CN116797649A - 一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及焚烧处理性能分析技术领域，且公开了一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法及***，包括数据采集模块、数据预处理模块、燃烧性能分析模块、污染处理性能分析模块、资源利用性能分析模块、整体性能分析模块、判定预警模块以及人机交互模块，通过对焚烧处理的燃烧性能、污染性能以及资源利用性能进行分析计算，基于整体性能计算公式计算得出焚烧处理的整体性能指数δ，进而对整体性能指数δ的数值进行判定，并根据判定结果进行预警，通过外部因素了解内部设备的运作情况，为焚烧运行效果的判断提供有效的参考数据，达到对焚烧设备进行监测的目的，从而保证焚烧的有效性。
Description
技术领域
本发明涉及焚烧处理性能分析技术领域，更具体地涉及一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法及***。
背景技术
焚烧是处理工业危险固废最简单的方法，其是通过高热的方式来改变固废原来的性质，此种方法本身的处理效率极高，通常情况下，其能够减少原物体80％以上的体积，而且经过燃烧之后的物质自身性质更加的稳定，对于后期的处理工作也奠定了坚实基础，但是焚烧处理在焚烧过程中会产生其他的有害物质，对于环境造成二次污染，现有的固废焚烧采用回转式焚烧炉进行焚烧处理，在实际应用过程中效果相对较好。
但是在现有的焚烧过程中，未对焚烧性能进行分析，因此无法通过对焚烧过程中的燃烧性能与焚烧后的余热回收性能等进行分析，从而无法获得焚烧过程中整体性能变化情况，无法为焚烧运行效果的判断提供有效的参考数据，无法判断焚烧设备的运作情况，同时无法通过对焚烧性能进行分析从而达到监测的目的，以保证焚烧的有效性。
发明内容
为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法，以解决上述背景技术中存在的问题。
本发明提供如下技术方案：一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法，包括以下步骤：
步骤S01：采集目标数据信息：通过数据采集装置对目标数据进行采集，所述数据采集装置包括但不限于气体检测仪与图像采集设备，所述目标数据包括但不限于气体排放口处的气体类型与对应的气体浓度数据，以及燃烧室内的火焰图像数据；
步骤S02：对目标数据信息进行预处理：对步骤S01中采集的目标数据进行清洗降噪，得到能直接使用的新的目标数据；
步骤S03：计算焚烧处理的燃烧性能指数α：基于步骤S02中预处理后的新的目标数据，通过燃烧性能计算公式计算得出焚烧处理的燃烧性能指数α；
步骤S04：计算焚烧处理的污染处理性能指数β：基于步骤S02中预处理后的新的目标数据，通过污染处理性能计算公式计算得出焚烧处理的污染处理性能指数β；
步骤S05：计算焚烧处理的资源利用性能指数γ：基于步骤S02中预处理后的新的目标数据，基于热力学第二定律，通过资源利用性能计算公式计算得出焚烧处理的资源利用性能指数γ；
步骤S06：计算焚烧处理的整体性能指数δ：基于步骤S03中的燃烧性能指数α、步骤S04中的污染处理性能指数β以及步骤S05中的资源利用性能指数γ，通过整体性能计算公式计算得出焚烧处理的整体性能指数δ；
步骤S07：对步骤S07中的整体性能指数δ的数值进行判定，并根据判定结果进行预警：将步骤S07中的整体性能指数δ与综合阈值P进行比对，若整体性能指数δ＜综合阈值P，则判定为不达标，若整体性能指数δ≥综合阈值P，则判定为达标，当判定结果为不达标时，则进行预警，当判定结果为达标时，则不进行预警；
步骤S08：将步骤S06与步骤S07中的数据传输至人机交互端进行显示。
