CN112561198B - 基于区块链的数据处理方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents

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CN112561198B CN202011541523.9A CN202011541523A CN112561198B CN 112561198 B CN112561198 B CN 112561198B CN 202011541523 A CN202011541523 A CN 202011541523A CN 112561198 B CN112561198 B CN 112561198B
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Abstract

本申请公开了一种基于区块链的数据处理方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：获取第一设备发送的虚拟资产返还数据；调用智能合约，通过智能合约、返还航行数据、返还资产折损数据以及暂时使用契约，生成针对发动机的契约虚拟资产数值；获取剩余虚拟资产数据；若契约虚拟资产数值大于或等于剩余虚拟资产数据，则确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为正常属性；若契约虚拟资产数据小于剩余虚拟资产数据，则确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为异常属性。采用本申请，可以提高物品的风险评估效率以及准确率。

Description

基于区块链的数据处理方法、装置、设备及可读存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于区块链的数据处理方法、装置、设备以及可读存储介质。
背景技术
物权转移是指具有物品所有权的第一用户，将物品的物品抵押权限转移至第二用户，以使得该第一用户可基于该物品的物权转移，从第二用户获得对应的虚拟资产数据。在第一用户成功从第二用户处获取到虚拟资产数据后，第一用户需与第二用户约定针对该虚拟资产数据的分期偿还时间以及分期偿还虚拟资产，当第一用户已偿还虚拟资产数据中的部分虚拟资产数据时，若此时物品的实时虚拟资产价值低于剩余未还虚拟资产数据，第二用户则面临亏损的风险。
目前，对于物品的实时虚拟资产价值的评估，通常基于人工经验对物品的相关数据进行分析评估，这种方式需要消耗大量的时间与人力，效率不高，难以及时检测到风险；且这种方式对于人工经验依赖强，中心化权威影响大，难以保证评估的准确性。
发明内容
本申请实施例提供一种基于区块链的数据处理方法、装置、设备以及可读存储介质，可以提高物品的风险评估效率以及准确率。
本申请实施例一方面提供了一种基于区块链的数据处理方法，包括：
获取第一设备发送的虚拟资产返还数据；虚拟资产返还数据包括发动机的返还航行数据以及返还虚拟资产折损数据；第一设备为提供虚拟资产数据的设备；虚拟资产数据为第二设备所发送的针对发动机的物权转移请求中，所携带的申请虚拟资产数值所对应的虚拟资产数据；第二设备是指针对发动机具有所有权的用户所对应的设备；物权转移请求用于第二设备请求将发动机的物品附属权限转移至第一设备，第二设备具备物品附属权限转移后的发动机的物品使用权限；
调用智能合约，通过智能合约、返还航行数据、返还资产折损数据以及物权转移请求中所携带的暂时使用契约，生成针对发动机的契约虚拟资产数值；
获取剩余虚拟资产数据；剩余虚拟资产数据是指补偿总资产数据中第二设备未对第一设备进行补偿的资产数据；补偿总资产数据是指第二设备在预期时间段内需向第一设备进行补偿的资产数据，且补偿总资产数据的数值等于虚拟资产数据的数值；
若契约虚拟资产数值大于或等于剩余虚拟资产数据，则确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为正常属性；
若契约虚拟资产数据小于剩余虚拟资产数据，则确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为异常属性。
本申请实施例一方面提供了一种基于区块链的数据处理装置，包括：
返还数据获取模块，用于获取第一设备发送的虚拟资产返还数据；虚拟资产返还数据包括发动机的返还航行数据以及返还虚拟资产折损数据；第一设备为提供虚拟资产数据的设备；虚拟资产数据为第二设备所发送的针对发动机的物权转移请求中，所携带的申请虚拟资产数值所对应的虚拟资产数据；第二设备是指针对发动机具有所有权的用户所对应的设备；物权转移请求用于第二设备请求将发动机的物品附属权限转移至第一设备，第二设备具备物品附属权限转移后的发动机的物品使用权限；
合约调用模块，用于调用智能合约；
数据生成模块，用于通过智能合约、返还航行数据、返还资产折损数据以及物权转移请求中所携带的暂时使用契约，生成针对发动机的契约虚拟资产数值；
剩余数据获取模块，用于获取剩余虚拟资产数据；剩余虚拟资产数据是指补偿总资产数据中第二设备未对第一设备进行补偿的资产数据；补偿总资产数据是指第二设备在预期时间段内需向第一设备进行补偿的资产数据，且补偿总资产数据的数值等于虚拟资产数据的数值；
属性确定模块，用于若契约虚拟资产数值大于或等于剩余虚拟资产数据，则确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为正常属性；
属性确定模块，还用于若契约虚拟资产数据小于剩余虚拟资产数据，则确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为异常属性。
其中，契约虚拟资产数值包括第一契约虚拟资产数值与第二契约虚拟资产数值；
数据生成模块包括：
基准值生成单元，用于调用智能合约中的评估执行函数，根据评估执行函数、返还航行数据以及返还虚拟资产折损数据，生成针对发动机的维护调整基准价值；
契约数据生成单元，用于根据评估执行函数、维护调整基准价值以及暂时使用契约，生成针对发动机的第一契约虚拟资产数值；
契约数据生成单元，还用于根据评估执行函数与暂时使用契约，生成针对发动机的第二契约虚拟资产数值。
其中，基准值生成单元包括：
维护数据获取子单元，用于通过评估执行函数在返还航行数据中，获取发动机的维护航行时长与维护航行周期；维护航行时长是指对发动机进行性能恢复维护后，使用发动机进行航行的时长；维护航行周期是指对发动机进行性能恢复维护后，使用发动机进行航行的周期；
数据确定子单元，用于通过评估执行函数在返还虚拟资产折损数据中，获取发动机的推力减功率，根据推力减功率、维护航行时长以及维护航行周期，确定发动机的性能维护单位成本率以及平均维护时间；
折损率获取子单元，用于获取维护航行周期对应的行经区域，通过评估执行函数在区块链全量数据库中获取行经区域对应的区域折损率；
状态值确定子单元，用于在全量数据库中获取发动机处于非首次航行状态时对应的航行折损率，根据平均维护时间、区域折损率以及航行折损率，确定针对发动机的半寿状态值；
基准值生成子单元，用于根据性能维护单位成本率、半寿状态值以及维护航行时长，生成针对发动机的维护调整基准价值。
其中，数据确定子单元，还用于确定维护航行时长与维护航行周期之间的维护比值；
数据确定子单元，还用于通过评估执行函数在区块链全量数据库中获取发动机对应的数据矩阵；数据矩阵中包括第一映射关系与第二映射关系；第一映射关系为配置数据组与配置性能维护单位成本率之间的映射关系；第二映射关系为配置数据组与配置平均维护时间之间的映射关系；配置数据组是指配置推力减功率与配置比值所组成的数据组，配置比值是指配置维护航行时长与配置维护航行周期所组成的比值；
数据确定子单元，还用于将推力减功率与维护比值所组成的维护数据组与数据矩阵进行匹配，在数据矩阵中获取与维护数据组相匹配的配置数据组，作为目标配置数据组；
数据确定子单元，还用于将与目标配置数据组具有第一映射关系的配置性能维护单位成本率，作为发动机的性能维护单位成本率，将与目标配置数据组具有第二映射关系的配置平均维护时间作为发动机的平均维护时间。
其中，基准值生成子单元，还用于确定半寿状态值与维护航行时长之间的差值，将性能维护单位成本率与差值进行相乘运算处理，得到发动机的性能恢复维护调整值；
基准值生成子单元，还用于获取发动机的时寿组件，通过评估执行函数在航行数据中获取时寿组件对应的最大航行时长、时寿组件对应的历史航行周期、时寿组件的组件编号以及发动机的发动机类型；
基准值生成子单元，还用于通过评估执行函数在区块链全量数据库中获取与发动机类型以及组件编号相匹配的时寿组件虚拟资产价值；
基准值生成子单元，还用于根据最大航行时长、历史航行周期以及时寿组件虚拟资产价值，生成针对时寿组件的时寿组件调整值；
基准值生成子单元，还用于将性能恢复维护调整值与时寿组件调整值进行相加运算处理，得到发动机的目标维护调整值；
基准值生成子单元，还用于通过评估执行函数在航行数据中获取发动机的发动机类型，在区块链全量数据库中获取与发动机类型相匹配的半寿虚拟资产价值，将半寿虚拟资产价值与目标维护调整值进行相加处理，得到发动机的维护调整基准价值。
其中，契约数据生成单元包括：
契约数据获取子单元，用于通过评估执行函数，在暂时使用契约中，获取发动机的契约约定虚拟资产以及契约约定虚拟资产对应的资产转移时间；
流量净值生成子单元，用于获取发动机的契约约定折扣率，根据契约约定虚拟资产、资产转移时间以及契约约定折扣率，生成发动机的契约约定资产流量净值；
契约数据确定子单元，用于根据契约约定资产流量净值、维护调整基准价值、暂时使用契约以及评估执行函数，确定发动机的第一契约虚拟资产数值。
其中，契约数据确定子单元，还用于通过评估执行函数获取发动机的维修准备虚拟资产对应的虚拟资产流入值，以及虚拟资产流入值对应的资产流入时间，根据虚拟资产流入值、资产流入时间以及契约约定折扣率，生成发动机的维修准备虚拟资产流入净值；
契约数据确定子单元，还用于通过评估执行函数获取发动机的维修准备虚拟资产对应的虚拟资产流出值，以及虚拟资产流出值对应的资产流出时间，根据虚拟资产流出值、资产流出时间以及契约约定折扣率，生成发动机的维修准备虚拟资产流出净值；
契约数据确定子单元，还用于将维护调整基准价值、契约约定资产流量净值以及维修准备虚拟资产流入净值进行相加运算处理，将相加运算处理得到的结果与维修准备虚拟资产流出净值进行相减运算处理，得到第一契约虚拟资产数值。
其中，契约数据确定子单元，还用于通过评估执行函数获取发动机对应的补偿虚拟资产，以及补偿虚拟资产的获取时间，根据补偿虚拟资产、获取时间以及契约约定折扣率，生成发动机的补偿虚拟资产净值；
契约数据确定子单元，还用于将维护调整基准价值、契约约定资产流量净值以及补偿虚拟资产净值进行相加运算处理，得到第一契约虚拟资产数值。
其中，契约数据生成单元包括：
拆分资产生成子单元，用于通过评估执行函数获取发动机对应的拆分组件的拆分组件虚拟资产，以及拆分组件虚拟资产对应的计划拆分时间，根据拆分组件虚拟资产、计划拆分时间以及契约约定折扣率，生成发动机的拆分组件虚拟资产净值；拆分组件为构成发动机的组件；
第一数值生成子单元，用于获取契约约定资产流量净值、维修准备虚拟资产流入净值以及维修准备虚拟资产流出净值，将契约约定资产流量净值、维修准备虚拟资产流入净值以及拆分组件虚拟资产净值进行相加运算处理，将相加运算处理得到的结果与维修准备虚拟资产流出净值进行相减运算处理，得到第二契约虚拟资产数值。
