CN113252828A - 连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及大气监测技术领域，且公开了连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法，接入数据；规则化分析；产生预警信息；指导生产活动；专业性，基于深入全面的输入数据和自定义数据分析工具箱，本方案系统的分析结果更加深入、全面、专业；扩展性，可自定义的预警规则引擎能及时有效的响应上级单位对数据生产运维工作提出的硬性指标要求，进而及时发现问题和解决问题；即时性，流程高度自动化，实现数据生产、分析、审核、预警的一条龙服务，及时发现已知问题并产生预警。
Description
技术领域
本发明涉及大气监测技术领域，具体为连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法。
背景技术
随着国家对大气环境质量越来越重视以及当前大气污染检测技术的限制，通过监控臭氧前体物来达到监控环境质量的技术越来越受到重视。VOCs一般指挥发性有机物，是大气中广泛存在的重要气态污染物。按照世界卫生组织(WTO，1989)的定义，其为在常温下，沸点50℃～260℃的各种有机化合物。VOCs不仅对人体健康和生态环境等有直接影响，还可通过参与大气光化学反应生成二次污染物，比如我们经常提到的臭氧，以及过氧乙酰硝酸酯、有机气溶胶等，是导致空气污染的重要前体物之一。
色谱分析技术，指的是基于GCMS/FID仪器设备所产生的VOCs色谱数据进行分析，获得样本气体中待测物质响应的一种技术，通过内标法、外标法等转换计算方法，可将物质响应转化为该物质在气体中的浓度，最终达到大气污染气体监测的目标，现行技术里，大多平台都有数据审查与预警系统。
现有技术下，由于数据生产环节的中间信息不透明等因素，导致数据审计工作只能基于报告数据进行审计，使得数据审计系统的应用面比较窄，也更难发现相对专业的问题；
现有技术下，峰漂问题、峰形变化问题、拖尾问题等多种问题的存在，使得数据生产质量难以保障。而通过现有数据，又难以发现此类问题的存在，因而无法做到即时响应，最终提交了错误数据，影响后续决策模型的运行质量。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法，具备接入的数据源可以提供更加全面、深入的数据，因此支持更多的分析工具，并做出更加专业的判断，更加全面的数据，以及可定制的分析工具，可有效识别峰漂、峰形变化、峰形不标准、定性范围不准确等问题，提示数据分析员/设备运维员做出快速有效的反应的优点，解决了峰漂问题、峰形变化问题、拖尾问题等多种问题的存在，使得数据生产质量难以保障。而通过现有数据，又难以发现此类问题的存在，因而无法做到即时响应，最终提交了错误数据，影响后续决策模型的运行质量的问题。
(二)技术方案
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法，包括如下步骤：
接入数据；
规则化分析；
产生预警信息；
指导生产活动。
优选的，所述规则化分析可定制分析规则。
优选的，所述接入数据为VOCs色谱数据自动分析系统。
优选的，所述VOCs色谱数据自动分析系统包括传统软件、图谱数据、定性结果和数据历史。
优选的，所述传统软件包括特征离子、保留时间、响应积分和浓度。
优选的，所述定性结果包括保留时间、定性范围和峰形指标。
优选的，所述保留时间判断物质出峰时间；
定性范围进一步判断物质出峰时间的范围；
峰形指标进一步判断物质色谱的标准程度。
优选的，所述定制分析规则包括特征数据、分析工具链、规则化预警和预警工具。
优选的，所述分析工具链包括识别离群值、识别数据相对偏差、识别数据绝对偏差、识别数据范围和识别数据自相关性；
所述规则化预警包括设备需重新校准和需更换除水耗材。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法，具备以下有益效果：
1)专业性，基于深入全面的输入数据和自定义数据分析工具箱，本方案系统的分析结果更加深入、全面、专业；
2)扩展性，可自定义的预警规则引擎能及时有效的响应上级单位对数据生产运维工作提出的硬性指标要求，进而及时发现问题和解决问题；
3)即时性，流程高度自动化，实现数据生产、分析、审核、预警的一条龙服务，及时发现已知问题并产生预警。
附图说明
图1为本发明的数据自动化分析与预警的工作流程；
图2为本发明的输入数据示意图；
图3为本发明中更加全面的数据图；
图4为本发明中数据分析与预警的示意图；
图5为本发明中相关系数R值的示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法，包括如下步骤：
接入数据；
规则化分析；
产生预警信息；
指导生产活动。
本实施例中，具体的，所述规则化分析可定制分析规则。
本实施例中，具体的，所述接入数据为VOCs色谱数据自动分析系统。
本实施例中，具体的，所述VOCs色谱数据自动分析系统包括传统软件、图谱数据、定性结果和数据历史。
本实施例中，具体的，所述传统软件包括特征离子、保留时间、响应积分和浓度。
本实施例中，具体的，所述定性结果包括保留时间、定性范围和峰形指标。
本实施例中，具体的，所述保留时间判断物质出峰时间；
定性范围进一步判断物质出峰时间的范围；
峰形指标进一步判断物质色谱的标准程度。
本实施例中，具体的，所述定制分析规则包括特征数据、分析工具链、规则化预警和预警工具。
本实施例中，具体的，所述分析工具链包括识别离群值、识别数据相对偏差、识别数据绝对偏差、识别数据范围和识别数据自相关性；
所述规则化预警包括设备需重新校准和需更换除水耗材。
工作原理，参阅图1-4，本方案系统的数据输入端为自研VOCs色谱数据自动分析系统，后者除了支持输出报告数据外，还支持输出中间过程数据以及谱图数据，为本系统专利更加全面、深入、专业的数据分析工作提供了可能；
有了更加深入、全面的数据，本专利系统可以更加客观的分析数据，获得更加全面、可靠的分析结果，进而产生可靠的预警提示信息；
本方案系统支持动态可配置的规则化预警引擎，可扩展规则化模板库，支持更多的分析工具和预警规则，以适应技术的更新换代和及时响应上级单位的指示要求。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (9)
1.连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法，其特征在于，包括如下步骤：
接入数据；
规则化分析；
产生预警信息；
指导生产活动。
2.根据权利要求1所述的连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法，其特征在于：所述规则化分析可定制分析规则。
3.根据权利要求1所述的连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法，其特征在于：所述接入数据为VOCs色谱数据自动分析系统。
4.根据权利要求3所述的连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法，其特征在于：所述VOCs色谱数据自动分析系统包括传统软件、图谱数据、定性结果和数据历史。
5.根据权利要求4所述的连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法，其特征在于：所述传统软件包括特征离子、保留时间、响应积分和浓度。
6.根据权利要求4所述的连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法，其特征在于：所述定性结果包括保留时间、定性范围和峰形指标。
7.根据权利要求6所述的连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法，其特征在于：所述保留时间判断物质出峰时间；
定性范围进一步判断物质出峰时间的范围；
峰形指标进一步判断物质色谱的标准程度。
8.根据权利要求2所述的连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法，其特征在于：所述定制分析规则包括特征数据、分析工具链、规则化预警和预警工具。
9.根据权利要求8所述的连续在线监测气相色谱数据的智能定性定量方法，其特征在于：所述分析工具链包括识别离群值、识别数据相对偏差、识别数据绝对偏差、识别数据范围和识别数据自相关性；
所述规则化预警包括设备需重新校准和需更换除水耗材。
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| 刘芬: "《数据挖掘中的核心技术研究》", 31 March 2019, 地质出版社 * |
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