CN116542832A - 一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统及方法 - Google Patents

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CN116542832A CN202310235634.4A CN202310235634A CN116542832A CN 116542832 A CN116542832 A CN 116542832A CN 202310235634 A CN202310235634 A CN 202310235634A CN 116542832 A CN116542832 A CN 116542832A
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Abstract

本发明公开了一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统及方法，本发明包括以下步骤：S1：对褐煤提质烘干环境进行监测，捕捉到褐煤提质烘干的各处理环节的节点环境信息；对褐煤提质烘干的各处理环节中对应的褐煤的实时情况进行获取；S2：对各处理环节中的节点环境信息和褐煤对应区域情况进行分析；S3：对各处理环节中发出的操作请求进行实时监测，当监测到所述操作请求对应的处理节点中褐煤相关数据出现异常，则发出预警；S4：根据异常判断结果，对褐煤提质烘干环境的相关数据进行调整更新；保证褐煤提质烘干的整个操作过程中不破坏褐煤营养价值成分，避免了因褐煤化学性质导致的易燃易爆炸等安全隐患，使资源得到充分的利用，减少环境污染。

Description

一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统及方法
技术领域
本发明涉及褐煤提质烘干环境监测技术领域，具体为一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统及方法。
背景技术
随着时代的发展，物联网的应用在逐步扩大，一般来说，物联网理解为一种通过感知装置与网络进行传输，处理信息和计算数据，基于物联网技术的环境监测系统主要包括现场装置系统和监测平台系统。
褐煤提质是指褐煤在小于250℃温度脱去部分大部分游离水后的干燥褐煤，用甲苯等有机物提取褐煤中的褐煤蜡、腐植酸的过程。褐煤提质的作用是使得提质后的褐煤更有利于利用、运输和贮存，并能降低褐煤燃烧后产生的温室气体的排放量。目前，大部分褐煤只能单一地作为燃料应用，但褐煤成分复杂，富含腐植酸等可利用的富营养成分，因此在不破坏褐煤营养价值成分的前提下，把褐煤进行提质处理，使其由单一燃料化应用向原料化应用转化，将成为未来的主流研究方向，因此褐煤的原料化开发应用具有重要意义。但是我国目前缺少对褐煤提质烘干的环境监测研究，对褐煤提质烘干之后的褐煤质量缺少保证。
因此，人们需要一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统及方法来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统，所述系统包括：数据获取模块、数据处理模块、数据监测模块和预警反馈模块；
所述数据获取模块的输出端连接所述数据处理模块的输入端，所述数据处理模块的输出端连接所述数据监测模块的输入端，所述数据监测模块的输出端连接所述预警反馈模块的输入端；
所述数据获取模块，用于获取到褐煤进行提质烘干的各处理环节的相关数据；
所述数据处理模块，用于对接收到的所述数据获取模块中的相关数据进行相应处理；
所述数据监测模块，用于对褐煤进行提质烘干的各处理环节的操作请求进行监测；
所述预警反馈模块，用于对监测到的异常发出预警，并根据反馈对褐煤提质烘干环境进行设置更新。
进一步的，所述数据获取模块包括褐煤信息采集单元和褐煤区域划分单元；
所述褐煤信息采集单元用于对褐煤在提质烘干各处理环节的实时状态信息进行采集；包括褐煤的体积、重量、湿度、温度等信息；
所述褐煤区域划分单元用于根据褐煤所处环境及实时状态对褐煤进行区域划分；
具体的，对褐煤所处的各处理环节，根据处理过程中褐煤自身状态信息变化，如褐煤的体积、重量、湿度、温度等信息，设置关于褐煤状态信息的阈值范围，通过预设阈值对褐煤进行区域划分。
