申请/专利权人：西安石油大学

申请日：2024-04-19

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118070168B

主分类号：G06F18/2431

分类号：G06F18/2431;G06F18/214;G06F17/18

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.06.11#实质审查的生效;2024.05.24#公开

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于大数据的化工数据分析方法，包括：采集化工数据；获取每个数据的异常程度值，进而得到异常程度参考值；根据异常程度参考值以及每个数据的异常程度值，获取参考异常数据；根据参考异常数据，获取初始阈值；获取每次迭代分割的更新阈值；根据初始阈值以及每次迭代分割的更新阈值对化工数据进行分割，得到异常数据；采集每个新增数据；获取每个新增数据的更新阈值；根据每个新增数据的更新阈值，判断每个新增数据是否为异常数据；根据获取的异常数据进行化工生产过程中的异常分析，本发明对化工生产过程中异常数据的监测更加准确。

主权项：1.一种基于大数据的化工数据分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集化工数据；根据化工数据的时序分布，获取每个数据的异常程度值；根据每个数据的异常程度值，获取异常程度参考值；根据异常程度参考值以及每个数据的异常程度值，获取参考异常数据；根据参考异常数据，获取初始阈值；迭代分割并获取每次迭代分割的更新阈值；根据初始阈值以及每次迭代分割的更新阈值对化工数据进行分割，得到异常数据；获取新增数据；根据新增数据及化工数据，获取每个新增数据的更新阈值；根据每个新增数据的更新阈值，对每个新增数据进行异常判断得到异常数据；所述获取每个数据的异常程度值，包括的具体步骤如下： ；式中，表示第个数据的异常程度值，表示第个数据的幅值，代表化工数据的所有数据中的最大幅值，表示化工数据的所有数据中的最小幅值，表示第个数据的斜率，表示第个数据的斜率，代表第个数据的斜率，代表左右两侧的参考数据个数，表示归一化函数；所述根据参考异常数据，获取初始阈值，包括的具体步骤如下： ；式中，表示初始阈值，表示第个参考异常数据的异常程度值，表示第个参考异常数据的幅值，代表所有参考异常数据的异常程度值之和，代表参考异常数据的数量；所述根据每个数据的异常程度值，获取异常程度参考值，包括的具体步骤如下： ；式中，代表异常程度参考值，代表所有数据中的最大异常程度值；代表所有数据中的最小异常程度值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安石油大学 一种基于大数据的化工数据分析方法

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