內容簡介：針對煉化設備傳統維護策略存在“過修”或“失修”問題，構建了基于多源數據融合的設備健康度指數（Equipment Health Index，EHI）模型。該模型整合缺陷、報警、維修等多維數據，利用深度神經網絡進行非線性融合與實時評估。工程驗證表明，該技術能精準量化設備健康狀態，比傳統方法具有更高的評估準確率與預警提前量，為智能運維提供了有效支撐。