其中，契约数据生成单元包括：
拆分资产生成子单元，还具体用于通过评估执行函数获取发动机对应的拆分组件的拆分组件虚拟资产，以及拆分组件虚拟资产对应的计划拆分时间，根据拆分组件虚拟资产、计划拆分时间以及契约约定折扣率，生成发动机的拆分组件虚拟资产净值；拆分组件为构成发动机的组件；
第二数值生成子单元，用于获取契约约定资产流量净值与补偿虚拟资产净值，将契约约定资产流量净值、补偿虚拟资产净值以及拆分组件虚拟资产净值进行相加运算处理，得到第二契约虚拟资产数值。
其中，该装置还包括：
信息发送模块，用于在确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为异常属性时，生成补偿警告信息，将补偿警告信息发送至第一设备与第二设备；补偿警告信息用于提示第一设备与第二设备，发动机的契约虚拟资产数值已低于剩余虚拟资产数据；
时间接收模块，用于接收第一设备基于补偿警告信息返回的来源补充时间；来源补充时间为第二设备提供补充虚拟资产来源信息的时间范围；补充虚拟资产来源信息用以提供用于偿还剩余虚拟资产数据的补充虚拟资产；
时间返回模块，用于将来源补充时间返回至第二设备，以使第二设备在来源补充时间所指定的时间范围内补充补充虚拟资产来源信息。
其中，该装置还包括：
权限转移模块，用于当在来源补充时间所指定的时间范围内，未接收到第二设备补充的补充虚拟资产来源信息时，将发动机的物品使用权限从第二设备转移至第一设备。
其中，该装置还包括：
频率确定模块，用于获取第二设备的异常属性记录，通过异常属性记录确定第二设备被记录为异常属性的记录频率；
时间更新模块，用于获取记录频率对应的可信预警值，若可信预警值大于或等于可信预警阈值，则更新来源补充时间；更新后的来源补充时间所指定的时间范围的时长，小于来源补充时间所指定的时间范围的时长。
其中，该装置还包括：
来源信息接收模块，用于在来源补充时间所指定的时间范围内，接收第二设备补充的补充虚拟资产来源信息；补充虚拟资产来源信息包括历史时间范围内的历史输入数据与历史输出数据；历史输入数据与历史输出数据为针对发动机具有所有权的用户所对应的数据；
特征提取模块，用于将历史输入数据与历史输出数据输入至预测模型，通过预测模型提取历史输入数据的第一数据特征以及历史输出数据的第二数据特征；
预测数据确定模块，用于通过预测模型与第一数据特征，确定针对发动机具有所有权的用户对应的预测输入数据；预测输入数据是指在预期时间范围内的预测数据；预期时间范围是指第二设备针对剩余虚拟资产数据，对第一设备进行补偿的时间范围；
预测数据确定模块，还用于通过预测模型与第二数据特征，确定针对发动机具有所有权的用户对应的预测支出数据；预测支出数据是指在预期时间范围内的预测数据；
属性切换模块，用于确定预测输入数据与预测支出数据之间的差值数据，若差值数据大于或等于剩余资产数据，则将第二设备的补偿属性从异常属性切换为正常属性。
本申请实施例一方面提供了一种计算机设备，包括：处理器和存储器；
存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行本申请实施例中的方法。
本申请实施例一方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序包括程序指令，程序指令当被处理器执行时，执行本申请实施例中的方法。
本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行本申请实施例中一方面提供的方法。
在本申请实施例中，在第二设备将发动机的物权转移至第一设备，并从第一设备成功获取到补偿总资产数据(虚拟资产数据对应的数值)后，区块链节点可以从第一设备处获取到发动机的返还航行数据(即，实时航行数据)、返还虚拟资产折损数据(即实时虚拟资产折损数据)，并可通过智能合约与该返还航行数据、返还虚拟资产折损数据以及暂时使用契约(该暂时使用契约可是由第二设备在发起物权转移请求时所提供)，确定该发动机的契约虚拟资产数值，该契约虚拟资产数值可作为发动机的实时虚拟资产价值；随后，可将该契约虚拟资产数值与第二设备未补偿至第一设备的剩余虚拟资产数据(未还的虚拟资产数据)进行对比，若该契约虚拟资产数值小于该剩余虚拟资产数据，则可确定该第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为异常属性，该第一设备具有虚拟资产亏损风险。应当理解，本申请可将发动机的相关数据上传至区块链，区块链的防篡改机制可保证上述数据不被篡改，使得该数据的真实有效性得到保障，从而进一步为根据该数据计算得到的契约虚拟资产数值提供了数据的可靠性保障；且通过区块链中的智能合约，基于发动机的相关数据可快速且准确地计算出契约虚拟资产数值，该契约虚拟资产数值可作为发动机的实时资产虚拟价值，从而可快速且准确地基于该契约虚拟资产数值进行物权转移后的风险评估。综上，本申请可提高发动机在物权转移业务后的风险评估效率及准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种网络架构图；
图2是本申请实施例提供的一种场景示意图；
图3是本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种确定维护调整基准价值的流程示意图；
图5是本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理装置的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参见图1，是本申请实施例提供的一种网络架构示意图。区块链是一种分布式数据存储、点对点传输、共识机制以及加密算法等计算机技术的新型应用模式，主要用于对数据按时间顺序进行整理，并加密成账本，使其不可被篡改和伪造，同时可进行数据的验证、存储和更新。区块链本质上是一个去中心化的数据库，该数据库中的每个节点均存储一条相同的区块链，区块链网络将节点区分为核心节点、数据节点以及轻节点，其中核心节点负责区块链全网的共识，也就是说核心节点为区块链网络中的共识节点。对于区块链网络中交易数据被写入账本的过程可以为，客户端发送交易数据至数据节点或轻节点，随后该交易数据以接力棒的方式在区块链网络中的数据节点或轻节点之间传递，直到共识节点收到该交易数据，共识节点再将该交易数据打包进区块，与其他共识节点之间进行共识，在共识通过后，将携带该交易数据的区块写入账本。
其中，可以理解的是，区块链系统中可以包括有智能合约，该智能合约在区块链系统中可以理解为是一种区块链各节点(包括共识节点)可以理解并执行的代码，可以执行任意逻辑并得到结果。用户可以通过客户端发起一个交易业务请求的方式，调用区块链上已经部署的智能合约，随后，区块链上的数据节点或轻节点可以将该交易业务请求发送至共识节点，而区块链上的各个共识节点可以分别运行该智能合约。应当理解，区块链中可以包括一个或多个智能合约，这些智能合约可以标识号(Identity document，ID)或名称来进行区分，而客户端发起的交易业务请求中，也可以携带智能合约的标识号或名称，以此指定区块链需要运行的智能合约，在智能合约运行完成得到执行结果后，各个共识节点会互相验证执行结果是否一致(也就是进行共识)，若一致则可以将执行结果存入各自的本地账本中，并将执行结果返回至客户端。
如图1所示，该网络架构可以包括核心节点(共识节点)集群1000、数据节点或轻节点集群100以及用户终端(客户端)集群10。如图1所示，该核心节点集群1000可以包括核心节点1000a、核心节点1000b、…、核心节点1000n，该数据节点集群100具体可以包括数据节点100a、数据节点100b、…、数据节点100n，该用户终端集群10具体可以包括用户终端10a、用户终端10b、…、用户终端10n。
如图1所示，用户终端10a、用户终端10b、…、用户终端10n可以分别与数据节点100a、数据节点100b、…、数据节点100n进行网络连接，以便于用户终端可以通过该网络连接与数据节点进行数据交互；数据节点100a、数据节点100b、…、数据节点100n可以分别与核心节点1000a、核心节点1000b、…、核心节点1000n进行网络连接，以便于数据节点可以通过该网络连接与核心节点进行数据交互；数据节点100a、数据节点100b、…、数据节点100n互相连接，以便于数据节点之间可以进行数据交互，核心节点1000a、核心节点1000b、…、核心节点1000n互相连接，以便于核心节点之间可以进行数据交互。
以用户终端10a、数据节点100a以及核心节点1000a为例，数据节点100a可以接收到用户终端10a发送的交易业务请求(该交易业务请求中携带智能合约的ID或名称)，随后，数据节点100a可以通过数据节点集群100将该交易业务请求发送至核心节点1000a；而核心节点1000a可以运行该智能合约，并通过该智能合约执行该交易业务，得到执行结果后，可以将该执行结果存储至内存池(如交易池)中，并根据该执行结果生成新的区块；随后，核心节点1000a可以根据区块链网络中其他核心节点(即共识节点)的节点标识，将上述新生成的区块分别发送给其所在的区块链网络中的其他核心节点，由其他核心节点对新生成的区块进行校验(即进行共识)，并在完成校验后将上述新生成的区块添加至其存储的区块链中(也就是说，在共识通过后将执行结果存储至区块链中)。其中，区块链网络中的每个核心节点，均具有与其对应的节点标识，而且区块链网络中的每个核心节点均可以存储有区块链网络中其他核心节点的节点标识，以便后续根据其他核心节点的节点标识，将生成的区块广播至区块链网络中的其他核心节点，使得区块链网络中全部核心节点上存储的数据均一致。
本申请可基于区块链的不可被篡改或伪造特性，提出一种基于区块链的风险检测(风险评估)方法。应当理解，具有发动机所有权的用户，可通过用户终端向区块链节点发送针对该发动机的物权转移请求，该物权转移请求可是指将发动机的物品附属权限进行转移的请求，该物品附属权限可是指物品抵押权限。具有发动机所有权的用户可在发起物权转移请求时，将该发动机的虚拟资产关联数据(例如，航行数据、虚拟资产折损数据、历史维护数据以及暂时使用契约等等)与申请虚拟资产数值(例如，10万元)通过用户终端发送至区块链，用于提供虚拟资产数据的提供方可基于该发动机的虚拟资产关联数据确定出该发动机的最终的虚拟资产价值；在该虚拟资产价值大于或等于该申请虚拟资产数值后(例如，虚拟资产价值为15万元，大于了申请虚拟资产数值10万元)，提供方可向区块链节点返回物权转移确认消息；随后，该区块链节点可将具有发动机所有权的用户的账户发送至提供方，而提供方可向具有发动机所有权的用户的账户中，转移该申请虚拟资产数值对应的虚拟资产数据(10万元)。而该提供方也可获得该发动机的物品抵押权限。在进行物权转移后，提供方可实时返回发动机的相关数据(发动机的虚拟资产返还数据，例如，提供方返回的实时航行数据、实时资产折损数据等等)，而区块链可保障发动机在进行物权转移后的相关数据的数据安全，从而可进一步地为发动机的实时虚拟资产价值的评估提供数据的可靠性保障，使得发动机的实时虚拟资产评估行为更具备可靠性与安全性，则通过该实时虚拟资产价值进行补偿亏损风险的检测也更具备准确性；同时，由于区块链节点可基于可靠的发动机的实时相关数据，快速地自动计算出发动机的实时虚拟资产价值，则对于虚拟资产的补偿亏损风险的检测也具备更高的效率。
