數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在化工生產(chǎn)平穩(wěn)度分析中的應(yīng)用

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在化工生產(chǎn)平穩(wěn)度分析中的應(yīng)用現(xiàn)階段的化工生產(chǎn)所采用的集散控制系統(tǒng)已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)對生產(chǎn)全過程的檢測和控制，在 生產(chǎn)的過程中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)信息中關(guān)系到化工生產(chǎn)的全部內(nèi)容，其中必 定會蘊藏多種有價值的信息，而在當(dāng)前，針對這些數(shù)據(jù)信息的應(yīng)用僅限于對運行質(zhì)量監(jiān)測和 故障問題的查找方面，并沒有實現(xiàn)對數(shù)據(jù)信息的深度分析。在數(shù)據(jù)量暴漲的情況下，人們已 經(jīng)開始關(guān)注對于信息的合理影響，也研發(fā)了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在此基礎(chǔ)上，化工生產(chǎn)也可以將 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到化工生產(chǎn)中，使其能夠更好的服務(wù)于化工生產(chǎn)。一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的功能特點數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)庫中有價值的部分信息進(jìn)行有效提取，使

2、各類數(shù)據(jù) 的價值都能夠得到有效發(fā)揮，從而起到促進(jìn)生產(chǎn)和促進(jìn)發(fā)展的重要作用。其功能特點主要包 括以下幾種：1、實現(xiàn)對后期行為的自動預(yù)測借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以在數(shù)據(jù)庫中自動檢測相應(yīng)的信息，并且綜合多種數(shù)據(jù)內(nèi)容，給出 分析結(jié)構(gòu)。這些工作在以往都是由人工來實現(xiàn)的，既要消耗大量的數(shù)據(jù)分析時間，又無法保 障數(shù)據(jù)分析的全面性與準(zhǔn)確性，這就極易對企業(yè)的發(fā)展造成較大影響。如在針對市場發(fā)展進(jìn) 行預(yù)測時，就可以通過對數(shù)據(jù)信息的分析來找出相關(guān)聯(lián)的銷售信息，從中找出投資回報較大 的市場，這也可以對企業(yè)的未來發(fā)展方向做出正確的引導(dǎo)。2、數(shù)據(jù)庫隱在數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析關(guān)聯(lián)分析指的是，對于數(shù)據(jù)庫中具有應(yīng)用價值的信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，從中

3、找出相應(yīng)的聯(lián) 系，一般而言，對于那些有規(guī)律的變量信息都可以稱之為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。在實際對其進(jìn)行分析時， 可以通過簡單關(guān)聯(lián)和因果關(guān)聯(lián)等方式確定各類數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。通常來講，絕大多數(shù)的 數(shù)據(jù)庫中，均存在隱在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對于數(shù)據(jù)聯(lián)系的分析可以為預(yù)測信息的準(zhǔn)確性提供保障。3、偏差檢測偏差檢測主要針對數(shù)據(jù)庫中存在不同意義的數(shù)據(jù)記錄，這些異常數(shù)據(jù)記錄往往會暴漏很 多生產(chǎn)問題。例如生產(chǎn)數(shù)據(jù)中的一些異常數(shù)據(jù)和參數(shù)，與實際生產(chǎn)任務(wù)存在一定偏差。或者 企業(yè)發(fā)展的過程中，一些投資信息中的不規(guī)律變化情況，均關(guān)系到企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，對于這 些數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和分析也顯得尤為重要。二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用要點1、統(tǒng)計分析的應(yīng)用這類

4、技術(shù)包括相關(guān)分析、回歸分析及因子分析等。一般先由用戶提出假設(shè)再由系統(tǒng)利用 數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證。缺點是需經(jīng)培訓(xùn)后才能使用，同時在數(shù)據(jù)探索過程中，用戶需要重復(fù)進(jìn)行一系 列操作。屬于這類商品的有美國的，。由于近年來等先進(jìn)的方法的出現(xiàn)和使用,這些廠商在原 有系統(tǒng)中綜合一些部件,以獲得更完善的功能2、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是屬于軟計算領(lǐng)域內(nèi)的一種重要方法，它是多年來科研人員進(jìn)行人腦神經(jīng) 學(xué)習(xí)機能模擬的成果，已成功地應(yīng)用于各工業(yè)部門。在的應(yīng)用方面當(dāng)需要在復(fù)雜或不精確數(shù) 據(jù)中導(dǎo)出概念和確定走向比較困難時,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)特別有效。經(jīng)過訓(xùn)練后的可以被想象 為具有某種專門知識的專家，因此可以像人一樣從經(jīng)驗

