关于除尘系统数据可视化分析平台的建设，结合行业技术方案和需求分析，可总结为以下核心架构和功能模块：

一、平台技术架构

感知层（边缘层）

部署防爆传感器网络，监测粉尘浓度（PM2.5/PM10）、温度、压力、风速等参数，采用激光散射或β射线原理的高精度传感器。

设备状态监测：通过电流/电压传感器监控除尘器电气系统稳定性，支持Modbus TCP/IP、OPC UA等工业协议。

传输层

采用有线（工业以太网）与无线（LoRa、NB-IoT）双备份通信，确保数据传输可靠性。

支持4G网络上传数据至云端平台，实现远程监控。

平台层

数据存储：使用时序数据库（如InfluxDB）存储海量监测数据，支持动态参数化数据集和多格式数据聚合。

智能分析引擎：

AI模型（LSTM/GRU算法）预测粉尘浓度趋势。

异常检测（孤立森林算法）触发报警，结合数字孪生技术构建除尘系统3D模型。

应用层

可视化大屏展示粉尘浓度热力图、设备运行状态及报警统计，支持地图集成和移动端推送。

自动生成日报/月报，分析除尘效率、能耗对比及报警统计，支持API对接ERP系统。

二、核心功能模块

实时监控与报警

多级报警机制：粉尘浓度接近阈值时预警，超标时触发声光报警并联动喷淋系统。

报警溯源：结合时间戳和位置信息定位风险点，支持历史数据回溯。

防爆联动控制

温度异常触发降温装置（如水冷系统），与工厂DCS/SCADA系统集成实现安全联锁。

能效优化

动态调节风机转速，基于粉尘负荷自适应控制，降低能耗。

数据分析与报表

提供趋势分析、设备健康评估（如压差监测预测管道堵塞）及故障诊断报告。

三、技术选型建议

数据库类型

关系型数据库（如MySQL、Oracle）：适用于事务性强、数据结构固定的场景。

NoSQL数据库（如MongoDB）：适合非结构化数据（如设备状态日志）和高并发读写。

物联网数据库：需支持高速读写、追加更新及实时查询分析。

可视化工具

采用DataGear等开源平台，支持动态参数化数据集和自定义图表插件，集成HTML看板实现交互式分析。

四、应用场景与优势

适用行业：化工、制药、煤炭、木材加工、金属抛光等高风险粉尘环境。

价值提升：

安全性：AI预测将爆炸风险降低90%以上。

效率：动态调节设备参数，减少人工干预，运维成本降低30%。

如需具体实施方案或技术参数细节，可参考相关厂商方案34或行业白皮书。