本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理，特別涉及一種基于動態(tài)流場調(diào)控的工業(yè)粉塵多級梯度凈化處理方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、當(dāng)前，工業(yè)粉塵處理技術(shù)種類繁多，涵蓋機(jī)械除塵、靜電除塵、布袋除塵等多種方式。這些傳統(tǒng)技術(shù)在一定程度上能夠?qū)崿F(xiàn)粉塵的分離和凈化，但在處理復(fù)雜工況下的工業(yè)粉塵時，仍暴露出諸多局限性。

2、在處理粒徑分布廣泛且成分復(fù)雜的工業(yè)粉塵時，傳統(tǒng)處理技術(shù)難以滿足日益嚴(yán)格的環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)和生產(chǎn)要求。以機(jī)械除塵為例，其主要依靠重力、慣性力等原理進(jìn)行粉塵分離，對于細(xì)微粉塵的去除效果不佳，無法確保高凈化效率。在一些對產(chǎn)品質(zhì)量要求極高的行業(yè)，如電子、食品加工等，即使是極少量的細(xì)微粉塵殘留也可能導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量缺陷，影響產(chǎn)品的性能和安全性。不同的工業(yè)生產(chǎn)工藝會產(chǎn)生具有獨特性質(zhì)的粉塵，例如，化工生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的粉塵可能具有高溫、高濕度、強(qiáng)腐蝕性等特點。而現(xiàn)有的粉塵處理設(shè)備往往缺乏對復(fù)雜工況的自適應(yīng)能力，在面對這些特殊粉塵時，設(shè)備的性能會受到顯著影響，甚至可能出現(xiàn)故障，無法穩(wěn)定運行。例如，布袋除塵在處理高溫、高濕度粉塵時，布袋容易堵塞、腐蝕，不僅降低了除塵效率，還增加了設(shè)備維護(hù)成本和停機(jī)時間，影響生產(chǎn)的連續(xù)性。

3、需要說明的是，在上述背景技術(shù)部分公開的信息僅用于加強(qiáng)對本公開的背景的理解，因此可以包括不構(gòu)成對本領(lǐng)域普通技術(shù)人員已知的現(xiàn)有技術(shù)的信息。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本申請的目的在于提供一種基于動態(tài)流場調(diào)控的工業(yè)粉塵多級梯度凈化處理方法及系統(tǒng)，至少在一定程度上克服現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，通過對技術(shù)特征描述信息處理，提取屬性、語義和統(tǒng)計特征，經(jīng)量化編碼、特征融合及機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理，生成數(shù)據(jù)處理影響因子。對原始數(shù)據(jù)預(yù)處理，處理缺失和異常值，轉(zhuǎn)換和采樣后得到預(yù)處理數(shù)據(jù)序列。依據(jù)用戶需求確定目標(biāo)數(shù)據(jù)指標(biāo)，篩選計算生成目標(biāo)數(shù)據(jù)參數(shù)信息。同時，從系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源資訊中挖掘設(shè)備故障模式、技術(shù)參數(shù)匹配等信息，構(gòu)建初始預(yù)測框架并生成異常預(yù)測特征向量。基于目標(biāo)模型對影響因子、參數(shù)信息和異常預(yù)測向量處理，經(jīng)前向傳播計算、特征融合決策等，生成能表征工業(yè)粉塵多級梯度凈化實時情況的設(shè)備運行狀態(tài)評價結(jié)果信息，為工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)的運行優(yōu)化和故障預(yù)防提供有力支持。