以下将以核心节点1000a、数据节点100a、用户终端10a以及用户终端10b为例对本申请提供的具体方法进行说明，用户终端10a(即，虚拟资产数据的提供方对应的用户终端)可通过数据节点100a定期将发动机的相关数据发送至区块链节点，其中，该相关数据可包括返还航行数据(如，实时航行数据)以及返还虚拟资产折损数据(如，实时虚拟资产折损数据)；随后，该区块链节点可生成针对该相关数据的区块，在该区块通过共识后，可将该区块上链至所属的区块链中，由此可保证该相关数据不可被篡改，可保证该相关数据的真实有效性；随后，区块链节点可获取到该发动机的暂时使用契约(可是指发动机的租赁关联数据)，该暂时使用契约可从区块链中获取，其中，该区块链中存储的暂时使用契约可是指具有发动机所有权的用户通过用户终端10b，向核心节点1000a申请将发动机进行物权转移时所提供的暂时使用契约；该暂时使用契约也可由上述用户终端10a所提供的返还暂时使用契约(上述发动机的相关数据包括发动机的返还暂时使用契约)；进一步地，通过该智能合约、该返还航行数据、返还虚拟资产数据以及该暂时使用契约，可生成针对该发动机的契约虚拟资产数值，该契约虚拟资产数值可作为发动机的实时虚拟资产价值。
进一步地，核心节点1000a可获取到用户终端10b针对补偿总资产数据(即，用户终端10b从用户终端10a处，基于物权转移所获取到的虚拟资产数据所对应的补偿数据)尚未偿还(尚未进行补偿)的剩余虚拟资产数据；区块链节点可将该契约虚拟资产数值与该剩余虚拟资产数据进行对比，若该契约虚拟资产数值大于或等于该剩余虚拟资产数据，则可确定该用户终端10b针对该补偿总资产数据的补偿属性为正常属性(也就是说，该用户终端10a尚无虚拟资产的补偿亏损风险)；而若该契约虚拟资产数据小于该剩余虚拟资产数据，则可确定该用户终端10b针对该补偿总资产数据的补偿属性为异常属性(也就是说，该用户终端10a已存在虚拟资产的补偿亏损风险)。应当理解，在该用户终端10b针对该补偿总资产数据的补偿属性为异常属性时，区块链节点可生成补偿警告信息，并将该补偿警告信息分别发送至用户终端10a与用户终端10b，以提示双方，此时发动机的契约虚拟资产数值已低于剩余虚拟资产数据，存在风险。
应当理解，对于发动机进行物权转移后的风险检测过程，基于区块链的方式可使得数据保持可追溯且透明，安全性得到保障；从而可进一步为后续计算契约虚拟资产数值(实时虚拟资产价值)的计算提供可靠的数据保障；且区块链节点可快速地自动计算出发动机的实时虚拟资产价值，从而可以通过该实时虚拟资产价值快速检测出是否存在风险。即，本申请可以提高风险检测的效率以及准确率。
为便于理解，请一并参见图2，图2是本申请实施例提供的一种场景示意图。其中，如图2所示的用户终端A可以为上述图1所对应实施例中的用户终端集群10中的任一用户终端，如，该用户终端为10a；如图2所示的区块链节点可以为上述图1所对应实施例中的核心节点集群1000中的任一核心节点，如，该核心节点可以为核心节点1000b。
如图2所示，用户b可为具有发动机所有权的用户，用户b在通过用户终端B发起针对发动机的物权转移请求后，成功获取到由用户a所提供的虚拟资产数据；随后，用户b需要分多个阶段将该虚拟资产数据对应的补偿总资产数据偿还(补偿)至用户a。而区块链节点可对用户b针对该补偿总资产数据的偿还属性(补偿属性)进行检测，从而可确定该用户a针对该虚拟资产数据是否存在补偿亏损风险。应当理解，用户a可通过用户终端A向区块链节点发送发动机的虚拟资产返还数据(可包括发动机的返还航行数据与返还虚拟资产折损数据，等等)；区块链节点可根据该虚拟资产返还数据生成区块(例如，如2所示的区块2001)，并将该区块上链至区块链200中。进一步，区块链节点可在区块链200中，获取到由用户b在发起物权转移请求时所提供的发动机的暂时使用契约；随后，区块链节点可触发智能合约，通过该智能合约、该返还航行数据、该返还虚拟资产折损数据以及该暂时使用契约，可生成针对该发动机的契约虚拟资产数值，该契约虚拟资产数值可作为发动机的实时虚拟资产价值。
进一步地，区块链节点可根据区块链200中所存储的用户b的已偿还虚拟资产数据，确定出用户b针对该补偿总资产数据的剩余虚拟资产数据(未还虚拟资产数据)；区块链节点可将该契约虚拟资产数值与该剩余虚拟资产数据相对比，从而可检测该用户b针对该补偿总资产数据的补偿属性。若该契约虚拟资产数值小于该剩余虚拟资产数据，则可确定该补偿属性为异常属性，如图2所示，在该补偿属性为异常属性时，可理解为用户a针对该补偿总资产数据已存在补偿亏损风险，则区块链节点可基于该契约虚拟资产数值与该剩余虚拟资产数据生成补偿警告信息，并将该补偿警告信息发送至用户终端A与用户终端B，以提示用户a与用户b，目前契约虚拟资产数值已低于剩余虚拟资产数据，存在风险。
其中，对于区块链节点基于返还航行数据、返还虚拟资产折损数据以及暂时使用契约确定发动机的契约虚拟资产数值的具体实现方式，可参见后续图3所对应实施例中的描述。应当理解，对于发动机进行物权转移后的风险检测过程，基于区块链的方式可使得数据保持可追溯且透明，安全性得到保障；从而可进一步为后续计算契约虚拟资产数值(实时虚拟资产价值)的计算提供可靠的数据保障；且区块链节点可快速地自动计算出发动机的实时虚拟资产价值，从而可以通过该实时需资产价值快速检测出是否存在风险。即，本申请可以提高风险检测的效率以及准确率。
进一步地，请参见图3，图3是本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理方法的流程示意图。其中，该方法可以由区块链节点(例如，上述图1所对应实施例中的核心节点)执行，也可以由区块链节点与用户终端(例如，上述图1所对应实施例中的用户终端)共同执行。以下将以本方法由区块链节点执行为例进行说明，其中，该基于发动机的数据处理方法至少可以包括以下步骤S101-步骤S105：
步骤S101，获取第一设备发送的虚拟资产返还数据；虚拟资产返还数据包括发动机的返还航行数据以及返还虚拟资产折损数据；第一设备为提供虚拟资产数据的设备；虚拟资产数据为第二设备所发送的针对发动机的物权转移请求中，所携带的申请虚拟资产数值所对应的虚拟资产数据；第二设备是指针对发动机具有所有权的用户所对应的设备；物权转移请求用于第二设备请求将发动机的物品附属权限转移至第一设备，第二设备具备物品附属权限转移后的发动机的物品使用权限。
本申请中，用户(具有发动机所有权的用户)可以通过用户终端发起针对发动机的物权转移请求，其中，该物权转移请求可是指物品附属权限的转移请求，该物品附属权限可是指物品抵押权限。该物权转移请求中可包括用户输入的发动机的虚拟资产关联数据以及申请虚拟资产数值，其中，虚拟资产关联数据可包括发动机的航行数据、虚拟资产折损数据、发动机的暂时使用契约以及出厂文件，等等；针对该物权转移请求，虚拟资产的提供方可基于该虚拟资产关联数据确定该发动机的虚拟资产价值，在确定该虚拟资产价值大于或等于该申请虚拟资产数值后，提供方可基于该申请虚拟资产数值生成物权转移确认消息，并将该物权转移确认消息发送至区块链节点，而区块链节点可基于该物权转移确认消息将该具有发动机所有权的用户的账户发送至提供方，提供方可将该申请虚拟资产数值对应的虚拟资产数据转移至具有发动机所有权的用户的账户。随后，该具有发动机所有权的用户需要分阶段的将补偿总资产数据(即虚拟资产数据对应的数值)补偿(偿还)至该提供方。在此过程中，为保障提供方的权益，提供方可通过对应设备(如，第一设备)向区块链节点发送该发动机的虚拟资产返还数据(例如，返还航行数据、返还虚拟资产折损数据，等等)，而区块链节点可基于该虚拟资产返还数据对具有发动机所有权的用户的补偿属性进行检测。
步骤S102，调用智能合约，通过智能合约、返还航行数据、返还资产折损数据以及物权转移请求中所携带的暂时使用契约，生成针对发动机的契约虚拟资产数值。
本申请中，该契约虚拟资产数值可包括第一契约虚拟资产数值与第二契约虚拟资产数值。对于确定契约虚拟资产数值(包括第一契约虚拟资产数值与第二契约虚拟资产数值)的具体方法可为，调用智能合约中的评估执行函数，根据评估执行函数、返还航行数据以及返还虚拟资产折损数据，生成针对发动机的维护调整基准价值；随后，可根据评估执行函数、维护调整基准价值以及暂时使用契约，生成针对发动机的第一契约虚拟资产数值；而根据评估执行函数与暂时使用契约，可生成针对发动机的第二契约虚拟资产数值。
其中，对于根据评估执行函数、维护调整基准价值以及暂时使用契约，生成针对发动机的第一契约虚拟资产数值的具体方法可为，通过评估执行函数，在暂时使用契约中，获取发动机的契约约定虚拟资产以及契约约定虚拟资产对应的资产转移时间；随后，可获取发动机的契约约定折扣率，根据契约约定虚拟资产、资产转移时间以及契约约定折扣率，可生成发动机的契约约定资产流量净值；而根据契约约定资产流量净值、维护调整基准价值、暂时使用契约以及评估执行函数，可确定发动机的第一契约虚拟资产数值。而对于根据契约约定资产流量净值、维护调整基准价值、暂时使用契约以及评估执行函数，确定发动机的第一契约虚拟资产数值的具体方法可为，通过评估执行函数获取发动机的维修准备虚拟资产对应的虚拟资产流入值，以及虚拟资产流入值对应的资产流入时间，根据虚拟资产流入值、资产流入时间以及契约约定折扣率，可生成发动机的维修准备虚拟资产流入净值；通过评估执行函数可获取发动机的维修准备虚拟资产对应的虚拟资产流出值，以及虚拟资产流出值对应的资产流出时间，根据虚拟资产流出值、资产流出时间以及契约约定折扣率，可生成发动机的维修准备虚拟资产流出净值；随后，可将维护调整基准价值、契约约定资产流量净值以及维修准备虚拟资产流入净值进行相加运算处理，将相加运算处理得到的结果与维修准备虚拟资产流出净值进行相减运算处理，可得到第一契约虚拟资产数值。
应当理解，发动机的契约虚拟资产数值可是指发动机的带租约价值(LeaseEncumbered Engine Value，LEV)。维护调整基准价值可是指发动机处于进行性能恢复维修后还未使用过的状态时对应的基准价值(Maintenance Adjusted Base Value，MABV)。对于确定第一契约虚拟资产数值的具体实现方式，可以如公式(1)所示：
LEV＝MABV+Q+W1-W2 公式(1)
其中，如公式(1)所示的LEV可是指第一契约虚拟资产数值，MABV可是指维护调整基准价值，Q可是指契约约定资产流量净值，W1可是指维修准备虚拟资产流入净值，W2维修准备虚拟资产流出净值。其中，应当理解，该契约约定资产流量净值可指发动机的一系列租金现金流的净现值，维修准备虚拟资产流入净值可指发动机的一系列维修准备金现金流流入的净现值，维修准备虚拟资产流出净值可指发动机的一系列维修准备金现金流流出的净现值。
其中，对于确定维护调整基准价值(MABV)的具体实现方式，可参见后续图5所对应实施例中的描述；而对于确定契约约定资产流量净值的具体实现方式，可以如公式(2)所示：
其中，公式(2)所示的Q可是指契约约定资产流量净值；di可用于表征第i个租金(契约约定虚拟资产)的支付时间(资产转移时间)，最早可为发动机的暂时使用契约中的租赁开始时间(Lease Start)，d1可用于表征第0个租金的支付时间；DR可用于表征发动机的租赁折扣率(Discount Rate)，即契约约定折扣率；Pi可用于表征第i次的租赁支付金额(契约约定虚拟资产)。
