CN117849845B - 一种辐射监测数据管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种辐射监测数据管理系统，涉及辐射监测技术领域。为了解决受到的辐射剂量需要佩戴个人剂量仪、无法实现态势显示，个别的辐射监测系统无法针对个人信息、出入次数进行统计的问题；一种辐射监测数据管理系统，包括数据分析单元、数据处理单元和辐射策略单元；通过开展辐射监测数据自动分析、数据整合及辐射防护决策，可以提高辐射监测数据的利用率，提升辐射防护管理水平，主要用于核事故、核袭击的辐射监测系统数据管理，提升个人辐射防护水平，发出超阈值报警时提醒辐射防护管理人员进行报警检查，辐射防护管理人员确认是否由于污染区、核爆炸区域报警，如是可取消报警状态；对于其他异常情况，可发出事故报警。
Description
技术领域
本发明涉及辐射监测技术领域，特别涉及一种辐射监测数据管理系统。
背景技术
在核爆炸、城市反恐等特殊环境作业下，受到核辐射袭击时，多数情况下仍需要人员进去辐射区进行放射性取样，例如对机器人、无人机电池更换等操作，进行放射性清洗，例如核应急无人机、核应急机器人进行洗消等操作。目的是为了防止任何核事故、袭击发生并降低工作人员进入放射区，受到的辐射剂量需要佩戴个人剂量仪、无法实现态势显示，个别的辐射监测系统无法针对个人信息、出入次数进行统计，无法针对核辐射具体沾染源进行识别，所以需要对数据进行分析、整合，并根据分析整合结果开展相应的辐射防护决策，提高人员防护等级。
发明内容
本发明的目的在于提供一种辐射监测数据管理系统，融合了辐射监测数据分析、数据处理及辐射防护决策等多项技术，提升个人辐射防护水平，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种辐射监测数据管理系统，包括：
数据分析单元，用于采集辐射监测设备输出的实时辐射监测数据，并对所述实时辐射监测数据进行数据分析，基于分析结果判断是否出现异常，并基于异常情况进行报警；
数据处理单元，用于从数据分析单元获取所述实时辐射监测数据，对所述实时辐射监测数据进行预处理，将预处理后的数据分类整合，并基于总线协议方式进行传递；
辐射策略单元，用于根据分析整合后的所述实时辐射监测数据进行辐射剂量估算，提出防护等级指令意见，同时，将获取到的数据进行数据存储与数据综合判断。
进一步的，数据分析单元，包括：
数据获取模块，用于基于物联网构建与各个所述辐射监测设备的数据传输通道，并基于所述辐射监测设备的设备类型对所述数据传输通道编号；
数据拟合模块，用于将获取到的所述实时辐射监测数据存储到存储芯片中，以进行所述实时辐射监测数据拟合以及辐射水平趋势分析；
异常诊断模块，用于基于所述实时辐射监测数据的数据特征判断数据类型，并基于所述数据类型确定数据正常阈值，将实时辐射监测数据与对应数据类型的数据正常阈值进行比对，并进行异常诊断和报警提醒。
进一步的，数据获取模块包括：
观测时间段设置模块，用于设置观测时间段，在所述观测时间段内实时监测每个辐射监测设备的单位时间内所产生的辐射监测数据；其中，所述单位时间为1s；
扰动因子获取模块，用于利用所述观测时间段内实时监测每个辐射监测设备的单位时间内所产生的辐射监测数据设置所述辐射监测设备对应的数据产生扰动因子；其中，所述数据产生扰动因子通过如下公式获取：
其中，F表示数据产生扰动因子；n表示观测时间段所包含的单位时间的个数；Cmax和Cmin分别表示观测时间段的辐射监测设备的单位时间数据产生最大值和最小值；Ci表示第i个单位时间的辐射监测设备产生的数据量；
比较执行模块，用于将所述扰动因子与预设的因子阈值进行比较，获得比较结果；
第一最大数据传输量获取模块，用于当所述比较结果表示所述扰动因子不大于预设的因子阈值时，则利用所述扰动因子对预设的初始最大数据传输量进行调整，获取所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量；其中，所述最大数据传输量通过如下公式获取：
其中，Cmax01表示当所述比较结果表示所述扰动因子不大于预设的因子阈值时所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量；C0表示预设的初始最大数据传输量；F表示数据产生扰动因子；n表示观测时间段所包含的单位时间的个数；Cmax和Cmin分别表示观测时间段的辐射监测设备的单位时间数据产生最大值和最小值；Ci表示第i个单位时间的辐射监测设备产生的数据量；
