CN117951350B - 一种厂房温度数据可视化方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents
一种厂房温度数据可视化方法、系统、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117951350B CN117951350B CN202410345790.0A CN202410345790A CN117951350B CN 117951350 B CN117951350 B CN 117951350B CN 202410345790 A CN202410345790 A CN 202410345790A CN 117951350 B CN117951350 B CN 117951350B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- temperature
- taking
- time
- temperature data
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 41
- 238000013079 data visualisation Methods 0.000 title claims abstract description 21
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 41
- 238000004321 preservation Methods 0.000 claims description 16
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 12
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000011282 treatment Methods 0.000 claims description 4
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 3
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000009413 insulation Methods 0.000 claims description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 7
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 abstract description 7
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 5
- 238000007794 visualization technique Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000010926 purge Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/904—Browsing; Visualisation therefor
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/903—Querying
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
Abstract
本发明提供了一种厂房温度数据可视化方法、系统、设备及存储介质，属于数据可视化领域，其方法包括如下步骤：以小时、天或月为时间单位，采用0.5分钟、12分钟或6小时的时间间隔，以1℃为温度间隔，对每个时间间隔内的厂房温度数据加权平均，得到清洗后的厂房温度数据；在年度内，以小时、天或月为时间单位，在每个时间单位内统计出一个温度最大值和一个温度最小值作为包络值，建立对应的历史数据包络曲线；根据清洗后的厂房温度数据及历史数据包络曲线，以时间为X轴，以温度值为Y轴，以小时、日、月、季度或年为时间区间，构成二维平面上的温度数据显示界面。本发明可以实现厂房实时数据、历史数据的比对分析，提高可视化分析效率。
Description
技术领域
本发明属于数据可视化领域，具体涉及一种可视化方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
某厂房配置有空调进行温度控制，厂房内布置有12支温度传感器，在运行过程中，厂房需要连续提供一组保温区内的温度数据，并根据历史数据包络对厂房温度趋势进行预判。因此，需要分别以日、月、季、年为单位，对实时数据和历史数据进行实时展现和比对。然而，由于数据是以时间为序列连续不断存储，因此，会产生如下问题：
