CN115099723B - 基于数据分析的大蒜精油生产用储存罐风险预测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及储存罐技术领域，用于解决现有的在储存罐的风险预测的方式中，难以对储存罐存在的风险问题进行全面的分析，无法准确的预测储存罐存在的风险隐患的问题，尤其公开了基于数据分析的大蒜精油生产用储存罐风险预测系统，包括服务器，服务器通信连接数据采集单元、储存罐泄露风险分析单元、储存罐环境风险分析单元、蒜油影响风险分析单元、风险综合预测单元、预警反馈单元和显示终端；本发明，通过模型及数据相结合的分析方式，分别从储存罐的泄露层面、环境影响层面以及存储液影响层面，实现了对储存罐的风险的全面分析，利用数据整合、并集运算的方式，从而在精准预测了储存罐的风险等级的同时，也保障了大蒜精油生产的稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及储存罐技术领域，具体为基于数据分析的大蒜精油生产用储存罐风险预测系统。
背景技术
大蒜精油为淡黄色液体，具有浓烈的大蒜气味，是一种广谱抗菌物质，具有活化细胞、促进能量产生、增加抗菌及抗病毒能力、加快新陈代谢、缓解疲劳等多种药理功能，因此，广泛的应用于医疗领域、养殖领域等；
大蒜精油是具有高度易燃性，遇火、受热都有发生燃烧的危险，其次，液体的粘度一般都很小，不仅本身极易流动，还易渗透，易燃液体也会渗出容器壁外，从而增加了燃烧爆炸的危险性，因此，能够对大蒜精油的储存罐进行准确的风险预测，则显得至关重要；
但在大蒜精油生产的过程中，现有的对大蒜精油用的储存罐的风险预测的方式中，难以对储存罐存在的风险问题进行全面的分析，故无法准确的预测储存罐存在的风险隐患，无法保障大蒜精油生产的稳定性；
为了解决上述缺陷，现提供一种技术方案。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决现有的对大蒜精油用的储存罐的风险预测的方式中，难以对储存罐存在的风险问题进行全面的分析，故无法准确的预测储存罐存在的风险隐患，无法保障大蒜精油生产的稳定性的问题，通过模型分析以及数据分析相结合的方式，分别从储存罐的泄露层面、环境影响层面以及存储液影响层面，实现了对储存罐的风险的全面分析，利用数据整合、并集运算和信号化输出的方式，将各风险类型判定信号进行整合输出，从而在实现了对大蒜精油生产用的储存罐风险的全面分析的同时，也精准预测了储存罐的风险等级，极大的提高了大蒜精油生产的稳定性，而提出基于数据分析的大蒜精油生产用储存罐风险预测系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
基于数据分析的大蒜精油生产用储存罐风险预测系统，包括服务器，服务器通信连接有数据采集单元、储存罐泄露风险分析单元、储存罐环境风险分析单元、蒜油影响风险分析单元、风险综合预测单元、预警反馈单元和显示终端；
所述数据采集单元用于采集大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息、储存罐所处的环境状态信息以及储存罐中的大蒜精油的存储状态信息，并将其通过服务器分别发送至储存罐泄露风险分析单元、储存罐环境风险分析单元、蒜油影响风险分析单元；
所述储存罐泄露风险分析单元用于接收大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息，并进行罐体泄露程度判定分析处理，据此生成低风险泄露信号、中风险泄露信号与高风险泄露信号，并将其均发送至风险综合预测单元；
所述储存罐环境风险分析单元用于接收大蒜精油生产用的储存罐所处的环境状态信息，并进行罐体存储风险判定分析处理，据此生成低风险环境燃爆信号、中风险环境燃爆信号与高风险环境燃爆信号，并将其均发送至风险综合预测单元；
所述蒜油影响风险分析单元用于接收储存罐中的大蒜精油的存储状态信息，并进行影响程度风险判定分析处理，据此生成低风险总影响信号、中风险总影响信号与高风险总影响信号，并将其均发送至风险综合预测单元；
