本發(fā)明涉及信息數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種復合型水處理劑的生產(chǎn)方法。

背景技術：

1、復合型水處理劑是一種多功能的水處理劑，復合型水處理劑由多種化學成分組成，復合型水處理劑的組成包括有機酸、表面活性劑以及殺菌劑，復合型水處理劑的化學成分能夠協(xié)同作用，對水中的污染物進行去除和處理。復合型水處理劑具有多種處理功能，例如氧化還原反應、絮凝沉淀和殺菌消毒，可以同時處理各種金屬水垢和腐蝕，增強處理效果。復合型水處理劑廣泛應用于各種水處理領域，包括工業(yè)用水、農(nóng)業(yè)用水、市政供水等。在工業(yè)用水方面，復合型水處理劑用于處理工業(yè)廢水、循環(huán)水等，去除廢水中的有機物、金屬離子、懸浮顆粒等污染物。在農(nóng)業(yè)用水方面，它可用于提高灌溉水質(zhì)，防止土壤鹽堿化，促進植物生長。在市政供水方面，復合型水處理劑可用于處理自來水，去除水中的異色、異味等污染物，保障市民飲用水的安全。

2、復合型水處理劑生產(chǎn)過程中數(shù)據(jù)處理的具體步驟包括：通過傳感器、儀表等設備實時獲取生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)，實時獲取生產(chǎn)過程中的數(shù)據(jù)包括原料投入量、反應溫度、壓力、ph值、攪拌速度等，數(shù)據(jù)分析階段運用各種統(tǒng)計方法和數(shù)學模型，對預處理后的數(shù)據(jù)進行深入挖掘和分析，以監(jiān)控生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性、優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)、預測產(chǎn)品質(zhì)量等，建立高效的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，對海量數(shù)據(jù)進行存儲、備份和管理。

3、復合型水處理劑生產(chǎn)過程中數(shù)據(jù)處理中存在如下技術痛點，復合型水處理劑的生產(chǎn)過程中需要采集多類數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)處理的起點，當數(shù)據(jù)采集不準確時，例如傳感器故障或設備故障，將影響復合型水處理劑生產(chǎn)過程中數(shù)據(jù)后續(xù)數(shù)據(jù)處理準確性。例如，傳感器或設備故障導致測量值偏差，造成復合型水處理劑生產(chǎn)控制命令出現(xiàn)錯誤，如果無法及時發(fā)現(xiàn)采集的數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯誤，將影響復合型水處理劑生產(chǎn)質(zhì)量。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術不足，本發(fā)明提供一種復合型水處理劑的生產(chǎn)方法，解決如果無法及時發(fā)現(xiàn)采集的數(shù)據(jù)出現(xiàn)錯誤，將影響復合型水處理劑生產(chǎn)質(zhì)量的問題。

2、為解決上述技術問題，本發(fā)明的具體技術方案如下：

3、本發(fā)明一種復合型水處理劑的生產(chǎn)方法，包括：

4、步驟s101，獲取復合型水處理劑生產(chǎn)控制數(shù)據(jù)以及復合型水處理劑生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)，使用復合型水處理劑生產(chǎn)控制數(shù)據(jù)以及復合型水處理劑生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)對隨機森林模型進行訓練，得到復合型水處理劑的生產(chǎn)預測模型；

5、步驟s102，接收復合型水處理劑生產(chǎn)任務，將復合型水處理劑生產(chǎn)任務代入復合型水處理劑的生產(chǎn)預測模型，得到復合型水處理劑生產(chǎn)預測數(shù)據(jù)，復合型水處理劑生產(chǎn)預測數(shù)據(jù)包括預測原料配比、預測生產(chǎn)條件、預測催化劑使用信息、預測產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)、預測生產(chǎn)效率數(shù)據(jù)以及預測復合型水處理劑生產(chǎn)設備端運行數(shù)據(jù)；

6、步驟s103，接收復合型水處理劑生產(chǎn)任務以及復合型水處理劑生產(chǎn)任務誤差范圍值，將復合型水處理劑生產(chǎn)任務發(fā)送至復合型水處理劑生產(chǎn)設備端，采集復合型水處理劑生產(chǎn)設備端執(zhí)行復合型水處理劑生產(chǎn)任務過程中產(chǎn)生的運行數(shù)據(jù)，得到復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)；

7、步驟s104，將復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)與預測復合型水處理劑生產(chǎn)設備端運行數(shù)據(jù)進行對比，得到復合型水處理劑生產(chǎn)數(shù)據(jù)對比結果，復合型水處理劑生產(chǎn)數(shù)據(jù)對比結果包括復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)與預測復合型水處理劑生產(chǎn)設備端運行數(shù)據(jù)一致，以及復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)與預測復合型水處理劑生產(chǎn)設備端運行數(shù)據(jù)存在誤差，若復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)與預測復合型水處理劑生產(chǎn)設備端運行數(shù)據(jù)的誤差超過預測復合型水處理劑生產(chǎn)設備端運行數(shù)據(jù)之間的誤差范圍，則進入步驟s105；