优选的，所述燃烧性能计算公式为：其中，S(h(x,y)-h′)为火焰图像数据中火焰覆盖区域面积，将火焰图像分为若干个小区域，i为火焰图像的行数，j为火焰图像的列数，则i×j为火焰图像总面积，h(x,y)为(x，y)处火焰图像的灰度值，h′为火焰点的灰度值，ρ2为二氧化碳的浓度，ρ1为一氧化碳的浓度。
优选的，所述污染处理性能计算公式为：其中，n为气体检测仪所检测到的气体种类个数，i为第i种气体，Ii为第i种气体的进气浓度，Oi为第i种气体的排气浓度。
优选的，所述资源利用性能计算公式为：其中，Eair为空气的热量/>Es为蒸汽获得的热量/>W为焚烧中产出的功，Wp为焚烧设备所做的功，Ein为烟气进入余热回收环节的热/>Eout为烟气排出余热回收环节的热/>
优选的，所述整体性能计算公式为：δ＝k1α+k2β+k3γ，其中，k1为燃烧性能指数α的权重系数，k2为污染处理性能指数β的权重系数，k3为资源利用性能指数γ的权重系数，k1、k2、k3满足
优选的，所述综合阈值P的计算公式为：P＝k1α′+k2β′+k3γ′，其中，k1、k2、k3的数值与整体性能计算公式中k1、k2、k3的数值相同，其中，n为焚烧处理的次数，αi为第i次焚烧处理时的燃烧性能指数，βi为第i次焚烧处理时的污染处理性能指数，γi为第i次焚烧处理时的资源利用性能指数。
一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析***，包括：
数据采集模块：通过数据采集装置对目标数据进行采集，并将采集的数据传输至数据预处理模块；
数据预处理模块：对数据采集模块采集的数据进行预处理，并将预处理后的数据传输至燃烧性能分析模块、污染处理性能分析模块以及资源利用性能分析模块；
燃烧性能分析模块：基于数据预处理模块的数据，通过燃烧性能计算公式计算得出焚烧处理的燃烧性能指数α并传输至整体性能分析模块；
污染处理性能分析模块：基于数据预处理模块的数据，通过污染处理性能计算公式计算得出焚烧处理的污染处理性能指数β并传输至整体性能分析模块；
资源利用性能分析模块：基于数据预处理模块的数据，通过资源利用性能计算公式计算得出焚烧处理的资源利用性能指数γ并传输至整体性能分析模块；
整体性能分析模块：基于燃烧性能分析模块、污染处理性能分析模块、资源利用性能分析模块以及设备性能分析模块的数据，通过整体性能计算公式计算得出焚烧处理的整体性能指数δ；
判定预警模块：对整体性能分析模块中的整体性能指数δ的数值进行判定，并根据判定结果进行预警；
人机交互模块：通过终端对判定预警模块的数据进行显示。
本发明的技术效果和优点：
本发明通过设有步骤S06与步骤S07，有利于通过对焚烧处理的燃烧性能、污染性能以及资源利用性能进行分析计算，通过获得的燃烧性能指数α、污染处理性能指数β以及资源利用性能指数γ，基于整体性能计算公式计算得出焚烧处理的整体性能指数δ，进而对整体性能指数δ的数值进行判定，并根据判定结果进行预警，可以根据预警的情况及时对焚烧设备进行检修保养，通过外部因素了解内部设备的运作情况，为焚烧运行效果的判断提供有效的参考数据，达到对焚烧设备进行监测的目的，从而保证焚烧的有效性。
附图说明
图1为本发明的基于工业大数据的焚烧处理性能分析***结构图。
图2为本发明的基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，另外，在以下的实施方式中记载的各结构的形态只不过是例示，本发明所涉及的一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法及***并不限定于在以下的实施方式中记载的各结构，在本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施方式都属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法，包括以下步骤：
