本发明属于纺织碳排放和流程挖掘，涉及一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统。
背景技术：
1、在纺织行业中，对持续的生产流程和其碳排放量的监控对于实现可持续生产至关重要。传统的纺织生产流程往往属于劳动密集型生产流程，而且管理普遍缺乏对环境影响的考量，尤其是在碳排放监控方面。因此，企业开始将焦点转向独立工序的碳排放量，旨在确保生产不仅保持高效率，同时也符合日益严格的环保法规要求。这样的调整对于纺织行业实现绿色、可持续的生产方式具有重要意义。
2、近年来，伴随全球气候变化协议的实施和公众环保意识的提高，纺织行业亟需一种能够实时监控和管理碳排放的系统，以优化生产流程，减少整体碳足迹，并提升企业的绿色形象和市场竞争力。
3、为了实现这一转变，纺织行业需要引入先进的技术和方法，如流程挖掘和实时数据分析等，以实施和监管能源使用和碳排放。此外，通过优化生产流程，并且制定配套的监管方法不仅能符合法规要求，还能在生产效率和环境保护之间取得平衡。
4、例如，文献1(process mining for carbon accounting:an analysis ofrequirements and potentials.in:dibbern,j.,j.,kude,t.,rothlauf,f.,spohrer,k.(eds)digitalization across organizational levels.progress inis.springer,cham.2022)指出流程挖掘技术在碳排放核算中的应用主要体现在支持碳足迹的识别、测量和减少，以及提供决策支持等方面。通过这些应用，流程挖掘可以帮助企业更好地理解和控制碳排放，从而实现环境可持续性。但是，将流程挖掘技术应用于碳排放核算中面临一系列的难点与挑战。首先，手动活动往往在数字系统中未被记录，这导致流程挖掘分析中忽略了这些可能对碳排放有显著影响的活动的数据。这种遗漏可能造成碳排放分析的不完整，从而影响可持续发展的决策制定。其次，数据收集主要通过定性专家访谈完成，其范围和时间有限，因此研究结果可能无法推广到所有组织。此外，受访者的专业知识主要集中在流程挖掘而非碳排放核算上，这可能导致他们的回应存在偏见，尤其是流程挖掘供应商和咨询公司。
5、文献2(carbonkg:industrial carbon emission knowledge graph-basedmodeling and application for carbon traceability of complex manufacturing process.asme.j.comput.inf.sci.eng.august 2024；24(8):081001.)通过整合不同来源的纺织工业异构数据，构建了一个涉及大量碳排放源实体和它们之间关系的工业碳排放知识图谱(carbonkg)，并借此提出了一种包含两个阶段的制造过程碳排放预测方法，第一阶段通过产品信息和过程结构相似性进行初步筛选，找出相似的案例，第二阶段使用图匹配模型识别与查询案例最相似的前k个案例，并使用它们的碳排放数据进行综合预测。但是该文献中没有考虑数据质量、实时性、知识更新等问题。首先，在实际生产过程中，数据可能存在缺失、异常或错误，这会影响碳排放预测的准确性。此外，虽然该文献分析了碳排放的分布和流动，但在实时性方面可能存在一定的局限性，无法实时调整和优化生产过程以降低碳排放。并且随着生产技术的不断发展和变化，现有的碳排放知识图谱可能需要不断地更新和优化，以适应新的生产场景和需求。
6、因此，研究一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，以解决现有技术中存在的问题，具有十分重要的意义。
技术实现思路
1、本发明的目的是解决现有技术中存在的问题，提供一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统。
2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：
3、一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，包括环境监测模块、数据分析模块、流程挖掘模块、碳排放计算模块以及报警模块；
4、环境监测模块配置于纺织生产过程中的各个工序节点，用于实时监测并收集工序节点的能耗数据、相关环境参数数据和事件日志数据；环境监测模块配置于纺织生产过程中的各个关键工艺操作站点，称作工序节点。具体而言，这些节点涵盖了从原材料的准备、加工至最终产品形成的各个生产阶段，包括：原棉清理、纺纱、织造、漂白、染色、定型、佩剪以及成品检验等关键环节。每个工序节点反映了特定工艺操作，其环境参数直接影响生产效率和产品质量，同时其被作为事件日志存储；
5、数据分析模块负责处理环境监测模块中收集的工序节点的能耗数据、相关环境参数数据和事件日志数据；