所述风险综合预测单元用于接收各风险类型判定信号，进行综合预测分析处理，据此生成一级预警信号、二级预警信号和三级预警信号，并将其发送至预警反馈单元进行预警分析处理，并以文本字样描述的方式发送至显示终端进行显示说明。
进一步的，罐体泄露程度判定分析处理的具体操作步骤如下：
实时获取大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息中的坑凹值、纹裂值和形变值，并进行罐体损伤程度判定分析处理，据此生成轻度损伤风险信号、中度损伤风险信号与重度损伤风险信号；
实时获取单位时间内的大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息中的补修增值和纹裂增值，并进行罐体检修状态判定分析处理，据此生成维修效果优等信号、维修效果中等信号与维修效果差等信号；
当同时捕捉到轻度损伤风险信号和维修效果优等信号或中度损伤风险信号和维修效果优等信号时，则生成低风险泄露信号，当同时捕捉到中度损伤风险信号和维修效果差等信号或重度损伤风险信号和维修效果差等信号时，则生成高风险泄露信号，反之，则均生成中风险泄露信号。
进一步的，罐体损伤程度判定分析处理的具体操作步骤如下：
实时获取大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息中的坑凹值、纹裂值和形变值，并将其分别标定为ka、lw和xb，并将其进行公式化分析，依据公式
，得到储存罐的损伤系数，其中，α1、α2和α3分别为坑凹值、纹裂值和形变值的权重因子系数，且α1、α2和α3均为大于0的自然数；
设置损伤系数的梯度损伤比对区间B1、B2和B3，并将损伤系数代入预设的梯度损伤比对区间B1、B2和B3内进行比较分析；
当损伤系数处于预设的梯度损伤比对区间B1之内时，则生成轻度损伤风险信号，当损伤系数处于预设的梯度损伤比对区间B2之内时，则生成中度损伤风险信号，当损伤系数处于预设的梯度损伤比对区间B3之内时，则生成重度损伤风险信号。
进一步的，罐体检修状态判定分析处理的具体操作步骤如下：
实时获取单位时间内的大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息中的补修增值和纹裂增值，并将单位时间等量划分为i个子单位时间，并将各子单位时间的补修增值和纹裂增值分别标定为bdzi、lwzi，i=1，2，3……m；
将相邻的子单位时间的补修增值和纹裂增值分别进行作差分析，依据公式cz1j=bdzi-bdzi-1，cz2j=lwzi-lwzi-1，得到各第一差值、各第二差值，j=1，2，3……m-1；
将各第一差值、各第二差值进行累加求和，依据公式sum1=cz11+cz12+……cz1m-1，sum2=cz21+cz22+……cz2m-1，得到第一累加值、第二累加值，若同时满足sum1＞0、sum2＞0时，则生成维修效果差等信号，若同时满足sum1＜0、sum2＜0时，则生成维修效果优等信号，而若同时满足sum1＞0、sum2＜0或sum1＜0、sum2＞0时，则生成维修效果中等信号。
进一步的，罐体存储风险判定分析处理的具体操作步骤如下：
实时获取单位时间内大蒜精油生产用的储存罐所处的环境状态信息中的受热值和蒸汽值；
以子单位时间为横坐标，以受热值和蒸汽值为纵坐标，并据此建立燃爆动态分析坐标系；
将各子单位时间的受热值和蒸汽值分别通过描点连线的方式绘制在密封动态分析坐标系上，得到热变化折线与蒸汽变化折线；
分别计算热变化折线、蒸汽变化折线与水平线之间的总夹角，将热变化折线与水平线之间的总夹角标定为β1，将蒸汽变化折线与水平线之间的总夹角标定为β2；
当β1＞0，且β2＞0时，则说明热变化折线、蒸汽变化折线整体呈上升趋势，并生成高风险环境燃爆信号，当β1＜0，且β2＜0时，则说明热变化折线、蒸汽变化折线整体呈下降趋势，并生成低风险环境燃爆信号，当β1＞0，且β2＜0或β1＜0，且β2＞0时，则说明热变化折线、蒸汽变化折线整体呈相反趋势，并生成中风险环境燃爆信号。
