【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能监控，尤其涉及耐热环氧树脂生产过程智能监测方法及系统。
技术介绍
1、智能监控技术主要涉及使用计算机系统、软件和传感器网络来实时监控和控制工业生产流程。这个领域的核心在于集成数据收集、实时分析和自动化决策支持系统，以优化生产过程、提高效率和保证产品质量。智能监控系统通常包括机器学习、人工智能、数据挖掘和高级数据可视化技术，彼此共同工作，以实现对复杂工业过程的高度控制和优化。
2、其中，耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，是一种利用智能技术来监控和控制环氧树脂生产的方法。其主要目的是通过实时数据分析和过程控制来优化生产流程，提高生产效率，降低能源消耗，同时确保产品的质量和一致性。为了实现这些目标，该方法通常会使用一系列高级技术，包括但不限于实时传感器数据收集、机器学习算法进行数据分析和模式识别，以及自动化控制系统来调整生产参数。通过这种方法，可以实时监测和调整反应温度、压力、化学物质比例等关键生产参数，确保环氧树脂的质量和性能符合预定标准。此外，智能监控还可以帮助预测和预防生产过程中的潜在问题，从而减少生产中断和废品产生，进一步提高整体生产效率和经济效益。
3、传统的环氧树脂生产监控方法存在若干不足之处。传统方法通常依赖于人工监控和经验判断，这在处理复杂的生产数据和快速变化的生产条件时显得力不从心，容易导致监控的不准确和响应的滞后。质量监控方面，传统方法往往缺乏高效和精确的自动识别技术，因此在识别和定位生产缺陷方面效率较低。此外，传统方法在生产优化和决策支持方面通常缺乏有效的数据支持和分析工
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的耐热环氧树脂生产过程智能监测方法及系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，包括以下步骤：
3、s1：基于环氧树脂生产原始数据，采用图数据分析算法，进行数据组织和关系挖掘，并生成关联性分析图；
4、s2：基于所述关联性分析图，采用机器视觉技术，进行生产质量监控，并生成质量监控报告；
5、s3：基于所述质量监控报告，采用实时数据处理技术，执行实时生产分析，并生成实时生产分析数据；
6、s4：基于所述实时生产分析数据，采用数字孪生技术，创建虚拟生产模型，并生成数字孪生模型；
7、s5：基于所述数字孪生模型，采用数据挖掘技术，提取优化方案，并生成优化方案报告；
8、s6：基于所述优化方案报告，采用自动调控算法，调整生产线，并生成调控执行记录；
9、s7：基于所述调控执行记录，采用绩效评估技术，进行生产绩效评价，并生成绩效评估报告；
10、所述关联性分析图具体为生产参数、原料和产品质量之间的相互关系网络，所述质量监控报告包括缺陷识别、质量评级和问题区域定位，所述实时生产分析数据包括关键事件识别、数据流分析和实时警报，所述数字孪生模型具体指生产过程的虚拟复制，包括实时数据集成和多物理场仿真结果，所述优化方案报告包括能源效率提升、生产流程改善和成本节约方案，所述调控执行记录具体为参数调整历史、实施效果评估和调整措施方案，所述绩效评估报告具体为包括生产效率、产品质量和优化效果的综合评价。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于环氧树脂生产原始数据，采用图数据分析算法，进行数据组织和关系挖掘，并生成关联性分析图的步骤具体为：
12、s101：基于所述环氧树脂生产原始数据，采用数据清洗和标准化算法，进行数据净化，生成预处理后的数据集；
13、s102：基于所述预处理后的数据集，采用图数据库建模技术，构建数据间的关系模型，生成初步关系模型；
14、s103：基于所述初步关系模型，采用图分析技术，深化数据间关系，生成加强关系网络；
15、s104：基于所述加强关系网络，采用图神经网络，进行深度学习分析，生成关联性分析图；
16、所述数据清洗和标准化算法包括缺失值处理、异常值检测和数据格式统一，所述图数据库建模技术具体为实体识别、关系映射和模型构建，所述图分析技术包括节点嵌入算法和路径分析方法，所述图神经网络具体为基于邻接矩阵的深度学习架构。
17、作为本专利技术的进一步方案，基于所述关联性分析图，采用机器视觉技术，进行生产质量监控，并生成质量监控报告的步骤具体为：
18、s201：基于所述关联性分析图，采用图像采集技术，收集环氧树脂生产图像，生成原始图像数据集；
19、s202：基于所述原始图像数据集，采用图像预处理技术，优化图像质量，生成预处理图像数据；
20、s203：基于所述预处理图像数据，采用卷积神经网络，进行特征提取和缺陷识别，生成缺陷识别报告；
21、s204：基于所述缺陷识别报告，采用自监督学习方法，优化识别精度，生成质量监控报告；
22、所述图像预处理技术包括对比度增强、锐化处理和噪声去除，所述卷积神经网络具体为利用多层感知器进行图像特征深度学习。
23、作为本专利技术的进一步方案，基于所述质量监控报告，采用实时数据处理技术，执行实时生产分析，并生成实时生产分析数据的步骤具体为：