（1）数据每0.5秒采集并保存一次，厂房运行以年为单位，运行时间长导致历史数据量较大。
（2）常规数据曲线分别以时间和数值为X轴和Y轴，只能在同一个时间序列中进行比对，无法按任务要求的时间进行数据实时比对，比如连续3年的2-4月数据进行比对。
（3）温度数据需在同一界面进行展示，过长的时间容易湮灭特征数据的显示。
综上所述，常规的厂房温度数据实时曲线一方面不能满足不同时间间隔的查询需求，另一方面不能同时展示实时数值和历史数据包络，从而降低温度厂房数据可视化分析效率。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的不足，本发明提供了一种厂房温度数据可视化方法，所述厂房保温区域内设置有多层操作平台，距每层操作平台1米高处的保温区域内均设置有两个温度传感器，包括如下步骤：
通过温度传感器采集各层温度数据，将各层温度数据整合为厂房实时输出温度数据；
对厂房实时输出温度数据进行清洗，具体为：以小时为时间单位，0.5分钟为时间间隔，或以天为时间单位，12分钟为时间间隔，或以月为时间单位，以6小时为时间间隔，并均以1℃为温度间隔，分别对每个时间间隔内的厂房实时输出温度数据进行加权平均，得到不同时间单位对应的厂房温度数据；
在年度内，以小时、天或月为时间单位，在每个时间单位内统计出一个温度最大值和一个温度最小值作为包络值，建立对应的历史数据包络曲线；
根据清洗后的厂房温度数据及所述历史数据包络曲线，以时间为X轴，以温度值为Y轴，以小时、日、月、季度或年为时间区间，构成二维平面上的温度数据显示界面。
优选的，所述将各层温度数据整合为厂房实时输出温度数据，具体为：
设TA1为厂房保温区域一层的温度，如果T1（5，30），且T9（5，30），则TA1=T1；如果T1（5，30），T9（5，30），则TA1=T1；如果T1（5，30），T9（5，30），则TA1=T9；如果T1（5，30），T9（5，30），则发出维修报警信号，其中，T1和T9分别为一层操作平台的两个温度传感器采集的温度数据；
设TA2为厂房保温区域二层的温度，T2（5，30），且T10（5，30），则TA2=T2；如果T2（5，30），T10（5，30），则TA2=T2；如果T2（5，30），T10（5，30），则TA2=T10；如果T2（5，30），T10（5，30），则发出维修报警信号，其中，T2和T10分别为二层操作平台的两个温度传感器采集的温度数据；
设TA3为厂房保温区域三层的温度，T3（5，30），且T11（5，30），则TA3=T3；如果T3（5，30），T11（5，30），则TA3=T3；如果T3（5，30），T11（5，30），则TA3=T11；如果T3（5，30），T11（5，30），则发出维修报警信号，其中，T3和T11分别为三层操作平台的两个温度传感器采集的温度数据；
设TA4为厂房保温区域四层的温度，T4（5，30），且T12（5，30），则TA4=T4；如果T4（5，30），T12（5，30），则TA4=T4；如果T4（5，30），T12（5，30），则TA4=T12；如果T4（5，30），T12（5，30），则发出维修报警信号，其中，T4和T12分别为四层操作平台的两个温度传感器采集的温度数据；
对TA1、TA2、TA3、TA4求平均值，得到厂房实时输出温度数据。
优选的，所述对每个时间间隔内的厂房实时输出温度数据进行加权平均，包括如下步骤：
数据清洗以小时为单位时，数据清洗处理的间隔为0.5分钟，清洗方法为以1℃为间隔，对每0.5分钟的数据值进行加权平均，即每0.5分钟60个数中，温度最大值为18.0，温度最小值为15.0，则在[15.0,16.0）之间的数有f1个，在[16.0,17.0)之间的数有f2个，在[17.0,18.0)之间的数有f3个，则按分钟清洗后的数据=（15×f1+16×f2+17×f3）/（f1+f2+f3），清洗后每小时有120个温度数据；
数据清洗以天为单位时，数据清洗处理的间隔为12分钟，清洗方法为以1℃为间隔，对每12分钟共1440个数据值进行加权平均，清洗后每天有120个温度数据。
数据清洗以月为单位时，数据清洗处理的间隔为6小时，清洗方法为以1℃为间隔，对每6小时的数据值进行加权平均，清洗后每月有120个温度数据。
优选的，还包括当以分钟为单位时，以0.5s为时间间隔，保留全部温度数据，无需进行数据清洗。
本发明还提供有一种厂房温度数据可视化系统，包括：
数据采集模块，用于通过温度传感器采集各层温度数据，将各层温度数据整合为厂房实时输出温度数据；
数据清洗模块，用于以小时为时间单位，0.5分钟为时间间隔，或以天为时间单位，12分钟为时间间隔，或以月为时间单位，以6小时为时间间隔，并均以1℃为温度间隔，分别对每个时间间隔内的厂房实时输出温度数据进行加权平均，得到不同时间单位对应的厂房温度数据；
历史数据包络构建模块，在年度内，用于以小时、天或月为时间单位，在每个时间单位内统计出一个温度最大值和一个温度最小值作为包络值，建立对应的历史数据包络曲线；