8、步驟s105，對復合型水處理劑生產(chǎn)任務中的任務流程節(jié)點，建立任務流程節(jié)點對應的節(jié)點數(shù)據(jù)庫，獲取復合型水處理劑生產(chǎn)設備端中的設備信息，構建復合型水處理劑生產(chǎn)設備端中每個設備對應的運行模擬模型，將任務流程節(jié)點對應的節(jié)點數(shù)據(jù)庫代入設備對應的運行模擬模型，若設備對應的運行模擬模型正常，則設備采集到的數(shù)據(jù)正常，若設備對應的運行模擬模型無法運行，則設備采集到的數(shù)據(jù)異常，并生成數(shù)據(jù)異常預警信息。

9、進一步地，本發(fā)明所述的復合型水處理劑的生產(chǎn)方法，所述步驟s101，包括：

10、復合型水處理劑生產(chǎn)控制數(shù)據(jù)包括原料數(shù)據(jù)、生產(chǎn)條件數(shù)據(jù)、催化劑數(shù)據(jù)、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)、生產(chǎn)效率數(shù)據(jù)、設備運行數(shù)據(jù)、設備能耗數(shù)據(jù)、設備環(huán)境數(shù)據(jù)以及操作記錄，對復合型水處理劑生產(chǎn)控制數(shù)據(jù)進行預處理，得到預處理后的復合型水處理劑生產(chǎn)控制數(shù)據(jù)；

11、對復合型水處理劑生產(chǎn)控制數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)類別采集，得到復合型水處理劑生產(chǎn)控制數(shù)據(jù)類別，根據(jù)復合型水處理劑生產(chǎn)控制數(shù)據(jù)類別對數(shù)據(jù)進行分類，得到分類后的復合型水處理劑生產(chǎn)控制數(shù)據(jù)，對分類后的復合型水處理劑生產(chǎn)控制數(shù)據(jù)進行特征提取，得到分類后的復合型水處理劑生產(chǎn)控制數(shù)據(jù)特征。

12、進一步地，本發(fā)明所述的復合型水處理劑的生產(chǎn)方法，所述步驟s101，包括：

13、復合型水處理劑生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)包括原料使用記錄、生產(chǎn)條件記錄、催化劑使用記錄、產(chǎn)品質(zhì)量檢測歷史數(shù)據(jù)、生產(chǎn)效率歷史數(shù)據(jù)、設備運行歷史記錄、環(huán)境歷史數(shù)據(jù)、操作人員歷史數(shù)據(jù)，對復合型水處理劑生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)進行預處理，得到預處理后的復合型水處理劑生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)；

14、對復合型水處理劑生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)類別采集，得復合型水處理劑生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)類別，根據(jù)復合型水處理劑生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)類別對數(shù)據(jù)進行分類，得到分類后的復合型水處理劑生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)，對分類后的復合型水處理劑生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)進行特征提取，得到分類后的復合型水處理劑生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)特征；

15、使用分類后的復合型水處理劑生產(chǎn)控制數(shù)據(jù)特征作為輸入數(shù)據(jù)對隨機森林模型進行訓練，使用分類后的復合型水處理劑生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)特征作為驗證數(shù)據(jù)對隨機森林模型進行驗證，得到復合型水處理劑的生產(chǎn)預測模型。

16、進一步地，本發(fā)明所述的復合型水處理劑的生產(chǎn)方法，所述步驟s102，包括：

17、接收復合型水處理劑生產(chǎn)任務，復合型水處理劑生產(chǎn)任務包括生產(chǎn)的目標產(chǎn)品、生產(chǎn)數(shù)量以及生產(chǎn)時間信息；

18、對復合型水處理劑生產(chǎn)任務進行數(shù)據(jù)特征提取，得到產(chǎn)品規(guī)格特征、生產(chǎn)批量特征、期望生產(chǎn)時間特征；

19、將復合型水處理劑生產(chǎn)任務代入復合型水處理劑的生產(chǎn)預測模型，觸發(fā)復合型水處理劑的生產(chǎn)預測模型運行根據(jù)輸入的復合型水處理劑生產(chǎn)任務進行預測，預測出復合型水處理劑的生產(chǎn)過程中的預測原料配比值、預測生產(chǎn)條件、預測催化劑使用信息、預測產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)、預測生產(chǎn)效率數(shù)據(jù)以及預測生產(chǎn)設備端的運行數(shù)據(jù)。

20、進一步地，本發(fā)明所述的復合型水處理劑的生產(chǎn)方法，所述步驟s103，包括：

21、將復合型水處理劑生產(chǎn)任務發(fā)送至復合型水處理劑生產(chǎn)設備端，復合型水處理劑生產(chǎn)設備端啟動，在生產(chǎn)設備執(zhí)行生產(chǎn)任務的過程中，使用傳感器、數(shù)據(jù)記錄儀或監(jiān)測設備實時采集生產(chǎn)運行數(shù)據(jù)，得到復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)；

