CN115524449A - 一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法及系统 - Google Patents
一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115524449A CN115524449A CN202211130115.3A CN202211130115A CN115524449A CN 115524449 A CN115524449 A CN 115524449A CN 202211130115 A CN202211130115 A CN 202211130115A CN 115524449 A CN115524449 A CN 115524449A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- sensor
- emissions
- value
- concentration
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 109
- 230000008569 process Effects 0.000 title claims abstract description 58
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000004148 unit process Methods 0.000 claims abstract description 18
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims abstract description 5
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 57
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 15
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 12
- 239000000428 dust Substances 0.000 claims description 10
- 238000011161 development Methods 0.000 claims description 8
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 claims description 6
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims description 6
- 239000012855 volatile organic compound Substances 0.000 claims description 6
- MGWGWNFMUOTEHG-UHFFFAOYSA-N 4-(3,5-dimethylphenyl)-1,3-thiazol-2-amine Chemical compound CC1=CC(C)=CC(C=2N=C(N)SC=2)=C1 MGWGWNFMUOTEHG-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- JCXJVPUVTGWSNB-UHFFFAOYSA-N nitrogen dioxide Inorganic materials O=[N]=O JCXJVPUVTGWSNB-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N Dihydrogen sulfide Chemical compound S RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 229910000037 hydrogen sulfide Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 24
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 7
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 6
- 239000000463 material Substances 0.000 description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 6
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N nitrogen oxide Inorganic materials O=[N] MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 2
- 230000036541 health Effects 0.000 description 2
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 239000012528 membrane Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 2