第二最大数据传输量获取模块，用于当所述比较结果表示所述扰动因子大于预设的因子阈值时，则利用所述扰动因子设置所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量；
信道构建模块，用于利用所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量作为通信信道的单位时间的最大数据传输量进行通信信道构建。
进一步的，第二最大数据传输量获取模块，包括：
差值提取模块，用于提取所述扰动因子与所述预设的因子阈值之间的差值；
补偿值获取模块，用于利用所述扰动因子与所述预设的因子阈值之间的差值设置最大数据传输量补偿值；
最大数据传输量获取执行模块，利用所述扰动因子和最大数据传输量补偿值补偿值获取所述扰动因子设置所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量，其中，所述扰动因子设置所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量通过如下公式获取：
其中，Cmax02表示当所述比较结果表示所述扰动因子大于预设的因子阈值时所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量；C0表示预设的初始最大数据传输量；F表示数据产生扰动因子；Fy表示预设的因子阈值；n表示观测时间段所包含的单位时间的个数；Cmax和Cmin分别表示观测时间段的辐射监测设备的单位时间数据产生最大值和最小值；Ci表示第i个单位时间的辐射监测设备产生的数据量；Cbc表示最大数据传输量补偿值。
进一步的，所述异常诊断模块进行异常诊断和报警提醒，具体包括：
确定实时辐射监测数据的辐射监测设备的设备类型，基于辐射监测设备的设备类型确定所述辐射监测设备对应的实时辐射监测数据的样本数据；
确定所述实时辐射监测数据的样本数据的数据波动范围，将实时辐射监测数据和实时辐射监测数据的样本数据进行比对，确定比对差值；
预先设定比对差阈值，当比对差值在比对差阈值之内时，表示异常数据中具有异常数据，根据异常数据对应的辐射监测设备的设备类型确定异常报警的数据类型，并进行异常报警。
进一步的，数据处理单元，包括：
数据整合模块，用于对分类后的所述辐射监测数据进行比对、入库、数字化及整合分析处理，所述整合分析处理包括完整性分析、有效性分析、趋势分析及异常分析；
数据评估模块，用于基于整合分析处理结果进行储存，并基于以太网建立与导调终端系统的数据传输通道，将所述整合分析处理结果传输至导调终端系统。
进一步的，数据整合模块，包括：
数据校验子模块，用于对所述辐射监测数据进行分析、统计、查询及可视化操作，经过所述数据分析模块对所述辐射监测数据进行校验，并剔除掉干扰异常数据；
标记子模块，用于获取剔除后的所述辐射监测数据，按照所述辐射监测数据的属性进行划分，得到辐射监测数据分布图；
指令确定子模块，用于按照多个数据整合要求，确定对所述辐射监测数据分布图多次不同的数据整合规则，并基于所述不同的数据整合规则建立动态数据整合指令；
数据整合子模块，用于基于所述动态数据整合指令，对所述校验后的辐射监测数据进行动态整合，得到多组整合数据，基于所述多组整合数据生成数据集。
进一步的，辐射策略单元，包括：
数据收集模块，用于获取整合后的数据集，所述数据集包括环境辐射监测数据、个人剂量监测数据、地理位置信息数据和其他监测数据；
数据存储模块，用于基于数据集的数据分类将数据进行储存；
数据判断模块，用于对获取到的整合后的数据集进行分析计算，对异常数据进行异常分析，确定数据准确性，判断整合后的数据集的实时性和有效性。
进一步的，所述辐射策略单元，还包括：
设备信息读取模块，用于当接收到针对所述辐射策略单元的辐射防护管理功能的点击信号时，根据分析后的所述辐射监测数据，自动读取辐射监测设备所处位置、所处场所、分属工艺模块、监测目的信息；
辐射剂量计算模块，用于根据监测数据大致估算工作人员进入相应场所后所受的辐射剂量，辐射剂量包括内辐射剂量和外辐射剂量；
所述辐射剂量计算模块基于干预专用量的定义及常规剂量计算方程进行推导，干预专用量包括预期剂量、可防止剂量与剩余剂量；
其中，预期剂量为没有采取任何防护措施情况下人员所承受剂量伤害，可防止剂量为采取紧急防护行动带来的剂量减少量，剩余剂量为可防止剂量与预期剂量的差值；
