[發明專利]一種基于流形學習的CEMS系統異常數據監控方法

在審

• 申請號: 202010790222.3
• 申請日: 2020-08-07
• 公開（公告）號: CN112016050A
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 金貴新;魏建華;魏君飛;武傳偉;劉志敏;林聰
• 申請（專利權）人: 漢威科技集團股份有限公司
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18;G06K9/62
• 代理公司: 鄭州德勤知識產權代理有限公司 41128
• 代理人: 黃紅梅

本發明涉及一種基于流形學習的CEMS系統異常數據監控方法，包括：CEMS系統實時采集工廠污染物廢氣排放數據，將采集到的9路信息數據作為輸入量，數據異常作為輸出量，利用流形學習中的T?sne高維可視化算法，對污染物廢氣排放高維數據壓縮并可視化，找出異常數據，實現對工廠生產污染物排放監控。本發明解決了現在技術對工廠廢氣不能有效核查異常數據的問題，使用流形學習算法對數據進行高維可視化發現其中異常，從而提高了CEMS系統的快速性、準確性和穩定性。

技術領域

本發明涉及工廠生產中連續煙氣監測CMES系統環保領域，特別是指一種基于流形學習的CEMS系統異常數據監控方法。

背景技術

隨著全球工業和物聯網進程的快速發展，環境污染和生態破壞日益嚴重引起了世界各國的高度重視。連續煙氣監測系統CEMS(Continuous Emission Monitoring System,CEMS)作為一種監控設備，可以連續、實時、在線監測污染物排放總量的目標。CMES作為國家污染排放監測網中的一個重要組成部分得到了越來越多的重視。它不僅是智慧工廠的重要的研究方向，還可以在智慧城市、智能生產等智能系統中起著重要的作用。

2016年，為了貫徹執行《中華人民共和國環境保護法》、《中華人民共和國大氣污染防治法》和《河南省減少污染物排放條例》等法律、法規，實施大氣固定污染源排放濃度和排放總量監測監控，規范河南省固定污染源顆粒物、煙氣(SO2、NOX)排放連續監控水平，制定了污染物排放標準。在我省工廠環保監測中，煙氣中的包含顆粒物、二氧化硫、氮氧化物、氧含量、煙氣流速、煙氣溫度、以及其對應的原始折算濃度、修正濃度、修正折算濃度。連續煙氣監測CEMS環保系統的日常數據主要為：煙溫偏高、測量煙氣流量低、樣氣帶水及設備腐蝕處理建議、誤判、漏判等。

以往關于工廠生產廢氣監測的研究，其主要是通過借助大數據、“應急專家數據庫”、“環境應急監測設備”建立異常數據經驗判斷法，依靠經驗初步剔除數據，并采用現場核定法，使用統計學二次判定。以往對于環保數據本身沒有做出相應的探究，由于廢氣采樣數據通道較多，數據較為復雜，找出其中異常數據也較為困難。基于工廠中連續煙氣監測系統多路傳感器采集到的工廠廢氣數據，在不改變原有數據和設備基礎上完成對廢氣數據的分析，很難找到生產中存在的異常數據。市場上現有的CEMS連續煙氣監測系統，設備簡單、系統不夠完善等問題，對于異常數據常采用經驗判斷法，現場情況核定等，傳統的判別方法主要是依靠經驗，發容易產生誤判、漏判等問題。

基于采集到的環保數據，如何從中找出異常數據對于工廠生產具有指導意義。

發明內容

本發明的目的在于針對現有技術中存在的不足，提供一種基于流形學習的CEMS系統異常數據監控方法。

為達到上述目的，本發明提供了一種基于流形學習的異常數據監控方法，包括：

CEMS系統實時采集工廠污染物廢氣排放數據，將采集到的9路信息數據作為輸入量，數據異常作為輸出量，利用流形學習中的T-sne高維可視化算法，對污染物廢氣排放高維數據壓縮并可視化，找出異常數據，實現對工廠生產污染物排放監控；

其中，

每一路采集到的信息數據進行修正折算處理后，包括：顆粒物的原始濃度、原始折算濃度、修正濃度和修正折算濃度；二氧化硫的原始濃度、原始折算濃度、修正濃度和修正折算濃度；氮氧化物的原始濃度、原始折算濃度、修正濃度和修正折算濃度；氧含量；煙氣流速和煙氣溫度；

利用流形學習中的T-sne高維可視化算法，對污染物廢氣排放高維數據壓縮并可視化的方法包括：

先對采集到的信息數據進行篩選和預處理，以刪除和過濾數據中的缺失值和異常值，然后按月份對每一路信息數據進行特征提取為原始特征數據，再根據原始特征構造為27個新的特征數據，新構建的特征數據包括每個月份的均值、標準差、方差；