一种带压缩空气循环过滤系统的数字能源空压站的制作方法

本发明属于空气处理，涉及一种带压缩空气循环过滤系统的数字能源空压站。

背景技术：

1、随着全球工业化和城市化进程的加快，能源消耗量不断增加，传统能源的采集和利用对环境造成了严重影响。在这种背景下，人们开始寻求新的、高效的能源替代方案，数字能源空压站便应运而生。

2、数字能源空压站利用压缩空气作为能源，相比传统燃烧能源具有更低的污染排放和更高的能源利用效率。同时，数字技术的应用使空压站的运行更加智能化、自动化，可以实现能源的高效管理和优化控制。另外，通过引入压缩空气循环过滤系统，不仅可以提高压缩空气的纯净度和稳定性，也可以减少设备维护成本和延长设备寿命，符合当今社会对节能减排和可持续发展的要求。

3、当前的空压站在对空气进行压缩之前大部分采用统一的工艺过滤空气，然而，由于每次过滤的空气杂质组成不同，例如有时候灰尘量偏多，有时候气态水偏多或有时候含油量偏多，采用固定的过滤工艺会对空气杂质的过滤效果不佳，导致过滤后的空气质量不稳定，从而影响空压站的工作效率。

技术实现思路

1、为解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种带压缩空气循环过滤系统的数字能源空压站。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、本申请提供了一种带压缩空气循环过滤系统的数字能源空压站，包括空气杂质检测模块、空气杂质分析模块和空气杂质过滤模块，所述空气杂质检测模块、空气杂质分析模块和空气杂质过滤模块，其中：

4、所述空气杂质检测模块，用于检测并采集待压缩气体中不同杂质成分的含量，获得杂质组成数据样本；

5、所述空气杂质分析模块，用于将获得的杂质组成数据样本输入预设的杂质分析单元，输出该数据样本的杂质组成类别；所述预设的杂质分析单元，配置为对历史时期过滤工作中的杂质组成数据集进行k-means聚类分析，获得预设的杂质组成类别；

6、所述空气杂质过滤模块，用于根据杂质组成数据样本的杂质组成类别，选择对应的过滤工艺对空气杂质进行过滤。

7、进一步地，所述空气杂质检测模块，所述杂质成分，包括灰尘颗粒、气态水和油分。

8、进一步地，所述空气杂质分析模块，所述对历史时期过滤工作中的杂质组成数据集进行k-means聚类分析，获得预设的杂质组成类别，包括以下步骤：

9、s1、数据采集：收集历史时期过滤工作中的杂质组成数据集；

10、s2、归一化处理：对所述杂质组成数据集进行归一化处理；

11、s3、初始化聚类中心：随机选取数据空间中的若干个数据对象作为初始聚类中心；

12、s4、初始化聚类簇：计算所有数据对象与初始聚类中心之间的欧式距离，将各数据对象划分至与其欧氏距离最小的初始聚类中心中，形成初始聚类簇；

13、s5、更新聚类中心：计算各初始聚类簇的数据对象的平均值，以该平均值作为新聚类中心；

14、s6、确定杂质组成类别：重复再次计算所有数据对象与新聚类中心之间的欧式距离，将各数据对象划分至与其欧氏距离最小的新聚类中心中，形成新聚类簇；再次计算各新聚类簇的平均值作为新聚类中心，直至新聚类中心不再发生改变，确定最终聚类簇，并根据最终聚类簇的杂质组成数据特征，确定各最终聚类簇的杂质组成类别。

15、进一步地，步骤s2中，所述归一化处理，计算公式为：

16、

17、式中，yi为归一化后的第i个杂质组成数据样本；ki为第i个杂质组成数据样本；kmax表示所有杂质组成数据样本的最大值；kmin表示所有杂质组成数据样本的最小值。

18、进一步地，步骤s3中，所述初始聚类中心，采用整个杂质组成数据集的轮廓系数确定初始聚类中心的数量。

19、进一步地，所述整个杂质组成数据集的轮廓系数，配置为对所有杂质组成数据样本的轮廓系数取平均值，杂质组成数据样本的轮廓系数计算公式为：

20、si＝(ai-bi)/max{ai，bi}，

21、式中，si表示第i个杂质组成数据样本的轮廓系数；ai表示第i个杂质组成数据样本到同一个聚类簇内其它数据样本的平均距离；bi表示第i个杂质组成数据样本到其它一个聚类簇所有数据样本的平均距离。