数据显示模块，用于根据清洗后的厂房温度数据及所述历史数据包络曲线，以时间为X轴，以温度值为Y轴，以小时、日、月、季度或年为时间区间，构成二维平面上的温度数据显示界面。
本发明还提供有一种计算机设备，包括存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于运行所述存储器内的计算机程序，以执行所述厂房温度数据可视化方法。
本发明还提供有一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于处理器进行加载，以执行所述厂房温度数据可视化方法。
本发明提供的可视化方法、系统、设备及存储介质具有以下有益效果：
本发明通过对多组实时数据进行清洗处理，能够解决不同时间段查询需求，通过对厂房数据清洗处理及可视化比对，可以实现厂房实时数据、历史数据包络可视化比对分析，提高厂房数据可视化分析效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例及其设计方案，下面将对本实施例所需的附图作简单地介绍。下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的厂房温度数据可视化方法的流程图。
图2为以分钟为X轴单位的曲线显示示意图。
图3为传统基于时间序列的数据图。
具体实施方式
为了使本领域技术人员更好的理解本发明的技术方案并能予以实施，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明的技术方案和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定或限定，术语“相连”、“连接”应作广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体式连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以是通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上，在此不再详述。
实施例
本发明提供了一种厂房温度数据可视化方法，所述厂房保温区域内设置有多层操作平台，距每层操作平台1米高处的保温区域内均设置有两个温度传感器，具体如图1所示，包括如下步骤：
步骤1：通过温度传感器采集各层温度数据，将各层温度数据整合为厂房实时输出温度数据。
厂房温度传感器安装位置及代号如表1所示，首先将厂房8组实时温度数据（T1-T4，T9-T12）整合为1组厂房实时输出温度数据（Tout1），T1-T4及T9-T12中如果任一参数超出（5，30）℃的范围，则会进行报警，值班人员会及时进行维修。因此，一层至四层至少每层有一支传感器参数正常。基于此，厂房实时输出温度数据整合方法如下：
a.设TA1为厂房保温区域一层的温度，如果T1（5，30），且T9（5，30），则TA1=T1；如果T1（5，30），T9（5，30），则TA1=T1；如果T1（5，30），T9（5，30），则TA1=T9；如果T1（5，30），T9（5，30），则发出维修报警信号，其中，T1和T9分别为一层操作平台的两个温度传感器采集的温度数据；
b.设TA2为厂房保温区域二层的温度，T2（5，30），且T10（5，30），则TA2=T2；如果T2（5，30），T10（5，30），则TA2=T2；如果T2（5，30），T10（5，30），则TA2=T10；如果T2（5，30），T10（5，30），则发出维修报警信号，其中，T2和T10分别为二层操作平台的两个温度传感器采集的温度数据；
c.设TA3为厂房保温区域三层的温度，T3（5，30），且T11（5，30），则TA3=T3；如果T3（5，30），T11（5，30），则TA3=T3；如果T3（5，30），T11（5，30），则TA3=T11；如果T3（5，30），T11（5，30），则发出维修报警信号，其中，T3和T11分别为三层操作平台的两个温度传感器采集的温度数据；
d.设TA4为厂房保温区域四层的温度，T4（5，30），且T12（5，30），则TA4=T4；如果T4（5，30），T12（5，30），则TA4=T4；如果T4（5，30），T12（5，30），则TA4=T12；如果T4（5，30），T12（5，30），则发出维修报警信号，其中，T4和T12分别为四层操作平台的两个温度传感器采集的温度数据。
e.对TA1、TA2、TA3、TA4求平均值，得到厂房实时输出温度数据Tout1。
表1 厂房温度传感器安装位置及代号
步骤2：对厂房实时输出温度数据进行清洗，具体为：以小时为时间单位，0.5分钟为时间间隔，或以天为时间单位，12分钟为时间间隔，或以月为时间单位，以6小时为时间间隔，并均以1℃为温度间隔，分别对每个时间间隔内的厂房实时输出温度数据进行加权平均，得到不同时间单位对应的厂房温度数据。具体过程如下：
