基于图神经微分卷积网络与对比学习的工业过程变点检测方法研究

针对化工过程系统中关键参数突变的监测难题，印度理工学院研究团队开发了无监督图机器学习框架GNDCL（Graph Neural Differential Contrastive Learner），创新性地融合图卷积网络（GCN）与图微分方程（GDE）求解器，通过对比学习机制实现了碳捕集等复杂系统的变点检测（CPD），其性能显著优于LSTM、PCA等传统方法，为工业过程安全与风险管理提供了新范式。

　　

在化工生产领域，微小的参数偏差可能引发重大安全事故。传统统计方法对复杂非线性过程的变点检测（Change Point Detection, CPD）灵敏度不足，而深度学习模型又面临时间依赖性建模的挑战。印度理工学院团队在《Process Safety and Environmental Protection》发表的研究，开创性地将图神经网络与微分方程理论相结合，开发出GNDCL框架，为这一难题提供了突破性解决方案。

研究采用三大关键技术：1）将过程参数建模为动态图结构，利用图卷积网络（GCN）捕捉节点间拓扑关系；2）引入图微分方程（GDE）求解器增强时间序列预测能力；3）构建对比学习框架处理无标签数据，通过欧氏距离阈值（99%置信区间）判定变点。实验数据来自两槽互动系统、连续搅拌反应釜（CSTR）和工业废水处理厂等真实场景。

Representing process systems as graphs
通过将参数A-E构建为节点相互作用的图结构，其中节点A直接影响产物收率E，GCN层通过邻域信息聚合生成动态嵌入，解决了传统方法难以捕捉参数关联性的问题。

Case studies
在碳捕集过程测试中，GNDCL对CO₂浓度突变的检测速度较CUSUM方法提升40%，误报率降低至1.2%，验证了其在环保工程中的实用性。

Numerical experiments
基于PyTorch Geometric的仿真显示，模型在100个epoch内稳定收敛，训练损失曲线验证了GDE求解器对长期依赖关系的建模优势。

Conclusion
该研究首次实现了图神经网络与微分方程在工业CPD中的协同应用，其核心创新在于：1）通过GCN-GDE架构同时捕获时空特征；2）对比损失函数消除了对标注数据的依赖。相比GCN-LSTM混合模型，GNDCL在F1-score上提升27%，为复杂系统（如CSTR反应器）的早期故障预警提供了新工具。作者团队特别指出，该方法在应对传感器漂移等隐蔽性风险时展现出独特优势，未来可扩展至制药、能源等领域的安全监测系统。