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 229910002090 carbon oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 238000013498 data listing Methods 0.000 description 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 1
- 230000008030 elimination Effects 0.000 description 1
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 description 1
- 239000002803 fossil fuel Substances 0.000 description 1
- 229930195733 hydrocarbon Natural products 0.000 description 1
- 150000002430 hydrocarbons Chemical class 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 239000010687 lubricating oil Substances 0.000 description 1
- 239000003595 mist Substances 0.000 description 1
- 239000003921 oil Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000009423 ventilation Methods 0.000 description 1
- 239000002912 waste gas Substances 0.000 description 1
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
- G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及产品清单数据收集技术领域，提供了一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法及系统，包括：获取数据采集装置中各传感器采集的机电产品服役过程相关数据；若传感器采集的数据为气体质量浓度且对应排放物的排放速度可直接测量，则基于所述排放速度、气体质量浓度和排放通道的横截面积，计算得到排放物的清单数据值；若传感器采集的数据为排放物浓度且对应排放物的排放速度无法直接测量，则排放物的清单数据值与单元过程内排放物浓度达到稳定值后的平均值正相关，与排放物浓度达到稳定值的时间负相关；若传感器采集的数据为气体体积浓度，则将气体体积浓度转化为气体质量浓度后，计算排放物的清单数据值。提高了工业大规模应用性。
Description
技术领域
本发明属于产品清单数据收集技术领域，尤其涉及一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法及系统。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
现代工业化社会中，以机床、工程机械等设备为代表的机电产品在整个生命周期中，消耗大量资源能源，同时对自然环境和人体健康产生了巨大的影响。因此人们展开大量的研究来减轻其负面影响。生命周期环境影响评价(LCA)方法是一种常用的产品生命周期评价方法，通过对产品全生命周期资源环境热点的识别，优化产品设计、制造与使用过程，提高产品环境友好性。LCA的开展离不开数据的有效支撑。目前，机电产品服役期间的清单数据极度缺乏，仅有的部分数据相对老旧，不足以支撑准确的LCA分析。
以机床、工程机械等设备为代表的机电产品服役过程中，对化石燃料与电能的消耗非常大；服役过程排放了大量的污染物，包括粉尘、可挥发性有机物以及其他碳氧化物、氮氧化物、碳氢化合物等有害气体，同时产生高分贝的噪音。对自然环境与人体健康都产生相当大的负面影响，是LCA评价中不可或缺数据。
目前，在工厂、大气环境监测中有较多的数据监控方法提出，但其数据采集方法分散，缺乏集成各类指标的数据采集工具；且缺少完善的数据处理与数据清单化转换方法；无法得到清单数据，无法满足数据采集需求。而且，现有数据监控系统与方法的架构不完善，多以有线式通讯，C-S架构软件为基础操作，便捷性不足，缺乏大数据存储与云端数据库共享方面思考，不能满足各类相关人员随时随地查看与调用数据的需求，这些不足严重限制清单数据的获取，阻碍着机电产品的可持续性优化发展。
发明内容
为了解决上述背景技术中存在的技术问题，本发明提供一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法及系统，提出针对相应清单数据收集的集成化采集装置研制方法与数据处理方法；所提无线云端采集装置和方法，为产品清单数据手收集提供新的高效途径，且具有较强的工业大规模应用性。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
本发明的第一个方面提供一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法，其包括：
获取数据采集装置中各传感器采集的机电产品服役过程相关数据；
若传感器采集的数据为气体质量浓度且对应排放物的排放速度可直接测量，则基于所述排放速度、气体质量浓度和排放通道的横截面积，计算得到排放物的清单数据值；
