大数据技术在烘丝出口水分预测与控制中的运用

熊亮

摘 要：在江西某卷烟厂制作烟丝的过程中，最为关键的控制参数就是烟丝的水分也可以称之为含水量，因为烟丝中的水分会对卷烟的烟气水分、卷烟质量与粒相物的组成造成直接影响，因此，就需要将烟丝中存在的水分严格的掌控在一定标准之内，过高或是过低都会对卷烟的参数与品质造成影响。在本篇文章中主要针对大数据技术在烘丝出口水分预测与控制中的实际运用展开了详细的分析与研究，希望可以为相关人员提供微薄的参考帮助。

关键词：大数据技术；烘丝出口水

目前，在对烟丝中水分所展开的控制都会在制作烟丝的烘丝阶段展开，通常都会在烘丝机结束工作之后，针对出口烟丝中所含的水分展开检查，如果检查出其中存在的水分超出标准范围时，工作人员就会按照自身的工作经验对烘丝机处于入口处的温度与湿度展开调整，但这种方式并不能确保烟丝中所含水分的稳定性，因此，这也变成了所有卷烟厂在制作烟丝过程中对于水分展开控制的问题所在。而大数据技术能够在整个烘丝的过程中对工艺、控制、设施、环境等各项参数作为分析对象，并对烘丝出口的水分展开最为精准、有效的预测与控制。

1 大数据技术在烘丝出口水分预测中的实际运用

1.1 大数据技术在烘丝出口水分预测模型中的运用

當将大数据技术实际运用在烘丝出口水分预测模型中时，其会充分起到管理的作用，并且该项技术还可以通过管理全部环节来实现控制烟草中的水分含量。通常情况下运用大数据技术主要分为以下几个步骤：第一是业务概述。将大数据技术运用在烘丝出口水分预测工作中时，其主要会起到充分挖掘与分析以往平台中的数据参数，通过对烘丝生产时所产生的生产参数、控制参数、工艺参数等数据展开的模仿、研究以及模拟，最终形成烘丝出口水分预测模型；第二是烟草样本参数分析。一般情况下关系到烘丝出口水分预测的参数主要包括：烟丝生产日期、顺序号、数据收集时间、烟丝进入烘丝机的时间、重量、烘丝机内部温度、蒸汽温度、蒸汽流量等方面；第三是选择与构建模型。选择正确的模型是决定预测模型结果有效性的主要方式，在选择模型的过程中可以通过模型的线性回归、决策树、逻辑回归以及聚类等方面来展开选择；构建模型主要是充分运用大数据技术内部的建模技术、挖掘与分析组件、样本数据分析组件等；第四是模型验证与优化。在测试的过程中将样本放置于预测的模型中，而后针对实际测试的结果展开统计与全面的分析，同时在分析的过程中将测试结果与所收集的参数之间展开对比，最终确定预测模型的精准程度；通过数据分析与挖掘的方式不断手机新型的预测样本，而后将数据库内部的样本参数不断更新[1]。

1.2 大数据技术在烘丝出口水分实际预测中的运用

目前，对于烘丝机出口水分预测工作而言，该项工作不仅需要充分满足实时预测的要求，同时还需要与制作颜色的中控系统之间展开合成，并且充分运用计算几种以及预测模型来实现对生产数据的预测与分析。通常情况下在实际将大数据运用在烘丝出口水分的预测工作中时，可以通过以下几个方面来实现：第一个方面是全面展示实时预测的数据信息。通过相应的预测模型参数来展示实时预测参数，在这一过程中主要需要通过出水口的参数、烟丝参数、生产日期、入口参数以及最近预测参数等，同时还需要将实时参数与预测参数之间展开全面的对比分析，最终得出结果；第二个方面是针对预警展开全面的管理。产生预警信息的主要因素在于，当预测模型的参数出现变化时大数据技术内部的预警系统就会发出相应的警报。将预测值与预警标准之间展开全面的对比与分析，并根据预警标准来获取准确的实时信息。此外，针对预警展开全面的管理时需要充分控制预测参数，当参数出现超出标准规定时，就需要通过自动控制程序来展开对参数的调整，从根本上降低生产参数出现水分超出标准的情况；第三个方面是与以往数据之间展开比较与分析。通过对实际数据与预测数据之间的相互比较与分析，可以从客观的角度来确定预测属于的准确程度，同时相关人员可以通过大数据技术中自定义功能来筛选需要分析的具体参数以及生产时间等方面。此外，大数据技术可以实现将实时预测数据转变为效果趋势图，通过图中的参数趋势走向来获得更加准确的数据结果[2]。

