一种基于物联网的密集烤房烘烤大数据采集处理方法技术

本申请公开了一种基于物联网的密集烤房烘烤大数据采集处理方法，旨在解决烘烤物联网应用范围窄，无法在烘烤工作管理、工艺执行分析、烘烤工艺缺陷与建议等方面发挥作用的技术问题。本申请在剔除烤房无效数据的基础上，对烘烤工艺执行情况进行大数据分析，将每座烤房或每个片区烤房的烘烤周期、烘烤习惯、烘烤关键温湿度点控制、烘烤时间控制等信息进行展现，以便烟农、烟技员实时发现每座烤房存在的问题，从而改变不良烘烤习惯，提升烟叶烘烤效果，减少烤坏烟叶发生，增加烟农经济效益。增加烟农经济效益。增加烟农经济效益。

【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网的密集烤房烘烤大数据采集处理方法


[0001]本专利技术申请涉及烟草烘烤数据处理
，具体涉及一种基于物联网的密集烤房烘烤大数据采集处理方法。

技术介绍

[0002]随着物联网技术的不断发展，物联网烟叶烤房的发展也越来越快速。物联网烟叶烤房是指通过传感器、智能控制系统、云计算等技术，实现对烟叶烤房内环境参数的实时监测和控制，从而提高烟叶烤制的质量和效率，降低能耗和劳动力成本。
[0003]目前，国内外各大烟草企业已经开始推广应用物联网烟叶烤房，如中国烟草总公司、日本烟草、美国菲利普莫里斯等。这些企业在烟叶烤房中安装了温湿度传感器、氧气传感器、二氧化碳传感器、烟气传感器等多种传感器，通过物联网平台实现数据的实时采集和处理，从而实现对烤房的自动化控制和优化。
[0004]目前行业内烘烤物联网主要应用在温湿度异常情况预警等方面，但在烘烤工作管理、工艺执行分析、烘烤工艺缺陷与建议等方面的作用尚未发挥。另一方面，物联网烟叶烤房的发展还存在一些问题，如数据采集的科学合理性、数据信息挖掘利用的充分性、数据处理和分析的可靠性等方面需要进一步完善和提高。
[0005]公开于该
技术介绍
部分的信息仅用于加深对本公开的
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成本领域技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0006]本申请的目的在于提供一种基于物联网的密集烤房烘烤大数据采集处理方法，旨在解决烘烤物联网应用范围窄，无法在烘烤工作管理、工艺执行分析、烘烤工艺缺陷与建议等方面发挥作用的技术问题。
[0007]根据本公开的一个方面，提供一种基于物联网的密集烤房烘烤大数据采集处理方法，包括如下步骤：（1）分别采集各处烤房基础信息：基于对应的烤房设置情况，采集包括烤房位置、烤房编号、使用人姓名、使用人联系电话、烤房加热方式（燃煤、生物质、热泵等）的相关信息；（2）采集大数据信息：各处烤房运行后基于对应的传感器或设置情况，每3～6min采集记录一次包括采集时间、所处烘烤阶段代码、设定温度、设定湿度、上棚实际温度、上棚实际湿度、下棚实际温度、下棚实际湿度、烘烤模式、火力档位的相关信息；（3）提取烘烤大数据参数：
①
获取单烤次有效烘烤曲线：当烤房内干球温度升温至29.8～30.2度，且连续三次采集温度高于30度时，以首次采集的温度点为烘烤曲线的起始点；当干球温度降至63.8～64.2度，且连续三次采集温度低于64度时，以首次采集的温度点为烘烤曲线的终点；获取
所述起始点至终点的温度曲线，同时剔除无效烘烤曲线；
②
烘烤习惯提取：以单烤次起点至终点的总时间作为单烤烘烤用时；以同一年度内有效烘烤曲线条数记为当年烘烤烤次；以同一年度内第一烤起点时间至最后一烤终点总天数记为当年烘烤周期；
③
烘烤各阶段时间提取：当烤房内干球温度依次升温至35.8～36.2度、37.8～38.2度、41.8～42.2度、46.8～47.2/47.8～48.2度、52.8～53.2/53.8～54.2度的温度段时，分别提取36度稳温时间、38度前稳温时间、38度稳温时间、42度稳温时间、变黄阶段时间、47/48度稳温时间、53/54度稳温时间、定色阶段时间、干筋阶段时间；
④
烘烤关键温度点湿球温度提取：记录下棚干球温度分别设定为38度、42度、47/48度、53/54度、65/68度时，所分别设定的对应的湿球温度，如设定湿球温度前后有2～3个温度点，则全部记录；
⑤
烘烤关键温度点温湿度差提取：分别记录38度稳温阶段、42度稳温阶段、44～48度稳温阶段的温度差、湿度差；（4）数据处理：通过物联网协议汇集所采集到的各处烤房的相关数据信息，基于物联网烘烤大数据分析标准流程算法进行数据分析或/和数据建模；数据流程：
①
通过烘烤设备物联网接口每天取的前一天的数据进行本地存储。
[0008]②
成功存储数据后，分析数据是否符合提取条件：a.由于需要对比3次连续记录，所以分析的数据为前一天的完整数据+前2天的最后2条数据。