进一步的，影响程度风险判定分析处理的具体操作步骤如下：
实时获取大蒜精油生产用的储存罐的存储状态信息中的闪点值、燃点值，并将其进行代入对应的预设参照阈值TT1、TT2内进行比较分析；
当闪点值小于预设的预设参照阈值TT1时，则生成低风险一类影响信号，当闪点值等于预设的预设参照阈值TT1时，则生成中风险一类影响信号，当闪点值大于预设的预设参照阈值TT1时，则生成高风险一类影响信号；
当燃点值小于预设的预设参照阈值TT2时，则生成低风险二类影响信号，当燃点值等于预设的预设参照阈值TT2时，则生成中风险二类影响信号，当燃点值大于预设的预设参照阈值TT2时，则生成高风险二类影响信号；
当同时捕捉到低风险一类影响信号与低风险二类影响信号时，则生成低风险总影响信号，当同时捕捉到高风险一类影响信号与高风险二类影响信号时，则生成高风险总影响信号，反之，则均生成中风险总影响信号。
进一步的，综合预测分析处理的具体操作步骤如下：
依据泄露风险等级类型判定信号，建立集合U，将低风险泄露信号、中风险泄露信号与高风险泄露信号分别标定为a1、a2和a3，且a1∈集合U，a2∈集合U，a3∈集合U；
依据环境燃爆风险等级类型判定信号，建立集合V，将低风险环境燃爆信号、中风险环境燃爆信号与高风险环境燃爆信号分别标定为b1、b2和b3，且b1∈集合V，b2∈集合V，b3∈集合V；
依据总影响风险等级类型判定信号，建立集合W，将低风险总影响信号、中风险总影响信号与高风险总影响信号分别标定为c1、c2和c3，且c1∈集合W，c2∈集合W，c3∈集合W；
将集合U、V、W进行并集运算分析，若满足U∪V∪W={a3，b3，c3}或{a3，b3，c2}或{a3，b2，c3}或{a2，b3，c3}时，则生成一级预警信号，若满足U∪V∪W={a1，b1，c1}或{a1，b1，c2}或{a1，b2，c1}或{a2，b1，c1}时，则均生成三级预警信号，而其他情况下，则均生成二级预警信号。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
（1）本发明，利用公式化分析、区间代入分析以及做差分析的方式，实现了对储存罐的泄露程度的明确分析，并通过坐标模型分析以及图像分析的方式，实现了对大蒜精油用的储存罐所处的环境状态的准确分析预测，再利用逐项比较以及阈值设定的方式，明确了大蒜精油对储存罐的影响程度风险的预测分析，并为大蒜精油用的储存罐的风险的准确预测奠定了基础；
（2）本发明，利用数据整合、并集运算和信号化输出的方式，将各风险类型判定信号进行整合输出，从而在实现了对大蒜精油生产用的储存罐风险的全面分析的同时，也精准预测了储存罐的风险等级，极大的提高了大蒜精油生产的稳定性。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明；
图1为本发明的系统总框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，基于数据分析的大蒜精油生产用储存罐风险预测系统，包括服务器，服务器通信连接有数据采集单元、储存罐泄露风险分析单元、储存罐环境风险分析单元、蒜油影响风险分析单元、风险综合预测单元、预警反馈单元和显示终端；
通过数据采集单元采集大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息、储存罐所处的环境状态信息以及储存罐中的大蒜精油的存储状态信息，并将其通过服务器分别发送至储存罐泄露风险分析单元、储存罐环境风险分析单元、蒜油影响风险分析单元；
当储存罐泄露风险分析单元接收道大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息时，并据此进行罐体泄露程度判定分析处理，具体的操作过程如下：