6、流程挖掘模块运用改进型流程挖掘算法对经过数据分析模块处理后的工序节点的能耗数据、相关环境参数数据和事件日志数据进行处理，并挖掘出各个工序节点的真实顺序；
7、流程挖掘模块内的关键特性是其运用的改进型流程挖掘算法，改进型流程挖掘算法利用来自数据分析模块的事件日志数据，通过整合深度学习理论，加入了工序节点的碳排放量、以及时间戳信息的分析，能够挖掘复杂的、难以直接观察的流程模型及其动态变化。改进型流程挖掘算法不仅能够精准挖掘出每个特定工序的实际操作流程，还为整个系统的性能提升，尤其是在大规模事件数据处理和复杂生产模型分析方面，提供了一项革命性的技术进步。
8、改进型流程挖掘算法的主要特点包括：
9、1、利用自编码神经网络，从丰富的时间戳标记的事件日志中，自动学习并提取深层次流程特征，而非仅依赖于数据的表面结构；
10、2、探究长期以来被忽视的流程的长距离依赖关系，借助长短期记忆网络(lstm)或门控循环单元(gru)这类先进的序列处理模型；
11、3、自适应优化与决策支持，能够随着数据量的累积，持续分析和预测流程性能，自动调整决策以反映最新的工序节点变化。
12、改进型流程挖掘算法包括如下步骤：
13、(1)事件日志预处理：从纺织生产线收集具有时间戳标记的事件日志，并进行事件日志清洗与格式转换，清洗数据以去除异常和噪声，转换成适合深度学习处理的格式的事件日志，处理后的事件日志包含了时间戳、活动标签和其他相关属性，以便于自编码神经网络能够理解并提取有用的特征；
14、(2)建立流程模型：基于步骤(1)预处理后的事件日志，应用流程挖掘算法，建立纺织生产线的流程模型；流程挖掘算法为归纳式挖掘算法、启发式挖掘算法或模糊挖掘算法，这些流程挖掘算法分析事件日志中的时间戳、活动标签和其他相关属性，从而识别和定义生产流程中的各个工序和阶段。所建立的流程模型将反映工序节点之间的顺序关系(即工序节点的真实执行顺序)、并行关系和依赖关系；此外，流程模型还包括每个工序的持续时间和潜在的碳排放影响。该流程模型为进一步的分析和优化提供了基础，旨在减少碳排放并提升生产效率；
15、(3)特征提取：对步骤(1)预处理后的事件日志，采用自编码神经网络进行无监督学习，自动识别并提取其中关键的流程特征，并结合自编码器通过无监督学习逐层训练，识别和编码数据中的复杂模式；这些流程特征包含了事件日志中重要的流程信息，为后续分析时间序列数据和识别流程中的依赖关系提供了基础；
16、(4)流程依赖解析：对步骤(3)提取出来的关键流程特征，使用特别适合处理和时间序列相关的数据的长短期记忆网络(lstm)或门控循环单元(gru)来解析和模拟流程中的时间依赖关系；这些时间依赖关系揭示了不同事件之间的时间动态，比如哪些事件倾向于在特定的时间跟随其他事件，以及这些事件之间的时间间隔。这些信息对于理解和优化业务流程至关重要，因为它们可以帮助识别流程中的瓶颈、不必要的延迟和潜在的提升空间；
17、(5)流程瓶颈识别：在分析步骤(4)输出的时间依赖关系的基础上，结合企业实际生产需求，识别纺织生产流程中的瓶颈；具体而言，通过分析能耗分析单元输出的数据，发现性能异常、饥饿时间、阻塞时间或效率低下的工序流程，深入理解流程中的关键工序节点，从而精确定位流程瓶颈。识别出的瓶颈对于预防故障、发出预警以及改进生产工序至关重要，因为它们指导如何重新设计流程以减少延迟、提高效率，并优化整个纺织生产流程；
18、(6)自适应学习与优化：利用步骤(2)建立的流程模型和步骤(5)识别的流程瓶颈，持续监控与优化流程瓶颈，同时不断深入分析与预测流程性能，并输出更新后的流程模型；
19、(7))决策支持：利用步骤(6)更新后的流程模型以及其他随时间积累的数据，自动调整决策，以适应最新的工序节点状态变化；具体的，包括根据最新数据的优化工序执行策略，以及对生产效率和环境影响的具体见解，特别是关于每个工序节点的碳排放量的估算。这些输出为管理层提供了明确的指导，以改善流程性能并减少环境影响；
20、碳排放计算模块利用经过数据分析模块处理后的工序节点的能耗数据、相关环境参数数据和事件日志数据，以及改进型流程挖掘算法输出的流程模型，计算每一个工序的碳排放量；
21、报警模块根据碳排放计算模块输出的各个工序的碳排放量，实时监控并展现每个工序节点的环境表现，并在超出预设的环境标准时发出预警，以便及时采取减排措施。
22、作为优选的技术方案：
23、如上所述的一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，环境监测模块包括传感器、传感器管理单元、数据采集单元和数据传输单元；
24、传感器安装在纺织生产过程的各个工序节点，用于监测工序节点的能耗数据、相关环境参数数据和事件日志数据；例如，在棉纺织生产中，传感器被安装在原材料选择、清理、纺纱、织造、漂白、染色、定型、佩剪和成品检验等环节。在原材料选择环节，传感器用于监测纤维质量和湿度；在清理环节，传感器检测清洁度和纤维损失；在纺纱环节，传感器监控纱线强力和均匀性；在织造环节，传感器跟踪织物密度和瑕疵；在漂白染色环节，传感器检测化学品使用和固色率；最终，在成品检验环节，传感器评估织物重量和表面品质；
