瓷砖生产线尾气超标预警方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及尾气排放预警技术领域，尤其涉及一种瓷砖生产线尾气超标预警方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.现有技术中的脱硫塔是陶瓷加工企业中必须配备的尾气处理装置，在陶瓷瓷砖的加工生产线上，在烘干和烧烤阶段，会产生不符合排放标准的尾气，需要经过专门设置的脱硫塔进行尾气处理。
3.尾气处理的监控系统，是与环保局联网实时监控的，一旦超标，环保局就会下发罚单或要求停机整顿，影响生产的正常进行。尾气监控中，一般是由各种设置在脱硫塔中的传感器监测的，主要的指标包括二氧化硫，颗粒物，氮氧化物等有害物质，需要时刻对其进行监控。现有技术中通常设置有企业尾气排放限值，例如设定二氧化硫企业排放限值为20ppm，氮氧化物企业排放限值为70ppm，颗粒物企业排放限值为13ppm，若企业排放的尾气超过上述企业尾气排放限值则会触发警报，此时工作人员需要立即对脱硫塔中的配方进行调整，使得二氧化硫，颗粒物，氮氧化物等有害物质的排放值均低于对应的企业尾气排放限值。这种设定限值的警报方式可以在一定程度上避免尾气排放值超过环保局的指标标准，避免罚款。
4.然而，由于企业尾气排放限值不能设置的过低，否则会频繁触发报警，影响陶瓷生产效率；同时因为工作人员对脱硫塔中的配方进行调整的过程中需要反应一定的时间才能够达到降低尾气排放值的效果，因此也不能将企业尾气排放限值设置的过高，否则会发生工作人员还没来得及调整配方或者配方调整后还没参与反应，在此过程中有可能使得尾气排放值超过环保局的尾气排放指标标准，从而触发罚款及强制停工等事故发生。
5.因此，现有技术还有待于改进和发展。


技术实现要素：

6.本发明的主要目的在于解决现有技术不能有效保障瓷砖生产线的尾气排放始终保持在环保局尾气排放指标标准内的问题。
7.本发明第一方面提供了一种瓷砖生产线尾气超标预警方法，包括：实时获取瓷砖生产线上脱硫塔排放口的尾气监测数据；当获取的尾气监测数据大于或等于预设尾气排放限值时，则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间；将每次发出尾气超标警报时的前预定时间段内的尾气监测数据作为训练集数据对神经网络模型进行训练，得到训练后尾气超标预警模型；将预定时间段内的尾气监测数据输入至所述训练后尾气超标预警模型，输出预定时间段之后预定时间尾气超标的概率；若所述预定时间后尾气超标的概率大于等于预设概率阈值，则发出尾气超标预警。
8.可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述尾气监测数据包括二氧化硫浓度监测值、氮氧化物浓度监测值和颗粒物浓度监测值，所述实时获取瓷砖生产线上脱
硫塔排放口的尾气监测数据，包括：通过设置在所述瓷砖生产线上脱硫塔排放口的二氧化硫传感器实时获取二氧化硫浓度监测值；通过设置在所述瓷砖生产线上脱硫塔排放口的氮氧化物传感器实时获取氮氧化物浓度监测值；通过设置在所述瓷砖生产线上脱硫塔排放口的颗粒物传感器实时获取氮颗粒物浓度监测值。
9.可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，当获取的尾气监测数据大于或等于预设尾气排放限值时，则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间，包括：所述尾气排放限值包括二氧化硫排放限值、氮氧化物排放限值以及颗粒物排放限值，当所述二氧化硫浓度监测值、氮氧化物浓度监测值和颗粒物浓度监测值中的任一个大于对应的排放限值时，则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间，所述尾气超标警报包括蜂鸣器警报和红色警报灯亮起警报。
10.可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述发出尾气超标警5报后，还包括：记录发出尾气超标警报的持续时间；若所述尾气超标警报的
11.持续时间超过第一预设时间阈值，则通过通讯模块打电话给负责值班的工作人员，直至警报解除；若所述尾气超标警报的持续时间超过第二预设时间阈值，则通过通讯模块打电话给管理者打电话，直至警报解除，所述第二预定时间阈值大于所述第一预设时间阈值。
12.0可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，若所述预定时间后尾