其中，对于确定维修准备虚拟资产流入净值的具体实现方式，可如公式(3)所示：
其中，上述公式(3)中W1可用于表征维修准备虚拟资产流入净值；dj可用于表征第j个维修准备金现金流(虚拟资产流入值)的流入时间，d1可用于表征第0个维修准备金现金流的流入时间；DR可用于表征发动机的租赁折扣率(Discount Rate)，Pj可用于表征第j次的维修准备金现金流的流入金额(虚拟资产流入值)。
其中，对于确定维修准备虚拟资产流出净值的具体实现方式，可如公式(4)所示：
其中，上述公式(4)中W2可用于表征维修准备虚拟资产流出净值；dk可用于表征第k个维修准备金现金流(虚拟资产流出值)的流出时间，d1可用于表征第0个维修准备金现金流的流出时间；DR可用于表征发动机的租赁折扣率(Discount Rate)；Pk可用于表征第k次的维修准备金现金流的流出金额(虚拟资产流出值)。
其中，对于根据评估执行函数、维护调整基准价值以及暂时使用契约，生成针对发动机的第一契约虚拟资产数值的具体方法，还可以为，可通过评估执行函数获取发动机对应的补偿虚拟资产，以及补偿虚拟资产的获取时间，根据补偿虚拟资产、获取时间以及契约约定折扣率，可生成发动机的补偿虚拟资产净值；随后，可将维护调整基准价值、契约约定资产流量净值以及补偿虚拟资产净值进行相加运算处理，得到第一契约虚拟资产数值。
对于确定第一契约虚拟资产数值的具体实现方式，可以如公式(5)所示：
LEV＝MABV+Q+B 公式(5)
其中，公式(5)中的LEV可是指第一契约虚拟资产数值；MABV可是指维护调整基准价值；Q可是指契约约定资产流量净值；B可是指补偿虚拟资产净值。对于确定MABV与Q的具体实现方式，可参见上述描述，这里将不再进行赘述。对于确定补偿虚拟资产净值的具体实现方式，可如公式(6)所示：
其中，上述公式(6)中的B可用于表征补偿虚拟资产净值；dx可用于表征第x个补偿虚拟资产的获取时间，d1可用于表征第0个补偿虚拟资产的获取时间；DR可用于表征发动机的租赁折扣率(Discount Rate)；Px可用于表征第x次的补偿虚拟资产(补偿金额)。
其中，对于根据评估执行函数与暂时使用契约，生成针对发动机的第二契约虚拟资产数值的具体方法可为，通过评估执行函数可获取发动机对应的拆分组件的拆分组件虚拟资产，以及拆分组件虚拟资产对应的计划拆分时间，根据拆分组件虚拟资产、计划拆分时间以及契约约定折扣率，可生成发动机的拆分组件虚拟资产净值；其中，该拆分组件可为构成发动机的组件；随后，可获取契约约定资产流量净值、维修准备虚拟资产流入净值以及维修准备虚拟资产流出净值，可将契约约定资产流量净值、维修准备虚拟资产流入净值以及拆分组件虚拟资产净值进行相加运算处理，将相加运算处理得到的结果与维修准备虚拟资产流出净值进行相减运算处理，可得到第二契约虚拟资产数值。
对于确定第二契约虚拟资产数值的具体实现方式，可以如公式(7)所示：
LEV＝Q+W1+C-W2 公式(7)
其中，如公式(7)所示的LEV可是指第二契约虚拟资产数值，Q可是指契约约定资产流量净值，W1可是指维修准备虚拟资产流入净值，W2可是指维修准备虚拟资产流出净值，C可是指拆分组件虚拟资产净值，该拆分组件虚拟资产净值可是指一系列计划拆卖(Part Out)值的净现值，该一系列计划拆卖值可是指在计划时间范围内，将发动机进行拆分后，发动机的拆分组件所对应的价值。其中，该契约约定资产流量净值、维修准备虚拟资产流入净值以及维修准备虚拟资产流出净值的具体实现方式，可参见上述描述，这里将不再进行赘述。对于确定拆分组件虚拟资产净值的具体方法可如公式(8)所示：
其中，上述公式(8)中的C可用于表征拆分组件虚拟资产净值；dy可用于表征第y个计划拆卖值(拆分组件虚拟资产)的计划拆分时间，d1可用于表征第0个计划拆卖值的评估时间；DR可用于表征发动机的租赁折扣率(Discount Rate)，Py可用于表征第y次的拆卖金额(拆分组件虚拟资产)。
其中，对于根据评估执行函数与暂时使用契约，生成针对发动机的第二契约虚拟资产数值的具体方法还可为，可通过评估执行函数获取发动机对应的拆分组件的拆分组件虚拟资产，以及拆分组件虚拟资产对应的计划拆分时间，根据拆分组件虚拟资产、计划拆分时间以及契约约定折扣率，可生成发动机的拆分组件虚拟资产净值；其中，拆分组件为构成发动机的组件；随后，可获取契约约定资产流量净值与补偿虚拟资产净值，将契约约定资产流量净值、补偿虚拟资产净值以及拆分组件虚拟资产净值进行相加运算处理，可得到第二契约虚拟资产数值。
其中，对于契约约定资产流量净值、补偿虚拟资产净值以及拆分组件虚拟资产净值的具体实现方式，可参见上述描述，这里将不再进行赘述。
步骤S103，获取剩余虚拟资产数据；剩余虚拟资产数据是指补偿总资产数据中第二设备未对第一设备进行补偿的资产数据；补偿总资产数据是指第二设备在预期时间段内需向第一设备进行补偿的资产数据，且补偿总资产数据的数值等于虚拟资产数据的数值。
本申请中，区块链节点可获取到具有发动机所有权的用户，尚未偿还至提供方的剩余虚拟资产数据，以此对补偿属性进行检测。
步骤S104，若契约虚拟资产数值大于或等于剩余虚拟资产数据，则确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为正常属性。
步骤S105，若契约虚拟资产数据小于剩余虚拟资产数据，则确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为异常属性。
本申请中，在第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为异常属性时，也就是第一设备(提供方对应的设备)存在补偿亏损风险，区块链节点可生成补偿警告信息，并将该补偿警告信息发送至第一设备与第二设备，以提示双方此时契约虚拟资产数值已低于剩余虚拟资产数据。具体方法可为，在确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为异常属性时，生成补偿警告信息，将补偿警告信息发送至第一设备与第二设备；其中，补偿警告信息用于提示第一设备与第二设备，发动机的契约虚拟资产数值已低于剩余虚拟资产数据；随后，区块链节点可接收第一设备基于补偿警告信息返回的来源补充时间；来源补充时间为第二设备提供补充虚拟资产来源信息的时间范围；其中，补充虚拟资产来源信息用以提供用于偿还剩余虚拟资产数据的补充虚拟资产；随后，可将来源补充时间返回至第二设备，以使第二设备在来源补充时间所指定的时间范围内补充补充虚拟资产来源信息。
应当理解，当补偿属性为异常属性时，区块链节点可立即通过补偿警告信息对第一设备与第二设备进行警示，并通知第二设备需要补充其他用于偿还虚拟资产数据的来源信息。当在来源补充时间所指定的时间范围内，区块链节点未接收到第二设备补充的补充虚拟资产来源信息时，可将发动机的物品使用权限从第二设备转移至第一设备。
可选的，可以理解的是，可以通过异常属性记录来对第二设备的可信预警值进行累计，并通过该可信预警值对来源补充时间进行更新。可信预警值越大，则证明该具有发动机所有权的用户越不可信，可将来源补充时间进行缩小。具体方法可为，可获取第二设备的异常属性记录，通过异常属性记录确定第二设备被记录为异常属性的记录频率；获取记录频率对应的可信预警值，若可信预警值大于或等于可信预警阈值，则可更新来源补充时间；其中，更新后的来源补充时间所指定的时间范围的时长，小于来源补充时间所指定的时间范围的时长。
可选的，可以理解的是，当在来源补充时间所指定的时间范围内，接收到第二设备补充的补充虚拟资产来源信息时，可根据该补充虚拟资产来源信息对第二设备的补偿属性进行切换，具体方法可为，在来源补充时间所指定的时间范围内，接收第二设备补充的补充虚拟资产来源信息；其中，该补充虚拟资产来源信息包括历史时间范围内的历史输入数据与历史输出数据；其中，该历史输入数据与历史输出数据为针对发动机具有所有权的用户所对应的数据；可将历史输入数据与历史输出数据输入至预测模型，通过预测模型可提取历史输入数据的第一数据特征以及历史输出数据的第二数据特征；通过预测模型与第一数据特征，可确定针对发动机具有所有权的用户对应的预测输入数据；其中，该预测输入数据可是指在预期时间范围内的预测数据；该预期时间范围可是指第二设备针对剩余虚拟资产数据，对第一设备进行补偿的时间范围；而通过预测模型与第二数据特征，可确定针对发动机具有所有权的用户对应的预测支出数据；该预测支出数据是指在预期时间范围内的预测数据；随后，可确定预测输入数据与预测支出数据之间的差值数据，若差值数据大于或等于剩余资产数据，则可将第二设备的补偿属性从异常属性切换为正常属性。
应当理解，第二设备可将具有发动机所有权的用户的历史输入数据(如，历史时间范围内的工资收入数据、转账收入数据等)与历史输出数据(如，历史时间范围内的支出数据，如购物数据、转账支出数据等)作为补充虚拟资产来源信息发送至区块链节点，区块链节点可通过该历史输入数据与历史输出数据确定该具有发动机所有权的用户在预期时间范围内，是否具备对剩余虚拟资产数据的偿还能力，若具备偿还能力，则可将该补偿属性从异常属性切换为正常属性。
应当理解，本申请中的第一设备与第二设备可均为用户终端，且第一设备可为上述图1所对应实施例中用户终端集群中的任一用户终端，例如，该用户终端为用户终端10a；第二设备可为上述图1所对应实施例中用户终端集群中的任一用户终端，例如，该用户终端为用户终端10b。
在本申请实施例中，在第二设备将发动机的物权转移至第一设备，并从第一设备成功获取到补偿总资产数据(虚拟资产数据对应的数值)后，区块链节点可以从第一设备处获取到发动机的返还航行数据(即，实时航行数据)、返还虚拟资产折损数据(即实时虚拟资产折损数据)，并可通过智能合约与该返还航行数据、返还虚拟资产折损数据以及暂时使用契约(该暂时使用契约可由第二设备在发起物权转移请求时所提供)，确定该发动机的契约虚拟资产数值，该契约虚拟资产数值可作为发动机的实时虚拟资产价值；随后，可将该契约虚拟资产数值与第二设备未补偿至第一设备的剩余虚拟资产数据(未还的虚拟资产数据)进行对比，若该契约虚拟资产数值小于该剩余虚拟资产数据，则可确定该第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为异常属性，该第一设备具有虚拟资产亏损风险。应当理解，本申请可将发动机的相关数据上传至区块链，区块链的防篡改机制可保证上述数据不被篡改，使得该数据的真实有效性得到保障，从而进一步为根据该数据计算得到的契约虚拟资产数值提供了数据的可靠性保障；且通过区块链中的智能合约，基于发动机的相关数据可快速且准确地计算出契约虚拟资产数值，该契约虚拟资产数值可作为发动机的实时资产虚拟价值，从而可快速且准确地基于该契约虚拟资产数值进行物权转移后的风险评估。综上所述，本申请可提高发动机在物权转移业务后的风险评估效率及准确率。
进一步地，请参见图4，图4是本申请实施例提供的一种确定维护调整基准价值的流程示意图。如图4所示，该流程可以包括：
步骤S201，通过评估执行函数在返还航行数据中，获取发动机的维护航行时长与维护航行周期；维护航行时长是指对发动机进行性能恢复维护后，使用发动机进行航行的时长；维护航行周期是指对发动机进行性能恢复维护后，使用发动机进行航行的周期。