若传感器采集的数据为排放物浓度且对应排放物的排放速度无法直接测量，则排放物的清单数据值与单元过程内排放物浓度达到稳定值后的平均值正相关，与排放物浓度达到稳定值的时间负相关；
若传感器采集的数据为气体体积浓度，则将气体体积浓度转化为气体质量浓度后，计算排放物的清单数据值。
进一步地，若传感器采集的数据为气体质量浓度且对应排放物的排放速度可直接测量，所述排放物的清单数据值为：
m＝∫tSμCmdt
其中，S代表排放通道的横截面积，μ代表排放速度，t代表有效时间，Cm表示气体质量浓度。
进一步地，若传感器采集的数据为排放物浓度且对应排放物的排放速度无法直接测量，所述排放物的清单数据值为：
式中，CAVG表示单元过程内排放物浓度达到稳定值后的平均值；V0表示气体计算体积，T1为排放物浓度达到稳定值的时间，T2为单元过程服役时间。
进一步地，若传感器采集的数据为气体体积浓度，所述气体质量浓度为：
Cm＝Cv*M/22.4
其中，Cv为气体体积浓度，M为气体排放物摩尔质量。
进一步地，在计算排放物的清单数据值前，对传感器采集的数据使用拉依达准则进行数据异常值去除。
进一步地，若传感器采集的数据为功率值，则能耗清单数据值为功率值对时间的积分。
进一步地，所述数据采集装置以单片机开发板或开源硬件为核心，集成功率传感器、二氧化碳传感器、可挥发性有机物传感器、硫化氢传感器、一氧化碳传感器、粉尘传感器、二氧化氮传感器和RFID读写器。
本发明的第二个方面提供一种机电产品服役过程清单数据动态收集系统，其包括：
数据获取模块，其被配置为：获取数据采集装置中各传感器采集的机电产品服役过程相关数据；
第一计算模块，其被配置为：若传感器采集的数据为气体质量浓度且对应排放物的排放速度可直接测量，则基于所述排放速度、气体质量浓度和排放通道的横截面积，计算得到排放物的清单数据值；
第二计算模块，其被配置为：若传感器采集的数据为排放物浓度且对应排放物的排放速度无法直接测量，则排放物的清单数据值与单元过程内排放物浓度达到稳定值后的平均值正相关，与排放物浓度达到稳定值的时间负相关；
第三计算模块，其被配置为：若传感器采集的数据为气体体积浓度，则将气体体积浓度转化为气体质量浓度后，计算排放物的清单数据值。
本发明的第三个方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述所述的一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法中的步骤。
本发明的第四个方面提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供了一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法，其对于粉尘数据等，改传统自动化程度极低的滤膜称重法为基于传感器采集数据的在线监测计算法，提高了其工业大规模应用性。
本发明提供了一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法，其完成了数据采集、处理、存储和共享使用的整体流程，实现机电产品服役过程清单数据实时收集，并提供了相关人员的数据调用和使用接口，有利于提高数据采集效率和解决数据交流不便利的问题。
本发明提供了一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法，其集成了机电产品常见的各类产品服役期间系统输入输出物质的采集元件，相较于现有数据监控和采集系统，安装和使用方法简便易行，操作难度低，在清单数据实时收集方面有很大的应用优势。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
图1是本发明实施例一的一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法的整体流程图；
图2是本发明实施例一的一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法的整体架构图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
术语解释：
单元过程：生命周期环境影响评价(LCA)中，将产品或者过程划分为一组组具有资源、能源、环境排放输入输出的最小生产或活动过程，这些划分的认为最小的研究过程称为单元过程。单元过程是生命周期清单分析中的最小单元流程。生命周期清单分析旨在对系统输入和输出数据进行量化。
清单数据：单元过程中系统中输入、输出的具体物质及其数值，即某过程中的材料、能源等输入值，和废气、废水排放等输出数据。不同的输入输出流各自有对应的流的名称、具体数值和单位。在应用时经常特指具体的数据值。
实施例一
本实施例提供了一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法，如图1所示，包括如下步骤：
步骤1、数据采集装置对机电产品服役过程输入输出数据进行采集。
依据不同产品的采集需求选取各种传感器元件集成至数据采集装置上。
如图2所示，数据采集装置以单片机开发板或开源硬件为核心，集成温湿度传感器、功率传感器、噪音传感器、二氧化碳(CO2)传感器、可挥发性有机物(VOCs)传感器、硫化氢(H2S)传感器、一氧化碳(CO)传感器、粉尘传感器、二氧化氮(NO2)传感器等传感器元件，RFID读写器，对机电产品服役过程输入输出数据进行采集。