实时获取大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息中的坑凹值、纹裂值和形变值，并进行罐体损伤程度判定分析处理，具体的操作过程如下：
实时获取大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息中的坑凹值、纹裂值和形变值，并将其分别标定为ka、lw和xb，并将其进行公式化分析，依据公式
，得到储存罐的损伤系数，其中，α1、α2和α3分别为坑凹值、纹裂值和形变值的权重因子系数，且α1、α2和α3均为大于0的自然数，权重因子系数用于均衡各项数据在公式计算中的占比权重，从而促进计算结果的准确性，其中，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；
需要说明的是，坑凹值指的是大蒜精油生产用储存罐表面的各坑凹块的面积之和占储存罐总表面比值的数据量值，当坑凹值的表现数值越大时，则越说明大蒜精油生产用的储存罐的损伤程度越严重；
纹裂值指的是大蒜精油生产用储存罐表面出现的细微裂纹数量多少的数据量值，当纹裂值的表现数值越大时，则越说明大蒜精油用的储存罐的表面出现的细微裂纹的数量越多，又进一步说明大蒜精油生产用存储罐的密封性差；
形变值指的是大蒜精油生产用储存罐水平宽度偏差与垂直高度偏差的之和，当形变值的表现数值越大时，则越说明储存罐的变形程度越严重；
还需指出的是，当损伤系数的表现数值越大时，则越说明大蒜精油生产用的储存罐的外观破损程度越大，进而越说明大蒜精油生产用的储存罐的密封性越差；
设置损伤系数的梯度损伤比对区间B1、B2和B3，并将损伤系数代入预设的梯度损伤比对区间B1、B2和B3内进行比较分析，其中，梯度损伤比对区间B1、B2和B3呈梯度增加；
当损伤系数处于预设的梯度损伤比对区间B1之内时，则生成轻度损伤风险信号，当损伤系数处于预设的梯度损伤比对区间B2之内时，则生成中度损伤风险信号，当损伤系数处于预设的梯度损伤比对区间B3之内时，则生成重度损伤风险信号；
实时获取单位时间内的大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息中的补修增值和纹裂增值，并进行罐体检修状态判定分析处理，具体的操作过程如下：
实时获取单位时间内的大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息中的补修增值和纹裂增值，并将单位时间等量划分为i个子单位时间，并将各子单位时间的补修增值和纹裂增值分别标定为bdzi、lwzi，其中，i表示各子单位时间，且i=1，2，3……m；
将相邻的子单位时间的补修增值和纹裂增值分别进行作差分析，依据公式cz1j=bdzi-bdzi-1，cz2j=lwzi-lwzi-1，得到各第一差值、各第二差值，其中，j 表示差值个数，且j=1，2，3……m-1；
将各第一差值、各第二差值进行累加求和，依据公式sum1=cz11+cz12+……cz1m-1，sum2=cz21+cz22+……cz2m-1，得到第一累加值、第二累加值，若同时满足sum1＞0、sum2＞0时，则生成维修效果差等信号，若同时满足sum1＜0、sum2＜0时，则生成维修效果优等信号，而若同时满足sum1＞0、sum2＜0或sum1＜0、sum2＞0时，则生成维修效果中等信号；
当同时捕捉到轻度损伤风险信号和维修效果优等信号或中度损伤风险信号和维修效果优等信号时，则生成低风险泄露信号，当同时捕捉到中度损伤风险信号和维修效果差等信号或重度损伤风险信号和维修效果差等信号时，则生成高风险泄露信号，反之，则均生成中风险泄露信号；
将生成的低风险泄露信号、中风险泄露信号与高风险泄露信号均发送至风险综合预测单元；
当储存罐环境风险分析单元接收到大蒜精油生产用的储存罐所处的环境状态信息时，并据此进行罐体存储风险判定分析处理，具体的操作过程如下：
实时获取单位时间内大蒜精油生产用的储存罐所处的环境状态信息中的受热值和蒸汽值；