a.数据清洗以分钟为单位时，数据为当前分钟内的全部温度数据，显示密度为0.5s，每分钟共有120个温度数据。
b.数据清洗以小时为单位时，数据清洗处理的间隔为0.5分钟，清洗方法为，以1℃为间隔，对每0.5分钟的数据值进行加权平均，清洗后每小时有120个温度数据。
每0.5分钟60个数中，温度最大值为18.0，温度最小值为15.0，则在[15.0,16.0）之间的数有f1个，在[16.0,17.0)之间的数有f2个，在[17.0,18.0)之间的数有f3个，则按分钟清洗后的温度数据=（15×f1+16×f2+17×f3）/（f1+f2+f3）。
c.数据清洗以天为单位时，数据清洗处理的间隔为12分钟，清洗方法为，以1℃为间隔，对每12分钟共1440个数据值进行加权平均，加权平均方法同上。清洗后每天有120个温度数据。
d.数据清洗以月为单位时，数据清洗处理的间隔为6小时，清洗方法为，以1℃为间隔，对每6小时的数据值进行加权平均，加权平均方法同上。清洗后每月有120个温度数据。
步骤3：在年度内，以小时、天或月为时间单位，在每个时间单位内统计出一个温度最大值和一个温度最小值作为包络值，建立对应的历史数据包络曲线：
a.历史包络以分钟为单位时，包络值为每分钟内统计出一个温度最大值、一个温度最小值；
b.历史包络以小时为单位时，包络值为每小时内统计出一个温度最大值、一个温度最小值；
a.历史包络以天为单位时，包络值为每天内统计出一个温度最大值、一个温度最小值；
d.历史包络以月为单位时，包络值为每月内统计出一个温度最大值、一个温度最小值。
步骤4：根据清洗后的厂房温度数据及历史数据包络曲线，以时间为X轴，以温度值为Y轴，以小时、日、月、季度或年为时间区间，构成二维平面上的温度数据显示界面。
历史包络以单个年度进行包络显示时，包络数据为该年度包络；选择2个及以上年度时，选择多个年度中包络数据中的温度最大值、温度最小值作为包络。
a.如果选择分钟为X轴单位，细分刻度为12s，则实时温度值为以分钟为单位的数据清洗。历史包络以分钟为统计单位，曲线绘制以温度最大值、温度最小值分别从该分钟起至该分钟结束，如图2所示，其中，红色线条为历史数据包络上限；蓝色线条为历史数据包络下限，中间的黑色线条为当前清洗后的数据，该图以年度为分隔，在选定时间间隔后，可以同时显示当前厂房温度数据和历史包络，且清洗后的数据既能表达状态又可缩小检索量，可大大提高显示效率。图3为常规的以连续时间为x轴的温度值显示，其中，T1-T4及T9-T12的含义见表1，该图在选定时间区间后所有数据完整显示，显示曲线较繁杂，也无法分年度进行比对。如2022年3月数据和2023年3月数据无法在同一界面比对。在选择的时间区间较长时，数据量巨大，导致查询效率较低。
b.如果选择以小时为X轴单位，细分刻度为12分钟，则实时温度值以小时为单位进行数据清洗。历史包络以小时为统计单位，曲线绘制以温度最大值、温度最小值分别从该小时起至该小时结束。
c.如果选择以天为X轴，细分刻度为6小时，则实时温度值以天为单位进行数据清洗。历史包络以天为统计单位，曲线绘制以温度最大值、温度最小值分别从该天起至该天结束。
d. 如果选择以月为X轴，细分刻度为6天，则实时温度值以天为单位进行数据清洗。历史包络以天为统计单位，曲线绘制以温度最大值、温度最小值分别从该天起至该天结束。
本发明还提供有一种厂房温度数据可视化系统，包括：
数据采集模块，用于通过温度传感器采集各层温度数据，将各层温度数据整合为厂房实时输出温度数据；
数据清洗模块，用于以小时为时间单位，0.5分钟为时间间隔，或以天为时间单位，12分钟为时间间隔，或以月为时间单位，以6小时为时间间隔，并均以1℃为温度间隔，分别对每个时间间隔内的厂房实时输出温度数据进行加权平均，得到不同时间单位对应的厂房温度数据；
历史数据包络构建模块，在年度内，用于以小时、天或月为时间单位，在每个时间单位内统计出一个温度最大值和一个温度最小值作为包络值，建立对应的历史数据包络曲线；
数据显示模块，用于根据清洗后的厂房温度数据及历史数据包络曲线，以时间为X轴，以温度值为Y轴，以小时、日、月、季度或年为时间区间，构成二维平面上的温度数据显示界面。
本发明还提供有一种计算机设备，包括存储器和处理器；存储器存储有计算机程序，处理器用于运行存储器内的计算机程序，以执行厂房温度数据可视化方法。
本发明还提供有一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序适于处理器进行加载，以执行厂房温度数据可视化方法。
通过以上描述可知，本发明通过以任务时间为X轴，以为温度值为Y轴，构成二维平面上的温度数据显示，在任务时间选择上，设置以小时、日、月、季度、年为时间区间对数据进行显示，以达到既不丢失关键特征值、又可快速显示的效果。