温湿度传感器用于测量服役环境的温湿度信息；噪声传感器用于产品服役期间产生的测量噪声大小；功率传感器用于测量机电产品服役过程中的实时能耗；粉尘传感器用于采集产品服役导致的粉尘浓度；可挥发性有机物传感器、二氧化碳传感器及其他类型气体污染物传感器用于测量机电产品服役期间排放相应气体的浓度值。
RFID读写器用于记录服役过程的物料输入输出信息。RFID读写的物料信息，直接作为输入输出，比如识别的润滑油输入、辅助材料输入等。
数据采集装置对机电产品服役过程输入输出数据进行采集之前，应先机电产品工作开始，以便采集全面的信息数据；温湿度与噪音传感器以及各类气体传感器数据采集频率可设置为2-6次每分钟，功率传感器采集频率可设置为50-70Hz。
数据采集装置的安装应尽量靠近产品排放物产生的位置，功率传感器安装在机电产品电源输入位置，实时测量机电产品的耗电量，则依据目标机电产品的不同确定合适的位置。
数据采集装置以具有通讯功能的开发板为核心集成了所有气体传感器元件，数据采集装置的供能方式为直连220V电源，若由于服役产品自身属性或工作场地限制而导致无法直连220V电源，则配置移动电源供电。
数据采集装置可开发多套，分别安装在所需采集数据的机电产品的不同服役场景中，收集对应产品服役过程的服役过程清单数据，以获得更为全面和丰富的数据。
数据采集装置还集成有集成通信模块，以将采集的数据发送到服务器数据库存储。
步骤2、数据采集装置同步发送采集数据至数据存储与处理服务器的数据库存储，数据存储与处理服务器端获取机电产品服役过程输入输出数据(获取各传感器采集的机电产品服役过程相关数据和RFID读写器采集的机电产品服役过程相关数据)，对采集的数据进行处理，将其转化为可供产品设计、评价人员使用的清单数据。
数据存储与处理服务器分别建立数据库对采集数据进行存储。数据存储与处理服务器使用关系型数据库进行数据存储与管理。
数据存储与处理服务器为具有大容量存储空间和一定计算能力的服务器，对采集的数据进行接收与存储，进一步的进行数据处理，数据处理包括数据异常值去除和获取清单数据，并将清单数据存储并发送至云端清单数据库。
对于采集到的功率数据，直接进行积分即可获得清单数据值，积分公式如下式(1)：
E＝∫tpdt (1)
式中，E表示该服役过程能耗清单数据，即总体能耗值，p表示传感器测得的实时功率，t表示时间。
对除去功率以外的其他数据的计算，首先进行异常值剔除，进一步处理得到最终该单元过程清单数据。
其中，数据异常值去除方法使用拉依达准则(3σ)：
对传感器采集的数据值，计算得到算术平均值
与标准偏差σ，若某个测量值xi的剩余误差vi(1≤i≤n)，满足下式(2)，则认为xi是异常值，予以剔除。
噪音和温湿度的计算在异常值剔除后取平均值即可得到相应的清单数据。
机电产品服役过程的粉尘、油雾以及其他气态排放物的进一步数据处理以获得排放清单数据的方法如下：若传感器采集的数据为气体质量浓度且对应排放物的排放速度可直接测量，则基于所述排放速度、气体质量浓度和排放通道的横截面积，计算得到排放物的清单数据值；若传感器采集的数据为排放物浓度且对应排放物的排放速度无法直接测量，则排放物的清单数据值与单元过程内排放物浓度达到稳定值后的平均值正相关，与排放物浓度达到稳定值的时间负相关；若传感器采集的数据为气体体积浓度，则将气体体积浓度转化为气体质量浓度后，计算排放物的清单数据值。具体的：
气态排放物在排放后扩散分布在产品服役环境中，对于能直接测量排放速度排放(一般能测量排放速度的都是有相关通风管道之类的装置)，利用如下公式(3)计算排放物的清单数据值。
m＝∫tSμCmdt (3)
式中，m代表该物质的清单数据值，单位为mg；S代表排放通道的横截面积，单位为m2；μ代表排放速度，利用风速传感器测量，单位为m/s；t代表有效时间，单位为s；Cm表示传感器采集到的该气体质量浓度，单位为mg/m3；
对于无法计算排放速度的，以公式(4)计算排放量：
式中，n表述于计算平均值的数据总条数，Ci表示第i条数据，即T1内采集的第i条气体质量浓度。CAVG表示该单元过程排放物浓度(气体质量浓度)达到稳定后的气体质量浓度平均值，单位为mg/m3；V0表示该气体扩散后计算体积，单位为m3；T1为排放物浓度从0到稳定值的时间，T2为该单元过程服役时间，单位为s。气体计算体积V0需数据采集人员依据产品服役工况酌情测量确定。一般的，对于密闭式服役环境，V0直接选取密闭空间大小即可。对开放式服役环境，V0可设置为排放产生点为原点的球体体积去除产品实物占据部分的体积，球的半径依据浓度大小选取。
部分传感器采集数据是气体体积浓度Cv，单位为ppm，可按照标况下的转换公式如下式(6)，转化为质量浓度后代入式(3)或(4)计算。
Cm＝Cv*M/22.4 (6)
式中，M为该气体排放物摩尔质量，单位为g/mol，22.4是标况下每摩尔气体的体积。
一般地，粉尘传感器所测数据是质量浓度值，其他气态排放物所测数据是体积浓度值。
步骤3、服务器发送清单数据至云端清单数据库，供各种数据相关方随时随地查看使用。
云端清单数据库为基于现有的物联网云平台建立的云端数据库，云端清单数据库为租赁的企业云建立的清单数据库，存储由数据存储与处理服务器端发送的机电产品服役过程清单数据，提供数据库接口供产品使用人员、设计人员、评价人员、管理人员等数据相关方实时查看和随时随地访问使用清单数据。
数据采集装置、数据存储与处理服务器和云端清单数据库通过互联网进行无线通信。
作为一种实施方式，数据采集装置的网络接入方式为利用产品服役地的WiFi网络，如不具备可使用的WiFi网络，则使用4/5G接入网络进行与服务器间的数据传输，服务器与云端清单数据库通过互联网进行数据传输。
