一种大数据处理技术在盐化工生产中的应用方法及系统技术方案

本发明专利技术属于数据处理技术领域，公开了一种大数据处理技术在盐化工生产中的应用方法及系统，将差压变送器、流量计、液位传感器、温度变送器、RFID感知设备和若干个无线接收器采集的信息，通过RDF算法部署异构节点组成的局部无线局域网传输至Internet网络层；最后将采集的信息数据发送至数据中心；在应用层中对数据分析处理并存储，同时采用支持3G/4G或5G的智能移动设备与数据中心和用户进行交互，系统包括：感知层、网络层、应用层。本发明专利技术提出了大数据时代物联网、云计算在盐化工产业领域的融合性技术框架；提出了基于大数据的盐化工物联网的框架体系、物理部署，重点展开数据挖掘技术在大数据处理系统平台的实现。

【技术实现步骤摘要】
一种大数据处理技术在盐化工生产中的应用方法及系统
本专利技术属于数据处理
，尤其涉及一种大数据处理技术在盐化工生产中的应用方法及系统。
技术介绍
目前，大数据已成为学术界和产业界共同关注的研究主题，并已渗透到每一个行业和业务职能领域，具有广阔的应用前景。从长远来看，大数据时代，国家层面的竞争力将部分体现为一国拥有大数据的规模、活性以及对数据的解释、运用的能力。大数据研究的动力主要是企业经济效益，国外IBM、Oracle、Microsoft、Google等跨国巨头是发展大数据处理技术的主要推动者。(1)自2005年以来，IBM投资160亿美元进行了30次与大数据有关的收购，促使其业绩稳定高速增长。(2)华尔街早就开始招聘精通数据分析的天文学家和理论数学家来设计金融产品。(3)eBay通过数据挖掘可精确计算出广告中的每一个关键字为公司带来的回报。目前国内以大数据技术实现的项目已经层出不穷，特别是大型互联网企业，都开始对大数据存储、处理和应用进行战略布局。(1)支付宝利用“PC服务器集群+开源软件”等手段可以对300亿条用户交易数据进行查询，大数据影响了公司的决策和业务运作。(2)国本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种大数据处理技术在盐化工生产中的应用方法，其特征在于，所述大数据处理技术在盐化工生产中的应用方法包括：将差压变送器、流量计、液位传感器、温度变送器、RFID感知设备和若干个无线接收器采集的信息，通过RDF算法部署异构节点组成的局部无线局域网传输至Internet网络层；最后将采集的信息数据发送至数据中心；在应用层通过数据挖掘的大数据分析技术对数据分析处理并存储，同时采用支持3G/4G或5G的智能移动设备与数据中心和用户进行交互。

【技术特征摘要】
1.一种大数据处理技术在盐化工生产中的应用方法，其特征在于，所述大数据处理技术在盐化工生产中的应用方法包括：将差压变送器、流量计、液位传感器、温度变送器、RFID感知设备和若干个无线接收器采集的信息，通过RDF算法部署异构节点组成的局部无线局域网传输至Internet网络层；最后将采集的信息数据发送至数据中心；在应用层通过数据挖掘的大数据分析技术对数据分析处理并存储，同时采用支持3G/4G或5G的智能移动设备与数据中心和用户进行交互。2.如权利要求1所述的大数据处理技术在盐化工生产中的应用方法，其特征在于，采集的信息包括盐化工产业中的pH值、电导率、溶解氧、氧化还原电位、生化需氧量及氨氮。3.如权利要求1所述的大数据处理技术在盐化工生产中的应用方法，其特征在于，RDF算法在随机分布网络中，假定所有传感节点和sink节点是符合参数为λ0和λ1的齐次泊松分布，λ0＞＞λ1；对于一个已选定的异构节点的位置，其网络寿命表示为：Ei为关键节点的初始能量；P代表关键节点在一次数据采集过程中消耗的能量；εt表示传感节点发送一个数据包所消耗的能量；εr表示传感节点接收一个数据包所消耗的能量；ns为关键节点的个数；εi节点在发第一个包和第二个包之间空闲监听信道所消耗的能量；通过上面公式用于计算网络消耗能量。4.如权利要求1所述的大数据处理技术在盐化工生产中的应用方法，其特征在于，所述大数据处理技术在盐化工生产中的应用方法采用BP神经网络和D-S证据理论两级融合算法相结合的方法优化输出数据；BP神经网络算法为：选定学习的数据，p＝1，…，P，随机确定初始权矩阵W(0)用学习数据计算网络输出；反下式向修正，直到用完所有学习数据；l＝1,...,L,采用Le...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚娅川，韩强，胡燕飞，
申请(专利权)人：四川理工学院，
类型：发明
国别省市：四川,51