厂房在长期使用过程中，需要根据不同的时间间隔查询厂房温度数据，并与历年同一时间段数据进行比对。本发明提供一种解决不同时间段查询需求下，厂房数据清洗处理及可视化比对的方法，可以实现厂房实时数据、历史数据包络可视化比对分析，提高厂房数据可视化分析效率。
以上实施例仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换，均属于本发明的保护范围。
Claims (6)
1.一种厂房温度数据可视化方法，所述厂房保温区域内设置有多层操作平台，距每层操作平台1米高处的保温区域内均设置有两个温度传感器，其特征在于，包括如下步骤：
通过温度传感器采集各层温度数据，将各层温度数据整合为厂房实时输出温度数据；
对厂房实时输出温度数据进行清洗，具体为：以小时为时间单位，0.5分钟为时间间隔，或以天为时间单位，12分钟为时间间隔，或以月为时间单位，以6小时为时间间隔，并均以1℃为温度间隔，分别对每个时间间隔内的厂房实时输出温度数据进行加权平均，得到不同时间单位对应的厂房温度数据；
在年度内，以小时、天或月为时间单位，在每个时间单位内统计出一个温度最大值和一个温度最小值作为包络值，建立对应的历史数据包络曲线；
根据清洗后的厂房温度数据及所述历史数据包络曲线，以时间为X轴，以温度值为Y轴，以小时、日、月、季度或年为时间区间，构成二维平面上的温度数据显示界面；
其中，所述对每个时间间隔内的厂房实时输出温度数据进行加权平均，包括如下步骤：
数据清洗以小时为单位时，数据清洗处理的间隔为0.5分钟，清洗方法为以1℃为间隔，对每0.5分钟的数据值进行加权平均，即每0.5分钟60个数中，温度最大值为18.0，温度最小值为15.0，则在[15.0,16.0)之间的数有f1个，在[16.0,17.0)之间的数有f2个，在[17.0,18.0)之间的数有f3个，则按分钟清洗后的数据＝(15×f1+16×f2+17×f3)/(f1+f2+f3)，清洗后每小时有120个温度数据；
数据清洗以天为单位时，数据清洗处理的间隔为12分钟，清洗方法为以1℃为间隔，对每12分钟共1440个数据值进行加权平均，清洗后每天有120个温度数据；
数据清洗以月为单位时，数据清洗处理的间隔为6小时，清洗方法为以1℃为间隔，对每6小时的数据值进行加权平均，清洗后每月有120个温度数据。
2.根据权利要求1所述的厂房温度数据可视化方法，其特征在于，所述将各层温度数据整合为厂房实时输出温度数据，具体为：
设TA1为厂房保温区域一层的温度，如果T1∈(5，30)，且T9∈(5，30)，则TA1＝T1；如果T1∈(5，30)，则TA1＝T1；如果T9∈(5，30)，则TA1＝T9；如果 则发出维修报警信号，其中，T1和T9分别为一层操作平台的两个温度传感器采集的温度数据；
设TA2为厂房保温区域二层的温度，T2∈(5，30)，且T10∈(5，30)，则TA2＝T2；如果T2∈(5，30)，则TA2＝T2；如果 T10∈(5，30)，则TA2＝T10；如果 则发出维修报警信号，其中，T2和T10分别为二层操作平台的两个温度传感器采集的温度数据；
设TA3为厂房保温区域三层的温度，T3∈(5，30)，且T11∈(5，30)，则TA3＝T3；如果T3∈(5，30)，则TA3＝T3；如果 T11∈(5，30)，则TA3＝T11；如果 则发出维修报警信号，其中，T3和T11分别为三层操作平台的两个温度传感器采集的温度数据；
设TA4为厂房保温区域四层的温度，T4∈(5，30)，且T12∈(5，30)，则TA4＝T4；如果T4∈(5，30)，则TA4＝T4；如果 T12∈(5，30)，则TA4＝T12；如果 则发出维修报警信号，其中，T4和T12分别为四层操作平台的两个温度传感器采集的温度数据；
对TA1、TA2、TA3、TA4求平均值，得到厂房实时输出温度数据。
3.根据权利要求1所述的厂房温度数据可视化方法，其特征在于，还包括当以分钟为单位时，以0.5s为时间间隔，保留全部温度数据，无需进行数据清洗。
4.一种厂房温度数据可视化系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于通过温度传感器采集各层温度数据，将各层温度数据整合为厂房实时输出温度数据；
数据清洗模块，用于以小时为时间单位，0.5分钟为时间间隔，或以天为时间单位，12分钟为时间间隔，或以月为时间单位，以6小时为时间间隔，并均以1℃为温度间隔，分别对每个时间间隔内的厂房实时输出温度数据进行加权平均，得到不同时间单位对应的厂房温度数据；
历史数据包络构建模块，在年度内，用于以小时、天或月为时间单位，在每个时间单位内统计出一个温度最大值和一个温度最小值作为包络值，建立对应的历史数据包络曲线；
数据显示模块，用于根据清洗后的厂房温度数据及所述历史数据包络曲线，以时间为X轴，以温度值为Y轴，以小时、日、月、季度或年为时间区间，构成二维平面上的温度数据显示界面；
其中，所述数据清洗模块的对每个时间间隔内的厂房实时输出温度数据进行加权平均，具体为：
