01
课程导论：为什么需要融合？
数据驱动与机理模型的优缺点对比，课程目标与学习路径。
导论融合思维
02
机理模型基础
物理方程、化学动力学、热力学模型在安全预警中的应用。
机理物理方程
03
数据驱动模型基础
机器学习、深度学习在异常检测与预测中的角色。
MLDL
04
融合架构设计
串行、并行、反馈式融合架构的对比与选择。
架构系统设计
05
数据预处理与特征工程
针对机理模型与数据模型的双向数据清洗与特征对齐。
特征工程对齐
06
机理模型构建
以化工反应器为例，建立温度-压力-浓度耦合的机理模型。
化工耦合
07
数据驱动模型构建
使用LSTM进行时序预测，使用Autoencoder进行异常检测。
LSTMAutoencoder
08
融合策略一：残差修正法
用数据模型修正机理模型的预测偏差。
残差修正
09
融合策略二：参数辨识法
用数据模型在线估计机理模型中的未知参数。
参数辨识在线
10
融合策略三：混合模型法
将机理约束嵌入神经网络损失函数。
混合模型物理约束
11
融合策略四：多模型集成法
贝叶斯模型平均与堆叠泛化。
集成贝叶斯
12
不确定性量化
在融合模型中如何量化预测的不确定性（贝叶斯方法、蒙特卡洛）。
不确定性贝叶斯
13
实时预警阈值设计
基于融合模型输出的动态阈值与自适应报警机制。
阈值自适应
14
案例一：化工过程安全预警
反应器 runaway 预测。
化工runaway
15
案例二：电力系统故障预警
变压器油温与负载的融合预测。
电力变压器
16
案例三：矿山瓦斯浓度预警
机理扩散模型与数据驱动结合。
矿山瓦斯
17
案例四：桥梁结构健康监测
有限元模型与振动数据融合。
桥梁有限元
18
模型验证与评估
针对融合模型的特殊评估指标（一致性、鲁棒性、可解释性）。
评估鲁棒性
19
可解释性分析
SHAP、LIME、机理路径归因在融合模型中的应用。
SHAPLIME
20
在线学习与模型更新
如何让融合模型在运行中持续进化。
在线学习更新
21
边缘计算与部署
将融合模型部署到边缘设备（如PLC、嵌入式系统）的挑战与方案。
边缘计算PLC
22
数据安全与隐私
在融合系统中保护敏感工艺数据的方法（联邦学习、差分隐私）。
联邦学习隐私
23
人机交互与可视化
预警系统的仪表盘设计与操作员决策支持。
可视化仪表盘
24
工业标准与合规
IEC 61508、ISO 13849 对融合预警系统的要求。
标准合规
25
故障诊断与根因分析
利用融合模型进行故障溯源。
故障诊断根因
26
多源异构数据融合
文本、图像、时序、结构化数据的统一处理。
异构多模态
27
强化学习在预警决策中的应用
动态调整预警阈值与响应策略。
强化学习决策
28
数字孪生与融合预警
构建虚拟副本实现超前预警。
数字孪生超前预警
29
项目实战：化工罐区安全预警融合系统
从零搭建一个化工罐区安全预警融合系统。
实战罐区
30
课程总结与未来展望
物理信息神经网络（PINN）、大模型在安全预警中的潜力。
PINN大模型