5、中學(xué)習(xí)。3、決策樹知識表達(dá)方法的應(yīng)用在知識工程領(lǐng)域，決策樹是一種簡單的知識表示方法，它將事例逐步分類成代表不同的類 別。由于分類規(guī)則是比較直觀的，因而比較易于理解，這種方法一般限于分類任務(wù)。三、化工生產(chǎn)平穩(wěn)度分析系統(tǒng)的設(shè)計1、功能模塊設(shè)計數(shù)據(jù)采集模塊的主要任務(wù)是把實時數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)提取出來進(jìn)行轉(zhuǎn)換和清洗后，存入專 門的數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫中。雖然我們可以在聯(lián)機數(shù)據(jù)庫中直接進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘但是考慮到數(shù)據(jù)挖 掘的運算量較大以及實時數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的安全性，一般會采用單獨的數(shù)據(jù)挖掘庫或數(shù)據(jù)倉庫作 為挖掘?qū)ο?。本系統(tǒng)采用了獨立的數(shù)據(jù)挖掘庫。由于生產(chǎn)數(shù)據(jù)在實時數(shù)據(jù)庫中的格式與數(shù)據(jù) 挖掘庫中的格式不一致，必須將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化

6、成為能夠利用數(shù)據(jù)挖掘算法對其進(jìn)行處理的格式。原 始數(shù)據(jù)中存在許多空值和無效值，在存入數(shù)據(jù)挖掘庫之前，必須對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。在處理這些 數(shù)據(jù)時要非常謹(jǐn)慎，因為可能有的異常值對于我們來說是很有價值的，甚至就是我們尋找的數(shù) 據(jù)。平穩(wěn)率計算模塊的主要任務(wù)是利用查詢和統(tǒng)計方法，對生產(chǎn)平穩(wěn)度進(jìn)行計算。每個位號點 都有量程上下限和報警上下限,所以可以比較容易的統(tǒng)計出在某個時間段各位號點的超標(biāo)次數(shù) 和超標(biāo)頻率。根據(jù)平穩(wěn)度計算模塊得到的結(jié)果平穩(wěn)度分析模塊可以對不平穩(wěn)的位號進(jìn)行有針 對性的分析。把不平穩(wěn)的位號點作為輸出變量預(yù)測變量其它位號點作為輸入變量，利用決策 樹算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，建立決策樹模型。然后用其它未使

7、用的數(shù)據(jù)來驗證模型的準(zhǔn)確性。建 立模型以后，可以很清楚的看出哪些位號點與被預(yù)測位號點的關(guān)系比較緊密哪些位號點與被 預(yù)測位號點無關(guān)。很明顯距離樹的根結(jié)點被預(yù)測變量越近，與根結(jié)點的關(guān)系越緊密反之則相 反。2、平穩(wěn)度分析模塊的設(shè)計對于化工生產(chǎn)平穩(wěn)度的分析需要建立在決策樹模型的基礎(chǔ)上，借助平穩(wěn)度分析模塊可以 實現(xiàn)對生產(chǎn)作業(yè)中的相應(yīng)變量進(jìn)行分析，并且將一定的數(shù)據(jù)作為變量，在輸入之后通過運算 得出最終結(jié)果。通過決策樹模型的建立，在系統(tǒng)中導(dǎo)入預(yù)測點之后，便可以實現(xiàn)對各個點位 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的有效分析，從而找出各類數(shù)據(jù)的內(nèi)在聯(lián)系和規(guī)律，就化工生產(chǎn)而言，對于生產(chǎn)數(shù) 據(jù)的分析可以為后期的生產(chǎn)優(yōu)化提供有效的數(shù)據(jù)參考，這對

8、于提升化工生產(chǎn)的效率和質(zhì)量具 有積極意義。通過決策樹的模型分析結(jié)果可以直觀的看出各類數(shù)據(jù)信息之間的關(guān)聯(lián)性，即與 樹形結(jié)構(gòu)的根節(jié)點較近的則與預(yù)測點的聯(lián)系越密切，相同的道理，距離根節(jié)點較遠(yuǎn)的區(qū)域則 與預(yù)測點的聯(lián)系較少。在模型初步建立的情況下，為了驗證模型分析效果的準(zhǔn)確性，可以應(yīng) 用數(shù)據(jù)集對其進(jìn)行檢驗。另外，決策樹模型的構(gòu)建還可以實現(xiàn)對位號點的目標(biāo)預(yù)測，即將位 號點數(shù)值輸入系統(tǒng)后，就可以得出相應(yīng)的預(yù)測結(jié)果，對位點號的變化情況進(jìn)行分析。3、預(yù)測平穩(wěn)度待模型的分析準(zhǔn)確性驗證通過之后，便可將其直接應(yīng)用到對化工生產(chǎn)平穩(wěn)度的預(yù)測中。 可以將需要預(yù)測的位號點直接輸入系統(tǒng)內(nèi)部，通過對模型輸出位號點的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，便可 以找出化工生產(chǎn)中相應(yīng)數(shù)據(jù)的平衡量。具體進(jìn)行生產(chǎn)時，技術(shù)人員可以借助該模型的數(shù)據(jù)分 析原理，找出各類生產(chǎn)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，同時對各類設(shè)備的參數(shù)值進(jìn)行預(yù)