居留时间计算模块，用于根据剂量限值计算出所述工作人员的可居留时间，给出工作人员是否可进入的建议。
进一步的，在数据评估模块基于整合分析处理结果进行储存，并基于以太网建立与导调终端系统的数据传输通道，将所述整合分析处理结果传输至导调终端系统之前，所述系统还用于：
获取以太网的多个客户端信息，从数据库中调取预设数据；
利用预设数据基于每个客户端信息选择测试方式并利用测试方式对每个客户端进行测试计算，获取测试结果；
根据测试结果确定每个客户端的数据计算结果以及每个数据计算结果的时序特征；
基于每个数据计算结果的时序特征构建每个客户端的数据计算时序特征曲线图；
根据每个客户端的数据计算时序特征曲线图确定该客户端的数据计算时序波动趋势；
获取每个客户端的数据计算时序波动趋势中每个波动点的量化计算指标；
根据量化计算指标和每个客户端的数据计算时序特征曲线图构建每个客户端的状态向量与时间序列的线性回归方程；
对每个客户端内的状态向量与时间序列的线性回归方程进行求解，根据求解结果确定每个客户端的状态向量变化特性；
根据每个客户端的状态向量变化特性在该客户端的数据计算服务中提取出与该客户端的多个计算性能特征评估指标对应的服务参数；
对每个计算性能特征评估指标对应的服务参数进行合格评估，根据评估结果以及该计算性能特征评估指标的综合评估权重确定该计算性能特征评估指标对应的服务参数的评估分数；
将每个客户端的多个计算性能特征评估指标的评估分数相加以获得该客户端的计算性能评估总分值；
基于每个客户端的计算性能评估总分值确定该客户端是否满足串行计算客户端筛选条件，若是，无需进行后续操作，否则，发出更换客户端的提示。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.通过自动采集、处理、分析和存储辐射监测数据，提高数据处理效率和准确性，对采集到的数据进行清洗、预处理等操作，以保证数据的准确性和完整性，对处理后的数据进行统计分析，以发现异常数据和规律，可以实时监控辐射监测数据，及时发现异常情况，将处理和分析后的数据存储在数据库中，以备后续查询和使用，可以对历史数据进行查询和分析，为决策提供支持，与其他系统进行集成，实现数据的共享和交换，融合了辐射监测数据分析、数据处理及辐射防护决策等多项技术，主要用于核事故、核袭击的辐射监测系统数据管理，提升个人辐射防护水平。
2.通过对辐射环境的实时监测和数据采集，提高了辐射监测的效率和准确性；同时，根据采集的辐射数据进行分析计算，自动读取辐射监测设备所处位置、所处场所、分属工艺模块、监测目的信息，根据监测数据大致估算工作人员进入相应场所后所受的辐射剂量，根据剂量限值计算出所述工作人员的可居留时间，进一步提高了辐射监测的针对性和准确性，辐射监测数据自动分析、数据整合及辐射防护决策，可以提高辐射监测数据的利用率，提升辐射防护管理水平。
附图说明
图1为本发明的数据分析单元流程图；
图2为本发明的数据处理单元流程图；
图3为本发明的辐射策略单元流程图；
图4为本发明的辐射监测数据管理系统模块图。
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。
为了解决防止任何核事故发生并降低工作人员进入放射区，受到的辐射剂量需要佩戴个人剂量仪、无法实现态势显示，个别的辐射监测系统无法针对个人信息、出入次数进行统计的技术问题，请参阅图1-4，本实施例提供以下技术方案：
一种辐射监测数据管理系统，包括：
数据分析单元，用于采集辐射监测设备输出的实时辐射监测数据，并对所述实时辐射监测数据进行数据分析，基于分析结果判断是否出现异常，并基于异常情况进行报警；
数据分析单元，包括：
数据获取模块，用于基于物联网构建与各个所述辐射监测设备的数据传输通道，并基于所述辐射监测设备的设备类型对所述数据传输通道编号；
具体的，数据获取模块包括：
观测时间段设置模块，用于设置观测时间段，在所述观测时间段内实时监测每个辐射监测设备的单位时间内所产生的辐射监测数据；其中，所述单位时间为1s；
扰动因子获取模块，用于利用所述观测时间段内实时监测每个辐射监测设备的单位时间内所产生的辐射监测数据设置所述辐射监测设备对应的数据产生扰动因子；其中，所述数据产生扰动因子通过如下公式获取：
其中，F表示数据产生扰动因子；n表示观测时间段所包含的单位时间的个数；Cmax和Cmin分别表示观测时间段的辐射监测设备的单位时间数据产生最大值和最小值；Ci表示第i个单位时间的辐射监测设备产生的数据量；
比较执行模块，用于将所述扰动因子与预设的因子阈值进行比较，获得比较结果；
