输出图像序列的目标边界框和所属类别概率分数； 其中，所述应用预设卷积神经网络提取所述关键元件数据集的特征向量包括： 获取所述关键元件数据集中的原始输入图像； 对所述原始输入图像利用所述预设卷积神经网络下采样得到低分辨率特征图； 利用残差层将所述低分辨率特征图和所述原始输入图像融合，得到捷径结构； 将所述捷径结构经过激活函数处理，得到所述关键元件数据集的特征向量； 其中，所述根据所述识别结果和关键元件的功能连接拓扑构建站场的故障树模型包括： 根据所述识别结果中关键元件和个数生成站场的物理逻辑关系图； 确定站场失效模式和对应失效事件； 利用所述故障树模型中的每个节点表示一个所述失效事件，根据所述物理逻辑关系图和所述关键元件之间的操作逻辑，构建所述构建站场的故障树图；所述事件包含正常状态和非正常状态。

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