在步骤1的数据采集装置对机电产品服役过程输入输出数据进行采集之前，还需要：确定需要收集的数据指标，选择对应的传感器元件与合适的网络通讯方式，组合成数据采集装置；完成数据采集装置的供能配置，确定数据采集装置的安装位置；依据确定的采集指标，选择服务器，配置数据库并建立采集数据存储表与清单数据表，完成数据采集装置到服务器的数据传输，进行云端清单数据库的构建与连接。接通数据采集装置后，开始数据采集与传输存储；对采集数据进行数据存储与异常值去除、进一步处理得到清单数据，最终将清单数据存储至云端清单数据库。
作为一种实施方式，对不同的机电产品进行数据采集时，结合其输入输出指标与服役场景，选取传感器元件、通信方式、供能方式，完成数据采集装置开发。
本发明完成了数据采集、处理、存储和共享使用的整体流程，实现机电产品服役过程清单数据实时收集，并提供了相关人员的数据调用和使用接口，有利于提高数据采集效率和解决数据交流不便利的问题。
本发明集成了机电产品常见的各类产品服役期间系统输入输出物质的采集元件，相较于现有数据监控和采集系统，安装和使用方法简便易行，操作难度低，在清单数据实时收集方面有很大的应用优势。
本发明形成了数据采集装置，数据存储与处理服务器，供相关人员调取与使用的云端清单数据库，三位一体的机电产品服役过程清单数据收集系统；可解决当前机电产品服役过程清单数据缺失与数据动态共享不及时问题，服务于更精准的产品/系统生命周期评价与绿色度评估。
本发明提出采集端获取数据、服务器端存储与处理数据、云端共享数据、边缘端应用数据的整体数据流动方式，在实现中，研制了数据获取装置；研究和提出了数据基本处理方法。
数据获取—处理—存储—共享—应用方案，是本发明首次提出且具有应用价值与经济和环境前景。
采集装置集成了清单数据各项指标获取所需采集元件，且具有扩展性。解决传统采集工具集成度低，数据获取需要多个设备的缺点；该采集装置的采集方法为全程实时测量，采集整个服役周期数据，数据量准确而全面。解决了传统的采样式采集方法中数据量小而不全，由于应用中的数据需要增样，从而导致的数据不准确的问题。
应用云技术、物联网技术，远程即可依据需求，通过控制采集装置，实现清单数据数据获取、应用，在便捷性与应用性上实现了突破。
针对不同的排放场景，提出了气态排放物由浓度数据转换为清单数据的计算方法。可将传感器数据通过既定流程，转换为可供研究、设计、评价人员使用的“清单数据”。所提计算方法简便易行，应用性高。例如粉尘数据，改传统自动化程度极低的滤膜称重法为在线监测计算法，可提高其工业大规模应用性。
实施例二
本实施例提供了一种机电产品服役过程清单数据动态收集系统，包括数据采集装置、数据存储与处理服务器和云端清单数据库。
数据存储与处理服务器包括数据获取模块、数据处理模块和清单化转换模块。清单化转换模块包括第一计算模块、第二计算模块、第三计算模块和第四计算模块。
数据获取模块，其被配置为：获取数据采集装置中各传感器采集的机电产品服役过程相关数据；
数据处理模块，其被配置为：在计算排放物的清单数据值前，对传感器采集的数据使用拉依达准则进行数据异常值去除。
第一计算模块，其被配置为：若传感器采集的数据为气体质量浓度且对应排放物的排放速度可直接测量，则基于所述排放速度、气体质量浓度和排放通道的横截面积，计算得到排放物的清单数据值；
第二计算模块，其被配置为：若传感器采集的数据为排放物浓度且对应排放物的排放速度无法直接测量，则排放物的清单数据值与单元过程内排放物浓度达到稳定值后的平均值正相关，与排放物浓度达到稳定值的时间负相关；
第三计算模块，其被配置为：若传感器采集的数据为气体体积浓度，则将气体体积浓度转化为气体质量浓度后，计算排放物的清单数据值。
第四计算模块，其被配置为：若传感器采集的数据为功率值，则能耗清单数据值为功率值对时间的积分。
此处需要说明的是，本实施例中的各个模块与实施例一中的各个步骤一一对应，其具体实施过程相同，此处不再累述。
实施例三
本实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例一所述的一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法中的步骤。
实施例四
本实施例提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述实施例一所述的一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法中的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(RandomAccessMemory，RAM)等。
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，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法，其特征在于，包括：
获取数据采集装置中各传感器采集的机电产品服役过程相关数据；
若传感器采集的数据为气体质量浓度且对应排放物的排放速度可直接测量，则基于所述排放速度、气体质量浓度和排放通道的横截面积，计算得到排放物的清单数据值；
若传感器采集的数据为排放物浓度且对应排放物的排放速度无法直接测量，则排放物的清单数据值与单元过程内排放物浓度达到稳定值后的平均值正相关，与排放物浓度达到稳定值的时间负相关；
若传感器采集的数据为气体体积浓度，则将气体体积浓度转化为气体质量浓度后，计算排放物的清单数据值。