进一步的，所述褐煤数据处理模块包括褐煤数据标记单元和褐煤数据整合单元；
所述褐煤数据标记单元用于接收到所述数据获取模块中的相关数据，对划分后的各部分褐煤包含的数据信息进行标记处理；
所述褐煤数据整合单元用于接收所述数据标记单元中的相关数据，对每一处理环节基于各自对应的部分褐煤标记信息进行数据整合；数据整合能够将来自不同数据获取渠道的信息数据进行综合，提供统一的接口，对各个数据源的数据格式进行映射，从而实现数据的流通与共享。
进一步的，所述数据监测模块包括处理节点捕捉单元和数据分析单元；
所述处理节点捕捉单元用于对褐煤提质烘干过程中的所有处理节点信息进行捕捉；
从褐煤提质烘干的各处理环节中捕捉得到各环节中的所有处理节点，补充了对单一处理环节进行监测的不足，因为褐煤自身化学性质的特殊，通过对上述得到的各处理节点相关数据进行实时监测，将监测到的信息数据与即将进入该节点的部分褐煤进行关联分析，为后续对褐煤提质烘干过程中各工作区域的操作提供依据。
所述数据分析单元用于接收所述处理节点捕捉单元和所述褐煤数据处理模块中的相关数据，对进入下一处理节点的褐煤进行分析。
进一步的，所述预警反馈模块包括异常判断单元、预警提示单元和反馈更新单元；
所述异常判断单元用于接收所述数据分析单元的分析结果，判定当前褐煤进入下一处理节点是否存在异常情况；
所述预警提示单元用于接收所述异常判断单元中的数据，当出现异常情况时，向相关工作人员发出预警提示；实现对各处理环节中发出的一些不合理或者存在安全隐患的操控行为进行提前预警；提高进行褐煤提质烘干时的安全保障；
所述反馈更新单元用于根据预设自动化调整策略或工作人员修正对褐煤提质烘干环境相关信息进行更新；有效避免了因褐煤自身化学性质导致的易燃易爆炸等安全隐患，使资源得到充分的利用，减少了对环境的污染，提高了对能源的利用率。
一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测方法，包括以下步骤：
S1：对褐煤提质烘干环境进行监测，捕捉到褐煤提质烘干的各处理环节的节点环境信息；对褐煤提质烘干的各处理环节中对应的褐煤的实时情况进行获取；
S2：对各处理环节中的节点环境信息和褐煤对应区域情况进行分析；
S3：对各处理环节中发出的操作请求进行实时监测，当监测到所述操作请求对应的处理节点中褐煤相关数据出现异常，则发出预警；
S4：根据异常判断结果，对褐煤提质烘干环境的相关数据进行调整更新。
进一步的，所述步骤S1包括：
S1-1：将捕捉到的褐煤提质烘干的第i个处理环节中的节点集合记为Xi，所述Xi内包括{Xi1，Xi2，...，Xin},其中，Xi1、Xi2、...、Xin分别表示第i个处理环节中的第1、2、...、n个节点；设在Xi1、Xi2、...、Xin中的节点环境信息数据分别对应为{Xai1，Xai2，...，Xain}；
S1-2：将所有进行提质烘干的褐煤进行标记、划分，将所述第i个处理环节中的各节点之间的部分褐煤集合记为为Yi，所述Yi内包括{Yi0，Yi1，...，Yin-1},其中，Yi0、Yi1、...、Yin-1分别表示第i个处理环节中的第1、2、...、n个节点前的部分褐煤；设在Yi0、Yi1、...、Yin-1中的部分褐煤信息数据分别对应为{Ybi1，Ybi2，...，Ybin-1}。
进一步的，在所述步骤S2中，根据S1中获取到的节点环境信息数据{Xai1，Xai2，...，Xain}，对各节点前的褐煤信息数据{Ybi1，Ybi2，...，Ybin-1}进行分析，若褐煤Yi0经过处理节点Xi1后，根据接收到处理节点Xi1中的数据，分析得出对应部分褐煤信息将更新为Y'bi0；
其中Y'bi0=Ybi0+λXai1，λ为调节系数；则Yi内各部分褐煤对应经过{Xi1，Xi2，...，Xin}内各处理节点后得到更新后的对应部分褐煤数据分别为{Y'bi1，Y'bi2，...，Y'bin-1}；将分析得到的优选数据存储到数据库中，得出各处理环节及各节点进行褐煤提质烘干处理的优选阈值范围。
进一步的，所述步骤S3包括：
S3-1：通过所述数据监测模块对各处理环节中发出的操作请求进行实时监测，监测到第i个处理环节申请的操作指令为Zi，若执行操作指令Zi，则第i个处理环节中的对应节点环境信息数据将更新为{X'ai1，X'ai2，...，X'ain}；
