基于Python的木材粉尘火星智能识别综述
摘 要
粉尘爆炸是爆炸的主要形式，而木材粉尘爆炸在粉尘爆炸中占了较大的比例。这类爆炸事故不仅对人们的生命财产安全有着极大的威胁，一定程度上也限制了木材加工领域的发展。在木材加工行业，木材粉尘是加工过程中不可避免的，但是我们可利用Python在大数据处理性能方面速度快，简单，资源丰富的特点设计设计一款对木材火星识别的检测和预警系统帮助我们防范于未然，降低粉尘爆炸的事故发生率 。
关键词：Python 粉尘爆炸 数据处理 火花智能识别
1 绪论
在木材加工行业，木材粉尘是加工过程中不可避免的，在密闭的管道内粉尘不断地堆积后，静电积聚极易产生粉尘爆炸，从而对人们的生命财产安全造成极大的威胁。为了解决粉尘爆炸的问题，我们决定采集粉尘爆炸前的火花特征数据，利用Python设计一款对木材火星识别的检测预警系统。
2 研究内容
2.1研究的目的及其意义
运用云计算、大数据等信息技术和资源改革完善统计业务流程，全力完善统计数据来源传统之轨。具体来讲，就是完善结构化数据的传统之轨，在不改变现有机构、人员和职责分工的前提下，整合普查、常规调查和专项调查等数据，打破专业壁垒和信息孤岛，实现数据共享和深度开发。其中重点项目包括：进一步挖掘普查数据应用的潜力，通过大数据处理技术整理普查原始数据，提高开发应用普查数据的能力。本文尝试利用 Python 的特点和优势，对木材粉尘火星特征数据进行挖掘分析和智能识别，以此来展示 Python 在统计数据处理中的应用效果【1】。
木材加工行业必定涉及到木材粉尘，木材粉尘爆炸的安全隐患常常隐藏在塑料的输料管或是各式机器中，这其中操作设备多种多样，工艺设备大型化和自动化都给安全生产管理和技术提出更高要求，由于粉体生产过程多是封闭连续密闭操作，设备间联系紧密，局部的爆炸易造成连锁反应造成二次及多次爆炸。由局部爆炸产生的次生爆炸才是导致灾难性后果的直接原因。所以在生产过程中，把重点放在预防爆炸上显得尤为重要，这对木材行业的安全生产有着重大意义【2】。
2.2国内外研究概况
2.21国内研究概况
基于Python设计数据分析平台，主要为了解决数据分析过程中的数据采集、导入、分析和可视化展示等问题，完成整个数据分析处理过程。通过利用 Ipython类库、NumPy类库、 Scikit-learn类库等类库进行平台设计，可以极大地简化程序开发过程，满足实际应用需求。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