第一最大数据传输量获取模块，用于当所述比较结果表示所述扰动因子不大于预设的因子阈值时，则利用所述扰动因子对预设的初始最大数据传输量进行调整，获取所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量；其中，所述最大数据传输量通过如下公式获取：
其中，Cmax01表示当所述比较结果表示所述扰动因子不大于预设的因子阈值时所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量；C0表示预设的初始最大数据传输量；F表示数据产生扰动因子；n表示观测时间段所包含的单位时间的个数；Cmax和Cmin分别表示观测时间段的辐射监测设备的单位时间数据产生最大值和最小值；Ci表示第i个单位时间的辐射监测设备产生的数据量；
第二最大数据传输量获取模块，用于当所述比较结果表示所述扰动因子大于预设的因子阈值时，则利用所述扰动因子设置所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量；
信道构建模块，用于利用所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量作为通信信道的单位时间的最大数据传输量进行通信信道构建。
上述技术方案的技术效果为：数据获取的实时性和准确性：通过设置观测时间段和实时监测每个辐射监测设备的单位时间内所产生的辐射监测数据，能够实时获取和记录辐射监测设备的工作数据，并确保数据的准确性。
扰动因子的有效利用：通过在观测时间段内实时监测每个辐射监测设备的单位时间内所产生的辐射监测数据，可以设置辐射监测设备对应的数据产生扰动因子，以便更有效地利用数据。
智能比较和调整：通过将扰动因子与预设的因子阈值进行比较，可以智能判断辐射监测设备的工作状态，并根据比较结果调整物联网与辐射监测设备之间的最大数据传输量。
数据传输量的动态调整：当扰动因子不大于预设的因子阈值时，可以利用扰动因子对预设的初始最大数据传输量进行调整，获取物联网与辐射监测设备之间的最大数据传输量；而当扰动因子大于预设的因子阈值时，则可以利用扰动因子设置物联网与辐射监测设备之间的最大数据传输量。这种动态调整机制可以更好地满足不同情况下的数据传输需求。
通信信道的高效构建：通过将最大数据传输量作为通信信道的单位时间的最大数据传输量进行构建，可以确保通信信道的高效性和稳定性，从而更好地支持数据传输和通信。
具体的，第二最大数据传输量获取模块，包括：
差值提取模块，用于提取所述扰动因子与所述预设的因子阈值之间的差值；
补偿值获取模块，用于利用所述扰动因子与所述预设的因子阈值之间的差值设置最大数据传输量补偿值；
最大数据传输量获取执行模块，利用所述扰动因子和最大数据传输量补偿值补偿值获取所述扰动因子设置所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量，其中，所述扰动因子设置所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量通过如下公式获取：
其中，Cmax02表示当所述比较结果表示所述扰动因子大于预设的因子阈值时所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量；C0表示预设的初始最大数据传输量；F表示数据产生扰动因子；Fy表示预设的因子阈值；n表示观测时间段所包含的单位时间的个数；Cmax和Cmin分别表示观测时间段的辐射监测设备的单位时间数据产生最大值和最小值；Ci表示第i个单位时间的辐射监测设备产生的数据量；Cbc表示最大数据传输量补偿值。
上述技术方案的技术效果为：差值提取和补偿值的合理利用：通过提取扰动因子与预设的因子阈值之间的差值，可以更准确地衡量辐射监测设备的工作状态。同时，利用差值设置最大数据传输量补偿值，可以更好地对数据进行补偿，确保数据的准确性和完整性。
动态调整最大数据传输量：当扰动因子大于预设的因子阈值时，通过利用扰动因子和最大数据传输量补偿值获取最大数据传输量，可以动态地调整最大数据传输量，以满足辐射监测设备在不同状态下的数据传输需求。
提高数据传输效率：通过补偿最大数据传输量，可以更好地满足数据传输的需求，提高数据传输的效率，同时也可以减少数据丢失或错误的可能性。
适应性强：该技术方案可以适应不同的辐射监测设备和不同的数据传输需求，具有较强的灵活性和适应性。