13.气超标的概率大于等于预设概率阈值，则发出尾气超标预警，包括：若所述预定时间后尾气超标的概率大于等于预设概率阈值，则发出尾气超标预警，所述尾气超标预警为单独的蜂鸣器警报；若蜂鸣器警报持续时间超过第三预
14.设时间阈值，则通过通讯模块打电话给负责值班的工作人员，直至警报解除；5若蜂鸣器警报持续时间超过第四预设时间阈值，则通过通讯模块打电话给管
15.理者打电话，直至警报解除，所述第四预定时间阈值大于所述第三预设时间阈值。
16.本发明第二方面提供了一种瓷砖生产线尾气超标预警装置，包括：尾气
17.监测数据获取模块，用于实时获取瓷砖生产线上脱硫塔排放口的尾气监测数0据；尾气超标警报模块，用于当获取的尾气监测数据大于或等于预设尾气排
18.放限值时，则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间；训练模块，用于将每次发出尾气超标警报时的前预定时间段内的尾气监测数据作为训练集数据对神经网络模型进行训练，得到训练后尾气超标预警模型；预测模块，
19.用于将预定时间段内的尾气监测数据输入至所述训练后尾气超标预警模型，5输出预定时间段之后预定时间尾气超标的概率；预警模块，用于若所述预定
20.时间后尾气超标的概率大于等于预设概率阈值，则发出尾气超标预警。
21.本发明第三方面提供了一种瓷砖生产线尾气超标预警设备，其包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述计算机可读指令，以执行如上所述瓷砖生产线尾气超标预警方法的各个步骤。
22.本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上所述瓷砖生产线尾气超标预警方法的各个步骤。
23.本发明的技术方案中，当获取的尾气监测数据大于或等于预设尾气排放限值时，
则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间；将每次发出尾气超标警报时的前预定时间段内的尾气监测数据作为训练集数据对神经网络模型进行训练，得到训练后尾气超标预警模型；将预定时间段内的尾气监测数据输入至所述训练后尾气超标预警模型，输出预定时间段之后预定时间尾气超标的概率；若所述预定时间后尾气超标的概率大于等于预设概率阈值，则发出尾气超标预警。本发明提供的瓷砖生产线尾气超标预警方法设置有两种警报方式，一种是通过构建的训练后尾气超标预警模型对预定时间发生尾气超标事件的预测，便于工作人员有充足的时间对脱硫塔中的配方进行调整，从而有效避免尾气排放值超过环保局的尾气排放指标标准，防止罚款及强制停工事故的发生；另一种则是通过设定企业尾气排放限值来避免尾气排放值超过环保局的尾气排放指标标准。本发明提供的瓷砖生产线尾气超标预警方法具有双保险效果，能够有效解决现有技术不能有效保障瓷砖生产线的尾气排放始终保持在环保局尾气排放指标标准内的问题。
附图说明
24.图1为本发明实施例提供的瓷砖生产线尾气超标预警方法的第一种流程图；
25.图2为本发明实施例提供的瓷砖生产线尾气超标预警装置的一种结构示意图；
26.图3为本发明实施例提供的瓷砖生产线尾气超标预警设备的结构示意图。
具体实施方式
27.本发明实施例提供了一种瓷砖生产线尾气超标预警方法、装置、设备及存储介质，当获取的尾气监测数据大于或等于预设尾气排放限值时，则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间；将每次发出尾气超标警报时的前预定时间段内的尾气监测数据作为训练集数据对神经网络模型进行训练，得到训练后尾气超标预警模型；将预定时间段内的尾气监测数据输入至所述训练后尾气超标预警模型，输出预定时间段之后预定时间尾气超标的概率；若所述预定时间后尾气超标的概率大于等于预设概率阈值，则发出尾气超标预警。本发明提供的瓷砖生产线尾气超标预警方法具有双保险效果，能够有效解决现有技术不能有效保障瓷砖生产线的尾气排放始终保持在环保局尾气排放指标标准内的问题。
28.本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
29.为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中瓷砖生产线尾气超标预警方法的第一个实施例包括：
30.s100、实时获取瓷砖生产线上脱硫塔排放口的尾气监测数据；
31.在本实施例中，所述尾气监测数据包括二氧化硫浓度监测值、氮氧化物溶度监测值和颗粒物浓度监测值。在所述瓷砖生产线上脱硫塔排放口设置二氧化硫传感器、氮氧化物传感器以及颗粒物传感器，通过设置在所述瓷砖生产线上脱硫塔排放口的二氧化硫传感