需要说明的是，蒸汽值指的是大蒜精油生产用的储存罐所处环境中含有的易燃蒸汽含量多少的数据量值，当大蒜精油用的储存罐产生裂纹泄露时，大蒜精油会发生蒸发并生成易燃蒸汽，而易燃蒸汽比空气重，并汇集到坑洼处，增加了燃爆的风险性；
以子单位时间为横坐标，以受热值和蒸汽值为纵坐标，并据此建立燃爆动态分析坐标系；
将各子单位时间的受热值和蒸汽值分别通过描点连线的方式绘制在密封动态分析坐标系上，得到热变化折线与蒸汽变化折线；
分别计算热变化折线、蒸汽变化折线与水平线之间的总夹角，将热变化折线与水平线之间的总夹角标定为β1，将蒸汽变化折线与水平线之间的总夹角标定为β2；
当β1＞0，且β2＞0时，则说明热变化折线、蒸汽变化折线整体呈上升趋势，并生成高风险环境燃爆信号，当β1＜0，且β2＜0时，则说明热变化折线、蒸汽变化折线整体呈下降趋势，并生成低风险环境燃爆信号，当β1＞0，且β2＜0或β1＜0，且β2＞0时，则说明热变化折线、蒸汽变化折线整体呈相反趋势，并生成中风险环境燃爆信号；
将生成的低风险环境燃爆信号、中风险环境燃爆信号与高风险环境燃爆信号均发送至风险综合预测单元；
当蒜油影响风险分析单元接收到储存罐中的大蒜精油的存储状态信息时，并据此进行影响程度风险判定分析处理，具体的操作过程如下：
实时获取大蒜精油生产用的储存罐的存储状态信息中的闪点值、燃点值，并将其进行代入对应的预设参照阈值TT1、TT2内进行比较分析；
当闪点值小于预设的预设参照阈值TT1时，则生成低风险一类影响信号，当闪点值等于预设的预设参照阈值TT1时，则生成中风险一类影响信号，当闪点值大于预设的预设参照阈值TT1时，则生成高风险一类影响信号；
当燃点值小于预设的预设参照阈值TT2时，则生成低风险二类影响信号，当燃点值等于预设的预设参照阈值TT2时，则生成中风险二类影响信号，当燃点值大于预设的预设参照阈值TT2时，则生成高风险二类影响信号；
当同时捕捉到低风险一类影响信号与低风险二类影响信号时，则生成低风险总影响信号，当同时捕捉到高风险一类影响信号与高风险二类影响信号时，则生成高风险总影响信号，反之，则均生成中风险总影响信号；
将生成的低风险总影响信号、中风险总影响信号与高风险总影响信号均发送至风险综合预测单元；
当风险综合预测单元接收到各风险类型判定信号时，并据此进行综合预测分析处理，具体的操作过程如下：
依据泄露风险等级类型判定信号，建立集合U，将低风险泄露信号、中风险泄露信号与高风险泄露信号分别标定为a1、a2和a3，且a1∈集合U，a2∈集合U，a3∈集合U；
依据环境燃爆风险等级类型判定信号，建立集合V，将低风险环境燃爆信号、中风险环境燃爆信号与高风险环境燃爆信号分别标定为b1、b2和b3，且b1∈集合V，b2∈集合V，b3∈集合V；
依据总影响风险等级类型判定信号，建立集合W，将低风险总影响信号、中风险总影响信号与高风险总影响信号分别标定为c1、c2和c3，且c1∈集合W，c2∈集合W，c3∈集合W；
将集合U、V、W进行并集运算分析，若满足U∪V∪W={a3，b3，c3}或{a3，b3，c2}或{a3，b2，c3}或{a2，b3，c3}时，则生成一级预警信号，若满足U∪V∪W={a1，b1，c1}或{a1，b1，c2}或{a1，b2，c1}或{a2，b1，c1}时，则均生成三级预警信号，而其他情况下，则均生成二级预警信号；
其中，泄露风险等级类型判定信号包括低风险泄露信号、中风险泄露信号与高风险泄露信号，环境燃爆风险等级类型判定信号包括低风险环境燃爆信号、中风险环境燃爆信号与高风险环境燃爆信号，总影响风险等级类型判定信号包括低风险总影响信号、中风险总影响信号与高风险总影响信号；
将生成的一级预警信号、二级预警信号和三级预警信号发送至预警反馈单元；
当预警反馈单元接收到各等级预警信号时，并据此进行预警分析处理，具体的操作过程如下：
当接收到一级预警信号时，并以“存储大蒜精油的储存罐存在超高安全风险，亟需进行安全检修预防操作”文本字样描述的方式发送至显示终端进行显示说明；
当接收到二级预警信号时，并以“存储大蒜精油的储存罐存在较高安全风险，亟需进行安全检修预防操作”文本字样描述的方式发送至显示终端进行显示说明；
