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龙图腾网获悉四川科比科科技有限公司;成都科比科科技有限公司申请的专利一种融合多模态识别与深度强化学习的石油化工智能三维建模方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121659393B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610164605.7，技术领域涉及：G06F30/10；该发明授权一种融合多模态识别与深度强化学习的石油化工智能三维建模方法是由李才军;何雷;周思炀;李小京;尉伯虎;冯源设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多模态识别与深度强化学习的石油化工智能三维建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合多模态识别与深度强化学习的石油化工智能三维建模方法，涉及石油化工工程设计技术领域。该方法包括：通过视觉大模型识别二维P&ID图纸，输出检测对象列表并构建初始候选图；利用图神经网络优化得到工程逻辑拓扑图；将文本规范转化为三元组规则，生成三维空间约束场；基于深度强化学习训练智能体，生成最优管道路径并实例化为三维管道模型。本发明实现了从设计意图解析到三维建模的全流程智能化，大幅提升设计效率，保障设计合规性与二三维数据一致性，适用于石油化工全厂级复杂系统的三维建模。

本发明授权一种融合多模态识别与深度强化学习的石油化工智能三维建模方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多模态识别与深度强化学习的石油化工智能三维建模方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、向视觉大模型输入二维Pamp;ID图纸，通过视觉大模型识别二维Pamp;ID图纸中的图例元素和文本信息，输出检测对象列表； S2、以检测对象列表为输入，将每个检测对象作为节点构成节点集合Vamp;，基于空间邻近规则生成边集合Eamp;，设置距离阈值，计算任意两个节点的边界框之间的欧氏距离，若所述欧氏距离小于所述距离阈值，则生成连接边，形成初始候选图Gamp;=Vamp;,Eamp;； S3、将所述初始候选图和设备数据表作为输入，通过图神经网络进行多源特征融合、语义关系评分与流向推理，再基于置信度优化图结构，输出结构化的工程逻辑拓扑图； S4、输入工程逻辑拓扑图和文本型设计规范库，通过自然语言处理技术将文本规范转化为“对象-属性-约束条件”形式的三元组规则，对三元组规则按强制性分级并赋予权重，生成三维空间约束场； S5、输入所述工程逻辑拓扑图、三维空间约束场及场地边界与障碍物信息，采用体素化网格构建三维环境与状态空间，设计包含直行、转向、升降的动作空间及复合奖励函数，通过深度强化学习训练智能体生成最优管道路径，将所述最优管道路径实例化为符合工程规范的三维管道模型。

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