器实时获取二氧化硫浓度监测值；通过设置在所述瓷砖生产线上脱硫塔排放口的氮氧化物传感器实时获取氮氧化物浓度监测值；通过设置在所述瓷砖生产线上脱硫塔排放口的颗粒物传感器实时获取氮颗粒物浓度监测值。
32.s200、当获取的尾气监测数据大于或等于预设尾气排放限值时，则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间；
33.在本实施例中，所述预设尾气排放限值为企业尾气排放限值，所述企业尾气排放限值是低于环保局尾气排放标准值的。作为举例，所述环保局尾气排放标准为：二氧化硫排放标准：30ppm，氮氧化物排放标准：100ppm，颗粒物排放标准：20ppm；则所述企业尾气排放限值可以设定为环保局尾气排放标准的60-80％之间的数值。由于企业尾气排放限值不能设置的过低，否则会频繁触发报警，影响陶瓷生产效率；同时因为工作人员对脱硫塔中的配方进行调整的过程中需要反应一定的时间才能够达到降低尾气排放值的效果，因此也不能将企业尾气排放限值设置的过高，否则会发生工作人员还没来得及调整配方或者配方调整后还没参与反应，在此过程中有可能使得尾气排放值超过环保局的尾气排放指标标准，从而触发罚款及强制停工等事故发生。作为举例，二氧化硫企业排放限值可以为：18ppm、19ppm、20ppm、21ppm、22ppm、23ppm、24ppm等，氮氧化物企业排放限值可以为60ppm、62ppm、64ppm、66ppm、68ppm、70ppm、72ppm、74ppm、76ppm、78ppm、80ppm等，颗粒物企业排放限值可以为12ppm、13ppm、14ppm、15ppm、16ppm等。
34.在本实施例中，所述预设尾气排放限值包括二氧化硫企业排放限值、氮氧化物企业排放限值以及颗粒物企业排放限值，当所述二氧化硫浓度监测值、氮氧化物浓度监测值和颗粒物浓度监测值中的任一个大于对应的企业排放限值时，则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间，所述尾气超标警报包括蜂鸣器警报和红色警报灯亮起警报。在本实施例中，所述尾气超标警报属于第二道警报，因此需要同时发出蜂鸣器警报和红色警报灯亮起警报来提醒工作人员调整配方，使尾气排放低于企业排放限值。
35.在本实施例中，由于瓷砖生产线面积较大，当蜂鸣器警报和红色警报灯亮起警报时，有可能负责调整配方的工作人员不在现场或忙于其它工作，此时则需要记录发出尾气超标警报的持续时间；若所述尾气超标警报的持续时间超过第一预设时间阈值，则通过通讯模块打电话给负责值班的工作人员，直至警报解除；若所述尾气超标警报的持续时间超过第二预设时间阈值，则通过通讯模块打电话给管理者打电话，直至警报解除，所述第二预定时间阈值大于所述第一预设时间阈值。作为举例，所述第一预定时间阈值可以为5min，所述第二预定时间阈值可以为10min。
36.s300、将每次发出尾气超标警报时的前预定时间段内的尾气监测数据作为训练集数据对神经网络模型进行训练，得到训练后尾气超标预警模型；
37.在本实施例中，以二氧化硫浓度监测值为例，假设二氧化硫企业排放限值为20ppm，当监测到二氧化硫浓度监测值大于或等于20ppm时则发出尾气超标警报，记录发出尾气超标警报的时间点为2022年11月10号上午10点，则获取发出尾气超标警报时的前预定时间段(例如2022年11月10号上午7点-9点)的二氧化硫浓度监测值作为训练集数据，该训练集数据的标记为一个小时后发生预警。也就是说，本实施例通过获得的训练集数据对神经网络模型进行训练，得到训练后二氧化硫超标预警模型。基于该训练后二氧化硫超标预警模型，输入每两个小时的二氧化硫浓度监测值数据，则能够预测并输出一个小时后发生
二氧化硫超标预警的概率。
38.在本实施例中，以氮氧化物浓度监测值为例，假设氮氧化物企业排放限值为70ppm，当监测到氮氧化物浓度监测值大于或等于70ppm时则发出尾气超标警报，记录发出尾气超标警报的时间点为2022年11月10号上午8点，则获取发出尾气超标警报时的前预定时间段(例如2022年11月10号上午5点-7点)的氮氧化物浓度监测值作为训练集数据，该训练集数据的标记为一个小时后发生预警。也就是说，本实施例通过获得的训练集数据对神经网络模型进行训练，得到训练后氮氧化物超标预警模型。基于该训练后氮氧化物超标预警模型，输入每两个小时的氮氧化物浓度监测值数据，则能够预测并输出一个小时后发生氮氧化物超标预警的概率。
