紡織企業VOC大數據監測系統

路思明

[摘要]節能減排是紡織企業發展的重要戰略。紡織企業的排污主要包括廢水和廢氣兩方面，相對于廢水的監測和處理，廢氣的排放較難控制。文章基于大數據處理技術提出一種紡織企業VOC大數據監測系統，結合紡織業務，優化了直接應用傳感器進行VOC監測的不穩定性，為紡織企業VOC監測提供了技術支持。

[關鍵詞]紡織工業；節能減排；廢氣；VOC氣體；大數據

[DOI]1013939/jcnkizgsc201704126

1引言

環境污染是當今世界關注的焦點。治理環境污染是發展中國家的重大戰略決策，是科學發展的根本要求，是企業發展的法定責任。VOC（Volatile Organic Compounds）氣體是紡織企業生產過程中的主要排放物之一。要想降低環境污染，必然要考慮生產過程中的VOC氣體排放監測問題。[1][2]監控紡織企業生產環境VOC狀態，要建設VOC氣體監測系統，為減排管理提供技術支持。一套先進的、可靠的、安全的紡織企業VOC氣體監測系統的運行、操作和管理平臺，是實現紡織企業系統有毒有害氣體減排解決方案的保障，是實現安全穩定、經濟平衡、優質環保、監督考核基本目標的前提。

建設基于大數據處理平臺的紡織企業VOC風險監測系統，能夠與紡織生產業務緊密結合，實現VOC氣體減排，保障現場生產人員身體健康，提高減排管理工作效率。強化和完善節能減排考核和評價體系，提高勞動生產率，改善生產和生活環境質量，從而提高企業產品的市場競爭力，具有良好的作用和效果。本文在物聯網技術的基礎上，應用大數據處理平臺，設計紡織企業VOC氣體監測系統。2紡織企業VOC大數據監測系統

21VOC監測系統結構

本文設計的紡織企業VOC大數據監測系統結構包括數據采集模塊、MySQL數據存儲模塊、大數據并行處理平臺、數據分析模塊和業務功能模塊5部分。

數據采集模塊通過接口服務器搜集現場的苯送變器、H2S送變器、三乙胺送變器、二甲基甲酰胺送變器、丙烯酸乙酯送變器和氯乙烯送變器采集的VOC氣體值，傳送給MySQL數據庫中的實時VOC氣體數據集。在提供實時預警分析功能的同時，也用來積累預警系統的建模數據。實時VOC氣體數據集不具有歷史性，需要通過大數據并行處理平臺中的HDFS數據集最終完成建模數據的積累。

大數據并行處理平臺采用Spark計算框架[3]實現，由Mahout提供具體的分析數據功能Vector Distance Job方法和ANN模型。預警模型訓練完成后，仍然提供給關系數據庫進行實現，在MySQL數據庫上實現誤報警過濾功能和告警類型識別功能，實現與用戶應用的對接。

此外，系統中各個模塊之間除了MySQL數據存儲模塊和大數據并行處理平臺之間通過sqoop進行交換外，相互之間均直接通過TCP/IP協議鏈接。

整個系統的結構圖如圖1所示。圖1系統結構

22VOC監測系統業務流程

圖2是項目所研發的系統的業務流程圖。通常情況下，系統開發完成后由監控室應用。系統部署完成后，電工首先拉閘接通電源，現場工作人員開始啟動VOC氣體送變器。此時，VOC送變器采集現場的VOC氣體濃度發送到監控室，監控室隨時監測各個靶面的VOC情況，分析監測結果是否在模型的處理范圍內。

與直接安裝傳感器建設的系統不同，本文設計的系統有一個逐漸完善的過程，在運行初期，由于積累的經驗較少，大量監測結果需要人工處理并標注。隨著系統的應用和標注的增多，系統的處理能力逐漸增強。若監測到的結果落入系統的處理范圍內，則首先系統自動判斷是否為誤報警情，若為誤報警情，則忽略不處理；如果為真實警情，則應用警情類型識別模型進行判斷，并根據判斷結果處理警情。在運行過一段時間后，系統積累大量人工標注的監測數據，系統就能利用大數據智能算法，根據紡織企業VOC監測的業務特征，準確地自動分辨VOC監測的狀態。

23VOC監測系統實現環境

在實際的生產環境中，本文設計的VOC監測系統需要部署在安裝有Ubuntu系統的集群中。本文設計采用Ubuntu 1404 LTS操作系統，以JRE180為基礎實現的各個系統模塊。這些系統模塊主要包括Apache Maven、Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Mahout、異常預警模塊和功能界面等的研發、部署和配置。下表是系統實現過程中用到的軟件資源列表。

軟件模塊實現資源列表編號軟件名稱版本發布時間下載地址1Ubuntu1404 LTS2014/04/18http：//releasesubuntu.com/1404/2JRE1803Apache Maven3332015/04/28https：//archiveapache.org/dist/maven/maven-3/333/4Apache Hadoop2712015/07/06http：//wwwapacheorg/dyn/closercgi/hadoop/common/hadoop-271/hadoop-271targz5Scala2932013/01/26http：//wwwscala-langorg/download/293html6Apache Spark1412015/07/15http：//sparkapacheorg/downloadshtml7Apache Mahout01102015/08/07 http：//apachefayeacom/mahout/0110/

3結論

本文基于大數據處理平臺提出了一種紡織企業VOC監測方案，研究成果能夠提升企業生產環境VOC氣體控制水平和降低VOC氣體對現場工作人員的危害。同時，本文所提的系統結構和實現方案，也可以推廣到其他加工制造類型企業的VOC氣體風險預警應用情景，如石油化工有毒有害氣體探測、煤炭瓦斯監測、船舶機艙油氣探測等，具有一定的應用普適性特點。

參考文獻：

[1]Sempere F，Martínezsoria V，Penyaroja JM，et alControl of VOC emissions from a flexographic printing facility using an industrial biotrickling filter[J].Water Science & Technology A Journal of the International Association on Water Pollution Research，2012，65（1）：177-182

[2] Wu XCharacteristics and Uncertainty of Industrial VOCs Emissions in China[J].Aerosol & Air Quality Research，2015（3）.

[3] Zaharia M，Chowdhury M，Franklin MJ，et alSpark：cluster computing with working sets[C]∥Proceedings of the 2nd Usenix Workshop on Hot Topics in Cloud ComputingBoston：Usenix Association，2010：1765-1773