2.如权利要求1所述的一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法，其特征在于，若传感器采集的数据为气体质量浓度且对应排放物的排放速度可直接测量，所述排放物的清单数据值为：
m＝∫tSμCmdt
其中，S代表排放通道的横截面积，μ代表排放速度，t代表有效时间，Cm表示气体质量浓度。
3.如权利要求1所述的一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法，其特征在于，若传感器采集的数据为排放物浓度且对应排放物的排放速度无法直接测量，所述排放物的清单数据值为：
式中，CAVG表示单元过程内排放物浓度达到稳定值后的平均值；V0表示气体计算体积，T1为排放物浓度达到稳定值的时间，T2为单元过程服役时间。
4.如权利要求1所述的一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法，其特征在于，若传感器采集的数据为气体体积浓度，所述气体质量浓度为：
Cm＝Cv*M/22.4
其中，Cv为气体体积浓度，M为气体排放物摩尔质量。
5.如权利要求1所述的一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法，其特征在于，在计算排放物的清单数据值前，对传感器采集的数据使用拉依达准则进行数据异常值去除。
6.如权利要求1所述的一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法，其特征在于，若传感器采集的数据为功率值，则能耗清单数据值为功率值对时间的积分。
7.如权利要求1所述的一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法，其特征在于，所述数据采集装置以单片机开发板或开源硬件为核心，集成功率传感器、二氧化碳传感器、可挥发性有机物传感器、硫化氢传感器、一氧化碳传感器、粉尘传感器、二氧化氮传感器和RFID读写器。
8.一种机电产品服役过程清单数据动态收集系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，其被配置为：获取数据采集装置中各传感器采集的机电产品服役过程相关数据；
第一计算模块，其被配置为：若传感器采集的数据为气体质量浓度且对应排放物的排放速度可直接测量，则基于所述排放速度、气体质量浓度和排放通道的横截面积，计算得到排放物的清单数据值；
第二计算模块，其被配置为：若传感器采集的数据为排放物浓度且对应排放物的排放速度无法直接测量，则排放物的清单数据值与单元过程内排放物浓度达到稳定值后的平均值正相关，与排放物浓度达到稳定值的时间负相关；
第三计算模块，其被配置为：若传感器采集的数据为气体体积浓度，则将气体体积浓度转化为气体质量浓度后，计算排放物的清单数据值。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法中的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法中的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211130115.3A CN115524449B (zh) | 2022-09-15 | 2022-09-15 | 一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211130115.3A CN115524449B (zh) | 2022-09-15 | 2022-09-15 | 一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115524449A true CN115524449A (zh) | 2022-12-27 |
| CN115524449B CN115524449B (zh) | 2024-06-11 |
Family
ID=84698420
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211130115.3A Active CN115524449B (zh) | 2022-09-15 | 2022-09-15 | 一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115524449B (zh) |
Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001063255A2 (en) * | 2000-02-22 | 2001-08-30 | Shofner Engineering Associates, Inc. | Measurement of aerosol mass concentration and mass delivery rate |
| EP1679649A1 (en) * | 2005-11-03 | 2006-07-12 | ACNielsen | Methods of collecting and processing data releted to the consumer behaviour of customers of retail stores |
| CN1996357A (zh) * | 2006-12-21 | 2007-07-11 | 上海交通大学 | 基于实时数据采集和信息系统集成的动态生产线建模系统 |