39.在本实施例中，以颗粒物浓度监测值为例，假设颗粒物企业排放限值为13ppm，当监测到颗粒物浓度监测值大于或等于70ppm时则发出尾气超标警报，记录发出尾气超标警报的时间点为2022年11月10号上午8点，则获取发出尾气超标警报时的前预定时间段(例如2022年11月10号上午5点-7点)的颗粒物浓度监测值作为训练集数据，该训练集数据的标记为一个小时后发生预警。也就是说，本实施例通过获得的训练集数据对神经网络模型进行训练，得到训练后颗粒物超标预警模型。基于该训练后颗粒物超标预警模型，输入每两个小时的颗粒物浓度监测值数据，则能够预测并输出一个小时后发生颗粒物超标预警的概率。
40.在本实施例中，所述神经网络模型为循环神经网络模型、长短期记忆网络模型、卷积神经网络模型中的一种。优选所述神经网络模型为循环神经网络模型，循环神经网络模型是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且说是有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络，其具有记忆性、参数共享并且图灵完备，因此在对序列数据的非线性特征进行学习时具有一定优势。本实施例正是利用循环神经网络的非线性特征学习特性，将非线性的尾气监测数据作为训练集数据对循环神经网络进行训练，从而得到能够预测预定时间之后发生尾气排放量超标预警的概率。
41.s400、将预定时间段内的尾气监测数据输入至所述训练后尾气超标预警模型，输出预定时间段之后预定时间尾气超标的概率；
42.在本实施例中，当采用二氧化硫浓度监测值、氮氧化物浓度监测值以及颗粒物浓度监测值作为训练集数据对神经网络模型分别进行训练后，得到对应的训练后二氧化硫超标预警模型、训练后氮氧化物超标预警模型以及颗粒物超标预警模型。本实施例训练得到的训练后二氧化硫超标预警模型、训练后氮氧化物超标预警模型以及颗粒物超标预警模型是用于对输入时间段尾气监测数据之后预定时间的尾气超标概率进行预测。作为举例，将2022年11月1号上午9点-11点的二氧化硫浓度监测值输入到训练后二氧化硫超标预警模型，则输出的是一个小时后即2022年11月1号上午12点二氧化硫超标的概率；将2022年11月1号上午9点-11点的氮氧化物浓度监测值输入到训练后氮氧化物超标预警模型，则输出的是一个小时后即2022年11月1号上午12点氮氧化物超标的概率；将2022年11月1号上午9点-11点的颗粒物浓度监测值输入到训练后颗粒物超标预警模型，则输出的是一个小时后即2022年11月1号上午12点颗粒物超标的概率。
43.s500、若所述预定时间后尾气超标的概率大于等于预设概率阈值，则发出尾气超标预警。
44.在本实施例中，以预设概率阈值为80％为例，若训练后二氧化硫超标预警模型输
出的一小时后二氧化硫超标概率大于等于80％，则说明二氧化硫在一个小时后的排放量有较大可能会超过二氧化硫企业排放限值，因此需要提前发出二氧化硫超标预警。若训练后氮氧化物超标预警模型输出的一小时后氮氧化物超标概率大于等于80％，则说明氮氧化物在一个小时后的排放量有较大的可能会超过氮氧化物企业排放限值，因此需要提前发出氮氧化物超标预警。同样地，若训练后颗粒物超标预警模型输出的一小时后颗粒物超标概率大于等于80％，则说明颗粒物在一个小时后的排放量有较大的可能会超过颗粒物企业排放限值，因此需要提前发出颗粒物超标预警。
45.在本实施例中，所述尾气超标预警为提前预警功能，是根据现有的数据值对未来某一时间可能发生尾气超标的一种概率预测，并不属于紧急状况，主要用于对工作人员进行提前预警。因此，所述尾气超标预警为单独的蜂鸣器警报即可，用于区分尾气超标警报。当然，在本实施例中，若蜂鸣器警报持续时间超过第三预设时间阈值，则通过通讯模块打电话给负责值班的工作人员，直至警报解除；若蜂鸣器警报持续时间超过第四预设时间阈值，则通过通讯模块打电话给管理者打电话，直至警报解除，所述第四预定时间阈值大于所述第三预设时间阈值。作为举例，所述第三预设时间阈值为20min，所述第四预定时间阈值为30min。
46.本实施例提供的瓷砖生产线尾气超标预警方法具有双保险效果，当通过训练后尾气超标预警模型预测到未来预定时间发生尾气超标的概率超过预设概率阈值，则会发出尾气超标预警(属于提前预警)，此时工作人员有充足的时间可通过调整配方以解除该尾气超标预警；若前面通过训练后尾气超标预警模型未能够预测到未来预定时间发生尾气超标，则还可通过第二道防线，即设置尾气企业排放限值来进一步避免尾气超标，当二氧化硫浓度监测值、氮氧化物浓度监测值和颗粒物浓度监测值中的任一个大于对应的企业排放限值时，则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间，提醒工作人员调整配方，以保障瓷砖生产线的尾气排放始终保持在环保局尾气排放指标标准内。