2、本申請的其他特性和優(yōu)點將通過下面的詳細(xì)描述變得顯然，或部分地通過本發(fā)明的實踐而習(xí)得。

3、根據(jù)本申請的一個方面，提供一種基于動態(tài)流場調(diào)控的工業(yè)粉塵多級梯度凈化處理方法，包括：獲取工業(yè)粉塵處理原始數(shù)據(jù)、工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)的技術(shù)特征描述信息、用戶對工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)的使用需求信息、工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源的相關(guān)資訊信息、預(yù)設(shè)設(shè)備運行評價模型和訓(xùn)練集，其中，工業(yè)粉塵處理原始數(shù)據(jù)用于表征設(shè)備運行時不同流場狀態(tài)下的溫度、壓力、粉塵濃度、粒徑分布；對工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)的技術(shù)特征描述信息進(jìn)行處理，生成數(shù)據(jù)處理影響因子；對工業(yè)粉塵處理原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理處理，生成預(yù)處理后的數(shù)據(jù)序列信息；基于用戶對工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)的使用需求信息，確定目標(biāo)數(shù)據(jù)指標(biāo)，對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)序列信息進(jìn)行篩選、計算處理，生成目標(biāo)數(shù)據(jù)參數(shù)信息；對工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源的相關(guān)資訊信息進(jìn)行處理，生成數(shù)據(jù)異常預(yù)測特征向量；基于訓(xùn)練集對預(yù)設(shè)設(shè)備運行評價模型進(jìn)行處理，生成目標(biāo)設(shè)備運行評價模型；基于目標(biāo)設(shè)備運行評價模型對數(shù)據(jù)處理影響因子、目標(biāo)數(shù)據(jù)參數(shù)信息和數(shù)據(jù)異常預(yù)測特征向量進(jìn)行處理，生成設(shè)備運行狀態(tài)評價結(jié)果信息，其中，設(shè)備運行狀態(tài)評價結(jié)果信息用于表征工業(yè)粉塵多級梯度凈化的實時情況。

4、本申請的另一個方面，提供一種基于動態(tài)流場調(diào)控的工業(yè)粉塵多級梯度凈化處理裝置，包括：獲取模塊，用于獲取工業(yè)粉塵處理原始數(shù)據(jù)、工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)的技術(shù)特征描述信息、用戶對工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)的使用需求信息、工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源的相關(guān)資訊信息、預(yù)設(shè)設(shè)備運行評價模型和訓(xùn)練集，其中，工業(yè)粉塵處理原始數(shù)據(jù)用于表征設(shè)備運行時不同流場狀態(tài)下的溫度、壓力、粉塵濃度、粒徑分布；處理模塊，用于對工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)的技術(shù)特征描述信息進(jìn)行處理，生成數(shù)據(jù)處理影響因子；對工業(yè)粉塵處理原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理處理，生成預(yù)處理后的數(shù)據(jù)序列信息；基于用戶對工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)的使用需求信息，確定目標(biāo)數(shù)據(jù)指標(biāo)，對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)序列信息進(jìn)行篩選、計算處理，生成目標(biāo)數(shù)據(jù)參數(shù)信息；對工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源的相關(guān)資訊信息進(jìn)行處理，生成數(shù)據(jù)異常預(yù)測特征向量；基于訓(xùn)練集對預(yù)設(shè)設(shè)備運行評價模型進(jìn)行處理，生成目標(biāo)設(shè)備運行評價模型；基于目標(biāo)設(shè)備運行評價模型對數(shù)據(jù)處理影響因子、目標(biāo)數(shù)據(jù)參數(shù)信息和數(shù)據(jù)異常預(yù)測特征向量進(jìn)行處理，生成設(shè)備運行狀態(tài)評價結(jié)果信息，其中，設(shè)備運行狀態(tài)評價結(jié)果信息用于表征工業(yè)粉塵多級梯度凈化的實時情況。

5、根據(jù)本申請的再一個方面，提供一種電子設(shè)備，包括：第一處理器；以及存儲器，用于存儲所述第一處理器的可執(zhí)行指令；其中，所述第一處理器配置為經(jīng)由執(zhí)行所述可執(zhí)行指令來執(zhí)行實現(xiàn)上述的基于動態(tài)流場調(diào)控的工業(yè)粉塵多級梯度凈化處理方法。

6、根據(jù)本申請的又一個方面，提供一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被第二處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述的基于動態(tài)流場調(diào)控的工業(yè)粉塵多級梯度凈化處理方法。