S3-2：将代入操作指令Zi得出的节点环境信息数据与当前对应部分的褐煤实时信息数据进行模拟预测，将S1中获取到的原始数据如y(0)进行累加，所述原始数据为S1中采集到的未进入下一处理节点的褐煤信息数据；得到累加生成数列y(r)(k)，y(r)(k)称为y(0)(k)的r次累加生成数列，定义为；
根据以下公式构建GM预测模型：
y(0)(k)+az(1)(k)=b；
其中，y(0)(k)表示灰倒数，定义为y(0)(k)=y(1)(k)-y(1)(k-1)；k=2,3，...,n；
z(1)(k)表示邻值生成数列，即z(1)(k)=αy(1)(k)+(1-α)y(1)(k-1),常数α∈[0,1]；
a表示发展系数，b表示灰作用量，可利用最小二乘法得到参数a，b的估计值；
通过预测模型计算求解得到该操作指令下褐煤通过提质烘干的第i个处理环节后的预测数据值；
S3-3：对预测得到的褐煤信息数据值进行分析，根据预设的各处理环节所需褐煤状态数据，对超出阈值的异常情况发出预警。
进一步的，在所述步骤S4中，通过所述预警反馈模块对异常情况进行判断，当判断结果显示无异常情况时，继续监测；当判断结果表明出现异常情况时，向相关工作人员发出预警提示，根据预设的自动化调整策略或工作人员自行修正对褐煤提质烘干环境相关信息进行调整更新。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
本发明可帮助相关工作人员通过对褐煤提质烘干环境监测，实现对各处理环节中发出的一些不合理或者存在安全隐患的操作行为进行提前预警；提高进行褐煤提质烘干时的安全保障，有效保证了在褐煤提质烘干的整个操作过程中不破坏褐煤营养价值成分，提高褐煤的附加价值，避免了因褐煤自身化学性质导致的易燃易爆炸等安全隐患，使资源得到充分的利用，减少了对环境的污染，提高了对能源的利用率。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统及方法的模块结构示意图；
图2是本发明一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统及方法的方法流程示意图。
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。
请参阅图1和图2，本发明提供技术方案：一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统，所述系统包括：数据获取模块、数据处理模块、数据监测模块和预警反馈模块；
所述数据获取模块的输出端连接所述数据处理模块的输入端，所述数据处理模块的输出端连接所述数据监测模块的输入端，所述数据监测模块的输出端连接所述预警反馈模块的输入端；
数据获取模块，用于获取到褐煤进行提质烘干的各处理环节的相关数据；所述数据获取模块包括褐煤信息采集单元和褐煤区域划分单元；
所述褐煤信息采集单元用于对褐煤在提质烘干各处理环节的实时状态信息进行采集；包括褐煤的体积、重量、湿度、温度、分散程度等信息；所述褐煤区域划分单元用于根据褐煤所处环境及实时状态对褐煤进行区域划分。
数据处理模块，用于对接收到的所述数据获取模块中的相关数据进行相应处理；所述褐煤数据处理模块包括褐煤数据标记单元和褐煤数据整合单元；
所述褐煤数据标记单元用于接收到所述数据获取模块中的相关数据，对划分后的各部分褐煤包含的数据信息进行标记处理；所述褐煤数据整合单元用于接收所述数据标记单元中的相关数据，对每一处理环节基于各自对应的部分褐煤标记信息进行数据整合；数据整合能够将来自不同数据获取渠道的信息数据进行综合，提供统一的接口，对各个数据源的数据格式进行映射，从而实现数据的流通与共享。
数据监测模块，用于对褐煤进行提质烘干的各处理环节的操作请求进行监测；所述数据监测模块包括处理节点捕捉单元和数据分析单元；
所述处理节点捕捉单元用于对褐煤提质烘干过程中的所有处理节点信息进行捕捉；包括该节点的运行速度、引风、加热等相关数据；所述数据分析单元用于接收所述处理节点捕捉单元和所述褐煤数据处理模块中的相关数据，对进入下一处理节点的褐煤进行分析。
预警反馈模块，用于对监测到的异常发出预警，并根据反馈对褐煤提质烘干环境进行设置更新；所述预警反馈模块包括异常判断单元、预警提示单元和反馈更新单元；