综上所述，该技术方案可以通过提取差值、利用补偿值获取最大数据传输量等手段，实现数据的动态调整和补偿，提高数据传输效率和适应性，同时也可以减少数据丢失或错误的可能性。
数据拟合模块，用于将获取到的所述实时辐射监测数据存储到存储芯片中，以进行所述实时辐射监测数据拟合以及辐射水平趋势分析；
异常诊断模块，用于基于所述实时辐射监测数据的数据特征判断数据类型，并基于所述数据类型确定数据正常阈值，将实时辐射监测数据与对应数据类型的数据正常阈值进行比对，并进行异常诊断和报警提醒；
所述异常诊断模块进行异常诊断和报警提醒，具体包括：
确定实时辐射监测数据的辐射监测设备的设备类型，基于辐射监测设备的设备类型确定所述辐射监测设备对应的实时辐射监测数据的样本数据；
确定所述实时辐射监测数据的样本数据的数据波动范围，将实时辐射监测数据和实时辐射监测数据的样本数据进行比对，确定比对差值；
预先设定比对差阈值，当比对差值在比对差阈值之内时，表示异常数据中具有异常数据，根据异常数据对应的辐射监测设备的设备类型确定异常报警的数据类型，并进行异常报警；
在本实施例中，实时辐射监测数据包括y监测、中子监测、工业废水、气体污染、温度湿度数据和定位信息，基于温度湿度数据和定位信息判断环境温度和位置信息结果；
在本实施例中，基于y监测、中子监测、工业废水和气体污染数据进行门限报警分析，并基于分析结果确定报警，并在获取到异常数据后进行数据异常处理，排除设备故障、系统故障和通讯故障等信息后，排除故障指令；
在本实施例中，发出超阈值报警时提醒操作人员进行报警检查及防护，操作人员确认是否由于环境区域污染造成或其他袭击造成，瞬间可发出事故、或辐射高、低报警；
数据处理单元，用于从数据分析单元获取所述实时辐射监测数据，对所述实时辐射监测数据进行预处理，将预处理后的数据分类整合，并基于总线协议方式进行传递；
辐射策略单元，用于根据分析整合后的所述实时辐射监测数据进行辐射剂量估算，提出防护等级指令意见，同时，将获取到的数据进行数据存储与数据综合判断。
具体的，通过自动采集、处理、分析和存储辐射监测数据，提高数据处理效率和准确性，对采集到的数据进行清洗、预处理等操作，以保证数据的准确性和完整性，对处理后的数据进行统计分析，以发现异常数据和规律，可以实时监控辐射监测数据，及时发现异常情况，将处理和分析后的数据存储在数据库中，以备后续查询和使用，可以对历史数据进行查询和分析，为决策提供支持，与其他系统进行集成，实现数据的共享和交换，融合了辐射监测数据分析、数据处理及辐射防护决策等多项技术，主要用于核事故、核袭击的辐射监测系统数据管理，提升个人辐射防护水平。
数据处理单元，包括：
数据整合模块，用于对分类后的所述辐射监测数据进行比对、入库、数字化及整合分析处理，所述整合分析处理包括完整性分析、有效性分析、趋势分析及异常分析；
数据整合模块，包括：
数据校验子模块，用于对所述辐射监测数据进行分析、统计、查询及可视化操作，经过所述数据分析模块对所述辐射监测数据进行校验，并剔除掉干扰异常数据；
标记子模块，用于获取剔除后的所述辐射监测数据，按照所述辐射监测数据的属性进行划分，得到辐射监测数据分布图；
指令确定子模块，用于按照多个数据整合要求，确定对所述辐射监测数据分布图多次不同的数据整合规则，并基于所述不同的数据整合规则建立动态数据整合指令；
数据整合子模块，用于基于所述动态数据整合指令，对所述校验后的辐射监测数据进行动态整合，得到多组整合数据，基于所述多组整合数据生成数据集；
在本实施例中，基于伽马探头、气溶胶探头、氚探头、中子探头的多组整合数据生成数据集进行数据分析，是基于数据解析的方法通过内总线进行数据传输，数据分析包括评估辐射估量，拟分析污染等级和参数评估；
在本实施例中，评估辐射估量为辐射低报警时或拟分析污染等级和达到个人剂量日常指标上线时，操作人员可进入区域作业，并在操作人员进入区域作业后，评估操作人员是否佩戴防护服和防护服眼镜，在参数评估结果等级低时，退出状态，操作人员不能进入场景；
数据评估模块，用于基于整合分析处理结果进行储存，并基于以太网建立与导调终端系统的数据传输通道，将所述整合分析处理结果传输至导调终端系统。
具体的，通过数据整合技术，可以实现辐射监测数据的全面和深度分析，提高监测的效率和准确性；同时，标记子模块还可以为用户提供清晰直观的监测数据展示，方便操作人员进行决策，并基于数据评估模块进行评估，保证操作人员进入区域作业的规范性和安全性，实现与导调终端系统的数据交互，实现数据的共享和远程控制，提高用户操作的便利性和准确性。
