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龙图腾网获悉南京英利菲数智科技有限公司;国能神皖马鞍山发电有限责任公司申请的专利基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120337014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510822721.9，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法是由郭伟伟;张卫星;顾科然;李鹏;陈春亮;孙国威;袁博;於万成设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于箱线图‑知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法，包括以下步骤：S1，采集并清洗烟气流量、温度、pH值、电流等关键参数，验证数据类型与数值合理性；S2，构建派生特征，融合实验室与巡检数据形成多源数据；S3，设定多类异常计数器，基于箱线图检测离群值；S4，利用专家规则标注语义标签，识别工况一致性；S5，统计缺失、突变、复用次数并更新异常状态；S6，进行傅里叶降噪与Z‑score标准化处理。本发明，实现了高精度、强鲁棒性和高度智能化的脱硫数据预处理，有效提升了数据质量、系统稳定性与工程适用性。

本发明授权基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法在权利要求书中公布了：1.基于箱线图-知识经验双驱的脱硫预测数据预处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，数据采集及清洗：对脱硫系统运行过程中各类关键参数进行实时采集，关键参数包括烟气流量、烟气温度、石膏浆液pH值、循环泵电流，同时，对采集的关键参数执行基于数据完整性与逻辑一致性的清洗操作，包括对数据类型的合法性验证、数值合理性校验； S2，多源数据构造：对清洗操作后的关键参数进行加工与结构重构，通过计算融合、逻辑组合或统计推导的方式构造派生特征，同时，集成实验室检测数据与人工巡检数据的辅助信息，补充与脱硫过程密切相关的外部特征参数； S3，箱线图检验：对构造的多源数据分别设定缺失值计数器、复用值计数器、突变值计数器以及异常状态器，用于全面记录和标识各类异常状态，同时，基于箱线图统计原理，按工况类别分别构建特征的四分位区间，利用上下限范围识别潜在异常值，实现对多源数据的离群点检测与异常识别； S4，知识经验检验：融合专家经验与先验知识对多源数据进行多维异常识别与工况一致性校验，将关键运行参数、设备状态及典型工况关系结构化表达，并借助规则引擎或特征组合逻辑，对实时多源数据流进行语义标签标注，实现对异常工况、边界行为或潜在失效模式的识别与预警； S5，异常统计器校验：对多源数据中的缺失值、突变值和复用值的统计指标进行动态监控与状态标识； S6，数据降噪及归一化：对多源数据进行傅里叶变换降噪处理，同时，采用Z-score标准化策略，对降噪处理后的多源数据进行尺度统一与分布规整； 所述S1中的数据采集及清洗包括： S11，传感器部署与数据采集：在脱硫塔工艺环节处布设多类型工业级传感器，包括流量传感器、温度传感器、pH计、压力传感器与电流互感器，传感器通过信号采集卡与数据采集终端连接，实现实时数据的连续采集； S12，数据类型校验机制：采用正则表达式匹配策略对采集的关键参数进行自动化校验，若采集的关键参数符合浮点型格式，转换后存入数据库，若不符合，则标记为异常，触发报警并记录； S13，数据物理约束校验与异常修正：结合脱硫工艺的工程属性与变量物理规律，构建特征量纲规则库，对关键参数值进行范围合理性判定，对于应为非负的关键参数，若出现小于零的异常值，则修正为最小值； 所述S2中的多源数据构造包括： S21，多测点数据融合处理：采用基于方差判别的动态融合算法对同一关键参数进行处理，当关键参数的测量值方差小于预设阈值时，取其平均值作为融合结果，当方差超过预设阈值时，选取差值最小的两组数据进行加权平均； S22，基于物理机理的衍生特征构建：结合脱硫工艺流程，基于采集的关键参数计算多种派生变量，其中，烟气中硫总量通过总风量与原烟气SO2浓度的乘积计算得到，硫份占比以硫总量与总煤量之比计算得到； S23，异构数据集成与结构化转换：引入实验室检测与人工巡检的外部数据，对文本类、枚举类和数值类信息进行统一格式转换与结构化编码处理； 所述S3中的箱线图检验包括： S31，特征值稳定性检测：针对多源数据在连续时间窗口内保持不变的情况，判断其是否存在采集故障或失效； S32，缺失值识别与填补：对于多源数据存在缺失的情况，视为缺失事件触发补偿机制； S33，时序突变检测：通过一阶差分跳变检测方法对多源数据中的连续时序数据的变化趋势进行判断，若连续差分值超过突变阈值，则视为时序异常，将突变值计数器加1，并用上一时刻值替代，同时复用值计数器加1； S34，箱线图异常值检测：采用箱线图方法识别异常数据点，对于多源数据，计算其第一四分位数Q1、第三四分位数Q3和四分位距IQR，并依据箱线图原理构建正常值区间，即[Q1-k×IQR,Q3+k×IQR]，其中k为异常敏感系数，若多源数据中的某一数据点超出该区间范围，即判定为异常值； 所述S4中的知识经验检验包括： S41，基于经验规则的异常识别：根据脱硫系统的运行机制与工程实践，为关键参数设定物理范围，若采集的关键参数超出该范围，则视为异常值，并采用该关键参数在上一时刻的有效值进行替换，同时将复用值计数器加1，用于记录修正行为； S42，工况语义标签标注：利用预定义的工况识别规则集，结合规则引擎对多源数据进行实时匹配，根据多源数据的组合逻辑，自动赋予相应的工况语义标签，实现运行状态的识别； 所述S5中的异常统计器校验包括： S51，缺失值统计与异常检测：设定滑动时间窗口长度阈值和缺失次数上限阈值，实时统计各多源数据在窗口内的缺失次数，若累计次数超过缺失次数上限阈值，则视为缺失异常，将异常状态器第二位由0置为1，并触发预警； S52，突变值统计与异常检测：基于一阶差分的结果，统计突变事件的发生次数，若突变次数在设定窗口内超出滑动时间窗口长度阈值，则标记为波动异常，更新异常状态器第三位为1，并启动告警流程； S53，复用值统计与异常检测：监测多源数据被上一时刻数据复用的频率，若在窗口内复用次数超出复用行为的时间窗口及次数阈值，判定为复用异常，更新异常状态器相应位并发出预警，反映存在设备滞后或数据异常处理问题。

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