所述异常判断单元用于接收所述数据分析单元的分析结果，判定当前褐煤进入下一处理节点是否存在异常情况；所述预警提示单元用于接收所述异常判断单元中的数据，当出现异常情况时，向相关工作人员发出预警提示；实现对各处理环节中发出的一些不合理或者存在安全隐患的操控行为进行提前预警；提高进行褐煤提质烘干时的安全保障；所述反馈更新单元用于根据预设自动化调整策略或工作人员修正对褐煤提质烘干环境相关信息进行更新；有效避免了因褐煤自身化学性质导致的易燃易爆炸等安全隐患，使资源得到充分的利用，减少了对环境的污染，提高了对能源的利用率。
一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测方法，包括以下步骤：
S1：对褐煤提质烘干环境进行监测，捕捉到褐煤提质烘干的各处理环节的节点环境信息；对褐煤提质烘干的各处理环节中对应的褐煤的实时情况进行获取；
步骤S1具体包括：
S1-1：将捕捉到的褐煤提质烘干的第i个处理环节中的节点集合记为Xi，所述Xi内包括{Xi1，Xi2，...，Xin},其中，Xi1、Xi2、...、Xin分别表示第i个处理环节中的第1、2、...、n个节点；设在Xi1、Xi2、...、Xin中的节点环境信息数据分别对应为{Xai1，Xai2，...，Xain}；
S1-2：将所有进行提质烘干的褐煤进行标记、划分，将所述第i个处理环节中的各节点之间的部分褐煤集合记为为Yi，所述Yi内包括{Yi0，Yi1，...，Yin-1},其中，Yi0、Yi1、...、Yin-1分别表示第i个处理环节中的第1、2、...、n个节点前的部分褐煤；设在Yi0、Yi1、...、Yin-1中的部分褐煤信息数据分别对应为{Ybi1，Ybi2，...，Ybin-1}。
S2：对各处理环节中的节点环境信息和褐煤对应区域情况进行分析；
在步骤S2中，根据S1中获取到的节点环境信息数据{Xai1，Xai2，...，Xain}，对各节点前的褐煤信息数据{Ybi1，Ybi2，...，Ybin-1}进行分析，若褐煤Yi0经过处理节点Xi1后，根据接收到处理节点Xi1中的数据，分析得出对应部分褐煤信息将更新为Y'bi0；
其中Y'bi0=Ybi0+λXai1，λ为调节系数；则Yi内各部分褐煤对应经过{Xi1，Xi2，...，Xin}内各处理节点后得到更新后的对应部分褐煤数据分别为{Y'bi1，Y'bi2，...，Y'bin-1}；将分析得到的优选数据存储到数据库中，得出各处理环节及各节点进行褐煤提质烘干处理的优选阈值范围。
S3：对各处理环节中发出的操作请求进行实时监测，当监测到所述操作请求对应的处理节点中褐煤相关数据出现异常，则发出预警；
步骤S3具体包括：
S3-1：通过所述数据监测模块对各处理环节中发出的操作请求进行实时监测，监测到第i个处理环节申请的操作指令为Zi，若执行操作指令Zi，则第i个处理环节中的对应节点环境信息数据将更新为{X'ai1，X'ai2，...，X'ain}；
S3-2：将代入操作指令Zi得出的节点环境信息数据与当前对应部分的褐煤实时信息数据进行模拟预测，将S1中获取到的原始数据如y(0)进行累加，得到累加生成数列y(r)(k)，y(r)(k)称为y(0)(k)的r次累加生成数列，定义为；
根据以下公式构建GM预测模型：
y(0)(k)+az(1)(k)=b；
其中，y(0)(k)表示灰倒数，定义为y(0)(k)=y(1)(k)-y(1)(k-1)；k=2,3，...,n；
z(1)(k)表示邻值生成数列，即z(1)(k)=αy(1)(k)+(1-α)y(1)(k-1),常数α∈[0,1]；
a表示发展系数，b表示灰作用量，可利用最小二乘法得到参数a，b的估计值；
通过预测模型计算求解得到该操作指令下褐煤通过提质烘干的第i个处理环节后的预测数据值；
S3-3：对预测得到的褐煤信息数据值进行分析，根据预设的各处理环节所需褐煤状态数据，对超出阈值的异常情况发出预警。
优选的，进行异常判断时，可选择多元高斯分布进行多元异常点检测；
S4：根据异常判断结果，对褐煤提质烘干环境的相关数据进行调整更新；在步骤S4中，通过所述预警反馈模块对异常情况进行判断，当判断结果显示无异常情况时，继续监测；当判断结果表明出现异常情况时，向相关工作人员发出预警提示，根据预设的自动化调整策略或工作人员自行修正对褐煤提质烘干环境相关信息进行调整更新。
实施例一