辐射策略单元，包括：
数据收集模块，用于获取整合后的数据集，所述数据集包括环境辐射监测数据、个人剂量监测数据、地理位置信息数据和其他监测数据；
数据存储模块，用于基于数据集的数据分类将数据进行储存；
数据判断模块，用于对获取到的整合后的数据集进行分析计算，对异常数据进行异常分析，确定数据准确性，判断整合后的数据集的实时性和有效性；
在本实施例中，储存后的数据可以用于实时显示各区域的辐射水平，也可以用于生成报告或进行进一步的数据分析，这些数据分析可以帮助决策者了解辐射环境的变化趋势，制定相应的策略和措施；
在本实施例中，发出超阈值报警时提醒辐射防护管理人员进行报警检查，辐射防护管理人员确认是否由于污染区、核爆炸区域报警，如是可取消报警状态；对于其他异常情况，可发出事故报警；
设备信息读取模块，用于当接收到针对所述辐射策略单元的辐射防护管理功能的点击信号时，根据分析后的所述辐射监测数据，自动读取辐射监测设备所处位置、所处场所、分属工艺模块、监测目的信息；
辐射剂量计算模块，用于根据监测数据大致估算工作人员进入相应场所后所受的辐射剂量，辐射剂量包括内辐射剂量和外辐射剂量；
辐射剂量计算模块基于干预专用量的定义及常规剂量计算方程进行推导，干预专用量包括预期剂量、可防止剂量与剩余剂量；其中，预期剂量为没有采取任何防护措施情况下人员所承受剂量伤害，可防止剂量为采取紧急防护行动带来的剂量减少量，剩余剂量为可防止剂量与预期剂量的差值；
居留时间计算模块，用于根据剂量限值计算出所述工作人员的可居留时间，给出工作人员是否可进入的建议。
具体的，通过对辐射环境的实时监测和数据采集，提高了辐射监测的效率和准确性；同时，根据采集的辐射数据进行分析计算，自动读取辐射监测设备所处位置、所处场所、分属工艺模块、监测目的信息，根据监测数据大致估算工作人员进入相应场所后所受的辐射剂量，根据剂量限值计算出所述工作人员的可居留时间，进一步提高了辐射监测的针对性和准确性，辐射监测数据自动分析、数据整合及辐射防护决策，可以提高辐射监测数据的利用率，提升辐射防护管理水平。
在一个实施例中，在数据评估模块基于整合分析处理结果进行储存，并基于以太网建立与导调终端系统的数据传输通道，将所述整合分析处理结果传输至导调终端系统之前，所述系统还用于：
获取以太网的多个客户端信息，从数据库中调取预设数据；
利用预设数据基于每个客户端信息选择测试方式并利用测试方式对每个客户端进行测试计算，获取测试结果；
根据测试结果确定每个客户端的数据计算结果以及每个数据计算结果的时序特征；
基于每个数据计算结果的时序特征构建每个客户端的数据计算时序特征曲线图；
根据每个客户端的数据计算时序特征曲线图确定该客户端的数据计算时序波动趋势；
获取每个客户端的数据计算时序波动趋势中每个波动点的量化计算指标；
根据量化计算指标和每个客户端的数据计算时序特征曲线图构建每个客户端的状态向量与时间序列的线性回归方程；
对每个客户端内的状态向量与时间序列的线性回归方程进行求解，根据求解结果确定每个客户端的状态向量变化特性；
根据每个客户端的状态向量变化特性在该客户端的数据计算服务中提取出与该客户端的多个计算性能特征评估指标对应的服务参数；
对每个计算性能特征评估指标对应的服务参数进行合格评估，根据评估结果以及该计算性能特征评估指标的综合评估权重确定该计算性能特征评估指标对应的服务参数的评估分数；
将每个客户端的多个计算性能特征评估指标的评估分数相加以获得该客户端的计算性能评估总分值；
基于每个客户端的计算性能评估总分值确定该客户端是否满足串行计算客户端筛选条件，若是，无需进行后续操作，否则，发出更换客户端的提示。
上述技术方案的有益效果为：通过对以太网中每个客户端进行计算性能评估可以准确地确定每个客户端是否满足串行计算的性能需求从而可以选择性地进行客户端替换，为后续进行数据的稳定和可靠传输奠定了基础，保证了对于客户端的算力要求，提高了实用性。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明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发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种辐射监测数据管理系统，其特征在于：包括：
数据分析单元，用于采集辐射监测设备输出的实时辐射监测数据，并对所述实时辐射监测数据进行数据分析，基于分析结果判断是否出现异常，并基于异常情况进行报警；