本申请中，维护航行周期(Cycle Since Last Shop Visit，CSLSV)可是指发动机在进行性能恢复维护后，使用发动机进行航行的总周期。应当理解，发动机在被安装于飞机中时，飞机从起飞到降落的过程，可以作为一个周期(Cycle)，例如，飞机从A市向B市直飞，则该从A市起飞到在B市降落的流程，可称为一个周期。而维护航行时长可是指发动机在进行性能恢复维护后，使用发动机进行航行的总时长/小时(Time Since Last Shop Visit，TSLSV)。
步骤S202，通过评估执行函数在返还虚拟资产折损数据中，获取发动机的推力减功率，根据推力减功率、维护航行时长以及维护航行周期，确定发动机的性能维护单位成本率以及平均维护时间。
本申请中，性能维护单位成本率(Engine Performance Restoration rate，EPRrate)可是指单位时间内对发动机进行维修的计费率(例如，一小时内对发动机进行维修的计费率)；平均维护时间(Mean Time Between Repair，MTBR)可是值维修时间的平均时间；对于确定发动机的性能维护单位成本率以及平均维护时间的具体方法可为，可确定维护航行时长与维护航行周期之间的维护比值；通过评估执行函数在区块链全量数据库中获取发动机对应的数据矩阵；其中，该数据矩阵中包括第一映射关系与第二映射关系；第一映射关系可为配置数据组与配置性能维护单位成本率之间的映射关系；而第二映射关系可为配置数据组与配置平均维护时间之间的映射关系；其中，该配置数据组是指配置推力减功率与配置比值所组成的数据组，配置比值是指配置维护航行时长与配置维护航行周期所组成的比值；可将推力减功率与维护比值所组成的维护数据组与数据矩阵进行匹配，在数据矩阵中获取与该维护数据组相匹配的配置数据组，并将该配置数据组作为目标配置数据组；随后，可将与目标配置数据组具有第一映射关系的配置性能维护单位成本率，作为发动机的性能维护单位成本率，将与目标配置数据组具有第二映射关系的配置平均维护时间作为发动机的平均维护时间。
应当理解，发动机的历史航行时长可是指发动机自出厂后的航行总时长(TimeSince New，TSN)，发动机的维护航行时长可是指发动机自进行性能恢复维修后的航行总时长(Time Since Last Shop Visit，TSLSV)。通过评估执行函数可在虚拟资产折损数据中，获取该发动机的推力减功率(Derate百分比)、在航行数据中可获取到发动机的维护航行时长(TSLSV)与维护航行周期(CSLSV)，可确定该维护航行时长与维护航行周期之间的比值，可通过评估执行函数在区块链全量数据库中，查询与该推力减功率以及该比值，相匹配的性能维护单位成本率；而通过评估执行函数可在区块链全量数据库中，查询与该推力减功率以及该比值相匹配的平均维修时间(Mean Time Between Repair，MTBR)。
步骤S203，获取维护航行周期对应的行经区域，通过评估执行函数在区块链全量数据库中获取行经区域对应的区域折损率。
本申请中，发动机被安装于飞机上时，飞机的一个起飞至降落的过程，可作为一个航行周期(Cycle)。行经区域可是指这些维护航行周期中所经过的航行区域。通过评估执行函数可在区块链全量数据库中获取该行经区域对应的区域折损率(Operating RegionDiscount)，例如，Y区域与B区域相比，Y区域的飞行环境较差，更能影响发动机性能，则相比于B区域，该Y区域的区域折损率会更大。
步骤S204，在全量数据库中获取发动机处于非首次航行状态时对应的航行折损率，根据平均维护时间、区域折损率以及航行折损率，确定针对发动机的半寿状态值。
本申请中，该航行折损率可理解为非首航折损率(Mature Run Discount)。可将该平均维护时间、该区域折损率以及该航行折损率进行相乘运算处理，并将该相乘运算处理得到的结果除以2，可得到该半寿状态值。其中，该半寿状态值(Half Life)可是指在发动机处于未被根据实际维修状况进行维修过的状态时，所对应的价值。
步骤S205根据性能维护单位成本率、半寿状态值以及维护航行时长，生成针对发动机的维护调整基准价值。
本申请中，对于确定维护调整基准价值的具体方法可为，可确定半寿状态值与维护航行时长之间的差值，将性能维护单位成本率与差值进行相乘运算处理，可得到发动机的性能恢复维护调整值(EPR Adjustment)；随后，可获取发动机的时寿组件，通过评估执行函数在航行数据中获取时寿组件对应的最大航行时长、时寿组件对应的历史航行周期、时寿组件的组件编号以及发动机的发动机类型；通过评估执行函数在区块链全量数据库中获取与发动机类型以及组件编号相匹配的时寿组件虚拟资产价值；随后，可根据最大航行时长、历史航行周期以及时寿组件虚拟资产价值，生成针对时寿组件的时寿组件调整值(LifeLimited PartsAdjustment，LLP Adjustment)；将性能恢复维护调整值与时寿组件调整值进行相加运算处理，可得到发动机的目标维护调整值(Maintenance Adjustments)；随后，可通过评估执行函数在航行数据中获取发动机的发动机类型，在区块链全量数据库中获取与发动机类型相匹配的半寿虚拟资产价值(Half Life Market Value)，可将半寿虚拟资产价值与目标维护调整值进行相加处理，得到发动机的维护调整基准价值。
应当理解，发动机的时寿组件(Life Limited Parts，LLP)可是指发动机的组件中，具有明确使用寿命(时长)限制(Life Limit)的部件。其中，对于生成针对时寿组件的时寿组件调整值的具体方法可如公式(9)所示：
其中，上述公式(9)中的LLP Limit可用于表征发动机的每个时寿组件的最大使用时长(使用时长限制)或最大航行航段；LLP CSN可用于表征发动机的每个时寿组件的历史航行周期；LLP Price可用于表征发动机的每个时寿组件的时寿组件虚拟资产价值。
应当理解，本申请可将具有稳定以及流通特性的稳定货币统称为虚拟资产数据，例如，可将美金等具有价格波动范围的通用货币称为虚拟资产数据；本申请也可将游戏虚拟货币统称为虚拟资产数据，例如，可将游戏场景中的游戏金币、游戏经验值、游戏积分以及游戏钻石等虚拟货币称为虚拟资产数据。
应当理解，在游戏场景中，玩家可发起对发动机这一游戏装备或游戏道具的物权转移(物品抵押权限转移)请求，以从虚拟资产(游戏金币、游戏经验值、游戏积分以及游戏钻石等虚拟货币)的提供方处获取到对应的虚拟资产数据(申请虚拟资产数值对应的虚拟资产数据)；随后，区块链节点可获取发动机的虚拟资产关联数据，该虚拟资产关联数据可指发动机在游戏中进行虚拟航行的航行数据、在游戏中的虚拟资产折损数据(如，被攻击后的折损率)以及在游戏中进行租赁的暂时使用契约(如，租赁关联数据)；基于该虚拟资产关联数据，虚拟资产提供方可确定该发动机的虚拟资产价值(例如，80游戏币)；在该虚拟资产价值大于或等于玩家申请的申请虚拟资产数值后，虚拟资产提供方可根据该申请虚拟资产数值生成物权转移确认消息，并将该物权转移确认消息发送至区块链节点；随后，该区块链节点可将该玩家的虚拟账户发送至虚拟资产提供方，而虚拟资产提供方可从虚拟资产提供的虚拟账户中获取到该申请虚拟资产数值对应的虚拟资产数据，并将该虚拟资产数据转移至该玩家的虚拟账户中。例如，申请虚拟资产数值为50游戏币，而发动机的虚拟资产价值为80游戏币，则虚拟资产提供方可确定该虚拟资产价值(80游戏币)大于该申请虚拟资产数值，虚拟资产提供方可基于该申请虚拟资产数值(50游戏币)生成物权转移确认消息，并将该物权转移消息发送至区块链节点。随后，区块链节点可将该玩家的游戏虚拟账户发送至虚拟资产提供方，而虚拟资产提供方可从虚拟资产提供方的虚拟账户中获取到该50游戏币，并将该50游戏币转移至该玩家的游戏虚拟账户中。
进一步地，该虚拟资产提供方可定期向区块链节点发送该发动机的虚拟资产返还数据(可包括返还航行数据、返还虚拟资产折损数据以及暂时使用契约，等等)；基于该虚拟资产折损数据，区块链节点可确定发动机的当前契约虚拟资产数值(当前虚拟资产价值)，若该契约虚拟资产数值(例如，20游戏币)小于该玩家还未还的剩余虚拟资产数据(例如，30游戏币)，则可确定该玩家对于该虚拟资产数据的偿还属性为异常属性，该虚拟资产提供方面临游戏币亏损风险，则区块链节点可生成补偿警告信息，并将该补偿警告信息发送至双方，以提示双方该玩家对于该虚拟资产数据(80游戏币)的偿还属性为异常属性，虚拟资产提供方存在游戏币亏损风险。
在本申请实施例中，在第二设备将发动机的物权转移至第一设备，并从第一设备成功获取到补偿总资产数据(虚拟资产数据对应的数值)后，区块链节点可以从第一设备处获取到发动机的返还航行数据(即，实时航行数据)、返还虚拟资产折损数据(即实时虚拟资产折损数据)以及暂时使用契约等，并可通过智能合约与该返还航行数据、返还虚拟资产折损数据以及暂时使用契约，确定该发动机的契约虚拟资产数值，该契约虚拟资产数值可作为发动机的实时虚拟资产价值；随后，可将该契约虚拟资产数值与第二设备未补偿至第一设备的剩余虚拟资产数据(未还的虚拟资产数据)进行对比，若该契约虚拟资产数值小于该剩余虚拟资产数据，则可确定该第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为异常属性，该第一设备具有虚拟资产亏损风险。应当理解，本申请可将发动机的相关数据上传至区块链，区块链的防篡改机制可保证上述数据不被篡改，使得该数据的真实有效性得到保障，从而进一步为根据该数据计算得到的契约虚拟资产数值提供了数据的可靠性保障；且通过区块链中的智能合约，基于发动机的相关数据可快速且准确地计算出契约虚拟资产数值，该契约虚拟资产数值可作为发动机的实时资产虚拟价值，从而可快速且准确地基于该契约虚拟资产数值进行物权转移后的风险评估。综上所述，本申请可提高发动机在物权转移业务后的风险评估效率及准确率。
进一步地，请参见图5，图5是本申请实施例提供的一种基于区块链的数据处理装置的结构示意图。该基于区块链的数据处理装置可以是运行于计算机设备中的一个计算机程序(包括程序代码)，例如该基于区块链的数据处理装置为一个应用软件；该基于区块链的数据处理装置可以用于执行图3所示的方法。如图5所示，基于区块链的数据处理装置1可以包括：返还数据获取模块11、合约调用模块12、数据生成模块13、剩余数据获取模块14以及属性确定模块15。
返还数据获取模块11，用于获取第一设备发送的虚拟资产返还数据；虚拟资产返还数据包括发动机的返还航行数据以及返还虚拟资产折损数据；第一设备为提供虚拟资产数据的设备；虚拟资产数据为第二设备所发送的针对发动机的物权转移请求中，所携带的申请虚拟资产数值所对应的虚拟资产数据；第二设备是指针对发动机具有所有权的用户所对应的设备；物权转移请求用于第二设备请求将发动机的物品附属权限转移至第一设备，第二设备具备物品附属权限转移后的发动机的物品使用权限；
合约调用模块12，用于调用智能合约；
数据生成模块13，用于智能合约、返还航行数据、返还资产折损数据以及物权转移请求中所携带的暂时使用契约，生成针对发动机的契约虚拟资产数值；
剩余数据获取模块14，用于获取剩余虚拟资产数据；剩余虚拟资产数据是指补偿总资产数据中第二设备未对第一设备进行补偿的资产数据；补偿总资产数据是指第二设备在预期时间段内需向第一设备进行补偿的资产数据，且补偿总资产数据的数值等于虚拟资产数据的数值；
属性确定模块15，用于若契约虚拟资产数值大于或等于剩余虚拟资产数据，则确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为正常属性；
