【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及区块链，尤其涉及一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法及系统。
技术介绍
1、在现代工业领域中，矿石码头作为矿物运输和存储的重要环节，由于矿石的堆积、装卸和运输过程中会产生大量粉尘，不仅对周边环境造成严重污染，还危害现场工作人员的健康。因此，如何高效地控制粉尘扩散、优化喷淋系统的资源利用，成为矿石码头管理中的一项重要挑战。传统管理模式中，环境数据记录和喷淋过程缺乏透明性，数据容易被篡改，难以满足多方监管和溯源需求。
技术实现思路
1、本专利技术为解决上述技术问题，提出了一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、本申请提供了一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取矿石堆料场数据；
4、步骤s2：对矿石堆料场数据通过区块链共识机制进行数据验证，得到矿石堆料场区块数据；
5、步骤s3：根据矿石堆料场区块数据进行喷淋策略生成，得到喷淋控制策略数据；
6、步骤s4：根据喷淋控制策略数据进行喷淋设备控制，得到喷淋实施数据，以进行喷淋过程记录与溯源作业。
7、本专利技术中可同时采集多个模态的数据（如温度、湿度、粉尘浓度等），为多维度的喷淋优化提供依据，提升环境治理效果。利用区块链共识机制验证数据的真实性，避免数据被篡改或伪造，提升系统的可信度。矿石码头的喷淋数据存储在区块链上，确保数据的透明性和追溯性。基于区块链数据和智能算法（如深度
8、优选地，步骤s1具体为：
9、步骤s11：部署矿石堆料场监测传感器网络，覆盖矿石堆料场关键区域，监测温度、湿度、粉尘浓度，从而获得实时采集数据；
10、步骤s12：对实时采集数据进行边缘多模态融合，得到矿石堆料场多模态数据；
11、步骤s13：对矿石堆料场多模态数据进行序列特征构建，得到矿石堆料场序列特征数据；
12、步骤s14：将矿石堆料场序列特征数据进行加密并数据上传，得到矿石堆料场数据。
13、本专利技术中在矿石堆料场的关键区域部署传感器网络，用于监测温度、湿度、粉尘浓度等关键环境参数。传感器覆盖范围和密度根据场地地形和堆料特点进行优化，以确保监测的全面性和精准性。通过边缘计算节点，对实时采集的多模态数据（温度、湿度、粉尘浓度等）进行融合处理。采用多模态融合算法（如基于加权互信息的融合模型），将不同模态的数据整合为一致性数据格式。对融合后的多模态数据进行序列特征提取，构建关键特征序列（如粉尘浓度变化趋势、湿度波动特征等）。对生成的序列特征数据进行加密（如aes或rsa加密），以确保数据在传输过程中的安全性。将加密后的数据上传至区块链节点，确保数据的透明性和不可篡改性。
14、优选地，步骤s13具体为：
15、对矿石堆料场多模态数据进行差分序列特征构建，得到第一矿石堆料场序列特征数据；
16、对矿石堆料场多模态数据进行模式序列特征构建，得到第二矿石堆料场序列特征数据；
17、将第一矿石堆料场序列特征数据以及第二矿石堆料场序列特征数据进行多序列权重图构建，得到矿石堆料场序列特征数据。
18、本专利技术中差分序列特征构建通过对多模态数据的时间序列进行差异性分析，提取时间维度上的动态变化特性。采用差分计算（如一阶差分、二阶差分）和变化速率分析方法，捕捉矿石堆料场环境变化的关键特征。模式序列特征构建通过挖掘多模态数据中的潜在规律和重复模式（如粉尘浓度周期性波动），提取环境数据的长期特性。模式挖掘有助于对未来的环境变化进行预测（如某时间段内粉尘浓度升高的可能性），实现前瞻性管理。差分序列特征数据和模式序列特征数据通过多序列权重图进行融合。图中的节点表示特征，边权重反映特征之间的关联强度。采用图构建算法（如最小生成树mst和图嵌入技术），将多维特征整合为统一的特征数据。
19、优选地，其中差分序列特征构建具体为：
20、对矿石堆料场多模态数据进行跨度动态划分，得到划分序列数据；
21、对划分序列数据进行多模态交叉差分计算，得到交叉差分矩阵数据；
22、对交叉差分矩阵数据进行差分趋势聚类分析，得到差分序列聚类数据；
23、对差分序列聚类数据进行差分特征提取，得到差分序列特征数据；
24、对差分序列特征数据进行差分特征序列嵌入，得到第一矿石堆料场序列特征数据。