24、s301：基于所述质量监控报告，采用数据融合和时间序列分析技术，整合生产数据，建立整合后的生产数据集；
25、s302：基于所述整合后的生产数据集，采用apache kafka和apache flink进行实时流数据处理，生成流数据监测结果；
26、s303：基于所述流数据监测结果，采用复杂事件处理和规则引擎技术，识别生产中的关键事件，生成事件识别结果；
27、s304：基于所述事件识别结果，采用交互式数据可视化技术，呈现实时分析结果，生成实时生产分析数据；
28、所述数据融合技术包括多源数据融合、时间对齐和数据规范化，所述实时流数据处理具体为数据流采集、实时计算和事件驱动分析，所述复杂事件处理具体为模式匹配、事件相关性分析和实时警报生成，所述数据可视化技术包括动态图表制作、仪表板框架搭建和数据呈现。
29、作为本专利技术的进一步方案，基于所述实时生产分析数据，采用数字孪生技术，创建虚拟生产模型，并生成数字孪生模型的步骤具体为：
30、s401：基于所述实时生产分析数据，采用虚拟建模和参数化技术，创建数字孪生初步框架；
31、s402：基于所述数字孪生初步框架，采用多物理场仿真和时序分析技术，执行数据仿真，生成仿真执行结果；
32、s403：基于所述仿真执行结果，采用机器学习和数据驱动优化技术，调整数字孪生模型参数，生成优化后的数字孪生模型；
33、s404：基于所述优化后的数字孪生模型，采用模型验证和性能评估技术，完成最终模型的验证和调整，生成数字孪生模型；本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，其特征在于，基于环氧树脂生产原始数据，采用图数据分析算法，进行数据组织和关系挖掘，并生成关联性分析图的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，其特征在于，基于所述关联性分析图，采用机器视觉技术，进行生产质量监控，并生成质量监控报告的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，其特征在于，基于所述质量监控报告，采用实时数据处理技术，执行实时生产分析，并生成实时生产分析数据的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，其特征在于，基于所述实时生产分析数据，采用数字孪生技术，创建虚拟生产模型，并生成数字孪生模型的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，其特征在于，基于所述数字孪生模型，采用数据挖掘技术，提取优化方案，并生成优化方案报告的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的耐
8.根据权利要求1所述的耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，其特征在于，基于所述调控执行记录，采用绩效评估技术，进行生产绩效评价，并生成绩效评估报告的步骤具体为：
9.耐热环氧树脂生产过程智能监测系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，所述系统包括数据预处理模块、关联性分析模块、质量监控模块、实时数据处理模块、优化方案模块和绩效评估模块。
10.根据权利要求9所述的耐热环氧树脂生产过程智能监测系统，其特征在于，所述数据预处理模块基于环氧树脂生产原始数据，采用数据清洗和标准化技术，进行数据净化，生成预处理后的数据集；
...【技术特征摘要】
1.耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，其特征在于，基于环氧树脂生产原始数据，采用图数据分析算法，进行数据组织和关系挖掘，并生成关联性分析图的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，其特征在于，基于所述关联性分析图，采用机器视觉技术，进行生产质量监控，并生成质量监控报告的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，其特征在于，基于所述质量监控报告，采用实时数据处理技术，执行实时生产分析，并生成实时生产分析数据的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，其特征在于，基于所述实时生产分析数据，采用数字孪生技术，创建虚拟生产模型，并生成数字孪生模型的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的耐热环氧树脂生产过程智能监测方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：金鑫，王海林，于启，李晨，
申请(专利权)人：山东三岳化工有限公司，
类型：发明
国别省市：
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