7、本申請所提供的一種基于動態(tài)流場調(diào)控的工業(yè)粉塵多級梯度凈化處理方法及系統(tǒng)，對技術(shù)特征描述信息處理，提取屬性、語義和統(tǒng)計特征，經(jīng)量化編碼、特征融合及機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理，生成數(shù)據(jù)處理影響因子。對原始數(shù)據(jù)預(yù)處理，處理缺失和異常值，轉(zhuǎn)換和采樣后得到預(yù)處理數(shù)據(jù)序列。依據(jù)用戶需求確定目標(biāo)數(shù)據(jù)指標(biāo)，篩選計算生成目標(biāo)數(shù)據(jù)參數(shù)信息。同時，從系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源資訊中挖掘設(shè)備故障模式、技術(shù)參數(shù)匹配等信息，構(gòu)建初始預(yù)測框架并生成異常預(yù)測特征向量?；谀繕?biāo)模型對影響因子、參數(shù)信息和異常預(yù)測向量處理，經(jīng)前向傳播計算、特征融合決策等，生成能表征工業(yè)粉塵多級梯度凈化實時情況的設(shè)備運行狀態(tài)評價結(jié)果信息，為工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)的運行優(yōu)化和故障預(yù)防提供有力支持。

8、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。

技術(shù)特征：

1.一種基于動態(tài)流場調(diào)控的工業(yè)粉塵多級梯度凈化處理方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)的技術(shù)特征描述信息進(jìn)行處理，生成數(shù)據(jù)處理影響因子，包括：

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對工業(yè)粉塵處理原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理處理，生成預(yù)處理后的數(shù)據(jù)序列信息，包括：

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于用戶對工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)的使用需求信息，確定目標(biāo)數(shù)據(jù)指標(biāo)，對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)序列信息進(jìn)行篩選、計算處理，生成目標(biāo)數(shù)據(jù)參數(shù)信息，包括：

5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，對工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源的相關(guān)資訊信息進(jìn)行處理，生成數(shù)據(jù)異常預(yù)測特征向量，包括：

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于訓(xùn)練集對預(yù)設(shè)設(shè)備運行評價模型進(jìn)行處理，生成目標(biāo)設(shè)備運行評價模型，包括：

7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于目標(biāo)設(shè)備運行評價模型對數(shù)據(jù)處理影響因子、目標(biāo)數(shù)據(jù)參數(shù)信息和數(shù)據(jù)異常預(yù)測特征向量進(jìn)行處理，生成設(shè)備運行狀態(tài)評價結(jié)果信息，包括：

8.一種基于動態(tài)流場調(diào)控的工業(yè)粉塵多級梯度凈化處理裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

10.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其特征在于，所述計算機(jī)程序被第二處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1～7中任意一項所述的基于動態(tài)流場調(diào)控的工業(yè)粉塵多級梯度凈化處理方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種基于動態(tài)流場調(diào)控的工業(yè)粉塵多級梯度凈化處理方法及系統(tǒng)，應(yīng)用于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。本申請對工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)的技術(shù)特征描述信息進(jìn)行處理，生成數(shù)據(jù)處理影響因子；對工業(yè)粉塵處理原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理處理，生成預(yù)處理后的數(shù)據(jù)序列信息；對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)序列信息進(jìn)行篩選、計算處理，生成目標(biāo)數(shù)據(jù)參數(shù)信息；對工業(yè)粉塵處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源的相關(guān)資訊信息進(jìn)行處理，生成數(shù)據(jù)異常預(yù)測特征向量；基于訓(xùn)練集對預(yù)設(shè)設(shè)備運行評價模型進(jìn)行處理，生成目標(biāo)設(shè)備運行評價模型；基于目標(biāo)設(shè)備運行評價模型對數(shù)據(jù)處理影響因子、目標(biāo)數(shù)據(jù)參數(shù)信息和數(shù)據(jù)異常預(yù)測特征向量進(jìn)行處理，生成設(shè)備運行狀態(tài)評價結(jié)果信息。

技術(shù)研發(fā)人員：卞家龍,種明軍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：南京元乾化工設(shè)備安裝工程有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15