数据清洗以小时为单位时，数据清洗处理的间隔为0.5分钟，清洗方法为以1℃为间隔，对每0.5分钟的数据值进行加权平均，即每0.5分钟60个数中，温度最大值为18.0，温度最小值为15.0，则在[15.0,16.0)之间的数有f1个，在[16.0,17.0)之间的数有f2个，在[17.0,18.0)之间的数有f3个，则按分钟清洗后的数据＝(15×f1+16×f2+17×f3)/(f1+f2+f3)，清洗后每小时有120个温度数据；
数据清洗以天为单位时，数据清洗处理的间隔为12分钟，清洗方法为以1℃为间隔，对每12分钟共1440个数据值进行加权平均，清洗后每天有120个温度数据；
数据清洗以月为单位时，数据清洗处理的间隔为6小时，清洗方法为以1℃为间隔，对每6小时的数据值进行加权平均，清洗后每月有120个温度数据。
5.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器用于运行所述存储器内的计算机程序，以执行权利要求1至3任一项所述的厂房温度数据可视化方法。
6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于处理器进行加载，以执行权利要求1至3任一项所述的厂房温度数据可视化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410345790.0A CN117951350B (zh) | 2024-03-26 | 2024-03-26 | 一种厂房温度数据可视化方法、系统、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202410345790.0A CN117951350B (zh) | 2024-03-26 | 2024-03-26 | 一种厂房温度数据可视化方法、系统、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117951350A CN117951350A (zh) | 2024-04-30 |
| CN117951350B true CN117951350B (zh) | 2024-07-02 |
Family
ID=90803235
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202410345790.0A Active CN117951350B (zh) | 2024-03-26 | 2024-03-26 | 一种厂房温度数据可视化方法、系统、设备及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117951350B (zh) |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110147825A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-08-20 | 淮阴工学院 | 一种基于经验模态分解模型的草莓温室温度智能检测装置 |
| CN110707373A (zh) * | 2018-07-10 | 2020-01-17 | 周锡卫 | 一种基于蓄电池疲劳监测及动态维护的储能系统 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103606240B (zh) * | 2013-11-27 | 2016-06-29 | 宁波振东光电有限公司 | 采用分布式光纤温度传感器系统进行火灾报警的方法 |
| DE102017118105B3 (de) * | 2017-08-09 | 2018-07-19 | Elmos Semiconductor Aktiengesellschaft | Sicherheitsrelevantes Ultraschallsensorsystem mit Übertrager zum Selbsttest und zur Überwachung dieses Ultraschallsensorsystems mittels Überwachung des Amplitudenanteils einer Grund- oder Oberwelle |
| IT201700100484A1 (it) * | 2017-09-07 | 2019-03-07 | Fosber Spa | Metodo di diagnosi predittiva per un impianto di produzione di cartone ondulato |
| CN110991692B (zh) * | 2019-10-29 | 2022-07-15 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于动态包络线法的换热器群运行状况监测清洗预警方法 |
