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龍圖騰網獲悉中國石油化工股份有限公司;中國石油化工股份有限公司青島安全工程研究院申請的專利基于機器學習的檢修周期識別方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114723194B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011530216.0，技術領域涉及：G06Q10/0631；該發明授權基于機器學習的檢修周期識別方法及裝置是由萬古軍;王云龍;郭曉燕;穆波;張國之;吳瑞青設計研發完成，并于2020-12-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于機器學習的檢修周期識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明實施方式提供一種基于機器學習的檢修周期識別方法及裝置，屬于設備安全管理技術領域。方法包括：獲取目標裝置的第一作業數據集，第一作業數據集包括目標裝置的所有子作業數據，子作業數據包括目標裝置的作業日期及該作業日期對應的作業量；以目標裝置的作業量異常的子作業數據的集合作為第二作業數據集；基于第二作業數據集計算目標裝置的檢修周期并輸出。本發明上述技術方案通過采集目標裝置的作業數據，基于目標裝置的作業日期及作業量判斷目標裝置的日作業量是否異常，依據篩選出的日作業量異常的作業數據確定目標裝置的檢修周期并輸出，從而僅需采集目標裝置的作業數據即能快速識別目標裝置的檢修周期，無需耗費大量人工。

本發明授權基于機器學習的檢修周期識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的檢修周期識別方法，其特征在于，包括： 獲取目標裝置的第一作業數據集，所述第一作業數據集包括所述目標裝置的所有子作業數據，所述子作業數據包括所述目標裝置的作業日期及該作業日期對應的作業量； 以所述第一作業數據集的所有子作業數據為輸入，經預設的作業量異常預測模型預測每條子作業數據的作業量是否異常；以及 以得到的所有作業量異常的子作業數據的集合作為第二作業數據集，所述作業量異常預測模型基于Kmeans算法或孤立森林算法構建； 將所述第二作業數據集中的所有子作業數據按作業日期順序排序； 遍歷所述第二作業數據集中的所有子作業數據，以相鄰的兩個作業日期的天數之差小于第一閾值的所有子作業數據的集合作為第三作業數據集； 將所述第三作業數據集中的子作業數據劃分為m個數據塊； 篩選出滿足預設條件的所有數據塊； 以篩選出的每個數據塊中所有子作業數據中的最早作業日期到最晚作業日期為所述目標裝置的一個檢修周期，依次輸出所有數據塊對應的檢修周期。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國石油化工股份有限公司;中國石油化工股份有限公司青島安全工程研究院，其通訊地址為：100728 北京市朝陽區朝陽門北大街22號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。