数据处理单元，用于从数据分析单元获取所述实时辐射监测数据，对所述实时辐射监测数据进行预处理，将预处理后的数据分类整合，并基于总线协议方式进行传递；
辐射策略单元，用于根据分析整合后的所述实时辐射监测数据进行辐射剂量估算，提出防护等级指令意见，同时，将获取到的数据进行数据存储与数据综合判断；
数据分析单元，包括：
数据获取模块，用于基于物联网构建与各个所述辐射监测设备的数据传输通道，并基于所述辐射监测设备的设备类型对所述数据传输通道编号；
数据获取模块包括：
观测时间段设置模块，用于设置观测时间段，在所述观测时间段内实时监测每个辐射监测设备的单位时间内所产生的辐射监测数据；其中，所述单位时间为1s；
扰动因子获取模块，用于利用所述观测时间段内实时监测每个辐射监测设备的单位时间内所产生的辐射监测数据设置所述辐射监测设备对应的数据产生扰动因子；其中，所述数据产生扰动因子通过如下公式获取：
其中，F表示数据产生扰动因子；n表示观测时间段所包含的单位时间的个数；Cmax和Cmin分别表示观测时间段的辐射监测设备的单位时间数据产生最大值和最小值；Ci表示第i个单位时间的辐射监测设备产生的数据量；
比较执行模块，用于将所述扰动因子与预设的因子阈值进行比较，获得比较结果；
第一最大数据传输量获取模块，用于当所述比较结果表示所述扰动因子不大于预设的因子阈值时，则利用所述扰动因子对预设的初始最大数据传输量进行调整，获取所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量；其中，所述最大数据传输量通过如下公式获取：
其中，Cmax01表示当所述比较结果表示所述扰动因子不大于预设的因子阈值时所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量；C0表示预设的初始最大数据传输量；F表示数据产生扰动因子；n表示观测时间段所包含的单位时间的个数；Cmax和Cmin分别表示观测时间段的辐射监测设备的单位时间数据产生最大值和最小值；Ci表示第i个单位时间的辐射监测设备产生的数据量；
第二最大数据传输量获取模块，用于当所述比较结果表示所述扰动因子大于预设的因子阈值时，则利用所述扰动因子设置所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量；
信道构建模块，用于利用所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量作为通信信道的单位时间的最大数据传输量进行通信信道构建；
数据拟合模块，用于将获取到的所述实时辐射监测数据存储到存储芯片中，以进行所述实时辐射监测数据拟合以及辐射水平趋势分析；
异常诊断模块，用于基于所述实时辐射监测数据的数据特征判断数据类型，并基于所述数据类型确定数据正常阈值，将实时辐射监测数据与对应数据类型的数据正常阈值进行比对，并进行异常诊断和报警提醒。
2.如权利要求1所述的一种辐射监测数据管理系统，其特征在于：第二最大数据传输量获取模块，包括：
差值提取模块，用于提取所述扰动因子与所述预设的因子阈值之间的差值；
补偿值获取模块，用于利用所述扰动因子与所述预设的因子阈值之间的差值设置最大数据传输量补偿值；
最大数据传输量获取执行模块，利用所述扰动因子和最大数据传输量补偿值获取所述扰动因子设置所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量，其中，所述扰动因子设置所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量通过如下公式获取：
其中，Cmax02表示当所述比较结果表示所述扰动因子大于预设的因子阈值时所述物联网与所述辐射监测设备之间的最大数据传输量；C0表示预设的初始最大数据传输量；F表示数据产生扰动因子；Fy表示预设的因子阈值；n表示观测时间段所包含的单位时间的个数；Cmax和Cmin分别表示观测时间段的辐射监测设备的单位时间数据产生最大值和最小值；Ci表示第i个单位时间的辐射监测设备产生的数据量；Cbc表示最大数据传输量补偿值。
3.如权利要求2所述的一种辐射监测数据管理系统，其特征在于：所述异常诊断模块进行异常诊断和报警提醒，具体包括：
确定实时辐射监测数据的辐射监测设备的设备类型，基于辐射监测设备的设备类型确定所述辐射监测设备对应的实时辐射监测数据的样本数据；