25、传感器管理单元负责管理和维护安装在工序节点的多种传感器，确保传感器的稳定运行和数据采集的准确性，从而为进一步的数据分析提供高质量输入；
26、数据采集单元配备有先进的信号处理技术，用于在噪声较大的纺织生产环境中从传感器实时收集工序节点的能耗数据、相关环境参数数据和事件日志数据；
27、数据传输单元采用无线或有线通信技术将数据采集单元收集到的数据发送到中央处理系统，确保数据传输的可靠性和实时性。
28、如上所述的一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，数据分析模块包括环境数据预处理单元、能耗分析单元和碳排放影响因素辨识单元；
29、环境数据预处理单元负责对从环境监测模块接收到的原始工序节点的能耗数据、相关环境参数数据和事件日志数据进行处理，包括数据清洗、去除异常值、填补缺失值的步骤，确保分析结果的准确性和可靠性；
30、能耗分析单元负责根据环境数据预处理单元处理后的数据，评估并分析各工序的能耗情况，找出能源消耗较高的环节，为节能减排提供依据；
31、碳排放影响因素辨识单元则利用统计和机器学习算法识别影响碳排放量的关键环境参数和生产工序，为优化生产流程和减少碳排放量提供依据。
32、其中，碳排放影响因素辨识单元采用了一组精心设计的统计和机器学习算法来精准识别那些对碳排放量有显著影响的关键环境参数和生产工序。具体过程包括：
33、1、初始数据聚合，收集生产各阶段的详细数据，包括能源消耗、原料使用量、设备效率等；
34、2、统计分析，运用回归分析和方差分析等统计方法，初步识别出与碳排放量变化相关性较高的因素；
35、3、特征选择，结合主成分分析(pca)和变量重要性评分，从大量潜在因素中筛选出最为重要的环境参数和工序；
36、4、算法训练，使用包括随机森林、支持向量机(svm)、梯度提升树(gbdt)等机器学习模型，对筛选出的特征进行更深入的分析和模式识别；
37、5、交叉验证，通过交叉验证方法验证算法的精确度和泛化能力，确保识别结果的可靠性；
38、6、深度洞察，对识别出的影响因素进行深度解读，理解其在实际生产流程中的作用和影响路径。
39、通过以上流程，碳排放影响因素辨识单元能够判定各项环境参数和生产工序对总体碳排放量的贡献度，从而支持持续优化生产流程并减少整体的碳排放量。这不仅有助于提升生产环境的可持续性，还为公司的碳足迹管理提供了科学的决策基础。
40、如上所述的一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，碳排放计算模块包括排放系数数据库、排放量算法引擎和环保合规性评估单元；
41、排放系数数据库用于存储与纺织生产直接相关的各类碳排放系数，涵盖从原料采购、加工到最终产品制成的整个生产过程中可能产生的所有碳排放类型；其配备了智能更新机制，使得排放系数数据库能够根据最新的研究和法规自动调整和补充新的排放系数；排放系数数据库中的数据项通过高级加密技术进行保护，确保传输和存储过程的数据安全性；
42、排放量算法引擎用于调用存储在排放系数数据库中的碳排放系数，以工序节点的能耗数据、相关环境参数数据和事件日志数据作为计算的基础数据，来计算出各工序的实际碳排放量；
43、环保合规性评估单元用于根据当地法规和国际标准，评估所计算工序的碳排放量是否符合环保要求，帮助企业及时调整生产策略以确保合规。
44、排放系数数据库设计为能够动态更新和校准的存储系统，收录了多个国家和地区针对纺织产业的官方碳排放系数。该数据库包括多种纤维材质、染料使用以及能源消耗等因素的排放系数，为全面计算制造过程中产生的碳排放量提供数据基础；
45、排放量算法引擎采用模块化设计，能够依据不同生产工序选择适用的计算模型和系数，同时还能够接收用户定义的公式和参数，以计算特定条件下的碳排放量。在计算工序碳排放量的过程中，排放量算法引擎运用的是基于国际环境保护机构和科学研究所公认的碳排放计算公式。具体来说，这些计算公式通常包括但不限于温室气体排放量＝活动数据×排放系数(可能还包括转化因子)，其中活动数据指的是与碳排放直接相关的生产活动量度，如能源消耗量；排放系数则从排放系数数据库中获取，代表特定活动类型每单位测量所产生的碳排放量。
46、环保合规性评估单元集成了全球主要的环保法规数据库，可以在计算出碳排放量后，自动比对相关环保标准，输出合规性报告。环保合规性评估单元负责使用排放量算法引擎计算得到的工序碳排放量，与当地环境法规和国际环境标准进行比较分析。本单元的目标是确保所有生产工序的碳排放量均符合法律和标准要求，以助企业实现其环保目标。当检测到某一工序的碳排放量超出合规范围时，本单元将提供预警，帮助企业识别不合规工序，并及时采取必要措施进行调整和优化，确保整个生产流程的环保合规性；
