一种基于物理信息神经网络的炼化装置智能预测方法

本发明公开了一种基于物理信息神经网络的炼化装置智能预测方法，属于智能预测技术领域，包括：获取炼化装置的实时工况数据，从所述实时工况数据提取时空特征向量和装置区域标识；将所述时空特征向量输入物理引导注意力结构，获得时空注意力权重；根据所述时空注意力权重与所述装置区域标识的组合，从专家网络集合中确定激活专家网络集合；将所述时空特征向量输入所述激活专家网络集合，获得局部预测值集合与物理残差分量集合；将所述局部预测值集合与所述物理残差分量集合输入贝叶斯输出结构，获得预测均值与校准后预测标准差；输出所述预测均值与所述校准后预测标准差，作为目标工艺参数预测结果与不确定性指标。本发明兼具高精度性和可追溯性。