捕捉到褐煤提质烘干的第一处理环节中的节点集合记为X1，将获取到的所有进行提质烘干的褐煤进行标记、划分，将第一处理环节中的各节点之间的部分褐煤集合记为为Y1；根据获取到第一处理环节中的节点环境信息数据{Xa11，Xa12，...，Xa1n}，对各节点前的褐煤信息数据{Yb11，Yb12，...，Yb1n-1}进行分析，若褐煤Y10经过处理节点X11后，根据接收到处理节点X11中的数据，分析得出对应部分褐煤信息将更新为Y'b11；将多次测试得到的优选数据存储到数据库中，得到各处理环节及各节点进行褐煤提质烘干处理的优选阈值范围；
通过系统中的数据监测模块对各处理环节中发出的操作请求进行实时监测，在第一处理环节后确保褐煤的化学成份不发生变化且不易燃烧；监测到第二处理环节申请的操作指令为Z1，若执行操作指令Z1，则第二处理环节中的对应节点环境信息数据将进行更新；将代入操作指令Z1得出的节点环境信息数据与当前对应部分的褐煤实时信息数据进行模拟预测，计算得到该操作指令下褐煤通过提质烘干的第二处理环节后的信息数据，其中包括各处理节点；对预测得到的褐煤信息数据进行分析，确保褐煤不焦化；
根据预设的阈值数据，通过预警反馈模块对异常情况进行判断，当判断结果显示无异常情况时，继续监测，执行无异常的操作指令；当判断结果表明出现异常情况时，向相关工作人员发出预警提示，根据预设的自动化调整策略或工作人员自行修正对褐煤提质烘干环境相关信息进行调整更新。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：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，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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)

1.一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统，其特征在于：所述系统包括：数据获取模块、数据处理模块、数据监测模块和预警反馈模块；
所述数据获取模块的输出端连接所述数据处理模块的输入端，所述数据处理模块的输出端连接所述数据监测模块的输入端，所述数据监测模块的输出端连接所述预警反馈模块的输入端；
所述数据获取模块，用于获取到褐煤进行提质烘干的各处理环节的相关数据；
所述数据处理模块，用于对接收到的所述数据获取模块中的相关数据进行相应处理；
所述数据监测模块，用于对褐煤进行提质烘干的各处理环节的操作请求进行监测；
所述预警反馈模块，用于对监测到的异常发出预警，并根据反馈对褐煤提质烘干环境进行设置更新。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统，其特征在于：所述数据获取模块包括褐煤信息采集单元和褐煤区域划分单元；
所述褐煤信息采集单元用于对褐煤在提质烘干各处理环节的实时状态信息进行采集；
所述褐煤区域划分单元用于根据褐煤所处环境及实时状态对褐煤进行区域划分。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统，其特征在于：所述褐煤数据处理模块包括褐煤数据标记单元和褐煤数据整合单元；
所述褐煤数据标记单元用于接收到所述数据获取模块中的相关数据，对划分后的各部分褐煤包含的数据信息进行标记处理；
所述褐煤数据整合单元用于接收所述数据标记单元中的相关数据，对每一处理环节基于各自对应的部分褐煤标记信息进行数据整合。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统，其特征在于：所述数据监测模块包括处理节点捕捉单元和数据分析单元；
所述处理节点捕捉单元用于对褐煤提质烘干过程中的所有处理节点信息进行捕捉；
所述数据分析单元用于接收所述处理节点捕捉单元和所述褐煤数据处理模块中的相关数据，对进入下一处理节点的褐煤进行分析。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测系统，其特征在于：所述预警反馈模块包括异常判断单元、预警提示单元和反馈更新单元；
所述异常判断单元用于接收所述数据分析单元的分析结果，判定当前褐煤进入下一处理节点是否存在异常情况；
所述预警提示单元用于接收所述异常判断单元中的数据，当出现异常情况时，向相关工作人员发出预警提示；
所述反馈更新单元用于根据预设自动化调整策略或工作人员修正对褐煤提质烘干环境相关信息进行更新。