| WO2022072921A1 (en) * | 2020-10-04 | 2022-04-07 | Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc | Industrial digital twin systems and methods with echelons of executive, advisory and operations messaging and visualization |
| CN115761211A (zh) * | 2021-09-01 | 2023-03-07 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种基于rgb图像与热成像耦合的石化企业泵房设备温度监测方法及装置 |
| CN114004059B (zh) * | 2021-09-24 | 2022-08-23 | 雅砻江流域水电开发有限公司 | 一种水轮发电机组健康画像方法 |
-
2024
- 2024-03-26 CN CN202410345790.0A patent/CN117951350B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110707373A (zh) * | 2018-07-10 | 2020-01-17 | 周锡卫 | 一种基于蓄电池疲劳监测及动态维护的储能系统 |
| CN110147825A (zh) * | 2019-04-19 | 2019-08-20 | 淮阴工学院 | 一种基于经验模态分解模型的草莓温室温度智能检测装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117951350A (zh) | 2024-04-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107085593A (zh) | 环境监控方法及系统 | |
| CN115860279B (zh) | 南美白对虾养殖投苗作业窗口期的气象风险预测方法 | |
| CN117951350B (zh) | 一种厂房温度数据可视化方法、系统、设备及存储介质 | |
| CN112051824B (zh) | 一种基于工业物联网的运维系统 | |
| CN108021948A (zh) | 一种病虫害的巡检方法及装置 | |
| CN106856442A (zh) | 一种性能指标监控方法和装置 | |
| KR101102812B1 (ko) | Ｗｅｂ－ｇｉｓ기반 해양예보 정보 제공 시스템 | |
| JP5658597B2 (ja) | 省エネ行動評価システム | |
| CN115344815B (zh) | 考虑植被空间变化的天然径流变化归因分析方法和系统 | |
| CN110728068A (zh) | 一种配网台风灾害损失评估方法及装置 | |
| CN116226263A (zh) | 一种可再生能源可视化智能管控制方法及系统 | |
| CN109000810A (zh) | 一种多维粮温展示系统及方法 | |
| CN115878685A (zh) | 融合多指标的综合偏差干旱指数的旱情监测方法 | |
| CN115796630A (zh) | 工作面液压支架的区域支护质量评价方法 | |
| CN114770607A (zh) | 一种基于大数据的机器人健康监控方法及系统 | |
| CN116910901A (zh) | 建筑智能化设计方法 | |
| CN116317101A (zh) | 一种多源配网监测数据的电网运行状态监测方法及系统 | |
| JP2772179B2 (ja) | プラント運転データ管理装置 | |
| CN114157026B (zh) | 一种海上风电运维的调度方法 | |
| US20170167890A1 (en) | System and method for providing a platform for detecting pattern based irrigation | |
| CN114118598A (zh) | 基于深度学习预测模型的电网雷电灾害预测方法及系统 | |
| CN111930866B (zh) | 基于格网的分层热预警实时发布和显示方法、系统及设备 | |
| CN118018882B (zh) | 一种物联网数据的采集与存储方法 | |
| CN118247075B (zh) | 一种智慧农业用虫害远程检测系统及方法 | |
| CN118551249A (zh) | 基于大数据的开关柜安全检测方法 |
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 |