属性确定模块15，还用于若契约虚拟资产数据小于剩余虚拟资产数据，则确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为异常属性。
其中，返还数据获取模块11、合约调用模块12、数据生成模块13、剩余数据获取模块14以及属性确定模块15的具体实现方式，可以参见上述图3所对应实施例中步骤S101-步骤S105的描述，这里将不再进行赘述。
其中，契约虚拟资产数值包括第一契约虚拟资产数值与第二契约虚拟资产数值；
请参见图5，数据生成模块13可以包括：基准值生成单元131以及契约数据生成单元132。
基准值生成单元131，用于调用智能合约中的评估执行函数，根据评估执行函数、返还航行数据以及返还虚拟资产折损数据，生成针对发动机的维护调整基准价值；
契约数据生成单元132，用于根据评估执行函数、维护调整基准价值以及暂时使用契约，生成针对发动机的第一契约虚拟资产数值；
契约数据生成单元132，还用于根据评估执行函数与暂时使用契约，生成针对发动机的第二契约虚拟资产数值。
其中，基准值生成单元131以及契约数据生成单元132的具体实现方式，可以参见上述图3所对应实施例中步骤S102中的描述，这里将不再进行赘述。
请参见图5，基准值生成单元131可以包括：维护数据获取子单元1311、数据确定子单元1312、折损率获取子单元1313、状态值确定子单元1314以及基准值生成子单元1315。
维护数据获取子单元1311，用于通过评估执行函数在返还航行数据中，获取发动机的维护航行时长与维护航行周期；维护航行时长是指对发动机进行性能恢复维护后，使用发动机进行航行的时长；维护航行周期是指对发动机进行性能恢复维护后，使用发动机进行航行的周期；
数据确定子单元1312，用于通过评估执行函数在返还虚拟资产折损数据中，获取发动机的推力减功率，根据推力减功率、维护航行时长以及维护航行周期，确定发动机的性能维护单位成本率以及平均维护时间；
折损率获取子单元1313，用于获取维护航行周期对应的行经区域，通过评估执行函数在区块链全量数据库中获取行经区域对应的区域折损率；
状态值确定子单元1314，用于在全量数据库中获取发动机处于非首次航行状态时对应的航行折损率，根据平均维护时间、区域折损率以及航行折损率，确定针对发动机的半寿状态值；
基准值生成子单元1315，用于根据性能维护单位成本率、半寿状态值以及维护航行时长，生成针对发动机的维护调整基准价值。
其中，维护数据获取子单元1311、数据确定子单元1312、折损率获取子单元1313、状态值确定子单元1314以及基准值生成子单元1315的具体实现方式，可以参见上述图4所对应实施例中步骤S201-步骤S205中的描述，这里将不再进行赘述。
其中，数据确定子单元1312，还用于确定维护航行时长与维护航行周期之间的维护比值；
数据确定子单元1312，还用于通过评估执行函数在区块链全量数据库中获取发动机对应的数据矩阵；数据矩阵中包括第一映射关系与第二映射关系；第一映射关系为配置数据组与配置性能维护单位成本率之间的映射关系；第二映射关系为配置数据组与配置平均维护时间之间的映射关系；配置数据组是指配置推力减功率与配置比值所组成的数据组，配置比值是指配置维护航行时长与配置维护航行周期所组成的比值；
数据确定子单元1312，还用于将推力减功率与维护比值所组成的维护数据组与数据矩阵进行匹配，在数据矩阵中获取与维护数据组相匹配的配置数据组，作为目标配置数据组；
数据确定子单元1312，还用于将与目标配置数据组具有第一映射关系的配置性能维护单位成本率，作为发动机的性能维护单位成本率，将与目标配置数据组具有第二映射关系的配置平均维护时间作为发动机的平均维护时间。
其中，基准值生成子单元1315，还用于确定半寿状态值与维护航行时长之间的差值，将性能维护单位成本率与差值进行相乘运算处理，得到发动机的性能恢复维护调整值；
基准值生成子单元1315，还用于获取发动机的时寿组件，通过评估执行函数在航行数据中获取时寿组件对应的最大航行时长、时寿组件对应的历史航行周期、时寿组件的组件编号以及发动机的发动机类型；
基准值生成子单元1315，还用于通过评估执行函数在区块链全量数据库中获取与发动机类型以及组件编号相匹配的时寿组件虚拟资产价值；
基准值生成子单元1315，还用于根据最大航行时长、历史航行周期以及时寿组件虚拟资产价值，生成针对时寿组件的时寿组件调整值；
基准值生成子单元1315，还用于将性能恢复维护调整值与时寿组件调整值进行相加运算处理，得到发动机的目标维护调整值；
基准值生成子单元1315，还用于通过评估执行函数在航行数据中获取发动机的发动机类型，在区块链全量数据库中获取与发动机类型相匹配的半寿虚拟资产价值，将半寿虚拟资产价值与目标维护调整值进行相加处理，得到发动机的维护调整基准价值。
请参见图5，契约数据生成单元132可以包括：契约数据获取子单元1321、流量净值生成子单元1322以及契约数据确定子单元1323。
契约数据获取子单元1321，用于通过评估执行函数，在暂时使用契约中，获取发动机的契约约定虚拟资产以及契约约定虚拟资产对应的资产转移时间；
流量净值生成子单元1322，用于获取发动机的契约约定折扣率，根据契约约定虚拟资产、资产转移时间以及契约约定折扣率，生成发动机的契约约定资产流量净值；
契约数据确定子单元1323，用于根据契约约定资产流量净值、维护调整基准价值、暂时使用契约以及评估执行函数，确定发动机的第一契约虚拟资产数值。
其中，契约数据获取子单元1321、流量净值生成子单元1322以及契约数据确定子单元1323的具体实现方式，可以参见上述图3所对应实施例中步骤S102中的描述，这里将不再进行赘述。
其中，契约数据确定子单元1323，还用于通过评估执行函数获取发动机的维修准备虚拟资产对应的虚拟资产流入值，以及虚拟资产流入值对应的资产流入时间，根据虚拟资产流入值、资产流入时间以及契约约定折扣率，生成发动机的维修准备虚拟资产流入净值；
契约数据确定子单元1323，还用于通过评估执行函数获取发动机的维修准备虚拟资产对应的虚拟资产流出值，以及虚拟资产流出值对应的资产流出时间，根据虚拟资产流出值、资产流出时间以及契约约定折扣率，生成发动机的维修准备虚拟资产流出净值；
契约数据确定子单元1323，还用于将维护调整基准价值、契约约定资产流量净值以及维修准备虚拟资产流入净值进行相加运算处理，将相加运算处理得到的结果与维修准备虚拟资产流出净值进行相减运算处理，得到第一契约虚拟资产数值。
其中，契约数据确定子单元1323，还用于通过评估执行函数获取发动机对应的补偿虚拟资产，以及补偿虚拟资产的获取时间，根据补偿虚拟资产、获取时间以及契约约定折扣率，生成发动机的补偿虚拟资产净值；
契约数据确定子单元1323，还用于将维护调整基准价值、契约约定资产流量净值以及补偿虚拟资产净值进行相加运算处理，得到第一契约虚拟资产数值。
请参见图5，契约数据生成单元132可以包括：拆分资产生成子单元1324以及第一数值生成子单元1325。
拆分资产生成子单元1324，用于通过评估执行函数获取发动机对应的拆分组件的拆分组件虚拟资产，以及拆分组件虚拟资产对应的计划拆分时间，根据拆分组件虚拟资产、计划拆分时间以及契约约定折扣率，生成发动机的拆分组件虚拟资产净值；拆分组件为构成发动机的组件；
第一数值生成子单元1325，用于获取契约约定资产流量净值、维修准备虚拟资产流入净值以及维修准备虚拟资产流出净值，将契约约定资产流量净值、维修准备虚拟资产流入净值以及拆分组件虚拟资产净值进行相加运算处理，将相加运算处理得到的结果与维修准备虚拟资产流出净值进行相减运算处理，得到第二契约虚拟资产数值。
其中，拆分资产生成子单元1324以及第一数值生成子单元1325的具体实现方式，可以参见上述图3所对应实施例中步骤S102中的描述，这里将不再进行赘述。
请参见图5，契约数据生成单元132可以包括：第二数值生成子单元1326。
拆分资产生成子单元1324，还具体用于通过评估执行函数获取发动机对应的拆分组件的拆分组件虚拟资产，以及拆分组件虚拟资产对应的计划拆分时间，根据拆分组件虚拟资产、计划拆分时间以及契约约定折扣率，生成发动机的拆分组件虚拟资产净值；拆分组件为构成发动机的组件；
第二数值生成子单元1326，用于获取契约约定资产流量净值与补偿虚拟资产净值，将契约约定资产流量净值、补偿虚拟资产净值以及拆分组件虚拟资产净值进行相加运算处理，得到第二契约虚拟资产数值。
其中，拆分资产生成子单元1324以及第二数值生成子单元1326的具体实现方式，可以参见上述图3所对应实施例中步骤S102中的描述，这里将不再进行赘述。
其中，该基于区块链的数据处理装置1还可以包括：信息发送模块16、时间接收模块17以及时间返回模块18。
信息发送模块16，用于在确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为异常属性时，生成补偿警告信息，将补偿警告信息发送至第一设备与第二设备；补偿警告信息用于提示第一设备与第二设备，发动机的契约虚拟资产数值已低于剩余虚拟资产数据；
时间接收模块17，用于接收第一设备基于补偿警告信息返回的来源补充时间；来源补充时间为第二设备提供补充虚拟资产来源信息的时间范围；补充虚拟资产来源信息用以提供用于偿还剩余虚拟资产数据的补充虚拟资产；
时间返回模块18，用于将来源补充时间返回至第二设备，以使第二设备在来源补充时间所指定的时间范围内补充补充虚拟资产来源信息。
其中，信息发送模块16、时间接收模块17以及时间返回模块18的具体实现方式，可以参见上述图3所对应实施例中步骤S105中的描述，这里将不再进行赘述。
请参见图5，该基于区块链的数据处理装置1还可以包括：权限转移模块19。
权限转移模块19，用于当在来源补充时间所指定的时间范围内，未接收到第二设备补充的补充虚拟资产来源信息时，将发动机的物品使用权限从第二设备转移至第一设备。
其中，权限转移模块19的具体实现方式，可以参见上述图3所对应实施例中步骤S105中的描述，这里将不再进行赘述。
请参见图5，该基于区块链的数据处理装置1还可以包括：频率确定模块20与时间更新模块21。
频率确定模块20，用于获取第二设备的异常属性记录，通过异常属性记录确定第二设备被记录为异常属性的记录频率；
时间更新模块21，用于获取记录频率对应的可信预警值，若可信预警值大于或等于可信预警阈值，则更新来源补充时间；更新后的来源补充时间所指定的时间范围的时长，小于来源补充时间所指定的时间范围的时长。
其中，频率确定模块20与时间更新模块21的具体实现方式，可以参见上述图3所对应实施例中步骤S105中的描述，这里将不再进行赘述。
请参见图5，该基于区块链的数据处理装置1还可以包括：来源信息接收模块22、特征提取模块23、预测数据确定模块24以及属性切换模块25。
来源信息接收模块22，用于在来源补充时间所指定的时间范围内，接收第二设备补充的补充虚拟资产来源信息；补充虚拟资产来源信息包括历史时间范围内的历史输入数据与历史输出数据；历史输入数据与历史输出数据为针对发动机具有所有权的用户所对应的数据；
特征提取模块23，用于将历史输入数据与历史输出数据输入至预测模型，通过预测模型提取历史输入数据的第一数据特征以及历史输出数据的第二数据特征；
预测数据确定模块24，用于通过预测模型与第一数据特征，确定针对发动机具有所有权的用户对应的预测输入数据；预测输入数据是指在预期时间范围内的预测数据；预期时间范围是指第二设备针对剩余虚拟资产数据，对第一设备进行补偿的时间范围；