当接收到三级预警信号时，并以“存储大蒜精油的储存罐存在一般安全风险，继续保持安全预防”文本字样描述的方式发送至显示终端进行显示说明。
本发明在使用时，通过采集大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息，并进行罐体泄露程度判定分析处理，利用公式化分析、区间代入分析以及做差分析的方式，从而在实现了对储存罐的泄露程度的明确分析的同时，也为大蒜精油用的储存罐的风险的准确预测奠定了基础；
通过获取大蒜精油生产用的储存罐所处的环境状态信息，并进行罐体存储风险判定分析处理，利用坐标模型分析以及图像分析的方式，实现了对大蒜精油用的储存罐所处的环境状态的准确分析预测；
通过获取储存罐中的大蒜精油的存储状态信息，并进行影响程度风险判定分析处理，利用逐项比较以及阈值设定的方式，明确了大蒜精油对储存罐的影响程度风险的预测分析；
利用数据整合、并集运算和信号化输出的方式，将各风险类型判定信号进行整合输出，从而在实现了对大蒜精油生产用的储存罐风险的全面分析的同时，也精准预测了储存罐的风险等级，极大的提高了大蒜精油生产的稳定性。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (4)
1.基于数据分析的大蒜精油生产用储存罐风险预测系统，包括服务器，其特征在于，服务器通信连接有：数据采集单元，用于采集大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息、储存罐所处的环境状态信息以及储存罐中的大蒜精油的存储状态信息，并将其通过服务器分别发送至储存罐泄露风险分析单元、储存罐环境风险分析单元、蒜油影响风险分析单元；储存罐泄露风险分析单元，用于接收大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息，并进行罐体泄露程度判定分析处理，具体的操作步骤如下：实时获取大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息中的坑凹值、纹裂值和形变值，并进行罐体损伤程度判定分析处理，具体的操作步骤如下：实时获取大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息中的坑凹值、纹裂值和形变值，并将其进行分析，得到储存罐的损伤系数；设置损伤系数的梯度损伤比对区间B1、B2和B3，并将损伤系数代入预设的梯度损伤比对区间B1、B2和B3内进行比较分析；当损伤系数处于预设的梯度损伤比对区间B1之内时，则生成轻度损伤风险信号，当损伤系数处于预设的梯度损伤比对区间B2之内时，则生成中度损伤风险信号，当损伤系数处于预设的梯度损伤比对区间B3之内时，则生成重度损伤风险信号；实时获取单位时间内的大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息中的补修增值和纹裂增值，并进行罐体检修状态判定分析处理，具体的操作步骤如下：实时获取单位时间内的大蒜精油生产用的储存罐的外观状态信息中的补修增值和纹裂增值，并将单位时间等量划分为i个子单位时间；将相邻的子单位时间的补修增值和纹裂增值分别进行作差分析，得到各第一差值、各第二差值；将各第一差值、各第二差值进行累加求和，得到第一累加值、第二累加值，若第一累加值与第二累加值同时大于0时，则生成维修效果差等信号，若第一累加值与第二累加值同时小于0时，则生成维修效果优等信号，而第一累加值与第二累加值正负号相反时，则生成维修效果中等信号；当同时捕捉到轻度损伤风险信号和维修效果优等信号或中度损伤风险信号和维修效果优等信号时，则生成低风险泄露信号，当同时捕捉到中度损伤风险信号和维修效果差等信号或重度损伤风险信号和维修效果差等信号时，则生成高风险泄露信号，反之，则均生成中风险泄露信号；并将生成的低风险泄露信号、中风险泄露信号与高风险泄露信号均发送至风险综合预测单元；储存罐环境