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申请/专利权人：山东京博控股集团有限公司;山东京博装备制造安装有限公司

摘要：本申请公开了一种覆土储罐多源数据的并行运维方法、设备及介质，涉及储罐运维技术领域。方法包括：实时采集覆土储罐的原始数据，原始数据包括储罐数据、土壤数据和空气数据；通过ApacheSpark分别对储罐数据、土壤数据和空气数据进行单独并行计算，得到分布式数据；根据预设时间窗口对分布式数据集进行交叉处理，得到微批次数据和相关系数；在原始数据、分布式数据和微批次数据中任一数据发现异常值的情况下，触发预警机制，并启动对应的运维机制。本申请通过上述方法实现了对覆土储罐的多源数据进行并行计算，减少因数据量大而导致的处理延迟和误差，了解变量之间的线性关系可以增强对储罐性能的预测能力，快速定位问题源头。

主权项：1.一种覆土储罐多源数据的并行运维方法，其特征在于，所述方法包括：将压力传感器安装在覆土储罐的罐顶、罐壁和罐底，将温度传感器安装在罐壁；将水分传感器、温度传感器、pH传感器埋设在覆土储罐的预设距离内；将空气传感器安装在覆土储罐的土壤表面和预设高点；实时采集覆土储罐的原始数据，所述原始数据包括储罐数据、土壤数据和空气数据；通过ApacheSpark分别对所述储罐数据、土壤数据和空气数据进行单独并行计算，得到分布式数据，所述储罐数据包括覆土储罐的温度、压力和液位高度；通过ApacheSpark分别对所述储罐数据、土壤数据、空气数据和气象数据进行单独并行计算，得到分布式数据，具体包括：对所述储罐数据进行计算，并将所述储罐数据与时间戳对齐，得到储罐数据的最大值和最小值，以及得到储罐数据的变化趋势；对所述土壤数据进行计算，并将所述土壤数据与时间戳对齐，得到土壤数据的最大值和最小值，以及得到土壤数据的变化趋势，所述土壤数据包括土壤温度和土壤湿度；对所述空气数据进行计算，得到氮气、氧气、惰性气体和二氧化氮占比，并判断是否存在可燃气体；根据预设时间窗口对所述分布式数据集进行交叉处理，得到微批次数据和相关系数；在所述原始数据、分布式数据和微批次数据中任一数据发现异常值的情况下，触发预警机制，并启动对应的运维机制；在所述原始数据、分布式数据和微批次数据的任一数据中发现异常值的情况下，触发预警机制，并启动对应的运维机制，具体包括：在发现可燃气体的情况下，开启阻火器，释放惰性气体，以及现场开启警报，并通知运维人员；在所述原始数据、分布式数据和微批次数据的任一数据中发现异常值的情况下，触发预警机制并通知运维人员；引入预设时间段内的气象数据，所述气象数据包括降水量和气温；根据所述气象数据、微批次数据和相关系数，对历史数据进行训练，并利用机器学习算法进行预测，得到下一预设窗口的储罐数据、土壤数据、空气数据。

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