预测数据确定模块24，还用于通过预测模型与第二数据特征，确定针对发动机具有所有权的用户对应的预测支出数据；预测支出数据是指在预期时间范围内的预测数据；
属性切换模块25，用于确定预测输入数据与预测支出数据之间的差值数据，若差值数据大于或等于剩余资产数据，则将第二设备的补偿属性从异常属性切换为正常属性。
其中，来源信息接收模块22、特征提取模块23、预测数据确定模块24以及属性切换模块25的具体实现方式，可以参见上述图3所对应实施例中步骤S105中的描述，这里将不再进行赘述。
在本申请实施例中，在第二设备将发动机的物权转移至第一设备，并从第一设备成功获取到补偿总资产数据(虚拟资产数据对应的数值)后，区块链节点可以从第一设备处获取到发动机的返还航行数据(即，实时航行数据)、返还虚拟资产折损数据(即实时虚拟资产折损数据)以及暂时使用契约，并可通过智能合约与该返还航行数据、返还虚拟资产折损数据以及暂时使用契约，确定该发动机的契约虚拟资产数值，该契约虚拟资产数值可作为发动机的实时虚拟资产价值；随后，可将该契约虚拟资产数值与第二设备未补偿至第一设备的剩余虚拟资产数据(未还的虚拟资产数据)进行对比，若该契约虚拟资产数值小于该剩余虚拟资产数据，则可确定该第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为异常属性，该第一设备具有虚拟资产亏损风险。应当理解，本申请可将发动机的相关数据上传至区块链，区块链的防篡改机制可保证上述数据不被篡改，使得该数据的真实有效性得到保障，从而进一步为根据该数据计算得到的契约虚拟资产数值提供了数据的可靠性保障；且通过区块链中的智能合约，基于发动机的相关数据可快速且准确地计算出契约虚拟资产数值，该契约虚拟资产数值可作为发动机的实时资产虚拟价值，从而可快速且准确地基于该契约虚拟资产数值进行物权转移后的风险评估。综上所述，本申请可提高发动机在物权转移业务后的风险评估效率及准确率。
进一步地，请参见图6，图6是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。如图6所示，上述图5所对应实施例中的装置1可以应用于上述计算机设备1000，上述计算机设备1000可以包括：处理器1001，网络接口1004和存储器1005，此外，上述计算机设备1000还包括：用户接口1003，和至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1003可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图6所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及设备控制应用程序。
在图6所示的计算机设备1000中，网络接口1004可提供网络通讯功能；而用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序，以实现：
获取第一设备发送的虚拟资产返还数据；虚拟资产返还数据包括发动机的返还航行数据以及返还虚拟资产折损数据；第一设备为提供虚拟资产数据的设备；虚拟资产数据为第二设备所发送的针对发动机的物权转移请求中，所携带的申请虚拟资产数值所对应的虚拟资产数据；第二设备是指针对发动机具有所有权的用户所对应的设备；物权转移请求用于第二设备请求将发动机的物品附属权限转移至第一设备，第二设备具备物品附属权限转移后的发动机的物品使用权限；
调用智能合约，通过智能合约、返还航行数据、返还资产折损数据以及物权转移请求中所携带的暂时使用契约，生成针对发动机的契约虚拟资产数值；
获取剩余虚拟资产数据；剩余虚拟资产数据是指补偿总资产数据中第二设备未对第一设备进行补偿的资产数据；补偿总资产数据是指第二设备在预期时间段内需向第一设备进行补偿的资产数据，且补偿总资产数据的数值等于虚拟资产数据的数值；
若契约虚拟资产数值大于或等于剩余虚拟资产数据，则确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为正常属性；
若契约虚拟资产数据小于剩余虚拟资产数据，则确定第二设备针对补偿总资产数据的补偿属性为异常属性。
应当理解，本申请实施例中所描述的计算机设备1000可执行前文图3所对应实施例中对该基于区块链的数据处理方法的描述，也可执行前文图5所对应实施例中对该基于区块链的数据处理装置1的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
此外，这里需要指出的是：本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，且上述计算机可读存储介质中存储有前文提及的数据处理的计算机设备1000所执行的计算机程序，且上述计算机程序包括程序指令，当上述处理器执行上述程序指令时，能够执行前文图3所对应实施例中对上述数据处理方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本申请所涉及的计算机可读存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述。
上述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例提供的基于区块链的数据处理装置或者上述计算机设备的内部存储单元，例如计算机设备的硬盘或内存。该计算机可读存储介质也可以是该计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，SMC)，安全数字(secure digital，SD)卡，闪存卡(flash card)等。进一步地，该计算机可读存储介质还可以既包括该计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备。该计算机可读存储介质用于存储该计算机程序以及该计算机设备所需的其他程序和数据。该计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行本申请实施例中一方面提供的方法。
本申请实施例的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。此外，术语“包括”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是可选地还包括没有列出的步骤或模块，或可选地还包括对于这些过程、方法、装置、产品或设备固有的其他步骤单元。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本申请实施例提供的方法及相关装置是参照本申请实施例提供的方法流程图和/或结构示意图来描述的，具体可由计算机程序指令实现方法流程图和/或结构示意图的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。这些计算机程序指令可提供到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或结构示意图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或结构示意图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或结构示意一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，因此依本申请权利要求所作的等同变化，仍属本申请所涵盖的范围。

Claims (16)

1.一种基于区块链的数据处理方法，其特征在于，包括：
获取第一设备发送的虚拟资产返还数据；所述虚拟资产返还数据包括发动机的返还航行数据以及返还虚拟资产折损数据；所述第一设备为提供虚拟资产数据的设备；所述虚拟资产数据为第二设备所发送的针对所述发动机的物权转移请求中，所携带的申请虚拟资产数值所对应的虚拟资产数据；所述第二设备是指针对所述发动机具有所有权的用户所对应的设备；所述物权转移请求用于所述第二设备请求将所述发动机的物品附属权限转移至所述第一设备，所述第二设备具备物品附属权限转移后的发动机的物品使用权限；
调用智能合约，通过所述智能合约、所述返还航行数据、所述返还虚拟资产折损数据以及所述物权转移请求中所携带的暂时使用契约，生成针对所述发动机的契约虚拟资产数值；所述契约虚拟资产数值包括第一契约虚拟资产数值与第二契约虚拟资产数值；所述通过所述智能合约、所述返还航行数据、所述返还虚拟资产折损数据以及所述物权转移请求中所携带的暂时使用契约，生成针对所述发动机的契约虚拟资产数值，包括：调用所述智能合约中的评估执行函数，根据所述评估执行函数、所述返还航行数据以及所述返还虚拟资产折损数据，生成针对所述发动机的维护调整基准价值；根据所述评估执行函数、所述维护调整基准价值以及所述暂时使用契约，生成针对所述发动机的所述第一契约虚拟资产数值；根据所述评估执行函数与所述暂时使用契约，生成针对所述发动机的所述第二契约虚拟资产数值；
获取剩余虚拟资产数据；所述剩余虚拟资产数据是指补偿总资产数据中所述第二设备未对所述第一设备进行补偿的资产数据；所述补偿总资产数据是指所述第二设备在预期时间段内需向所述第一设备进行补偿的资产数据，且所述补偿总资产数据的数值等于所述虚拟资产数据的数值；
若所述契约虚拟资产数值大于或等于所述剩余虚拟资产数据，则确定所述第二设备针对所述补偿总资产数据的补偿属性为正常属性；
若所述契约虚拟资产数据小于所述剩余虚拟资产数据，则确定所述第二设备针对所述补偿总资产数据的补偿属性为异常属性。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述评估执行函数、所述返还航行数据以及所述返还虚拟资产折损数据，生成针对所述发动机的维护调整基准价值，包括：
通过所述评估执行函数在所述返还航行数据中，获取所述发动机的维护航行时长与维护航行周期；所述维护航行时长是指对所述发动机进行性能恢复维护后，使用所述发动机进行航行的时长；所述维护航行周期是指对所述发动机进行性能恢复维护后，使用所述发动机进行航行的周期；
通过所述评估执行函数在所述返还虚拟资产折损数据中，获取所述发动机的推力减功率，根据所述推力减功率、所述维护航行时长以及所述维护航行周期，确定所述发动机的性能维护单位成本率以及平均维护时间；
获取所述维护航行周期对应的行经区域，通过所述评估执行函数在区块链全量数据库中获取所述行经区域对应的区域折损率；
在所述全量数据库中获取所述发动机处于非首次航行状态时对应的航行折损率，根据所述平均维护时间、所述区域折损率以及所述航行折损率，确定针对所述发动机的半寿状态值；
根据所述性能维护单位成本率、所述半寿状态值以及所述维护航行时长，生成针对所述发动机的维护调整基准价值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述推力减功率、所述维护航行时长以及所述维护航行周期，确定所述发动机的性能维护单位成本率以及平均维护时间，包括：
确定所述维护航行时长与所述维护航行周期之间的维护比值；
通过所述评估执行函数在所述区块链全量数据库中获取所述发动机对应的数据矩阵；所述数据矩阵中包括第一映射关系与第二映射关系；所述第一映射关系为配置数据组与配置性能维护单位成本率之间的映射关系；所述第二映射关系为所述配置数据组与配置平均维护时间之间的映射关系；所述配置数据组是指配置推力减功率与配置比值所组成的数据组，所述配置比值是指配置维护航行时长与配置维护航行周期所组成的比值；
