楊作超 熊文婷 丁小雅 黃雯婕 李博

摘要：汽油精制過程中的辛烷值損失模型實時監(jiān)測系統可以有效地保障在精制過程中設備運行時的安全性，實時記錄各時間段數據的變化，便于后期分析、整理，通過調節(jié)設備內的可控制變量，來提高生產效率。由于得到的數據具有緯度高、數據量大、臟數據多的問題，因此采用數據挖掘的方式，對數據進行優(yōu)化。針對優(yōu)化后的數據，采用時序數據庫IoTDB與前端展示工具Grafana，為數據的監(jiān)控、存儲、管理、分析提供服務，組成了一套完備的監(jiān)控系統。通過實驗驗證，該系統的服務可以高效的完成海量數據的存儲，以及優(yōu)秀的監(jiān)控能力，為汽油精制過程提供服務。

關鍵詞：實時監(jiān)測;數據挖掘;時序數據庫;IoTDB;Grafana

1引言

隨著科技的不斷發(fā)展，工業(yè)生產機器設備越來越智能化，機器設備每秒產生大量數據然后被記錄、收集和存儲。每間隔一段時間，這些數據都會被存儲和記錄下來，使用一個時間戳用來作為唯一標識，因此這些數據被稱為時間序列數據。為完成本次課題的實驗內容，數據采用2020年第十七屆中國研究生數學建模競賽B題，汽油辛烷值建模，降低汽油精制過程中的辛烷值損失模型中的數據。

2時間序列數據的基本理論知識

2.1時間序列數據的定義

時間序列數據（time series data）是在不同時間上收集到的數據，用于所描述現象隨時間變化的情況。這類數據反映了某一事物、現象等隨時間的變化狀態(tài)或程度。

2.2數據來源

本次研究的時序數據記錄了汽油精制過程中催化裂化汽油精制裝置采集的325個數據樣本，包括7個原料性質、2個待生吸附劑性質、2個再生吸附劑性質、2個產品

3 IoTDB數據存儲系統

在將數據寫入數據庫之前，還需要進行大量的準備工作：虛擬機環(huán)境的配置、實驗數據優(yōu)化、IoTDB使用前測試、Grafana環(huán)境配置及simple-json-datasource插件的配置。

3.1實驗環(huán)境的前期配置

本次實驗采用的環(huán)境有CenOS-7虛擬機一臺，其中機器的配置有Apache、Maven、Java1.8、Grafana。

3.2IoTDB數據監(jiān)測系統

3.2.1IoTDB數據庫

本系統由Apache公司于2018年在清華大學孵化的開源項目IoTDB時序數據庫作為數據庫存儲數據。IoTDB是一款專為物聯網大數據時序數據所打造的數據庫，提供高效的數據采集、存儲、上傳、查詢等服務。

3.2.2IoTDB數據庫查詢性能

利用random函數隨機生成數量不同的數據，將系統時間作為時間戳。每組數據包括了int型數據、float型數據、double型數據、Boolean型數據各10條，以測試IoTDB、MySQL、InfluxDB的寫入性能。

4 IoTDB+Grafana監(jiān)控系統

4.1實驗數據優(yōu)化

題目中給出的數據通過數據分析出現了數據的維度過高、空值較多、臟數據多的問題。使用先降維后建模的方法，有利于忽略次要因素，發(fā)現并分析影響模型的主要變量與因素。然后篩選出建模主要變量，使之盡可能具有代表性、獨立性。

4.3可視化監(jiān)控頁面

首先在IoTDB寫入數據，然后連接Grafana，設置后得到監(jiān)控頁面，如圖5-1。

4.4實時可視化監(jiān)控頁面

利用數據的屬性，以其平均值為基礎，使用random方法，每間隔5s生成一組隨機數據，將Grafana設置刷新時間為5s，就可以做到數據的實時監(jiān)控。

5結論

本課題采用Java語言、面向對象的設計方法、Python機器學習、IoTDB時序數據庫來實現系統，實現了對汽油精制過程中重要儀器的實時檢測、記錄，分析了IoTDB時序數據庫在解決汽油精制檢測系統的可行性，利用IoTDB+Grafana的方式，構建了一套完整的檢測系統。

該系統的實驗效果良好，可用性高，以及設備要求較低。實際生產生活中可以以較低的成本，較高的體驗性吸引用戶。

參考文獻

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作者簡介

姓名：楊作超（出生1999年08月17日—），性別：男，民族：漢族，籍貫：甘肅肅南，職務/職稱：學生，學歷：本科在讀，單位：西北師范大學，研究方向：工業(yè)大數據、物聯網，單位信息單位全名：計算機科學與工程學院，所在省市：甘肅省蘭州市，郵編：730070。