【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理。更具体地，本专利技术涉及一种基于数据驱动的树脂生产安全风险智能评估方法及系统。
技术介绍
1、目前，在树脂生产过程中，硫化氢气体作为一种高毒性、易燃易爆的有害气体，其泄漏与积聚问题已成为制约生产安全与环境保护的重要隐患。由于树脂生产涉及的工艺流程复杂，生产环境中温度、湿度、压力、通风状况及其他多维环境特征呈现出动态变化，导致硫化氢气体质量的变化具有较强的非线性和波动性。
2、现有的硫化氢监测方法通常基于固定阈值报警机制，通过设定浓度上限，当检测到气体浓度超过阈值时触发报警。然而，由于此类方法未能充分考虑环境多维特征对气体浓度变化的影响，且忽略了气体浓度变化的趋势性、突发性与累积效应，往往存在预警滞后、灵敏度不足、误报率高等问题，难以满足树脂生产过程中对高时效性、高准确性安全监测的实际需求。特别是在生产环境变化剧烈或存在隐性泄漏时，仅依赖当前浓度值判断，容易导致潜在风险未被及时识别和处置，存在较大的安全隐患。
3、为此，一些研究提出采用移动平均、加权平均等方法对气体浓度数据进行平滑处理，以提...
【技术保护点】
1.一种基于数据驱动的树脂生产安全风险智能评估方法，其特征在于，包括：获取当前时间段内树脂生产过程中多个维度的环境特征序列、硫化氢气体质量序列；
2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的树脂生产安全风险智能评估方法，其特征在于，第个时刻下的风险关联指数为：，式中，、分别为第个维度、第个维度的环境特征序列与硫化氢气体质量的灰色关联度，为第个维度环境特征序列的频峰异常指数，为第个维度环境特征序列的频峰异常指数，为以自然常数为底的指数函数，为预设超参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的树脂生产安全风险智能评估方法，其特征在于，所述频峰异...
【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的树脂生产安全风险智能评估方法，其特征在于，包括：获取当前时间段内树脂生产过程中多个维度的环境特征序列、硫化氢气体质量序列；
2.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的树脂生产安全风险智能评估方法，其特征在于，第个时刻下的风险关联指数为：，式中，、分别为第个维度、第个维度的环境特征序列与硫化氢气体质量的灰色关联度，为第个维度环境特征序列的频峰异常指数，为第个维度环境特征序列的频峰异常指数，为以自然常数为底的指数函数，为预设超参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的树脂生产安全风险智能评估方法，其特征在于，所述频峰异常指数为：，式中，、分别为第个维度环境特征序列中第个极大值点与其左侧、右侧极小值点所对应维度数据的差值，为第个维度环境特征序列中第个极大值点的极值差距，为第个维度环境特征序列中极大值点的数量。
4.根据权利要求3所述的一种基于数据驱动的树脂生产安全风险智能评估方法，其特征在于，所述极值差距，具体为：对任一维度的特征数据序列进行一阶差分处理以得到各维度特征数据的极大值点和极小值点，将距离极大值左右两侧最近的极小值点之间的间距作为极值间距。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据驱动的树脂生产安全风险智能评估方法，其特征在于，所述多个维度的环境特征序列，包括：树脂生产过程中的温度数据序列、压力数据序列、湿度数据序列和氢气...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑奎强，黄平亚，秦勇，王荣义，韩建春，
申请(专利权)人：山东莘县瑞森石油树脂有限公司，
类型：发明
国别省市：
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