47.上面对本发明实施例中瓷砖生产线尾气超标预警方法进行了描述，下面对本发明实施例中瓷砖生产线尾气超标预警装置进行描述，请参阅图2，本发明实施例中瓷砖生产线尾气超标预警装置一个实施例包括：
48.尾气监测数据获取模块10，用于实时获取瓷砖生产线上脱硫塔排放口的尾气监测数据；
49.尾气超标警报模块20，用于当获取的尾气监测数据大于或等于预设尾气排放限值时，则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间；
50.训练模块30，用于将每次发出尾气超标警报时的前预定时间段内的尾气监测数据作为训练集数据对神经网络模型进行训练，得到训练后尾气超标预警模型；
51.预测模块40，用于将预定时间段内的尾气监测数据输入至所述训练后尾气超标预警模型50，输出预定时间段之后预定时间尾气超标的概率；
52.预警模块60，用于若所述预定时间后尾气超标的概率大于等于预设概率阈值，则发出尾气超标预警。
53.上面图2从模块化功能实体的角度对本发明实施例中瓷砖生产线尾气超标预警装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中瓷砖生产线尾气超标预警设备进行详细描述。
54.图3是本发明实施例提供的一种瓷砖生产线尾气超标预警设备的结构示意图，该瓷砖生产线尾气超标预警设备700可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，cpu)710(例如，一个或一个以上处理器)和存储器720，一个或一个以上存储应用程序733或数据732的存储介质730(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器720和存储介质730可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质730的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对瓷砖生产线尾气超标预警设备700中的一系列指令操作。更进一步地，处理器710可以设置为与存储介质730通信，在瓷砖生产线尾气超标预警设备700上执行存储介质730中的一系列指令操作。
55.瓷砖生产线尾气超标预警设备700还可以包括一个或一个以上电源740，一个或一个以上有线或无线网络接口750，一个或一个以上输入输出接口760，和/或，一个或一个以上操作系统731，例如windows serve，mac os x，unix，linux，freebsd等等。本领域技术人员可以理解，图3示出的设备结构并不构成对瓷砖生产线尾气超标预警设备700的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
56.本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行瓷砖生产线尾气超标预警方法的步骤。
57.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统或装置、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
58.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
59.以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种瓷砖生产线尾气超标预警方法，其特征在于，所述瓷砖生产线尾气超标预警方法包括：实时获取瓷砖生产线上脱硫塔排放口的尾气监测数据；当获取的尾气监测数据大于或等于预设尾气排放限值时，则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间；将每次发出尾气超标警报时的前预定时间段内的尾气监测数据作为训练集数据对神经网络模型进行训练，得到训练后尾气超标预警模型；将预定时间段内的尾气监测数据输入至所述训练后尾气超标预警模型，输出预定时间段之后预定时间尾气超标的概率；若所述预定时间后尾气超标的概率大于等于预设概率阈值，则发出尾气超标预警。2.根据权利要求1所述的瓷砖生产线尾气超标预警方法，其特征在于，所述尾气监测数据包括二氧化硫浓度监测值、氮氧化物浓度监测值和颗粒物浓度监测值。3.