2 大数据技术在烘丝出口水分控制中的实际运用

2.1 大数据技术在烘丝出口水分控制模型中的运用

当将大数据技术实际运用在烘丝出口水分的控制模型中时，能够起到一定的管理作用，而且大数据技术也会通过管理的所有环节，对烘丝出口的水分展开控制。通常会由以下几方面所展开：第一是业务概述，为了能够在控制烘丝的水分时所存的滞后与非线性，并加强控制模型中的抗干扰与适应等多方面性能，就需要通过自学习的控制模式去累计实际控制的相关经验，从而烟丝在生产过程中所发生的实际变化。第二是烟草样本参数分析。将每次制作烟丝的历史数据导入其中，再按照噪音数据的消除标准对样本展开过滤，从而逐渐形成可训练的样本参数，以此来确保在构建模式过程中所包含的数据。第三是选择与构建模型。确保控制精准度最为关键的一点就是控制模型的选择，而针对烘丝的水分所展开的控制，最为关键的就是按照来料的实际状况对控制的相关参数展开调整，因此，就可以选择决策树作为控制模型，因为决策树是由决策图与有可能的所有结果所构成，选择其构建控制模型时，决策树可以对烘丝机在生产过程中的控制数据展开分析，经过持续的找寻与剪枝构建出控制模型，从而在真正意义上实现对烘丝出口的水分展开精准、合理的控制。

2.2 大数据技术在烘丝出口水分实际控制中的运用

目前，对于烘丝出口水分控制工作而言，不仅需要具备及时性以及准确性的条件，同时还需要将实际参数与制造颜色的中控系统之间达到集成的效果，最终通过运用大数据中的计算技术来实现对出水口水分的控制。通常情况下将大数据技术实际应用在烘丝出口水分的实际控制工作时，其工作顺序主要可以分为以下几个方面：第一个方面是针对自动生产展开调整。在自动生产的过程中，当出现烟丝水分超出标准界定时，通过大数据技术可以针对实际设备展开全面的调整，并且可以根据预测模型的调整参数来确定出更加精准与合适的实时调整参数；第二个方面是针对烘丝出口水分展开调整。大数据技术可以为烘丝机出口的水分展开调整，并且可以通过模拟的方式来实现。同时，当出口水分的调整功能可以为图形化的操作界面提供可参考数据时，相关人员可以根据实际调整的数值以及实时生产烟丝与烘丝机所产生的参数之间展开全面的对比与分析，而后根据预测模型来实现调整，最终根据预测模型的调整参数对实时参数展开调整。

3 结束语

综上所述，通过将大数据技术运用到烘丝机出口水分的预测与控制之中，不仅能够在真正意义上将制作烟丝过程中控制烘丝阶段出口的水分，由以往较为传统的被动检查实现提前预测的转变，还能够将以往由人工所展开的调整工作转变为较为科学的控制模式，这样既能够有效的减少烘丝机出口处水分出现超出标准的异常几率，也能够提升水分控制的准确、实时与平稳等多方面性能，并以此为烟丝的实际质量与稳定性起到很大程度的保障作用。

参考文献

[1]胡宇航，何毅，李凡，等.烘丝过程出口水分控制数据分析方法应用研究[J].电脑与信息技术，2016，24（4）：13-15，58.

[2]陆琨，薛训明，唐皓辰，等.基于大数据技术的烘丝机出口水分影响因素研究[J].电脑知识与技术，2016，12（2）：191-193.