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產品知識庫的萬象引擎含 49 條跨維度關聯規則，按 5 個域來劃分：CR 系列、TEMP-CORR 系列、VOLT 系列、CURR 系列，以及 PQ 系列加 EE 系列。按條數看，CR 系列 7 條、TEMP-CORR 系列 7 條、VOLT 系列 15 條、CURR 系列 14 條、PQ 系列 3 條加 EE 系列 3 條，合計 49 條。這套規則被定位為萬象引擎識境研判層的基礎，用 18 級場景樹加 49 條關聯規則回答為何異常、何處異常。產品知識庫給出的量化價值是：告警壓縮 80%、根因準確率 85% 以上、場景定位精度到 L17 至 L18、級聯風險覆蓋 100%。本文按五個域逐一說明條數與範例規則，並標明資料邊界。
一、49 條規則的 5 域總覽
萬象引擎的 49 條跨維度關聯規則按 5 域劃分。前四個域各有明確主題：CR 系列對應電氣安全，TEMP-CORR 系列對應溫度關聯，VOLT 系列對應電壓，CURR 系列對應電流。第五個域是 PQ 系列與 EE 系列並列，各 3 條。
按條數排序，VOLT 系列最多，為 15 條；其次是 CURR 系列 14 條；CR 與 TEMP-CORR 各 7 條；PQ 與 EE 各 3 條。把這些數字相加，正好是 49 條，說明分域是完整覆蓋的。分域不是隨意堆疊，而是按規則所依賴的物理量歸口。
這樣的歸口有一個直接好處：當現場出現異常時，可以按涉及的物理量先縮小到某個域，再在域內比對規則。例如電壓異常先看 VOLT 系列，電流異常先看 CURR 系列，溫度異常先看 TEMP-CORR 系列。域越大，覆蓋的組合情形越多，排查時可選路徑也越豐富。
二、CR 系列：7 條電氣安全
CR 系列共 7 條，主題是電氣安全。產品知識庫給出的範例是 CR-001：漏電上升疊加溫度異常，指向絕緣綜合劣化。
這條規則的形式值得注意：它把兩個不同來源的訊號放在一起看，而不是只看其中一個。漏電或溫度單項異常未必說明問題，兩者同時出現時，才指向絕緣的整體劣化。這正是跨維度關聯的含義，也是它能提高根因判斷準確性的原因。
三、TEMP-CORR 系列：7 條溫度關聯
TEMP-CORR 系列共 7 條，圍繞溫度展開。範例為 TEMP-CORR-003：溫升而電流不變，指向接觸電阻增大。
這條規則的判斷依據是電流沒變、溫度卻升了。如果是負載增加導致的溫升，電流應當同步上升；電流不變而溫度上升，就更可能是接觸環節的電阻出了問題。規則用排除法縮小了範圍，把溫度與電流放在一起比較，正是它成立的前提。
四、VOLT 系列：15 條電壓域
VOLT 系列共 15 條，是五個域中條數最多的，聚焦電壓相關異常。產品知識庫給出的範例是 VOLT-012：諧波偏高且無功補償投入，指向諧振風險。
這條規則說明，單獨看諧波或單獨看補償都可能不夠。當補償投入與諧波升高同時存在時，可能出現諧振。規則把兩個條件綁定，正是為了捕捉這種組合風險。條數最多，也說明電壓域裡需要組合判斷的情形相對豐富。
對從事診斷工作的人而言，VOLT 系列的規模也提醒一點：電壓類異常的誘因較多，不能只看電壓本身的數值。諧波、補償、負載變化都可能透過電壓表現出來，規則把這些線索組織在一起，減少逐個試錯。
五、CURR 系列：14 條電流域
CURR 系列共 14 條，聚焦電流相關異常。範例為 CURR-014：零序電流持續，指向單相接地溯源。
零序電流持續是一個值得重視的訊號。規則的方向不是停在有零序電流，而是繼續指向單相接地的溯源。也就是說，CURR 系列不只描述現象，還給出下一步排查的方向。這種由現象到方向的推進，是關聯規則區別於一般閾值報警的地方。
CURR 系列共 14 條，接近 VOLT 系列的規模，說明電流側的組合情形同樣不容忽視。電流異常往往與絕緣、接觸、接地等環節相關，單看一個測點難以定性，需要把多個電流特徵並置觀察，規則的價值正在於此。
六、PQ 與 EE 系列：各 3 條
PQ 系列 3 條、EE 系列 3 條，合起來構成第五個域。產品知識庫給出的範例是 PQ-001：總諧波畸變率與功率因數同步惡化，指向諧波干擾無功。
這條規則把電能質量與無功聯繫起來，說明兩者不是各自獨立的帳。諧波惡化時功率因數往往同步走低，規則的組合條件正好刻畫了這種聯動。EE 系列同樣以 3 條並列，屬於用能與能效方向。兩個系列並列成一個域，也提示電能質量與用能效率在實際分析中常常要一起看。
七、分域背後的定位與量化價值
為什麼要把 49 條規則分成 5 域？這與萬象引擎的定位有關。產品知識庫把萬象引擎定位為識境大腦的研判層，負責回答為何異常、何處異常。按域劃分，是為了讓規則與它覆蓋的物理量對應，便於匹配與解釋。
產品知識庫給出的量化價值包括：告警壓縮 80%、根因準確率 85% 以上、場景定位精度到 L17 至 L18、級聯風險覆蓋 100%。這些數字說明，49 條規則不是一份清單，而是支撐實際研判的能力。分域則是這套能力能夠被組織、被解釋的前提。理解分域，也就理解了萬象引擎如何從大量告警中篩出真正值得關注的問題。
把這些價值與分域放在一起看，可以得出一個使用建議：遇到問題時，先按物理量定位到域，再讓規則去組合判斷，最後用 18 級場景樹落實到具體位置。規則負責發現關聯，場景樹負責定位場景，兩者配合，才構成完整的研判層。對演算法與診斷工程師而言，掌握這套分域結構，是使用萬象引擎的起點。
適用範圍與限制
第一，本文只複述產品知識庫所列內容，事實邊界以萬象引擎 49 條跨維度關聯規則及其分域、量化價值的記載為限。
第二，49 條規則的總數與 5 域劃分，按產品知識庫所列引用；本文不推斷各域內部未列出的規則內容。
第三，各系列條數（CR 7 條、TEMP-CORR 7 條、VOLT 15 條、CURR 14 條、PQ 3 條、EE 3 條），按產品知識庫所列引用。
第四，CR-001、TEMP-CORR-003、VOLT-012、CURR-014、PQ-001 等範例規則，按產品知識庫所列引用；本文不擴展這些規則的適用條件。
第五，告警壓縮 80%、根因準確率 85% 以上、場景定位精度 L17 至 L18、級聯風險覆蓋 100%，按產品知識庫所列引用；本文不把這些指標擴展為對其他引擎的結論。
第六，本文只說明規則的分域與定位，不提供具體工程的關聯規則配置或閾值整定方案。