[0009]b.当前系统的需要针对数据进行众多的分析判断，在不同烤次的曲线中存在相同条件的重复判断，为提高系统灵活度需要从业务规则和系统代码解耦和入手，使用规则引擎可以把复杂、重复的业务规则同各个业务系统分离开，以提高业务逻辑的复用能力和开发变更效率。通过对决策结果的积累和回溯，可以反向推动规则的迭代优化，帮助组织形成一个不断演进的商业智能分析知识库，为了快速开发，选择Aviator作为规则引擎，其底层是读取表达式动态实时地编译成JVM字节码，从而达到高性能解耦好，轻量级以及丰富的函数库的支持。
[0010]c.首先通过火机的开机关机来分析每条完整曲线的周期，其次提取升温与降温的稳温时间点，通过保存温度最高点来判断曲线是升温还是降温，升温部分提取曲线开始，36度稳温时间、38度前稳温时间、38度稳温时间、42度稳温时间、变黄阶段时间、47/48度稳温时间、53/54度稳温时间，以及各阶段的温度差、湿度差。降温部分提取64度曲线结束。最后提取每个控温点的湿度设置在5频次以上的设置值，记录下棚干球温度分别设定为38度、42度、47/48度、53/54度、65/68度时，所分别设定的对应的湿球温度。
[0011]（5）将烟叶烘烤大数据分析结果进行输出、展示。
[0012]在本公开的一些实施例中，在所述步骤
①
中，单烤次烘烤起点至烘烤终点的时间低于100h或者高于240h的烘烤曲线判断为无效烘烤曲线。
[0013]在本公开的一些实施例中，在所述步骤
③
中，当干球温度升温至35.8～36.2度，且连续三次采集温度高于36度时，以首次采集的温度为36度稳温起始点；当干球温度升温至36.5度以上，且连续三次采集温度高于36.5度时，以首次采集的温度为36度稳温结束点；36
度稳温起始点与36度稳温结束点之间的时段记为36度稳温时间；按同样的方法分别确定38度稳温时间、42度稳温时间、47/48度稳温时间、53/54度稳温时间；同时将起点温度至第一次超过38度之间的用时确定为38度前稳温时间。
[0014]在本公开的一些实施例中，在所述步骤
③
中，将烘烤曲线起始点至42度稳温结束点之间的时差确定为变黄阶段时间；将42度稳温结束点至53/54度稳温结束点之间的时段确定为定色阶段时间；将53/54度稳温结束点至曲线终点之间的时段确定为干筋阶段时间。
[0015]在本公开的一些实施例中，在所述步骤
⑤
中，温度差为上棚实际温度和下棚实际温度的差值；湿度差为上棚实际湿度和下棚实际湿度的差值。
[0016]在本公开的一些实施例中，在所述步骤（4）中，基于Java EE企业级软件开发标准，运用Spring Boot微服务开发架构，采用MariaDB数据库存储烟叶烘烤物联网数据库，建立物联网大本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的密集烤房烘烤大数据采集处理方法，其特征在于，包括如下步骤：（1）分别采集各处烤房基础信息：基于对应的烤房设置情况，采集包括烤房位置、烤房编号、使用人姓名、使用人联系电话、烤房加热方式的相关信息；（2）采集大数据信息：各处烤房运行后基于对应的传感器或设置情况，每3～6min采集记录一次包括采集时间、所处烘烤阶段代码、设定温度、设定湿度、上棚实际温度、上棚实际湿度、下棚实际温度、下棚实际湿度、烘烤模式、火力档位的相关信息；（3）提取烘烤大数据参数：
①ꢀ
获取单烤次有效烘烤曲线：当烤房内干球温度升温至29.8～30.2度，且连续三次采集温度＞30度时，以首次采集的温度点为烘烤曲线的起始点；当干球温度降至63.8～64.2度，且连续三次采集温度低于64度时，以首次采集的温度点为烘烤曲线的终点；获取所述起始点至终点的温度曲线，同时剔除无效烘烤曲线；
②ꢀ
烘烤习惯提取：以单烤次起点至终点的总时间作为单烤烘烤用时；以同一年度内有效烘烤曲线条数记为当年烘烤烤次；以同一年度内第一烤起点时间至最后一烤终点总天数记为当年烘烤周期；
③ꢀ
烘烤各阶段时间提取：当烤房内干球温度依次升温至35.8～36.2度、37.8～38.2度、41.8～42.2度、46.8～47.2/47.8～48.2度、52.8～53.2/53.8～54.2度的温度段时，分别提取36度稳温时间、38度前稳温时间、38度稳温时间、42度稳温时间、变黄阶段时间、47/48度稳温时间、53/54度稳温时间、定色阶段时间、干筋阶段时间；
④ꢀ
烘烤关键温度点湿球温度提取：记录下棚干球温度分别设定为38度、42度、47/48度、53/54度、65/68度时，所分别设定的对应的湿球温度，如设定湿球温度前后有2～3个温度点，则全部记录；
⑤ꢀ
烘烤关键温度点温湿度差提取：分别记录38度稳温阶段、42度稳温阶段、44～48度稳温阶段的温度差、湿度差；（4）数据处理：通过物联网协议汇集所采集到的各处烤房的相关数据信息，基于物联网烘烤大数据分析标准流程算法进行数据分析或/和数据建模；（5）将烟叶烘烤大数据分析结果进行输出、展示。2.根据权利要求1所述的烟叶烤房烘烤大数据采集处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：段史江，梁周虹，凌平，彭欢，胡锐，温春平，齐飞，许明敏，
申请(专利权)人：江西中烟工业有限责任公司江西省锦峰软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：