| US20100251218A1 (en) * | 2009-03-31 | 2010-09-30 | Microsoft Corporation | Dynamic collection of instrumentation data |
| CN103927461A (zh) * | 2014-05-07 | 2014-07-16 | 交通运输部水运科学研究所 | 一种动态组建港口和船舶空气污染物排放清单的计算方法 |
| CN105823714A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-08-03 | 武汉四方光电科技有限公司 | 一种可穿戴粉尘检测装置及方法 |
| US20180218095A1 (en) * | 2017-01-30 | 2018-08-02 | International Business Machines Corporation | Suggesting Sensor Placements for Improving Emission Inventory |
| CN110610270A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-12-24 | 东北大学 | 一种基于油电混合联供的综合能源管理系统及方法 |
| CN110610295A (zh) * | 2019-08-14 | 2019-12-24 | 南京理工大学 | 资源环境负荷数据通用集成采集系统及方法 |
| CN110691132A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-14 | 武汉云上楚地数据科技有限公司 | 一种模拟信号输出可配置统一接入物联网的方法和系统 |
| CN111339195A (zh) * | 2020-02-24 | 2020-06-26 | 深圳点链科技有限公司 | 基于区块链的质量管控系统、方法及计算机可读存储介质 |
| CN112463768A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-03-09 | 浙江大学 | 生命周期评价数据库的建立方法 |
| CN112785131A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-05-11 | 中国航空综合技术研究所 | 一种飞机预防性维修任务的优化方法 |
| CN113311114A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-08-27 | 河南省计量科学研究院 | 尾气遥测装置移动校准检测系统 |
| CN113537425A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-10-22 | 思藤(深圳)科技咨询有限公司 | 一种农业产品的环境足迹评估方法及系统 |
| CN113644840A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-12 | 南京邮电大学 | 一种提升低频输出的按压式摩擦纳米发电机 |
| CN113657244A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-16 | 山东大学 | 基于改进eemd和语谱分析的风机齿轮箱故障诊断方法及系统 |
-
2022
- 2022-09-15 CN CN202211130115.3A patent/CN115524449B/zh active Active
Patent Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001063255A2 (en) * | 2000-02-22 | 2001-08-30 | Shofner Engineering Associates, Inc. | Measurement of aerosol mass concentration and mass delivery rate |
| EP1679649A1 (en) * | 2005-11-03 | 2006-07-12 | ACNielsen | Methods of collecting and processing data releted to the consumer behaviour of customers of retail stores |
| CN1996357A (zh) * | 2006-12-21 | 2007-07-11 | 上海交通大学 | 基于实时数据采集和信息系统集成的动态生产线建模系统 |
| US20100251218A1 (en) * | 2009-03-31 | 2010-09-30 | Microsoft Corporation | Dynamic collection of instrumentation data |
| CN103927461A (zh) * | 2014-05-07 | 2014-07-16 | 交通运输部水运科学研究所 | 一种动态组建港口和船舶空气污染物排放清单的计算方法 |
| CN105823714A (zh) * | 2016-05-27 | 2016-08-03 | 武汉四方光电科技有限公司 | 一种可穿戴粉尘检测装置及方法 |