步骤S01：采集目标数据信息：通过数据采集装置对目标数据进行采集，所述数据采集装置包括但不限于气体检测仪与图像采集设备，所述目标数据包括但不限于气体排放口处的气体类型与对应的气体浓度数据，以及燃烧室内的火焰图像数据；
步骤S02：对目标数据信息进行预处理：对步骤S01中采集的目标数据进行清洗降噪，得到能直接使用的新的目标数据；
步骤S03：计算焚烧处理的燃烧性能指数α：基于步骤S02中预处理后的新的目标数据，通过燃烧性能计算公式计算得出焚烧处理的燃烧性能指数α，通过燃烧性能指数α来衡量焚烧处理时的燃烧效率，判断燃烧是否充分，所述燃烧性能指数α越高，说明焚烧设备在燃烧环节的处理性能越好；
步骤S04：计算焚烧处理的污染处理性能指数β：基于步骤S02中预处理后的新的目标数据，通过污染处理性能计算公式计算得出焚烧处理的污染处理性能指数β，通过污染处理性能指数β来衡量焚烧处理时造成二次污染的情况，所述污染处理性能指数β越高，说明焚烧设备在烟气净化环节的处理性能越好；
步骤S05：计算焚烧处理的资源利用性能指数γ：基于步骤S02中预处理后的新的目标数据，基于热力学第二定律，通过资源利用性能计算公式计算得出焚烧处理的资源利用性能指数γ，通过资源利用性能指数γ来衡量焚烧处理时对资源的再利用情况，固废在焚烧过程中会产生余热，这些余热可以被很好地回收利用，所述资源利用性能指数γ越高，说明焚烧设备对焚烧过程中产生余热的利用率越高，则资源利用的处理性能越好；
步骤S06：计算焚烧处理的整体性能指数δ：基于步骤S03中的燃烧性能指数α、步骤S04中的污染处理性能指数β以及步骤S05中的资源利用性能指数γ，通过整体性能计算公式计算得出焚烧处理的整体性能指数δ，所述整体性能指数δ越高，说明焚烧处理的效果越好；
步骤S07：对步骤S07中的整体性能指数δ的数值进行判定，并根据判定结果进行预警：将步骤S07中的整体性能指数δ与综合阈值P进行比对，若整体性能指数δ＜综合阈值P，则判定为不达标，若整体性能指数δ≥综合阈值P，则判定为达标，当判定结果为不达标时，则进行预警，说明焚烧设备性能下降，需要进行检修维护，当判定结果为达标时，则不进行预警，说明焚烧设备运作正常，所述预警包括但不限于微信公众号、短信以及邮箱的形式；
步骤S08：将步骤S06与步骤S07中的数据传输至人机交互端进行显示。
本实施例中，需要具体说明的是，所述燃烧性能计算公式为：其中，S(h(x,y)-h′)为火焰图像数据中火焰覆盖区域面积，将火焰图像分为若干个小区域，i为火焰图像的行数，j为火焰图像的列数，则i×j为火焰图像总面积，h(x,y)为(x，y)处火焰图像的灰度值，h′为火焰点的灰度值，ρ2为二氧化碳的浓度，ρ1为一氧化碳的浓度。
本实施例中，需要具体说明的是，所述污染处理性能计算公式为：其中，n为气体检测仪所检测到的气体种类个数，i为第i种气体，Ii为第i种气体的进气浓度，Oi为第i种气体的排气浓度。
本实施例中，需要具体说明的是，所述资源利用性能计算公式为：其中，Eair为空气的热量/>Es为蒸汽获得的热量/>W为焚烧中产出的功，Wp为焚烧设备所做的功，Ein为烟气进入余热回收环节的热/>Eout为烟气排出余热回收环节的热/>
本实施例中，需要具体说明的是，所述整体性能计算公式为：δ＝k1α+k2β+k3γ，其中，k1为燃烧性能指数α的权重系数，k2为污染处理性能指数β的权重系数，k3为资源利用性能指数γ的权重系数，k1、k2、k3满足所述k1、k2、k3的数值视具体情况具体设定，本实施例不对具体数值做具体限定。
本实施例中，需要具体说明的是，所述综合阈值P的计算公式为：P＝k1α′+k2β′+k3γ′，其中，k1、k2、k3的数值与整体性能计算公式中k1、k2、k3的数值相同，其中，n为焚烧处理的次数，αi为第i次焚烧处理时的燃烧性能指数，βi为第i次焚烧处理时的污染处理性能指数，γi为第i次焚烧处理时的资源利用性能指数。