根据权利要求2所述的瓷砖生产线尾气超标预警方法，其特征在于，实时获取瓷砖生产线上脱硫塔排放口的尾气监测数据，包括：通过设置在所述瓷砖生产线上脱硫塔排放口的二氧化硫传感器实时获取二氧化硫浓度监测值；通过设置在所述瓷砖生产线上脱硫塔排放口的氮氧化物传感器实时获取氮氧化物浓度监测值；通过设置在所述瓷砖生产线上脱硫塔排放口的颗粒物传感器实时获取氮颗粒物浓度监测值。4.根据权利要求2所述的瓷砖生产线尾气超标预警方法，其特征在于，当获取的尾气监测数据大于或等于预设尾气排放限值时，则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间，包括：所述预设尾气排放限值包括二氧化硫企业排放限值、氮氧化物企业排放限值以及颗粒物企业排放限值，当所述二氧化硫浓度监测值、氮氧化物浓度监测值和颗粒物浓度监测值中的任一个大于对应的企业排放限值时，则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间，所述尾气超标警报包括蜂鸣器警报和红色警报灯亮起警报。5.根据权利要求4所述的瓷砖生产线尾气超标预警方法，其特征在于，所述发出尾气超标警报后，还包括：记录发出尾气超标警报的持续时间；若所述尾气超标警报的持续时间超过第一预设时间阈值，则通过通讯模块打电话给负责值班的工作人员，直至警报解除；若所述尾气超标警报的持续时间超过第二预设时间阈值，则通过通讯模块打电话给管理者打电话，直至警报解除，所述第二预定时间阈值大于所述第一预设时间阈值。6.根据权利要求1所述的瓷砖生产线尾气超标预警方法，其特征在于，所述神经网络模型为循环神经网络模型、长短期记忆网络模型、卷积神经网络模型中的一种。7.根据权利要求1所述的瓷砖生产线尾气超标预警方法，其特征在于，若所述预定时间后尾气超标的概率大于等于预设概率阈值，则发出尾气超标预警，包括：若所述预定时间后尾气超标的概率大于等于预设概率阈值，则发出尾气超标预警，所
述尾气超标预警为单独的蜂鸣器警报；若蜂鸣器警报持续时间超过第三预设时间阈值，则通过通讯模块打电话给负责值班的工作人员，直至警报解除；若蜂鸣器警报持续时间超过第四预设时间阈值，则通过通讯模块打电话给管理者打电话，直至警报解除，所述第四预定时间阈值大于所述第三预设时间阈值。8.一种瓷砖生产线尾气超标预警装置，其特征在于，包括：尾气监测数据获取模块，用于实时获取瓷砖生产线上脱硫塔排放口的尾气监测数据；尾气超标警报模块，用于当获取的尾气监测数据大于或等于预设尾气排放限值时，则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间；训练模块，用于将每次发出尾气超标警报时的前预定时间段内的尾气监测数据作为训练集数据对神经网络模型进行训练，得到训练后尾气超标预警模型；预测模块，用于将预定时间段内的尾气监测数据输入至所述训练后尾气超标预警模型，输出预定时间段之后预定时间尾气超标的概率；预警模块，用于若所述预定时间后尾气超标的概率大于等于预设概率阈值，则发出尾气超标预警。9.一种瓷砖生产线尾气超标预警设备，其特征在于，包括存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述计算机可读指令，以执行如权利要求1-7中任一项所述瓷砖生产线尾气超标预警方法的各个步骤。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述瓷砖生产线尾气超标预警的各个步骤。

技术总结
本发明涉及尾气排放预警技术领域，公开了一种瓷砖生产线尾气超标预警方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：实时获取瓷砖生产线上的尾气监测数据；当获取的尾气监测数据大于或等于预设尾气排放限值时，则发出尾气超标警报并记录发出尾气超标警报的时间；将每次发出尾气超标警报时的前预定时间段内的尾气监测数据作为训练集数据对神经网络模型进行训练，得到训练后尾气超标预警模型；将预定时间段内的尾气监测数据输入至训练后尾气超标预警模型，输出尾气超标的概率；若预定时间后尾气超标的概率大于等于预设概率阈值，则发出尾气超标预警。本发明能够有效解决现有技术不能保障瓷砖生产线的尾气排放始终保持在环保局尾气排放指标标准内的问题。排放指标标准内的问题。排放指标标准内的问题。


技术研发人员：王亭 简润桐 邓伟国 陈建东 应兆军
受保护的技术使用者：佛山市三水新明珠建陶工业有限公司 新明珠（广东）新材料有限公司 江西新明珠建材有限公司 湖北新明珠绿色建材科技有限公司
技术研发日：2022.12.02
技术公布日：2023/5/23