22、进一步地，步骤s4中，所述欧式距离，计算公式为：

23、

24、式中，d(x，ci)表示欧式距离函数；x为归一化后的数据对象；ci表示第i个聚类中心；n为数据集的样本数；xj表示数据集中第j个变量的数据对象；cij表示第j个变量的第i个聚类中心。

25、进一步地，所述空气杂质过滤模块，还增加了多段对不同杂质成分的过滤工艺，并根据杂质组成类别控制过滤工艺的使用频率。

26、本发明的有益效果：

27、通过收集历史时期过滤工作中的杂质组成数据集；对杂质组成数据集进行归一化处理；对杂质组成数据集进行k-means聚类分析，获得预设的杂质组成类别；将预设的杂质组成类别应用到实际工作中最新检测的杂质组成数据样本，输出该数据样本的杂质组成类别；根据杂质组成数据样本的杂质组成类别，选择对应的过滤工艺对空气杂质进行过滤。本发明解决了由于每次过滤的空气杂质组成不同，采用固定的过滤工艺会对空气杂质的过滤效果不佳，导致过滤后的空气质量不稳定，从而影响空压站的工作效率的问题。

技术特征：

1.一种带压缩空气循环过滤系统的数字能源空压站，其特征在于：包括空气杂质检测模块、空气杂质分析模块和空气杂质过滤模块，所述空气杂质检测模块、空气杂质分析模块和空气杂质过滤模块，其中：

2.根据权利要求1所述的一种带压缩空气循环过滤系统的数字能源空压站，其特征在于：所述空气杂质检测模块中，所述杂质成分，包括灰尘颗粒、气态水和油分。

3.根据权利要求1所述的一种带压缩空气循环过滤系统的数字能源空压站，其特征在于：所述空气杂质分析模块中，所述对历史时期过滤工作中的杂质组成数据集进行k-means聚类分析，获得预设的杂质组成类别，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的一种带压缩空气循环过滤系统的数字能源空压站，其特征在于：步骤s2中，所述归一化处理，计算公式为：

5.根据权利要求3所述的一种带压缩空气循环过滤系统的数字能源空压站，其特征在于：步骤s3中，所述初始聚类中心，采用整个杂质组成数据集的轮廓系数确定初始聚类中心的数量。

6.根据权利要求5所述的一种带压缩空气循环过滤系统的数字能源空压站，其特征在于：所述整个杂质组成数据集的轮廓系数，配置为对所有杂质组成数据样本的轮廓系数取平均值，杂质组成数据样本的轮廓系数计算公式为：

7.根据权利要求3所述的一种带压缩空气循环过滤系统的数字能源空压站，其特征在于：步骤s4中，所述欧式距离，计算公式为：

8.根据权利要求1所述的一种带压缩空气循环过滤系统的数字能源空压站，其特征在于：所述空气杂质过滤模块，还增加了多段对不同杂质成分的过滤工艺，并根据杂质组成类别控制过滤工艺的使用频率。

技术总结本发明涉及一种带压缩空气循环过滤系统的数字能源空压站，通过收集历史时期过滤工作中的杂质组成数据集；对杂质组成数据集进行归一化处理；对杂质组成数据集进行K‑means聚类分析，获得预设的杂质组成类别；将预设的杂质组成类别应用到实际工作中最新检测的杂质组成数据样本，输出该数据样本的杂质组成类别；根据杂质组成数据样本的杂质组成类别，选择对应的过滤工艺对空气杂质进行过滤。本发明解决了由于每次过滤的空气杂质组成不同，采用固定的过滤工艺会对空气杂质的过滤效果不佳，导致过滤后的空气质量不稳定，从而影响空压站的工作效率的问题。技术研发人员：孙小琴,胡培生,胡明辛,杨瑞清受保护的技术使用者：广东鑫钻节能科技股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/4