47、碳排放计算模块考虑了用户友好性、数据准确性和系统的灵活性，确保了企业在碳排放管理方面的透明性和效率。
48、如上所述的一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，报警模块包括数据可视化单元、报警触发单元和用户交互单元；
49、数据可视化单元负责将计算出的碳排放数据进行图形化处理并通过界面展示；
50、报警触发单元负责在碳排放数据超出预设阈值时激活报警；
51、用户交互单元允许用户设定碳排放监测的阈值，并提供用户操作界面以响应报警和进行系统配置。
52、基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统的具体实施过程，包括如下步骤：首先，环境监测模块负责实时捕获与纺织生产各关键工序相关的环境参数如温度、湿度、化学物质含量等，并根据实际需要动态调整传感器布置，以便对生产环境中的能耗及其他影响因子进行详细监控；其次，收集到的数据被传送至数据分析模块，该模块对原始数据进行清洗和初步分析，确保后续处理所需的数据是准确和可靠的，其中数据分析模块所执行的数据预处理包括消除噪声、校正偏差和合并数据源等；之后，流程挖掘模块接手进一步分析，通过高效和精确的流程挖掘算法，分析生产线上实际的工艺流程操作，该模块可揭示潜在的优化点和可能存在的效率瓶颈；接下来，碳排放计算模块根据工序节点的能耗数据、相关环境参数数据以及从前述流程挖掘模块挖掘到的流程模型和相应的环境参数数据，计算每个关键工序的碳排放量，该模块使用一个包含众多排放系数的数据库和对公认碳排放公式的应用，确保了计算结果的科学性与合规性；最后，所有计算结果由实时展现与报警模块呈现，该模块展示工序的实时碳排放数据，以图标和仪表盘等可视化手段，便于管理人员监控和理解。此外，在任何工序的碳排放量达到或超过预定的安全阈值时，报警触发单元将激活，发送警报给相关人员，促使其采取必要的应对措施，以此来有效控制和管理整个纺织生产流程的碳排放影响。
53、有益效果：
54、(1)本发明的一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，基于高效的改进型流程挖掘算法，使得纺织生产企业能够根据不同工序类型制定定制化的碳排放监控流程，并将监测、分析、预警等步骤整合为一个协同的数字化管理平台；每个工序的排放监控都能精准匹配其环保要求，碳排放量控制更加高效精准，避免了传统监管手段的泛化不精确；
55、(2)本发明的一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，针对纺织行业中工序碳排放量监管困难、缺乏实时监控能力的问题，旨在通过利用现代传感技术、数据分析和流程挖掘技术，实现对工序碳排放的实时监测和优化管理；该系统不仅有助于减少生产流程中存在的大量碳排放，而且通过数据驱动的流程改进，进一步提高生产效率和环保标准的一致性；
56、(3)本发明的一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，允许纺织企业即时调整和优化工序，灵活应对复杂的环境法规要求，提高了对各种生产挑战的应对能力，减少了环境违规风险和生产周期；为纺织行业带来了更高效、灵活、环保的生产监管流程，有助于推动整个行业向可持续发展转型。
57、(4)本发明的一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，对纺织企业产生的原始数据进行深度分析和处理，能够更有效地识别和处理数据中的缺失、异常或错误，从而提高数据的完整性和准确性。数据质量的提升有助于更准确地预测和控制碳排放，为纺织生产流程的优化提供更有力的数据支持。
1.一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，其特征在于：包括环境监测模块、数据分析模块、流程挖掘模块、碳排放计算模块以及报警模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，其特征在于，环境监测模块包括传感器、传感器管理单元、数据采集单元和数据传输单元；
3.根据权利要求2所述的一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，其特征在于，数据分析模块包括环境数据预处理单元、能耗分析单元和碳排放影响因素辨识单元；
4.根据权利要求3所述的一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，其特征在于，碳排放计算模块包括排放系数数据库、排放量算法引擎和环保合规性评估单元；
5.根据权利要求4所述的一种基于改进型流程挖掘算法的纺织碳排放监管系统，其特征在于，报警模块包括数据可视化单元、报警触发单元和用户交互单元；