25、本专利技术中根据时间维度和数据变化特性，利用自适应窗口机制对多模态数据进行跨度划分。划分策略动态调整窗口大小，适应不同数据模态的变化速率。不同模态数据的动态划分策略避免固定窗口带来的信息丢失问题，提升分析的适用性。在时间跨度划分的基础上，对模态内及模态间的数据进行差分计算。差分计算包括一阶差分、二阶差分和变化速率分析，生成反映模态间关联和时序动态的交叉差分矩阵。基于交叉差分矩阵，利用动态时间规整或k-shape算法对差分趋势进行聚类。聚类结果将相似的时间序列分组，形成差分序列聚类数据。对聚类后的差分序列提取关键特征，包括变化速率、峰值位置、变化方向等。采用特征选择算法（如lasso回归或随机森林特征重要性评估）提取最具代表性的差分特征，差分特征提取能够过滤冗余信息，提炼出对环境变化最敏感的特征。使用图神经网络（graph neural network, gnn）或时间序列嵌入技术（如时间卷积网络tcn）将差分特征嵌入到低维特征空间。嵌入后的序列特征向量用于表示矿石堆料场的整体环境动态特性，嵌入技术捕捉特征间的潜在关联性，为复杂环境变化提供更加精细的表达。
26、优选地，其中模式序列特征构建具体为：
27、对矿石堆料场多模态数据进行突变点检测，得到多模态突变点数据；
28、对多模态突变点数据进行事件模态映射，得到事件模态映射数据；
29、对事件模态映射数据进行模态间模式关联挖掘，得到模态关联数据；
30、对模态关联数据进行模式图谱重构，得到模态图谱数据；
31、对模态图谱数据进行模式动态序列生成，得到第二矿石堆料场序列特征数据。
32、本专利技术中利用突变点检测算法（如pelt算法或基于贝叶斯的在线变点检测算法），识别矿石堆料场多模态数据中的显著变化点。突变点反映环境中关键事件的发生（如粉尘浓度突增、湿度急剧下降）。突变点检测能够精准识别多模态数据中的异常变化，快速定位环境中关键事件。将突变点与相关的多模态数据建立映射关系，生成事件与模态的双向本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法，其特征在于，步骤S1具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法，其特征在于，步骤S13具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法，其特征在于，其中差分序列特征构建具体为：
5.根据权利要求3所述的一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法，其特征在于，其中模式序列特征构建具体为：
6.根据权利要求3所述的一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法，其特征在于，其中多序列权重图构建具体为：
7.根据权利要求1所述的一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法，其特征在于，步骤S2具体为：
8.根据权利要求1所述的一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法，其特征在于，步骤S3具体为：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4具体为：
10.一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理
...【技术特征摘要】
1.一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法，其特征在于，步骤s1具体为：
3.根据权利要求2所述的一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法，其特征在于，步骤s13具体为：
4.根据权利要求3所述的一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法，其特征在于，其中差分序列特征构建具体为：
5.根据权利要求3所述的一种基于区块链的矿石码头智慧喷淋管理方法，其特征在于，其中模式序列特征构建具体为：
6.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：桑建春，王鹿利，吴国威，杨子兴，齐延兵，孟庭宽，童志银，陈晨，赵玉洲，王兴龙，
申请(专利权)人：唐山曹妃甸实业港务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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