【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及原料溯源管理，具体涉及一种原料油原料溯源管理方法及系统。
技术介绍
1、蒽油作为煤焦油的提取物，属于原料油的一种，通过蒽油加氢工艺使其产物的使用效率得到提升，在工业生产中广泛应用于制药、染料、橡胶、防腐剂等领域。对于蒽油产物的溯源，主要是指对蒽油及其衍生物在生产、加工和运输等过程中的来源、质量、安全等方面进行追踪和管理，以保障产品质量、保障消费安全、推动产业升级等等。
2、蒽油加工过程中对各项工艺参数的要求极高，但也会存在部分工艺参数变化导致最终产品质量发生变化的情况，导致产物中存在过量有害物质，而在建立溯源系统时，现有技术通常采用仅对抽样检测的产品的质量进行评价从而统一赋予溯源码的方式，忽略工艺参数的变化产生的影响，因此会产生产品的溯源信息可信度不够的问题，对于消费者而言具有一定安全隐患。
技术实现思路
1、为了解决现有技术在建立溯源系统时，通常采用仅对抽样检测的产品的质量进行评价从而统一赋予溯源码的方式，忽略工艺参数的变化产生的影响，导致产品的溯源信息可信度不够的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种原料油原料溯源管理方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
2、获得历史所有批次和待处理批次的原料油的生产记录，所述生产记录包括各批次产品的原油量、抽样检测时的各类质量检测数据以及各类工艺参数的时序变化数据；根据各批次产品的所述各类质量检测数据获得质量检测值；
3、将任意一类工艺参数作为待测参数；根据历史所有批次之间待测参数的时序变化
4、根据历史每个批次中待测参数的时序变化数据的变化趋势获得历史每个批次的待测参数的参数特征值；根据历史所有批次中质量检测值和待测参数的参数特征值的相关情况获得待测参数对质量检测值的影响权重；根据历史所有批次的质量检测值、所有工艺参数对应的波动因子、影响权重以及所有工艺参数的参数特征值构建预测方程；
5、获取待处理批次的每类工艺参数的参数特征值；基于所述预测方程根据待处理批次对应的参数特征值和质量检测值获得质量预测值；根据待处理批次的质量检测值和对应的所述质量预测值之间的差异调整抽样率，进行溯源管理。
6、进一步地，所述根据历史所有批次之间待测参数的时序变化数据之间的差异获得波动值，包括：
7、将历史所有批次之间的待测参数的时序变化数据进行两两组合；
8、以任意一个组合作为待测组合，将所述待测组合中包含采样点个数最多的时序变化数据作为基准，基于dtw算法将所述待测组合的两个时序变化数据进行对齐，获得对齐后的时序数据；
9、将所述待测组合对应的对齐后的时序数据中所有采样点的数据值的均方误差作为误差值；
10、将所有组合的误差值的均值作为所述波动值。
11、进一步地，所述根据历史所有批次的原油量的变化情况和所述波动值获得待测参数对应的波动因子，包括：
12、将历史所有批次的原油量的平均值作为平均原油量；
13、根据历史每个批次的原油量和所述平均原油量获得历史所有批次的原油量的方差，作为设备负载值；
14、将所述设备负载值和所述待测参数的波动值的乘积作为所述待测参数的波动因子。
15、进一步地，所述参数特征值的获取方法包括：
16、以历史所有批次中任意一个批次作为待测批次；
17、将所述待测批次的待测参数的时序变化数据中数据值的最大值和最小值的差值作为数据极差；
18、获取待测批次的待测参数的时序变化数据中每个采样点的数据值的斜率值，将待测批次的待测参数的时序变化数据中所有采样点对应的斜率值的均值作为斜率均值，基于方差计算公式根据每个采样点的数据值的斜率值和所述斜率均值获得波动程度值；
19、将所述波动程度值和所述数据极差的乘积作为待测批次的待测参数的参数特征值。
20、进一步地，所述影响权重的获取方法包括：
21、将历史所有批次的待测参数对应的参数特征值组成的集合作为第一集合；
22、将历史所有批次的质量检测值组成的集合作为第二集合；
23、依次获取所述第一集合和所述第二集合中所有数值的标准差，分别作为第一标准差和第二标准差，将所述第一标准差和第二标准差的乘积作为标准差乘积；
24、将所述第一集合和第二集合的协方差作为相关值，将所述相关值与所述标准差乘积的比值的绝对值作为所述影响权重。
25、进一步地，所述预测方程的构建方法包括：
26、将历史每个批次的所有类别的工艺参数的参数特征值与对应的影响权重相乘并累加后的平均值，作为历史每个批次的综合工艺特征值；
27、将所有工艺参数的波动因子的均值作为波动均值，将所述波动均值进行非线性归一化并负相关映射后，作为补偿系数；
28、根据历史每个批次的质量检测值和综合工艺特征值的比值获得线性系数；将所述补偿系数、历史每个批次对应的线性系数与综合工艺特征值的乘积作为回归方程；将历史所有批次的回归方程进行多项式拟合作为所述预测方程。