一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析***，包括数据采集模块、数据预处理模块、燃烧性能分析模块、污染处理性能分析模块、资源利用性能分析模块、整体性能分析模块、判定预警模块以及人机交互模块；
所述数据采集模块对数据进行采集，并将采集的数据传输至数据预处理模块进行相应的预处理操作，所述数据预处理模块将预处理后的数据传输至燃烧性能分析模块、污染处理性能分析模块以及资源利用性能分析模块，所述燃烧性能分析模块对焚烧处理的燃烧性能进行分析，将分析后的数据传输至整体性能分析模块，所述污染处理性能分析模块对焚烧处理的污染处理性能进行分析，将分析后的数据传输至整体性能分析模块，所述资源利用性能分析模块对焚烧处理的资源利用性能进行分析，将分析后的数据传输至整体性能分析模块，所述整体性能分析模块对焚烧处理的整体性能进行分析，将分析后的数据传输至判定预警模块，所述判定预警模块对整体性能分析模块的数据进行判定，根据判定结果进行预警，并将判定结果与预警信息传输至人机交互模块，所述人机交互模块将数据通过终端进行显示；
所述数据采集模块用于通过数据采集装置对目标数据进行采集；
所述数据预处理模块用于对数据采集模块采集的数据进行预处理；
所述燃烧性能分析模块基于数据预处理模块的数据，通过燃烧性能计算公式计算得出焚烧处理的燃烧性能指数α；
所述污染处理性能分析模块基于数据预处理模块的数据，通过污染处理性能计算公式计算得出焚烧处理的污染处理性能指数β；
所述资源利用性能分析模块基于数据预处理模块的数据，通过资源利用性能计算公式计算得出焚烧处理的资源利用性能指数γ；
所述整体性能分析模块基于燃烧性能分析模块、污染处理性能分析模块、资源利用性能分析模块以及设备性能分析模块的数据，通过整体性能计算公式计算得出焚烧处理的整体性能指数δ；
所述判定预警模块用于对整体性能分析模块中的整体性能指数δ的数值进行判定，并根据判定结果进行预警；
所述人机交互模块用于通过终端对判定预警模块的数据进行显示。
本实施例中，需要具体说明的是，本实施与现有技术的区别主要在于本实施例具备对焚烧处理的燃烧性能、污染性能以及资源利用性能进行分析计算，通过获得的燃烧性能指数α、污染处理性能指数β以及资源利用性能指数γ，基于整体性能计算公式计算得出焚烧处理的整体性能指数δ，进而对整体性能指数δ的数值进行判定，并根据判定结果进行预警，可以根据预警的情况及时对焚烧设备进行检修保养，通过外部因素了解内部设备的运作情况，为焚烧运行效果的判断提供有效的参考数据，达到对焚烧设备进行监测的目的，从而保证焚烧的有效性。
最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S01：采集目标数据信息：通过数据采集装置对目标数据进行采集，所述数据采集装置包括但不限于气体检测仪与图像采集设备，所述目标数据包括但不限于气体排放口处的气体类型与对应的气体浓度数据，以及燃烧室内的火焰图像数据；
步骤S02：对目标数据信息进行预处理：对步骤S01中采集的目标数据进行清洗降噪，得到能直接使用的新的目标数据；
步骤S03：计算焚烧处理的燃烧性能指数α：基于步骤S02中预处理后的新的目标数据，通过燃烧性能计算公式计算得出焚烧处理的燃烧性能指数α；
步骤S04：计算焚烧处理的污染处理性能指数β：基于步骤S02中预处理后的新的目标数据，通过污染处理性能计算公式计算得出焚烧处理的污染处理性能指数β；
步骤S05：计算焚烧处理的资源利用性能指数γ：基于步骤S02中预处理后的新的目标数据，基于热力学第二定律，通过资源利用性能计算公式计算得出焚烧处理的资源利用性能指数γ；
步骤S06：计算焚烧处理的整体性能指数δ：基于步骤S03中的燃烧性能指数α、步骤S04中的污染处理性能指数β以及步骤S05中的资源利用性能指数γ，通过整体性能计算公式计算得出焚烧处理的整体性能指数δ；