6.一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：对褐煤提质烘干环境进行监测，捕捉到褐煤提质烘干的各处理环节的节点环境信息；对褐煤提质烘干的各处理环节中对应的褐煤的实时情况进行获取；
S2：对各处理环节中的节点环境信息和褐煤对应区域情况进行分析；
S3：对各处理环节中发出的操作请求进行实时监测，当监测到所述操作请求对应的处理节点中褐煤相关数据出现异常，则发出预警；
S4：根据异常判断结果，对褐煤提质烘干环境的相关数据进行调整更新。
7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测方法，其特征在于：所述步骤S1包括：
S1-1：将捕捉到的褐煤提质烘干的第i个处理环节中的节点集合记为Xi，所述Xi内包括{Xi1，Xi2，...，Xin},其中，Xi1、Xi2、...、Xin分别表示第i个处理环节中的第1、2、...、n个节点；设在Xi1、Xi2、...、Xin中的节点环境信息数据分别对应为{Xai1，Xai2，...，Xain}；
S1-2：将所有进行提质烘干的褐煤进行标记、划分，将所述第i个处理环节中的各节点之间的部分褐煤集合记为为Yi，所述Yi内包括{Yi0，Yi1，...，Yin-1},其中，Yi0、Yi1、...、Yin-1分别表示第i个处理环节中的第1、2、...、n个节点前的部分褐煤；设在Yi0、Yi1、...、Yin-1中的部分褐煤信息数据分别对应为{Ybi1，Ybi2，...，Ybin-1}。
8.根据权利要求6所述的一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测方法，其特征在于：在所述步骤S2中，根据S1中获取到的节点环境信息数据{Xai1，Xai2，...，Xain}，对各节点前的褐煤信息数据{Ybi1，Ybi2，...，Ybin-1}进行分析，若褐煤Yi0经过处理节点Xi1后，根据接收到处理节点Xi1中的数据，分析得出对应部分褐煤信息将更新为Y'bi0；
其中Y'bi0=Ybi0+λXai1，λ为调节系数；则Yi内各部分褐煤对应经过{Xi1，Xi2，...，Xin}内各处理节点后得到更新后的对应部分褐煤数据分别为{Y'bi1，Y'bi2，...，Y'bin-1}；将分析得到的优选数据存储到数据库中，得出各处理环节及各节点进行褐煤提质烘干处理的优选阈值范围。
9.根据权利要求6所述的一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测方法，其特征在于：所述步骤S3包括：
S3-1：通过所述数据监测模块对各处理环节中发出的操作请求进行实时监测，监测到第i个处理环节申请的操作指令为Zi，若执行操作指令Zi，则第i个处理环节中的对应节点环境信息数据将更新为{X'ai1，X'ai2，...，X'ain}；
S3-2：将代入操作指令Zi得出的节点环境信息数据与当前对应部分的褐煤实时信息数据进行模拟预测，将S1中获取到的原始数据如y(0)进行累加，得到累加生成数列y(r)(k)，y(r)(k)称为y(0)(k)的r次累加生成数列，定义为y(r)(k)=;
根据以下公式构建GM预测模型：
y(0)(k)+az(1)(k)=b；
其中，y(0)(k)表示灰倒数，定义为y(0)(k)=y(1)(k)-y(1)(k-1)；k=2,3，...,n；
z(1)(k)表示邻值生成数列，即z(1)(k)=αy(1)(k)+(1-α)y(1)(k-1),常数α∈[0,1]；
a表示发展系数，b表示灰作用量，可利用最小二乘法得到参数a，b的估计值；
通过预测模型计算求解得到该操作指令下褐煤通过提质烘干的第i个处理环节后的预测数据值；
S3-3：对预测得到的褐煤信息数据值进行分析，根据预设的各处理环节所需褐煤状态数据，对超出阈值的异常情况发出预警。
10.根据权利要求6所述的一种基于物联网的褐煤提质烘干环境监测方法，其特征在于：在所述步骤S4中，通过所述预警反馈模块对异常情况进行判断，当判断结果显示无异常情况时，继续监测；当判断结果表明出现异常情况时，向相关工作人员发出预警提示，根据预设的自动化调整策略或工作人员自行修正对褐煤提质烘干环境相关信息进行调整更新。
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