大数据驱动的氟化氢纯化风险熵评估与多参数监控系统

本发明公开了一种大数据驱动的氟化氢纯化风险熵评估与多参数监控系统，涉及化工过程监控技术领域，含多模态异构传感器网络，用纳米线FET等实现高精度检测与三维监测；时空张量分解模块提取特征并识别因果关系；风险熵流形学习模块评估风险；自适应孪生网络监控异常并模拟处置；知识图谱‑强化学习系统决策，还有光学监测、多尺度建模等多个子系统，实现全流程风险管控。本发明大幅提升氟化氢纯化监控水平，检测灵敏度、异常检测准确率显著提高，风险预警更及时，决策响应加快，生产效率提升、能耗降低，具备自修复、自供电能力，数据安全可溯，保障系统可靠运行，减少经济损失与安全隐患。