步骤S07：对步骤S07中的整体性能指数δ的数值进行判定，并根据判定结果进行预警：将步骤S07中的整体性能指数δ与综合阈值P进行比对，若整体性能指数δ＜综合阈值P，则判定为不达标，若整体性能指数δ≥综合阈值P，则判定为达标，当判定结果为不达标时，则进行预警，当判定结果为达标时，则不进行预警；
步骤S08：将步骤S06与步骤S07中的数据传输至人机交互端进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法，其特征在于：所述燃烧性能计算公式为：其中，S(h(x,y)-h′)为火焰图像数据中火焰覆盖区域面积，将火焰图像分为若干个小区域，i为火焰图像的行数，j为火焰图像的列数，则i×j为火焰图像总面积，h(x,y)为(x，y)处火焰图像的灰度值，h′为火焰点的灰度值，ρ2为二氧化碳的浓度，ρ1为一氧化碳的浓度。
3.根据权利要求1所述的一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法，其特征在于：所述污染处理性能计算公式为：其中，n为气体检测仪所检测到的气体种类个数，i为第i种气体，Ii为第i种气体的进气浓度，Oi为第i种气体的排气浓度。
4.根据权利要求1所述的一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法，其特征在于：所述资源利用性能计算公式为：其中，Eair为空气的热量/>Es为蒸汽获得的热量/>W为焚烧中产出的功，Wp为焚烧设备所做的功，Ein为烟气进入余热回收环节的热/>Eout为烟气排出余热回收环节的热/>
5.根据权利要求1所述的一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法，其特征在于：所述整体性能计算公式为：δ＝k1α+k2β+k3γ，其中，k1为燃烧性能指数α的权重系数，k2为污染处理性能指数β的权重系数，k3为资源利用性能指数γ的权重系数，k1、k2、k3满足
6.根据权利要求1所述的一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法，其特征在于：所述综合阈值P的计算公式为：P＝k1α′+k2β′+k3γ′，其中，k1、k2、k3的数值与整体性能计算公式中k1、k2、k3的数值相同，其中，n为焚烧处理的次数，αi为第i次焚烧处理时的燃烧性能指数，βi为第i次焚烧处理时的污染处理性能指数，γi为第i次焚烧处理时的资源利用性能指数。
7.一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析***，实施如权利要求1-7任一项所述的一种基于工业大数据的焚烧处理性能分析方法，其特征在于：包括：
数据采集模块：通过数据采集装置对目标数据进行采集，并将采集的数据传输至数据预处理模块；
数据预处理模块：对数据采集模块采集的数据进行预处理，并将预处理后的数据传输至燃烧性能分析模块、污染处理性能分析模块以及资源利用性能分析模块；
燃烧性能分析模块：基于数据预处理模块的数据，通过燃烧性能计算公式计算得出焚烧处理的燃烧性能指数α并传输至整体性能分析模块；
污染处理性能分析模块：基于数据预处理模块的数据，通过污染处理性能计算公式计算得出焚烧处理的污染处理性能指数β并传输至整体性能分析模块；
资源利用性能分析模块：基于数据预处理模块的数据，通过资源利用性能计算公式计算得出焚烧处理的资源利用性能指数γ并传输至整体性能分析模块；
整体性能分析模块：基于燃烧性能分析模块、污染处理性能分析模块、资源利用性能分析模块以及设备性能分析模块的数据，通过整体性能计算公式计算得出焚烧处理的整体性能指数δ；
判定预警模块：对整体性能分析模块中的整体性能指数δ的数值进行判定，并根据判定结果进行预警；
人机交互模块：通过终端对判定预警模块的数据进行显示。
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