风险分析单元，用于接收大蒜精油生产用的储存罐所处的环境状态信息，并进行罐体存储风险判定分析处理，据此生成低风险环境燃爆信号、中风险环境燃爆信号与高风险环境燃爆信号，并将其均发送至风险综合预测单元；蒜油影响风险分析单元，用于接收储存罐中的大蒜精油的存储状态信息，并进行影响程度风险判定分析处理，据此生成低风险总影响信号、中风险总影响信号与高风险总影响信号，并将其均发送至风险综合预测单元；风险综合预测单元，用于接收各风险类型判定信号，进行综合预测分析处理，据此生成一级预警信号、二级预警信号和三级预警信号，并将其发送至预警反馈单元进行预警分析处理，并以文本字样描述的方式发送至显示终端进行显示说明。
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的大蒜精油生产用储存罐风险预测系统，其特征在于，罐体存储风险判定分析处理的具体操作步骤如下：实时获取单位时间内大蒜精油生产用的储存罐所处的环境状态信息中的受热值和蒸汽值；以子单位时间为横坐标，以受热值和蒸汽值为纵坐标，并据此建立燃爆动态分析坐标系；将各子单位时间的受热值和蒸汽值分别通过描点连线的方式绘制在密封动态分析坐标系上，得到热变化折线与蒸汽变化折线；分别计算热变化折线、蒸汽变化折线与水平线之间的总夹角，将热变化折线与水平线之间的总夹角标定为β1，将蒸汽变化折线与水平线之间的总夹角标定为β2；当β1＞0，且β2＞0时，则说明热变化折线、蒸汽变化折线整体呈上升趋势，并生成高风险环境燃爆信号，当β1＜0，且β2＜0时，则说明热变化折线、蒸汽变化折线整体呈下降趋势，并生成低风险环境燃爆信号，当β1＞0，且β2＜0或β1＜0，且β2＞0时，则说明热变化折线、蒸汽变化折线整体呈相反趋势，并生成中风险环境燃爆信号。
3.根据权利要求1所述的基于数据分析的大蒜精油生产用储存罐风险预测系统，其特征在于，影响程度风险判定分析处理的具体操作步骤如下：实时获取大蒜精油生产用的储存罐的存储状态信息中的闪点值、燃点值，并将其进行代入对应的预设参照阈值TT1、TT2内进行比较分析；当闪点值小于预设的预设参照阈值TT1时，则生成低风险一类影响信号，当闪点值等于预设的预设参照阈值TT1时，则生成中风险一类影响信号，当闪点值大于预设的预设参照阈值TT1时，则生成高风险一类影响信号；当燃点值小于预设的预设参照阈值TT2时，则生成低风险二类影响信号，当燃点值等于预设的预设参照阈值TT2时，则生成中风险二类影响信号，当燃点值大于预设的预设参照阈值TT2时，则生成高风险二类影响信号；当同时捕捉到低风险一类影响信号与低风险二类影响信号时，则生成低风险总影响信号，当同时捕捉到高风险一类影响信号与高风险二类影响信号时，则生成高风险总影响信号，反之，则均生成中风险总影响信号。
4.根据权利要求1所述的基于数据分析的大蒜精油生产用储存罐风险预测系统，其特征在于，综合预测分析处理的具体操作步骤如下：依据泄露风险等级类型判定信号，建立集合U，将低风险泄露信号、中风险泄露信号与高风险泄露信号分别标定为a1、a2和a3，且a1∈集合U，a2∈集合U，a3∈集合U；依据环境燃爆风险等级类型判定信号，建立集合V，将低风险环境燃爆信号、中风险环境燃爆信号与高风险环境燃爆信号分别标定为b1、b2和b3，且b1∈集合V，b2∈集合V，b3∈集合V；依据总影响风险等级类型判定信号，建立集合W，将低风险总影响信号、中风险总影响信号与高风险总影响信号分别标定为c1、c2和c3，且c1∈集合W，c2∈集合W，c3∈集合W；将集合U、V、W进行并集运算分析，若满足U∪V∪W={a3，b3，c3}或{a3，b3，c2}或{a3，b2，c3}或{a2，b3，c3}时，则生成一级预警信号，若满足U∪V∪W={a1，b1，c1}或{a1，b1，c2}或{a1，b2，c1}或{a2，b1，c1}时，则均生成三级预警信号，而其他情况下，则均生成二级预警信号。
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