一种管材全生命周期RFID智能溯源管理方法、系统及介质与流程

本发明涉及生命周期管理领域，尤其涉及一种管材全生命周期rfid智能溯源管理方法、系统及介质。

背景技术：

1、目前，管材在生产、质检、仓储、运输、安装、巡检、维修和报废等生命周期节点中，通常采用rfid标签记录管材身份信息，并通过读写设备对管材流转位置、节点状态和运维记录进行查询，以实现管材来源追踪、节点记录核对和基础档案管理。

2、但是，现有管材rfid溯源管理多停留在身份识别和记录查询层面，难以将分散的rfid读取数据、管材运维数据和服役环境数据转化为表征管材状态稳定性的量化结果，也难以识别状态熵来源并生成服役风险判定结果，导致巡检优先级、维护处置类型和溯源查询路径难以及时、准确确定。

技术实现思路

1、本发明的一个目的在于提出一种管材全生命周期rfid智能溯源管理方法、系统及介质，本发明利用rfid状态熵实现管材全生命周期风险溯源，具备识别及时、处置精准的优点。

2、根据本发明实施例的一种管材全生命周期rfid智能溯源管理方法，包括如下步骤：

3、获取目标管材在生产、质检、仓储、运输、安装、巡检、维修和报废节点对应的rfid读取数据、管材运维数据和服役环境数据；

4、依据rfid读取数据，构建目标管材在相邻生命周期节点之间的状态转移单元，生成管材状态转移单元集合；

5、依据管材状态转移单元集合、管材运维数据和服役环境数据，提取目标管材对应的状态跳转次数、异常节点数量、维护频次、位置变化幅度、操作主体变化数量和服役环境变化强度，生成状态特征集合；

6、对状态特征集合执行特征离散化，确定各状态特征对应的状态分布，并依据状态分布生成目标管材对应的生命周期状态熵；

7、依据生命周期状态熵，生成目标管材对应的稳定性判定结果，并依据状态特征集合中各状态特征对应的离散状态等级逐项执行状态等级反推，生成状态熵来源表征；

8、依据稳定性判定结果和状态熵来源表征，生成目标管材的服役风险判定结果；

9、依据服役风险判定结果，确定目标管材对应的巡检优先级、维护处置类型和溯源查询路径，生成智能溯源管理结果。

10、可选的，所述rfid读取数据包括管材身份编码、rfid读取时间、rfid读取位置和生命周期节点标识，管材运维数据包括异常类型、异常发生位置、维护次数和维护结果，服役环境数据包括埋设深度、介质压力、环境湿度、腐蚀等级和外部载荷等级。

11、可选的，所述管材状态转移单元集合的构建具体包括：

12、依据rfid读取数据中的管材身份编码，对同一目标管材在各生命周期节点形成的读取记录进行归集；

13、按照rfid读取时间对归集后的读取记录进行排序，并依据生命周期节点标识确定读取记录对应的生产、质检、仓储、运输、安装、巡检、维修和报废节点顺序；

14、将相邻排序位置对应的两个读取记录确定为一个节点转移对，读取该节点转移对中的前序节点标识、后序节点标识、前序读取时间、后序读取时间、前序读取位置和后序读取位置；

15、依据前序节点标识、后序节点标识、前序读取时间、后序读取时间、前序读取位置和后序读取位置，构建目标管材在相邻生命周期节点之间的状态转移单元；

16、顺序排列各状态转移单元，生成管材状态转移单元集合。

17、可选的，所述状态特征集合的生成具体包括：

18、统计管材状态转移单元集合中的状态转移单元数量，得到状态跳转次数，并读取各状态转移单元中的前序读取位置和后序读取位置，确定位置变化幅度；

19、统计相邻生命周期节点的操作主体变更次数，得到操作主体变化数量；

20、依据管材运维数据中的异常类型、异常发生位置、维护次数和维护结果，确定异常节点数量和维护频次；

21、依据服役环境数据中的埋设深度、介质压力、环境湿度、腐蚀等级和外部载荷等级，确定服役环境变化强度；

22、将状态跳转次数、异常节点数量、维护频次、位置变化幅度、操作主体变化数量和服役环境变化强度汇集，生成状态特征集合。

23、可选的，所述生命周期状态熵的生成具体包括：

24、读取状态特征集合中的状态跳转次数、异常节点数量、维护频次、位置变化幅度、操作主体变化数量和服役环境变化强度；

25、对状态跳转次数、异常节点数量、维护频次、位置变化幅度、操作主体变化数量和服役环境变化强度分别执行归一化，生成归一化状态特征集合；

26、对归一化状态特征集合中的各归一化状态特征进行特征离散化，确定各归一化状态特征对应的离散状态等级；

27、统计各离散状态等级在归一化状态特征集合中的出现次数，并依据出现次数占归一化状态特征总数的比例，确定目标管材对应的状态分布；

28、依据状态分布中各离散状态等级对应的比例值，确定状态分布离散程度，并将状态分布离散程度作为目标管材对应的生命周期状态熵。

29、可选的，所述状态熵来源表征的生成具体包括：

30、获取同类型管材在历史生命周期过程中的历史生命周期状态熵，并将历史生命周期状态熵从小到大排序后确定状态熵基准值；

31、将目标管材对应的生命周期状态熵与状态熵基准值进行比对，当生命周期状态熵不大于状态熵基准值时，生成稳定状态对应的稳定性判定结果；

32、当生命周期状态熵大于状态熵基准值时，生成不稳定状态对应的稳定性判定结果；

33、读取状态特征集合中状态跳转次数、异常节点数量、维护频次、位置变化幅度、操作主体变化数量和服役环境变化强度分别对应的离散状态等级，并将各状态特征逐一确定为待反推状态特征；