确定所述实时辐射监测数据的样本数据的数据波动范围，将实时辐射监测数据和实时辐射监测数据的样本数据进行比对，确定比对差值；
预先设定比对差阈值，当比对差值在比对差阈值之内时，表示异常数据中具有异常数据，根据异常数据对应的辐射监测设备的设备类型确定异常报警的数据类型，并进行异常报警。
4.如权利要求3所述的一种辐射监测数据管理系统，其特征在于：数据处理单元，包括：
数据整合模块，用于对分类后的所述辐射监测数据进行比对、入库、数字化及整合分析处理，所述整合分析处理包括完整性分析、有效性分析、趋势分析及异常分析；
数据评估模块，用于基于整合分析处理结果进行储存，并基于以太网建立与导调终端系统的数据传输通道，将所述整合分析处理结果传输至导调终端系统。
5.如权利要求4所述的一种辐射监测数据管理系统，其特征在于：数据整合模块，包括：
数据校验子模块，用于对所述辐射监测数据进行分析、统计、查询及可视化操作，经过数据分析模块对所述辐射监测数据进行校验，并剔除掉干扰异常数据；
标记子模块，用于获取剔除后的所述辐射监测数据，按照所述辐射监测数据的属性进行划分，得到辐射监测数据分布图；
指令确定子模块，用于按照多个数据整合要求，确定对所述辐射监测数据分布图多次不同的数据整合规则，并基于所述不同的数据整合规则建立动态数据整合指令；
数据整合子模块，用于基于所述动态数据整合指令，对所述校验后的辐射监测数据进行动态整合，得到多组整合数据，基于所述多组整合数据生成数据集。
6.如权利要求5所述的一种辐射监测数据管理系统，其特征在于：辐射策略单元，包括：
数据收集模块，用于获取整合后的数据集，所述数据集包括环境辐射监测数据、个人剂量监测数据、地理位置信息数据；
数据存储模块，用于基于数据集的数据分类将数据进行储存；
数据判断模块，用于对获取到的整合后的数据集进行分析计算，对异常数据进行异常分析，确定数据准确性，判断整合后的数据集的实时性和有效性。
7.如权利要求6所述的一种辐射监测数据管理系统，其特征在于：所述辐射策略单元，还包括：
设备信息读取模块，用于当接收到针对所述辐射策略单元的辐射防护管理功能的点击信号时，根据分析后的所述辐射监测数据，自动读取辐射监测设备所处位置、所处场所、分属工艺模块、监测目的信息；
辐射剂量计算模块，用于根据监测数据大致估算工作人员进入相应场所后所受的辐射剂量，辐射剂量包括内辐射剂量和外辐射剂量；
所述辐射剂量计算模块基于干预专用量的定义及常规剂量计算方程进行推导，干预专用量包括预期剂量、可防止剂量与剩余剂量；
其中，预期剂量为没有采取任何防护措施情况下人员所承受剂量伤害，可防止剂量为采取紧急防护行动带来的剂量减少量，剩余剂量为可防止剂量与预期剂量的差值；
居留时间计算模块，用于根据剂量限值计算出所述工作人员的可居留时间，给出工作人员是否可进入的建议。
8.如权利要求7所述的一种辐射监测数据管理系统，其特征在于：在数据评估模块基于整合分析处理结果进行储存，并基于以太网建立与导调终端系统的数据传输通道，将所述整合分析处理结果传输至导调终端系统之前，所述系统还用于：
获取以太网的多个客户端信息，从数据库中调取预设数据；
利用预设数据基于每个客户端信息选择测试方式并利用测试方式对每个客户端进行测试计算，获取测试结果；
根据测试结果确定每个客户端的数据计算结果以及每个数据计算结果的时序特征；
基于每个数据计算结果的时序特征构建每个客户端的数据计算时序特征曲线图；
根据每个客户端的数据计算时序特征曲线图确定该客户端的数据计算时序波动趋势；
获取每个客户端的数据计算时序波动趋势中每个波动点的量化计算指标；
根据量化计算指标和每个客户端的数据计算时序特征曲线图构建每个客户端的状态向量与时间序列的线性回归方程；
对每个客户端内的状态向量与时间序列的线性回归方程进行求解，根据求解结果确定每个客户端的状态向量变化特性；
根据每个客户端的状态向量变化特性在该客户端的数据计算服务中提取出与该客户端的多个计算性能特征评估指标对应的服务参数；
对每个计算性能特征评估指标对应的服务参数进行合格评估，根据评估结果以及该计算性能特征评估指标的综合评估权重确定该计算性能特征评估指标对应的服务参数的评估分数；
将每个客户端的多个计算性能特征评估指标的评估分数相加以获得该客户端的计算性能评估总分值；
基于每个客户端的计算性能评估总分值确定该客户端是否满足串行计算客户端筛选条件，若是，无需进行后续操作，否则，发出更换客户端的提示。
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