1.一种基于机理拓扑分层解耦的石油炼化预测与归因方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、采集原始石油炼化过程的时序数据以及工艺流程信息，对时序数据进行多维特征清洗与标准化处理，并根据工艺流程信息构建表征变量间物理连接关系的物理邻接矩阵，构成标准化特征集；

步骤2、基于动力学单调性约束机制，对标准化特征集进行主效应的自适应解耦与拟合，得到主效应分量，然后剥离出各特征独立作用于预测目标的单调趋势分量，并计算得到一阶残差；

步骤3、基于物理邻接矩阵生成拓扑掩码，先对一阶残差进行受限交互效应解耦，再对在物理上存在连通关系的变量对之间进行非线性交互拟合，从而得到符合机理的交互效应分量与二阶残差；

步骤4、基于历史稳态工况构建动态时变基准，结合步骤2得到的主效应分量与步骤3得到的交互效应分量，计算各特征在当前时刻对预测结果的相对偏离贡献度；

步骤5、最终输出石油炼化关键参数的预测值，并生成包含主效应趋势图与交互网络图的机理一致性归因报告。

2.根据权利要求1所述的一种基于机理拓扑分层解耦的石油炼化预测与归因方法，其特征在于，步骤1具体包括如下步骤：步骤1.1、采集石油炼化装置的历史时序数据，定义炼化过程状态矩阵为 ，其中 为时间序列的采样点数， 为包含温度、压力、液位和流量的工艺参数特征数；定义关键性能指标向量 ， 代表实数矩阵；

步骤1.2、计算性能指标的全局平均工况基准 ：；

其中， 为第 个采样时刻的实际指标值；

构建初始残差向量 ，用于后续分层解耦的起始输入，即剥离掉稳态均值后的波动量；随后，为消除不同物理量纲对模型权重的干扰，对炼化过程状态矩阵 的每一列进行Z‑Score 标准化处理，映射至标准正态分布空间：；

其中，和 分别为第 个工艺参数的均值和标准偏差， 为第 个时刻第 个参数的原始检测值， 为标准化后的特征值；

步骤1.3、构建装置工艺流程的物理邻接矩阵 ；根据石油炼化装置的工艺流程图PFD与管道仪表流程图P&ID，解析各工艺参数传感器之间的物理连接关系，构建物理邻接矩阵：；

其中，参数j和k为同一工业体系内、相同时刻下、两个内涵不同的工艺参数，并将矩阵作为后续步骤中交互效应解耦的拓扑约束掩码。

3.根据权利要求1所述的一种基于机理拓扑分层解耦的石油炼化预测与归因方法，其特征在于，步骤2具体包括如下步骤：步骤2.1、对特征集合中的每一个特征，构建三种并行回归器进行拟合竞争：线性响应模式Linear Mode：  ；

非线性饱和模式Poly Mode： ；

单调约束非参数模式Mono‑Tree Mode： ；

其中， 、 分别为一次项与二次项系数，为输入变量，为偏置量， 为决策树模型函数；

步骤2.2、通过计算三种模式在当前残差 上的决定系数 进行优胜劣汰，定义判定函数 ：；

；

其中， 表示特征，lin、poly、tree分别对应步骤2.1中的三种并行回归器；若最佳模型的 超过预设阈值 ，则将其纳入规则库，并从当前残差中将效应剥离：；

表示针对特征   筛选出的最优回归模型函数；

此步骤循环执行，直至所有特征的独立贡献被剥离完毕。

4.根据权利要求2所述的一种基于机理拓扑分层解耦的石油炼化预测与归因方法，其特征在于，步骤3具体包括如下步骤：步骤3.1、基于拓扑掩码的受限交互效应解耦，利用物理邻接矩阵 生成受限交互对集合 ，对物理上存在连通关系的工艺参数对进行建模，利用机理约束剔除虚假关联并压缩搜索空间：；

其中， 为特征索引不相等的约束条件， 为物理邻接矩阵 的拓扑约束掩码；

步骤3.2、针对集合 中的每一对特征  ，构建交互模型 ，对一阶残差  进行拟合：；

其中， 为特征集合中第   个和第   个原始特征向量， 为第   个和第   个特征标准化后的交互项， 为交互系数；

步骤3.3、通过显著性检验筛选出强交互项，并根据  的符号赋予物理含义：若  ，定义为协同增益效应；若  ，定义为拮抗干扰效应；

将全局平均工况基准、主效应分量与交互效应分量进行分层叠加，得到最终的预测模型：；

其中， 为剥离出的主效应函数， 为解耦出的交互效应函数， 为特征集合中的每一个特征，此过程通过拓扑掩码，即条件  替代传统的全排列搜索，避免高维稀疏数据下的维数灾难。

5.根据权利要求1所述的一种基于机理拓扑分层解耦的石油炼化预测与归因方法，其特征在于，步骤4具体为：引入包含炼化装置工艺操作边界与反应动力学方向的专家知识库，并设定动态基准向量 ；

当输入新样本 时，首先进行一致性校验：

；

其中，为模型对当前样本的预测值，  为基于物理或化学规律确定的目标变量物理约束范围，其中 为物理约束范围下边界值， 为物理约束范围上边界值， 为模型对特征 的局部偏导数灵敏度， 为专家知识库中定义的特征预期单调性方向；

若违反约束，则触发机理安全阀，引入基于约束边界距离的惩罚项 对预测值进行平滑修正或截断：；

其中， 为经过机理安全阀平滑修正或截断后的预测值，为惩罚项，Distance为预测值 超出物理约束边界 的欧氏距离， 为物理可行域；

最后，基于动态基准计算各因素的边际贡献Contribution，生成可解释性报告：；

其中，F表示已训练好的、针对特征 的预测函数映射， 为基准状态， 为当前状态。

6.一种计算机装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1所述方法的步骤。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1所述方法的步骤。

8.一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，其特征在于，该计算机程序/指令被处理器执行时实现权利要求1所述方法的步骤。