一种基于XGBoost算法的安全燃煤评分方法与流程

本发明属于数据评分，具体涉及一种基于xgboost算法的安全燃煤评分方法。

背景技术：

1、煤炭火力发电是现代能源体系的重要组成部分，其生产过程涉及多个关键生产车间。每个车间的安全状况都直接影响到整个发电厂的稳定运行。基于对生产车间的安全防护，本发明提出了一种基于xgboost算法的安全燃煤评分方法，该方法巧妙地将生物识别技术与先进的安全控制策略相结合，旨在为火力发电提供一个更为可靠的安全保障。

2、通过这种方法，我们可以精确控制特定区域或设备的访问权限，确保只有通过合法授权的人员能够进入或操作这些关键设施。结合人脸和指纹的双重生物识别技术，不仅可以有效防止未经授权的非法闯入，还能保护关键的燃煤设施和敏感数据不受外部威胁。

3、此外，该系统还能自动记录详尽的访问日志，生成相关的安全报告，帮助组织更好地遵守相关法规和安全标准，同时提高整体的安全管理水平。这些功能不仅有助于提高员工的安全意识，还能为管理层提供及时、准确的安全态势信息，以便做出更为明智的决策。

4、总的来说，本发明提出的安全燃煤评分方法，不仅能够有效提升火力发电车间的安全管理效率，还能为员工提供一个更加安全、可靠的工作环境，保障火力发电厂的长期稳定运行。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于xgboost算法的安全燃煤评分方法，旨在结合不同安全等级实现分等级访问控制，确保授权人员操作重要设施，防止未经授权的访问，提升安全管理水平，保护燃煤设施和数据。

2、本发明通过以下技术手段解决上述技术问题：

3、一种基于xgboost算法的安全燃煤评分方法，包括以下步骤：

4、s1.划分燃煤生产车间安全等级，设置不同安全等级生产车间进入方式；

5、s2.收集数据形成数据库，进行数据分类和数据脱敏；

6、s3.对每个生产车间进行访问控制，记录非法闯入和安全事故的次数，并进行数据预处理，然后使用xgboost机器学习算法完成模型训练，并根据模型精确率得到安全燃煤评分。

7、进一步，所述步骤s1具体包括以下子步骤：

8、s1.1划分燃煤生产车间安全等级；

9、安全等级最高的生产车间包括制氢站、氨站和油库；

10、制氢站生产的氢气是一种易燃气体，即使是微小的火花也可能引发爆炸；

11、氨站储存的氨气是一种易挥发的有毒化学物质，氨气泄漏不仅会对环境和人造成危害，还可能导致容器超压和爆炸；

12、油库存放汽油、柴油、重油等燃料，燃料燃烧时会产生大量热量和有害气体；

13、安全等级为中级的生产车间包括煤仓间、锅炉房、水泵房、汽机房、变压器、冷却塔、电除尘和脱硫塔，用三颗星标志；

14、s1.2设置不同安全等级生产车间进入方式；

15、安全等级最高的生产车间用五颗星标志，进入方式设置为人脸识别加指纹识别；安全等级为中级的生产车间用三颗星标志，进入方式设置为人脸识别。

16、进一步，所述步骤s2具体包括以下子步骤：

17、s2.1收集所有员工的信息形成数据库；

18、所述员工的信息包括姓名、工号、性别、电话、生产部门、人脸和指纹；

19、s2.2使用支持向量机svm对已收集的员工信息进行分类；

20、s2.3利用截断和隐藏的方法保护员工的敏感信息，实现敏感数据脱敏。

21、进一步，所述步骤s3具体包括以下子步骤：

22、s3.1对每个生产车间进行访问控制，并对非法闯入和发生安全事故的次数进行记录，得到访问日志，同时定义preprocess()函数处理不平衡数据，实现数据标准化；

23、当员工进入生产车间时，根据生产车间的安全等级验证人脸和指纹信息，并记录访问过程，若认证不通过则拒绝访问，并生成日志，当同一员工身份认证拒绝的次数超过设定阈值，及时反馈到数据预处理模块；此外，记录煤炭发电的所有车间生产事故，并生成日志，及时反馈到数据预处理模块；

24、s3.2使用train_test_split()函数分割数据集，fit()函数训练模型，recall_score()函数计算召回率，使用precision_score()函数计算精确率，最终计算f1分数衡量模型性能；

25、s3.3使用calculate_score方法计算燃煤评分，评分与精确率成正比。

26、有益效果：

27、1.本发明基于xgboost机器学习算法，融合人脸和指纹识别技术，构建了一个多层次的安全解决方案。该方案通过生物识别技术和安全控制策略，确保关键设施和数据的安全，仅允许授权人员进入或操作，有效防止未经授权的访问。

28、2.本发明能够自动记录详尽的访问日志，并生成相应的安全报告，助力组织更有效地遵守法规和安全标准，从而提升整体安全管理水平。此外，它还能增强员工的安全意识，促使他们更加重视个人及同事的安全，有助于确保火力发电厂的稳定运行。

29、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究，对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

技术特征：

1.一种基于xgboost算法的安全燃煤评分方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于xgboost算法的安全燃煤评分方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括以下子步骤：

3.根据权利要求1所述的一种基于xgboost算法的安全燃煤评分方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括以下子步骤：

4.根据权利要求1所述的一种基于xgboost算法的安全燃煤评分方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括以下子步骤：

技术总结
本发明属于数据评分技术领域，公开了一种基于XGBoost算法的安全燃煤评分方法，包括：S1.划分燃煤生产车间安全等级，设置不同安全等级生产车间进入方式；S2.收集数据形成数据库，进行数据分类和数据脱敏；S3.对每个生产车间进行访问控制，记录非法闯入和安全事故的次数，并进行数据预处理，使用XGBoost机器学习算法完成模型训练，并根据模型精确率得到安全燃煤评分。在本发明评分方法中，非法闯入次数和安全事故次数与评分成反比，评分越低则应增强对应区域的管控。此外，本发明的评分方法可提供详细的访问日志和报告，提高整体的安全管理水平，防止未经授权的访问，保护关键燃煤设施。

技术研发人员：武天明,王民,秦建春,赵阳,陈家兴,杨福舰,李三艳,田进,王超男,裴亚东
受保护的技术使用者：重庆旗能电铝有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/8/1