29、所述基于所述预测方程根据待处理批次对应的参数特征值和质量检测值获得质量预测值，包括：
30、将所述待处理批次对应的每类工艺参数的参数特征值和质量检测值作为所述预测方程的输入，利用非线性回归预测获得待处理批次的质量预测值。
31、进一步地，所述根据待处理批次的质量检测值和对应的所述质量预测值之间的差异调整抽样率，进行溯源管理，包括：
32、当待处理批次的质量检测值小于或等于质量预测值时，将待处理批次的产品的各类质量检测数据作为待处理批次的原料油的溯源码信息；
33、当待处理批次的质量检测值大于所述质量预测值时，增大抽样检测时的采样率再次获得质量检测值，直至当质量检测值小于或等于质量预测值时，将待处理批次的产品的各类质量监测数据作为待处理批次的原料油的溯源码信息。
34、进一步地，所述根据各批次产品的所述各类质量检测数据获得质量检测值，包括：
35、将每类质量检测数据在所有批次中的数值的均值作为均值特征值，将每类质量检测数据在所有批次中的标准差作为第三标准差；
36、将每个批次的每类质量检测数据与对应的均值特征值的差值与所述第三标准差的比值作为每类质量检测数据的质量标准值；
37、将每个批次中所有类别的质量检测数据对应的质量标准值的均值作为质量检测值。
38、本专利技术还提出了一种原料油原料溯源管理系统，所述系统包括：
39、存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时可实现任意一项所述方法的步骤。
40、本专利技术具有如下有益效果：
41、本专利技术首先获取历史所有批次以及待处理批次的产本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述根据历史所有批次之间待测参数的时序变化数据之间的差异获得波动值，包括：
3.根据权利要求1所述的一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述根据历史所有批次的原油量的变化情况和所述波动值获得待测参数对应的波动因子，包括：
4.根据权利要求1所述的一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述参数特征值的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述影响权重的获取方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述预测方程的构建方法包括：
7.根据权利要求1所述的一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述基于所述预测方程根据待处理批次对应的参数特征值和质量检测值获得质量预测值，包括：
8.根据权利要求1所述的一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述根据待处理批次的质量检测值和对应的所述质量预测值之间的差异
9.根据权利要求1所述的一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述根据各批次产品的所述各类质量检测数据获得质量检测值，包括：
10.一种原料油原料溯源管理系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述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计算机程序时实现如权利要求1~9任意一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述根据历史所有批次之间待测参数的时序变化数据之间的差异获得波动值，包括：
3.根据权利要求1所述的一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述根据历史所有批次的原油量的变化情况和所述波动值获得待测参数对应的波动因子，包括：
4.根据权利要求1所述的一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述参数特征值的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述影响权重的获取方法包括：
6.根据权利要求1所述的一种原料油原料溯源管理方法，其特征在于，所述预测方程的构建方法包...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡乾坤，司传煜，王菲菲，张金刚，刘燕，李贤贤，陈克垒，李虎，
申请(专利权)人：山东恒信科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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