22、對復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)進行預處理，經(jīng)過預處理的復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)，預處理的復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)的用于與復合型水處理劑生產(chǎn)預測數(shù)據(jù)進行對比。

23、進一步地，本發(fā)明所述的復合型水處理劑的生產(chǎn)方法，所述步驟s104，包括：

24、將復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)與復合型水處理劑生產(chǎn)預測數(shù)據(jù)進行時間對齊，逐項對比復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)與復合型水處理劑生產(chǎn)預測數(shù)據(jù)中的各參數(shù)，復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)與復合型水處理劑生產(chǎn)預測數(shù)據(jù)中的各參數(shù)包括原料配比、生產(chǎn)條件、催化劑使用信息、產(chǎn)品質(zhì)量數(shù)據(jù)、生產(chǎn)效率數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)設備端的運行數(shù)據(jù)；

25、對于每個參數(shù)，計算復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)與復合型水處理劑生產(chǎn)預測數(shù)據(jù)之間的差異，并判斷復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)與復合型水處理劑生產(chǎn)預測數(shù)據(jù)之間的差異是否在復合型水處理劑生產(chǎn)任務誤差范圍值內(nèi)。

26、進一步地，本發(fā)明所述的復合型水處理劑的生產(chǎn)方法，所述步驟s105，包括：

27、對復合型水處理劑生產(chǎn)任務中的任務流程節(jié)點，建立任務流程節(jié)點對應的節(jié)點數(shù)據(jù)庫，依據(jù)數(shù)據(jù)生成的時間對節(jié)點數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)進行排序，對節(jié)點數(shù)據(jù)庫內(nèi)排序后的數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)標簽，對復合型水處理劑生產(chǎn)數(shù)據(jù)對比結果進行聚類分析，得到超過誤差范圍的復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)，根據(jù)超過誤差范圍的復合型水處理劑生產(chǎn)實時數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)屬性以及數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時間信息，在節(jié)點數(shù)據(jù)庫調(diào)取對應的數(shù)據(jù)，得到待檢測數(shù)據(jù)信息，獲取復合型水處理劑生產(chǎn)設備端中的設備信息，根據(jù)復合型水處理劑生產(chǎn)設備端中的設備信息，采集復合型水處理劑生產(chǎn)設備端中每個設備的歷史數(shù)據(jù)，基于復合型水處理劑生產(chǎn)設備端中每個設備的歷史數(shù)據(jù)以及復合型水處理劑生產(chǎn)設備端運行數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行訓練，得到復合型水處理劑生產(chǎn)設備端中每個設備對應的運行模擬模型，根據(jù)復合型水處理劑生產(chǎn)設備端中的設備信息，將待檢測數(shù)據(jù)信息與復合型水處理劑生產(chǎn)設備端中每個設備對應的運行模擬模型建立對應關系，得到設備對應的運行模擬模型與待檢測數(shù)據(jù)信息對應關系，將待檢測數(shù)據(jù)信息代入設備對應的運行模擬模型，若設備對應的運行模擬模型正常，則設備采集到的數(shù)據(jù)正常，若設備對應的運行模擬模型無法運行，則設備采集到的數(shù)據(jù)異常，并生成數(shù)據(jù)異常預警信息。

28、本發(fā)明的有益效果：

29、本發(fā)明通過構建隨機森林模型進行生產(chǎn)預測，并與實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行對比，能夠及時發(fā)現(xiàn)并糾正數(shù)據(jù)采集過程中的錯誤，從而提高生產(chǎn)數(shù)據(jù)的準確性?；跍蚀_的生產(chǎn)數(shù)據(jù)和預測模型，可以優(yōu)化原料配比、生產(chǎn)條件、催化劑使用等參數(shù)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。

30、在生產(chǎn)過程中實時采集數(shù)據(jù)并與預測數(shù)據(jù)進行對比，一旦發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，立即觸發(fā)預警機制，使生產(chǎn)管理者能夠迅速響應并采取相應措施，避免質(zhì)量問題或生產(chǎn)事故的發(fā)生。通過構建設備運行模擬模型，對設備狀態(tài)進行實時監(jiān)測和預測，提前發(fā)現(xiàn)潛在故障并進行維護，延長設備使用壽命，降低維修成本。

31、本發(fā)明提供的生產(chǎn)預測數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)對比分析，為生產(chǎn)決策提供科學依據(jù)，幫助管理者做出更加合理和高效的生產(chǎn)計劃安排。通過優(yōu)化生產(chǎn)參數(shù)和原料配比，減少資源浪費，降低生產(chǎn)成本，提高企業(yè)經(jīng)濟效益。面對不同生產(chǎn)任務時，能夠快速調(diào)整生產(chǎn)參數(shù)和流程，滿足不同客戶的需求，提高企業(yè)的市場競爭力。

32、綜上所述，本發(fā)明通過引入數(shù)據(jù)預測、實時監(jiān)控和預警機制，實現(xiàn)了復合型水處理劑生產(chǎn)的智能化管理，不僅提高了生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。