34、针对任一待反推状态特征，将该待反推状态特征对应的离散状态等级替换为第一离散状态等级，并保持其他状态特征对应的离散状态等级不变，重新统计各离散状态等级对应的出现次数和比例值，生成反推状态分布，并依据反推状态分布生成反推生命周期状态熵；

35、依据生命周期状态熵与各反推生命周期状态熵之间的差异，确定各状态特征对应的状态熵削减贡献值，并将状态熵削减贡献值最大的状态特征确定为状态熵来源特征，并生成状态熵来源表征。

36、可选的，所述服役风险判定结果的生成具体包括：

37、读取稳定性判定结果和状态熵来源表征；

38、当稳定性判定结果为稳定状态时，将目标管材的风险等级确定为低风险，并将对应的状态熵来源表征中的状态熵来源特征名称作为风险来源特征；

39、当稳定性判定结果为不稳定状态时，读取状态熵来源表征中的状态熵来源特征名称、对应离散状态等级和状态熵削减贡献值；

40、依据状态熵来源特征名称确定目标管材的风险来源特征，依据对应离散状态等级确定风险等级候选结果；

41、将状态熵削减贡献值与预设贡献阈值进行比对，并依据比对结果对风险等级候选结果进行调整，得到目标管材对应的风险等级；

42、将风险等级和风险来源特征关联，生成目标管材对应的服役风险判定结果。

43、可选的，所述智能溯源管理结果的生成具体包括：

44、读取服役风险判定结果中的风险等级和风险来源特征；

45、依据风险等级确定巡检优先级，当风险等级为低风险、中低风险、中高风险或高风险时，分别确定为第四巡检优先级、第三巡检优先级、第二巡检优先级或第一巡检优先级；

46、依据风险来源特征确定维护处置类型，当风险来源特征为状态跳转次数、位置变化幅度或操作主体变化数量时，确定维护处置类型为流转记录核验；

47、当风险来源特征为异常节点数量或维护频次时，确定维护处置类型为运维复查处理；

48、当风险来源特征为服役环境变化强度时，确定维护处置类型为服役环境复测；

49、依据风险来源特征确定溯源查询路径；

50、将巡检优先级、维护处置类型和溯源查询路径关联，生成智能溯源管理结果。

51、根据本发明实施例一种管材全生命周期rfid智能溯源管理系统，包括：

52、数据获取模块，用于获取目标管材在生产、质检、仓储、运输、安装、巡检、维修和报废节点对应的rfid读取数据、管材运维数据和服役环境数据；

53、状态转移构建模块，用于依据rfid读取数据，构建目标管材在相邻生命周期节点之间的状态转移单元，生成管材状态转移单元集合；

54、状态特征提取模块，用于依据管材状态转移单元集合、管材运维数据和服役环境数据，提取目标管材对应的状态跳转次数、异常节点数量、维护频次、位置变化幅度、操作主体变化数量和服役环境变化强度，生成状态特征集合；

55、状态熵生成模块，用于对状态特征集合执行特征离散化，确定各状态特征对应的状态分布，并依据状态分布生成目标管材对应的生命周期状态熵；

56、状态熵来源分析模块，用于依据生命周期状态熵生成目标管材对应的稳定性判定结果，并依据状态特征集合中各状态特征对应的离散状态等级逐项执行状态等级反推，生成状态熵来源表征；

57、服役风险判定模块，用于依据稳定性判定结果和状态熵来源表征，生成目标管材的服役风险判定结果；

58、溯源管理模块，用于依据服役风险判定结果，确定目标管材对应的巡检优先级、维护处置类型和溯源查询路径，生成智能溯源管理结果。

59、根据本发明实施例的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器能够执行一种管材全生命周期rfid智能溯源管理方法。

60、本发明的有益效果是：

61、本发明通过获取目标管材在生产、质检、仓储、运输、安装、巡检、维修和报废节点对应的rfid读取数据、管材运维数据和服役环境数据，能够将管材全生命周期中分散形成的身份识别记录、运维记录和服役环境记录进行统一利用。相比仅依靠rfid标签进行管材身份查询或节点追溯的方式，本发明进一步依据rfid读取数据构建相邻生命周期节点之间的状态转移单元，使目标管材在不同生命周期节点之间的流转过程具有明确的时间顺序、节点边界和位置对应关系，为后续状态特征提取提供连续、可追溯的数据基础。

62、本发明依据管材状态转移单元集合、管材运维数据和服役环境数据，提取状态跳转次数、异常节点数量、维护频次、位置变化幅度、操作主体变化数量和服役环境变化强度，能够从节点流转、异常分布、维护干预、空间变化、操作主体变化和服役环境波动等多个维度表征目标管材的状态变化情况。通过对状态特征集合执行特征离散化并生成状态分布，再依据状态分布生成生命周期状态熵，能够将不同来源、不同量纲的状态变化信息转化为统一的状态稳定性量化结果，从而避免现有技术中仅凭单一读取记录或人工经验判断管材状态稳定性的不足。

63、本发明进一步依据生命周期状态熵生成稳定性判定结果，并通过对各状态特征对应的离散状态等级逐项执行状态等级反推，生成状态熵来源表征，能够识别对生命周期状态熵影响较大的主要状态特征，使服役风险判定不仅具有风险等级结果，还具有对应的风险来源依据。在此基础上，依据服役风险判定结果确定巡检优先级、维护处置类型和溯源查询路径，能够使管材巡检、维护和追溯由事后查询转向基于状态变化的主动管理，提高隐性服役风险识别的及时性、维护处置的针对性以及溯源查询的准确性。