将所述推力减功率与所述维护比值所组成的维护数据组与所述数据矩阵进行匹配，在所述数据矩阵中获取与所述维护数据组相匹配的配置数据组，作为目标配置数据组；
将与所述目标配置数据组具有所述第一映射关系的配置性能维护单位成本率，作为所述发动机的所述性能维护单位成本率，将与所述目标配置数据组具有所述第二映射关系的配置平均维护时间作为所述发动机的所述平均维护时间。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述性能维护单位成本率、所述半寿状态值以及所述维护航行时长，生成针对所述发动机的维护调整基准价值，包括：
确定所述半寿状态值与所述维护航行时长之间的差值，将所述性能维护单位成本率与所述差值进行相乘运算处理，得到所述发动机的性能恢复维护调整值；
获取所述发动机的时寿组件，通过所述评估执行函数在所述返还航行数据中获取所述时寿组件对应的最大航行时长、所述时寿组件对应的历史航行周期、所述时寿组件的组件编号以及所述发动机的发动机类型；
通过所述评估执行函数在区块链全量数据库中获取与所述发动机类型以及所述组件编号相匹配的时寿组件虚拟资产价值；
根据所述最大航行时长、所述历史航行周期以及所述时寿组件虚拟资产价值，生成针对所述时寿组件的时寿组件调整值；
将所述性能恢复维护调整值与所述时寿组件调整值进行相加运算处理，得到所述发动机的目标维护调整值；
通过所述评估执行函数在所述返还航行数据中获取所述发动机的发动机类型，在所述区块链全量数据库中获取与所述发动机类型相匹配的半寿虚拟资产价值，将所述半寿虚拟资产价值与所述目标维护调整值进行相加处理，得到所述发动机的维护调整基准价值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述评估执行函数、所述维护调整基准价值以及所述暂时使用契约，生成针对所述发动机的所述第一契约虚拟资产数值，包括：
通过所述评估执行函数，在所述暂时使用契约中，获取所述发动机的契约约定虚拟资产以及所述契约约定虚拟资产对应的资产转移时间；
获取所述发动机的契约约定折扣率，根据所述契约约定虚拟资产、所述资产转移时间以及所述契约约定折扣率，生成所述发动机的契约约定资产流量净值；
根据所述契约约定资产流量净值、所述维护调整基准价值、所述暂时使用契约以及所述评估执行函数，确定所述发动机的所述第一契约虚拟资产数值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述契约约定资产流量净值、所述维护调整基准价值、所述暂时使用契约以及所述评估执行函数，确定所述发动机的所述第一契约虚拟资产数值，包括：
通过所述评估执行函数获取所述发动机的维修准备虚拟资产对应的虚拟资产流入值，以及所述虚拟资产流入值对应的资产流入时间，根据所述虚拟资产流入值、所述资产流入时间以及所述契约约定折扣率，生成所述发动机的维修准备虚拟资产流入净值；
通过所述评估执行函数获取所述发动机的维修准备虚拟资产对应的虚拟资产流出值，以及所述虚拟资产流出值对应的资产流出时间，根据所述虚拟资产流出值、所述资产流出时间以及所述契约约定折扣率，生成所述发动机的维修准备虚拟资产流出净值；
将所述维护调整基准价值、所述契约约定资产流量净值以及所述维修准备虚拟资产流入净值进行相加运算处理，将相加运算处理得到的结果与所述维修准备虚拟资产流出净值进行相减运算处理，得到所述第一契约虚拟资产数值。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述契约约定资产流量净值、所述维护调整基准价值、所述暂时使用契约以及所述评估执行函数，确定所述发动机的所述第一契约虚拟资产数值，包括：
通过所述评估执行函数获取所述发动机对应的补偿虚拟资产，以及所述补偿虚拟资产的获取时间，根据所述补偿虚拟资产、所述获取时间以及所述契约约定折扣率，生成所述发动机的补偿虚拟资产净值；
将所述维护调整基准价值、所述契约约定资产流量净值以及所述补偿虚拟资产净值进行相加运算处理，得到所述第一契约虚拟资产数值。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述评估执行函数与所述暂时使用契约，生成针对所述发动机的所述第二契约虚拟资产数值，包括：
通过评估执行函数获取所述发动机对应的拆分组件的拆分组件虚拟资产，以及所述拆分组件虚拟资产对应的计划拆分时间，根据所述拆分组件虚拟资产、所述计划拆分时间以及所述契约约定折扣率，生成所述发动机的拆分组件虚拟资产净值；所述拆分组件为构成所述发动机的组件；
获取所述契约约定资产流量净值、所述维修准备虚拟资产流入净值以及所述维修准备虚拟资产流出净值，将所述契约约定资产流量净值、所述维修准备虚拟资产流入净值以及所述拆分组件虚拟资产净值进行相加运算处理，将相加运算处理得到的结果与所述维修准备虚拟资产流出净值进行相减运算处理，得到所述第二契约虚拟资产数值。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述评估执行函数与所述暂时使用契约，生成针对所述发动机的所述第二契约虚拟资产数值，包括：
通过评估执行函数获取所述发动机对应的拆分组件的拆分组件虚拟资产，以及所述拆分组件虚拟资产对应的计划拆分时间，根据所述拆分组件虚拟资产、所述计划拆分时间以及所述契约约定折扣率，生成所述发动机的拆分组件虚拟资产净值；所述拆分组件为构成所述发动机的组件；
获取所述契约约定资产流量净值与所述补偿虚拟资产净值，将所述契约约定资产流量净值、所述补偿虚拟资产净值以及所述拆分组件虚拟资产净值进行相加运算处理，得到所述第二契约虚拟资产数值。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在确定所述第二设备针对所述补偿总资产数据的补偿属性为异常属性时，生成补偿警告信息，将所述补偿警告信息发送至所述第一设备与所述第二设备；所述补偿警告信息用于提示所述第一设备与所述第二设备，所述发动机的所述契约虚拟资产数值已低于所述剩余虚拟资产数据；
接收所述第一设备基于所述补偿警告信息返回的来源补充时间；所述来源补充时间为所述第二设备提供补充虚拟资产来源信息的时间范围；所述补充虚拟资产来源信息用以提供用于偿还所述剩余虚拟资产数据的补充虚拟资产；
将所述来源补充时间返回至所述第二设备，以使所述第二设备在所述来源补充时间所指定的时间范围内补充所述补充虚拟资产来源信息。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当在所述来源补充时间所指定的时间范围内，未接收到所述第二设备补充的所述补充虚拟资产来源信息时，将所述发动机的物品使用权限从所述第二设备转移至所述第一设备。
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述第二设备的异常属性记录，通过所述异常属性记录确定所述第二设备被记录为所述异常属性的记录频率；
获取所述记录频率对应的可信预警值，若所述可信预警值大于或等于可信预警阈值，则更新所述来源补充时间；更新后的来源补充时间所指定的时间范围的时长，小于所述来源补充时间所指定的时间范围的时长。
13.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述来源补充时间所指定的时间范围内，接收所述第二设备补充的所述补充虚拟资产来源信息；所述补充虚拟资产来源信息包括历史时间范围内的历史输入数据与历史输出数据；所述历史输入数据与所述历史输出数据为所述针对所述发动机具有所有权的用户所对应的数据；
将所述历史输入数据与所述历史输出数据输入至预测模型，通过所述预测模型提取所述历史输入数据的第一数据特征以及所述历史输出数据的第二数据特征；
通过所述预测模型与所述第一数据特征，确定所述针对所述发动机具有所有权的用户对应的预测输入数据；所述预测输入数据是指在预期时间范围内的预测数据；所述预期时间范围是指所述第二设备针对所述剩余虚拟资产数据，对所述第一设备进行补偿的时间范围；
通过所述预测模型与所述第二数据特征，确定所述针对所述发动机具有所有权的用户对应的预测支出数据；所述预测支出数据是指在所述预期时间范围内的预测数据；
确定所述预测输入数据与所述预测支出数据之间的差值数据，若所述差值数据大于或等于所述剩余虚拟资产数据，则将所述第二设备的补偿属性从所述异常属性切换为所述正常属性。
14.一种基于区块链的数据处理装置，其特征在于，包括：
返还数据获取模块，用于获取第一设备发送的虚拟资产返还数据；所述虚拟资产返还数据包括发动机的返还航行数据以及返还虚拟资产折损数据；所述第一设备为提供虚拟资产数据的设备；所述虚拟资产数据为第二设备所发送的针对所述发动机的物权转移请求中，所携带的申请虚拟资产数值所对应的虚拟资产数据；所述第二设备是指针对所述发动机具有所有权的用户所对应的设备；所述物权转移请求用于所述第二设备请求将所述发动机的物品附属权限转移至所述第一设备，所述第二设备具备物品附属权限转移后的发动机的物品使用权限；
合约调用模块，用于调用智能合约；
数据生成模块，用于通过所述智能合约、所述返还航行数据、所述返还虚拟资产折损数据以及所述物权转移请求中所携带的暂时使用契约，生成针对所述发动机的契约虚拟资产数值；所述契约虚拟资产数值包括第一契约虚拟资产数值与第二契约虚拟资产数值；所述通过所述智能合约、所述返还航行数据、所述返还虚拟资产折损数据以及所述物权转移请求中所携带的暂时使用契约，生成针对所述发动机的契约虚拟资产数值，包括：调用所述智能合约中的评估执行函数，根据所述评估执行函数、所述返还航行数据以及所述返还虚拟资产折损数据，生成针对所述发动机的维护调整基准价值；根据所述评估执行函数、所述维护调整基准价值以及所述暂时使用契约，生成针对所述发动机的所述第一契约虚拟资产数值；根据所述评估执行函数与所述暂时使用契约，生成针对所述发动机的所述第二契约虚拟资产数值；
剩余数据获取模块，用于获取剩余虚拟资产数据；所述剩余虚拟资产数据是指补偿总资产数据中所述第二设备未对所述第一设备进行补偿的资产数据；所述补偿总资产数据是指所述第二设备在预期时间段内需向所述第一设备进行补偿的资产数据，且所述补偿总资产数据的数值等于所述虚拟资产数据的数值；
属性确定模块，用于若所述契约虚拟资产数值大于或等于所述剩余虚拟资产数据，则确定所述第二设备针对所述补偿总资产数据的补偿属性为正常属性；
属性确定模块，还用于若所述契约虚拟资产数据小于所述剩余虚拟资产数据，则确定所述第二设备针对所述补偿总资产数据的补偿属性为异常属性。
15.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器以及网络接口；
所述处理器与所述存储器、所述网络接口相连，其中，所述网络接口用于提供网络通信功能，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行权利要求1-13任一项所述的方法。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序适于由处理器加载并执行权利要求1-13任一项所述的方法。
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