【技术实现步骤摘要】
基于石化设备的模型融合的方法及训练方法及其相关设备
[0001]本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于石化设备的模型融合的方法及训练方法及其相关设备。
技术介绍
[0002]目前，在石化行业中随着AI技术的发展，针对优化、预测、监控预警、故障预警等某一方面进行过定制化的开发形成了一批AI算法模型。但AI产品多产生于实验室，大多面临实际应用场景缺失、实际数据和模型数据脱节、功能单一不能覆盖场景下所有需求、产品的迭代和部署运维门槛高等难题，造成了AI产品落地难，应用效果差等问题。
[0003]并且，目前的实际应用中，各种模型之间(例如资产模型、装置机理模型、AI算法模型等)处于散乱状态，实际使用时基本都有排他性(即单独应用在装置和场景下)，因此，如何通过实验方法去模拟并实现在不同装置、场景下，融合资产模型、装置机理模型、AI算法模型等多种技术共同提升设备和场景智能化水平是现有技术中亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供一种基于石化设备的模型融合的训练方法、装置及计算机可读存储介...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于石化设备的模型融合的训练方法，其特征在于，所述方法包括：响应选择当前石化设备的操作，确定所述当前石化设备；根据所述当前石化设备，确定所述当前石化设备所需执行的任务和执行所述任务的目标模型，所述目标模型至少包括两个；根据所述当前石化设备、所述当前石化设备所需执行的任务、所述目标模型以及所述目标数据确定需执行的目标融合方案；获取目标数据，所述目标数据包括所述当前石化设备的监控数据、实时运行数据、历史运行数据、维修数据；根据所述目标融合方案将所述当前石化设备所需执行的任务和所述目标数据输入至所述目标模型中，输出所述目标融合方案对应的结果；根据所述目标模型的评估功能和所述目标数据，对所述结果进行分析；若所述结果与所述目标数据的误差小于预设阈值，则确定所述目标模型的训练完成；将所述目标模型、所述当前石化设备、所述当前石化设备所需执行的任务、所述目标融合方案和所述目标数据进行关联存储。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标模型的评估功能和所述目标数据，对所述结果进行分析之后，包括：若所述结果与所述目标数据的误差不小于预设阈值，则重复所述根据所述当前石化设备、所述当前石化设备所需执行的任务、所述目标模型以及所述目标数据确定需执行的目标融合方案，直至所述结果与所述目标数据的误差小于预设阈值。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标融合方案将所述当前设备所需执行的任务和所述目标数据输入至所述目标模型中，输出所述目标融合方案对应的结果之前，包括：在kubernetes集群上启动所述当前石化设备的运行场景的实验用容器，所述目标模型在所述当前石化设备的运行场景的实验用容器内执行所述目标融合方案。4.根据权利要求1
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2任一项所述方法，其特征在于，所述目标模型的评估功能包括评估损失函数的收敛性、评估所述目标模型的推理精度，所述根据所述目标模型的评估功能和所述历史运行数据，对所述结果进行分析，包括：将所述结果输入至所述目标模型的损失函数中，判断所述损失函数是否收敛；根据所述损失函数的收敛性，对所述结果进行分析。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标数据，包括：发送执行所述当前石化设备所需执行的任务的关联隶属数据和字段；响应用户选择的目标关联隶属数据和目标字段的操作；根据所述目标关联隶属数据和目标字段，获取所述目标数据。6.一种基于石化设备的模型融合的方法，其特征在于，所述方法包括：获取用于选取石化设备和任务的列表；响应选取石化设备和任务的列表的操作，确定所述当前石化设备和所述当前石化设备所需执行的任务；根据所述当前石化设备和所述当前石化设备所需执行的任务确定执行所述任务的目标模型，所述目标模型至少包括两个；
获取目标数据，所述数据包括所述当前石化设备的监控数据、实时运行数据、历史运行数据、维修数据，所述目标数据来源于服务器数据库读入、本地数据库读入、NFS挂载、其他系统API读入；根据所述当前石化设备、所述当前石化设备所需执行的任务、所述目标模型以及所述目标数据确定需执行的目标融合方案；所述目标模型根...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩嘉航，陈彦，于韶飞，刘东庆，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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