| US20180218095A1 (en) * | 2017-01-30 | 2018-08-02 | International Business Machines Corporation | Suggesting Sensor Placements for Improving Emission Inventory |
| CN110610295A (zh) * | 2019-08-14 | 2019-12-24 | 南京理工大学 | 资源环境负荷数据通用集成采集系统及方法 |
| CN110610270A (zh) * | 2019-09-17 | 2019-12-24 | 东北大学 | 一种基于油电混合联供的综合能源管理系统及方法 |
| CN110691132A (zh) * | 2019-09-27 | 2020-01-14 | 武汉云上楚地数据科技有限公司 | 一种模拟信号输出可配置统一接入物联网的方法和系统 |
| CN111339195A (zh) * | 2020-02-24 | 2020-06-26 | 深圳点链科技有限公司 | 基于区块链的质量管控系统、方法及计算机可读存储介质 |
| CN112463768A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-03-09 | 浙江大学 | 生命周期评价数据库的建立方法 |
| CN112785131A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-05-11 | 中国航空综合技术研究所 | 一种飞机预防性维修任务的优化方法 |
| CN113311114A (zh) * | 2021-05-27 | 2021-08-27 | 河南省计量科学研究院 | 尾气遥测装置移动校准检测系统 |
| CN113537425A (zh) * | 2021-07-20 | 2021-10-22 | 思藤(深圳)科技咨询有限公司 | 一种农业产品的环境足迹评估方法及系统 |
| CN113644840A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-11-12 | 南京邮电大学 | 一种提升低频输出的按压式摩擦纳米发电机 |
| CN113657244A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-16 | 山东大学 | 基于改进eemd和语谱分析的风机齿轮箱故障诊断方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115524449B (zh) | 2024-06-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN101157006B (zh) | 燃煤机组烟气脱硫实时监控及信息管理系统 | |
| CN201765476U (zh) | 一种节能减排实时监测与应急管理系统 | |
| CN110489785A (zh) | 一种大气污染物在线源解析方法及系统 | |
| CN110716512A (zh) | 一种基于燃煤电站运行数据的环保装备性能预测方法 | |
| CN110580936B (zh) | 中低温scr脱硝催化剂的寿命预测方法及系统 | |
| CN113709598B (zh) | 一种基于物联网的碳排放监测管理系统 | |
| CN103728947B (zh) | 污染物排放的监控方法 | |
| CN109147293A (zh) | 一种环境监测数据采集分析系统的工作方法 | |
| CN101266485A (zh) | 火电机组运行能耗实测系统 | |
| CN110175782A (zh) | 一种处于运行阶段的公共建筑碳排放量核定方法 | |
| CN109709260A (zh) | 一种scr脱硝催化剂的全寿命管理方法 | |
| CN113219932B (zh) | 一种火力发电行业碳排放数字化分析系统 | |
| CN116187613B (zh) | 一种基于大数据的碳排放流实时监测系统及其方法 | |
| CN113689123A (zh) | 一种天然气模块化采集智能管理平台 | |
| CN106647259B (zh) | 焦化烟气脱硫脱硝一体化设备集中管控系统 | |
| CN107491882A (zh) | 一种火电厂电力绿色指数模型的构建方法 | |
| Xiu et al. | Design of sewage treatment monitoring system based on internet of things | |
| CN113648802A (zh) | 一种火电机组的烟气脱硫诊断方法及装置 | |
| CN115524449B (zh) | 一种机电产品服役过程清单数据动态收集方法及系统 | |
| CN112417373A (zh) | 用于化工企业能源平衡的计算方法和装置 | |
| CN116579675A (zh) | 一种基于大数据的智慧碳排放监测平台 | |
| CN111352953A (zh) | 一种企业环保管理及报告系统 | |
| CN113807573A (zh) | 一种基于数据管理和三维搜索的施工预测分析方法及系统 | |
| CN114235653A (zh) | 基于端云协同的大气颗粒污染物时空预测云平台 | |
| CN115328035A (zh) | 一种胺液脱硫脱碳生产数据集成和监控系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant |