学文网数据清洗篇1
关键词：数据清洗 脏数据 异常数据检测 重复记录检测
中***分类号： G302；TP391 文献标识码： A 文章编号： 1003-6938（2013）05-0022-07
1 引言
随着计算机信息系统在各行各业的普及，产生了大量的数据，怎样对这些数据进行有效的组织是当前研究的热点之一。数据仓库作为一种有效的数据组织方式，得到了广泛的应用。数据仓库是面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合，用于支持管理层的决策过程[1]。数据仓库不仅是一种语义一致的数据存储，充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业战略决策所需要的信息，也是一种体系结构，将异构数据源中的数据集成在一起而构建，为企业的决策者提供知识支持。
利用数据仓库对大量数据进行有效的组织，避免出现”garbage in，garbage out”的情况[2]，则必须保证数据仓库中的数据的准确性、一致性、完整性、时效性、可靠性和可解释性[3]，即数据是高质量的数据，才能使OLAP分析或挖掘的结果具有较高的精确性和可信度。但由于种种原因，现实中的数据都是脏数据，要提高数据的质量，不仅要在事前对数据进行严格定义与约束，而且还要在事后使用特定算法对数据进行检测与处理[4]。
国外对数据清洗的研究起源于上世纪50年代的美国，是从纠正全美社会保险号开始[5]，主要是处理西文数据，其研究主要集中以下几个方面：（1）异常数据的检测与处理；（2）数据重复的检测与处理；（3）面向特定领域的数据清洗；（4）与领域无关的数据清洗；（5）数据的集成。数据清洗也必须考虑数据集成问题，即将数据源中的结构和数据映射到目标结构与域中，而数据的多义性和结构对数据集成提出了巨大的挑战，数据集成包括：实体识别、冗余与相关分析、元组重组和数据值冲突的检测与处理[3]。国外关于中文的数据清洗的研究较少，且由于语种的差异性，能够适应英文数据清洗的方法不一定能适合中文数据清洗。比较成熟的方案有IBM公司提出的基于InfoSphere Quality Stage的中文数据清洗[6-7]。
国内对于数据清洗的研究较晚，并且针对中文的数据清洗研究的成果也不多。当前国内对数据清洗的研究主要集中在改进西文算法应用到中文领域，取得了一些成果。复旦大学的周傲英教授团队[8]、沈阳航空工业学院的夏秀峰教授[9]、李蜀瑜博士[10]、东南大学的董逸生教授的团队[11]均对数据重复问题进行了研究；北京大学的杨冬青教授的团队[12]、武汉理工大学的袁景凌副教授[13]、东南大学的董逸生教授团队[14]、复旦大学的周傲英教授团队[15]等对数据的集成问题进行了研究；中科院的刘清[16]、山东理工大学的王晓原教授[17]、西安理工大学张璟教授[18]、上海宝钢公司的王永红[19]、东北大学的于戈教授团队[20-22]、西北大学的李战怀教授团队[23]、辽宁大学的宋宝燕教授团队[24]、贵州大学的李少波教授团队[25]、沈阳航空航天大学的夏秀峰教授团队[26]均对面向特定领域的数据清洗进行了研究。
本文将对脏数据的类型与出现原因进行总结，对数据清洗的国内外研究现状进行分析，提出数据清洗的定义与对象，重点阐述属性级异常数据的检测与处理的算法、记录级重复数据的检测与处理的算法，并对算法的优缺点及适用范围做简要说明，并指出当前数据清洗技术的研究不足以及未来研究的方向。
2 脏数据的类型与出现原因
脏数据的类型有许多种类，且每种脏数据出现的原因也不一样，本文从单数据源的脏数据类型与出现原因和多数据源的脏数据类型与出现原因进行描述，根据复旦大学周傲英教授对脏数据的分类，将脏数据分为单数据源模式层问题、单数据源实例层问题、多数据源模式层问题和多数据源实例层问题四种类型[27]，表1列出了“脏数据”类型、实例与出现原因。
如表1所示，“脏数据”的类型有很多种，在实例层来说，单数据源的“脏数据”就是不完整数据、不正确数据、不可理解数据、过时数据、数据重复等，单数据源的数据清洗主要是指在属性上对数据进行检测与处理；多数据源的“脏数据”更为复杂，主要指大量的重复数据、数据冲突，多数据源的数据清洗主要指是对重复数据的检测与处理、解决数据冗余和数据冲突问题。
3 数据清洗的定义与对象
3.1数据清洗的定义
数据清洗不仅应用在数据仓库中，也应用在数据挖掘和全面数据质量管理领域，不同的领域中数据清洗的定义也不相同，数据清洗没有统一的定义。本文借用南京理工大学的王曰芬教授[28]对数据清洗的定义：
数据清洗为清除错误和不一致数据的过程，并需要解决孤立点和元组重复问题。数据清洗并不是简单地对脏数据进行检测和修正，还涉及在属性级上维度的整合与分解，及数据的整合与分解。
3.2 数据清洗的对象
借鉴复旦大学周傲英教授和南京理工大学王曰芬教授对数据清洗对象的分类，按照数据清洗对象的来源领域与产生原因对数据清洗对象进行分类，对象的来源领域因素属于宏观层面划分，而产生原因属于微观层面划分。
（1）来源领域：很多领域涉及到数据清洗，包括数字化文献服务、***书借阅、搜索引擎、金融领域、***府机构、商品零售、射频识别领域等，数据清洗的目的是为信息系统提供准确而有效的数据。现在研究比较多的领域有：
①射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）领域的数据清洗研究：由于RFID硬件设备固有的限制[29-30]和环境噪声的影响，RFID阅读器存在漏读、多读和脏读等现象，降低了RFID数据的可用性[31]，如何识别部分信息丢失的数据、重复阅读的数据、未正确阅读的数据以及模糊的数据是研究人员关注的，对于这些脏数据需要经过数据清洗的方法进行检测及纠正是必要的。国内外已经有很多学者对射频识别领域的数据清洗问题展开了研究，并已经取得了一些成果[32-33]。
②Web领域的数据清洗研究：搜索引擎为人们在Web上查找信息提供了方便，返回网页与用户查询主题的贴切程度并不让人满意，这是因为对网页索引的效果比较差，需要在索引时对网页的内容进行清洗[34]。按照网络数据清理的粒度不同，现有的解决思路大致分为两类，Web页面级别的数据清理和基于页面内部元素级别的数据清理，前者以Google公司提出的PageRank算法[35]和IBM公司Clever系统的基石HITS算法[36]为代表；而后面一个思路则集中体现在作为MSN搜索引擎核心技术之一的VIPS算法[37]上。
③面向特定领域的数据清洗：主要是金融领域、保险领域、零售领域、***府机构、交通领域等，这些领域的脏数据包括错误数据、不一致数据、重复数据以及业务逻辑错误的数据。
④数字化文献服务领域，在进行数字化文献资源加工时，OCR软件有时会造成字符识别错误，或由于标引人员的疏忽而导致标引词的错误等，解决这些问题是数据清洗需要完成的任务。
（2）产生原因：在微观方面，数据清洗对象分为模式层和实例层数据清洗。数据清洗的任务是过滤或者修改那些不符合要求的数据，主要包括不完整数据、不正确数据、不可理解数据、不一致数据和重复数据等几类。
4 数据清洗算法
对于数据清洗算法，一些研究机构提出了数据预处理、排序邻居方法、多次遍历数据清洗方法、采用领域知识进行清洗、采用数据库管理系统的集成数据清洗等算法。基于中文数据和西文数据的差异性，中文数据清洗除了移植西文数据的清洗方法外，也有自己特有的清洗方法。
4.1 属性级异常数据的清洗
无论西文数据还是中文数据的属性级异常情况都有空白值、噪音数据、不一致数据等，异常数据的检测方法与处理方法如***1所示。
如***1所示，人工检测的方法，需要花费大量的人力、物力和时间，而且这个过程本身很容易出错，所以需要利用更高效的方法自动检测数据集中的属性错误，这些方法包括统计学方法、模式识别方法[38]、聚类方法，、基于邻近性的方法、基于分类的方法、基于关联规则的方法等。这些方法的主要思想、优点、缺点的比较如表2所示。
如表2所示，西文数据的自动检测属性级错误数据的方法主要有6种方法，我们可以把这些方法分成监督方法、半监督方法和无监督方法。研究比较多的是统计学方法、聚类方法、基于邻近性（距离）的方法和基于关联规则的方法，统计学方法包括参数方法（基于正态分布的一元离群点检测、多元离群点检测和使用混合参数分布）和非参数方法（盒***、直方***），基于邻近性（距离）的方法包括基于距离的异常值检测与嵌套循环方法、基于网格的方法和基于密度的方法。
我们处理的属性级错误主要是实例层的错误数据，包括空缺值的处理方法、噪音值的处理方法和不一致值的处理方法。
⑴空缺值的清洗方法主要有：忽略元组；人工填写空缺值；使用一个全局变量填充空缺值；使用属性的中心度量（均值、中位数等）；使用与给定数据集属同一类的所有样本的属性均值、中位数、最大值、最小值、从数等；使用最可能的值；或更为复杂的概率统计函数值填充空缺值。
（2）噪音值的清洗方法主要有：分箱（Binning），通过考察属性值的周围值来平滑属性的值。属性值被分布到一些等深或等宽的“箱”中，用箱中属性值的平均值、中值、从数、边缘值等来替换“箱”中的属性值；回归（regression），用一个函数拟合数据来光滑数据；计算机和人工检查相结合，计算机检测可疑数据，然后对它们进行人工判断；使用简单规则库检测和修正错误；使用不同属性间的约束检测和修正错误；使用外部数据源检测和修正错误。
（3）不一致数据的清洗方法。对于有些事务，所记录的数据可能存在不一致。有些数据不一致，可以使用其他材料人工加以更正。例如，数据输入时的错误可以使用纸上的记录加以更正。知识工程工具也可以用来检测违反限制的数据。知道属性间的函数依赖，可以查找违反函数依赖的值[39]。此外，数据集成也可能产生数据不一致。表3给出属性级错误数据清洗的方法比较情况。
上述检测与处理的算法对中文属性级异常数据也适用，但需要对算法进行改进，因为中文是双字节编码，并且没有明显分隔符，存在大量同音字，对属性级上数据清洗带来一定的困难，也是研究中文数据清洗的重点与难点之一。中文属性级异常数据清洗研究主要集中在数据重复检测方面[6]。中文数据重复检测的方法有：（1）字符串匹配方法，又有5种不同的方法：单个字符的匹配方法、汉语自动分词方法、特征词匹配方法、词法分析得到的字符串匹配方法和中文缩写的回归字段匹配方法；（2）拼音匹配方法，中文经常会出现同音字的现象，为了增大匹配的几率，有些时候需要用匹配单位的字符拼音进行匹配，目的是解决汉语中一音多字的问题，拼音匹配方法可作为字符串匹配方法的一种辅助方法，提高匹配精确度；（3）字段的相似度匹配方法，通过相似度计算公式进行相似度计算，从而判断相似性，主要有编辑距离方法。
4.2 记录级异常数据的清洗
记录级异常数据主要指记录数据的重复，对重复记录数据的处理包括重复记录检测和重复记录数据的处理。对重复数据的检测的算法主要有基本的字段匹配算法[38]，递归的字段匹配算法[25]，Smith-Waterman算法[25]，编辑距离[40-41]、Cosine相似度函数[41-42]，表4给出了各种算法的比较[28]。
对记录级的数据处理的思想是“排序和合并”，先将数据库中的记录排序，然后通过比较邻近记录是否相似来检测记录是否重复。消除重复记录的算法主要有：优先队列算法[41][43]、近邻排序算法（Sorted-Neighborhood Method，SNM）[41][44]、多趟近邻排序（Multi-Pass Sorted- Neighbor2hood，MPN）[41][44]。表5给出了重复记录清洗算法的比较情况[28]。
上述记录级数据重复的检测与处理方法不仅适用于西文数据，也适用于中文数据，而且中文数据也有自己的独特的方法，是上述各种算法的变异，包括：①有序邻接点算法，其思想是：首先对整个数据集按照用户定义的键进行排序，然后将可能匹配的记录相邻排列在一起，从而检测出疑似重复记录[45]，此算法的缺陷主要表现在两个方面，第一，对于关键字的依赖过大，关键字选取的好坏直接影响到匹配的效率和精度；第二，对于固定窗口的选取不当，可能会造成匹配精度的下降和匹配时间的增加；②Fuzzy Match/merge算法，其主要思想是对各个属性数据进行规范化处理之后，对于所有记录两两进行比较，比较时采取一些模糊的策略，最后将比较结果合并，此算法的缺陷主要是所需的时间较长，以及对于计算机空间的要求较高。
5 数据清洗研究的不足与展望
国外对西文数据清洗的研究比较成熟，对中文数据的研究比较少；国内对中文数据清洗的研究主要集中在对算法的改进，原创性算法还比较少，取得的成果也不多。因此，对于中文数据清洗的研究还存在很大的发展空间，具有很好的应用前景和理论价值。
无论是对西文数据清洗的研究还是对中文数据清洗的研究都存在着很多不足之处，主要表现在以下几个方面：（1）数据清理研究主要集中在西文数据上，中文数据清理与西文数据清理有较大的不同，中文数据清理还没有引起重视；（2）现今对于中文数据清洗的研究主要针对的是实例层的数据，比如在数值型、字符串型字段中的研究，而对于模式层的数据清洗研究比较少；（3）对重复数据的识别效率与识别精度问题的解决并不令人满意，特别是在记录数据非常多时，耗时太多；（4）以前数据清理主要集中在结构化的数据上，而现在清洗的对象主要是非结构化数据或半结构化的数据；（5）数据清洗工具或系统都提供了描述性语言，但基本上都是经过某种已有语言根据自己需要经过扩展实现的，不能很好地满足数据清理中大致匹配的需要，不具有互操作性，需要加强数据清洗工具之间的互操作性研究；（6）现今的数据清洗大多数是面向特定领域。
依据现今数据清洗的研究的不足，数据清洗未来主要的研究方向有：（1）中文数据清理工具的研究和开发；（2）数据挖掘方法在数据清理领域应用做深入研究；（3）重复记录识别的效率需要进一步提高；（4）非结构化数据的清洗；（5）数据清洗工具之间的互操作性；（6）数据清理方案的通用性。后续将对中文数据清洗技术的改进和优化做进一步的研究。
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数据清洗篇2
一、工作目标
按照中央脱贫攻坚总体部署，结合精准扶贫、精准脱贫工作要求，摸清我镇9个涉贫村、1个社区现状，完善扶贫对象建档立卡信息，以解决数据存疑问题为主要目标，以提高加强扶贫开发数据质量为核心，实现数据“实”和“准”的目标。
二、工作内容
（一）扶贫对象
1.解决身份信息错误问题
核查并核实各行***村建档立卡贫困户身份信息，依据有效身份证件确定人员的信息，纠正系统错误数据。
2.解决基础信息错误问题
认真核对系统各项指标信息是否切合实际，与扶贫对象情况相符，着重对应扶贫对象脱贫状态和年度情况修正完善关健指标缺项漏项、指标值异常和指标逻辑入系统错误等数据。
（二）扶贫主体
1.解决结对关系错误问题
梳理脱贫攻坚以来扶贫主体与扶贫对象的帮扶结对关系，重点核查纠正扶贫对象无扶贫主体帮扶贫对象的帮扶结对关系，重点核查纠正扶贫对象无扶贫主体帮扶、结对开始和结束时间不准、结对和驻村时间断档、既是贫困户又是帮扶责任人、帮扶责任人帮扶开始时间早于所帮扶贫困户识别时间、同一时间点1个帮扶责任人帮扶3个贫因户以上“一帮多”等情况，做到包保帮扶全程精准。
2.解决扶贫主体基础信息错误问题
核查核对第一书记驻村工作队、帮扶单位、帮扶责任人等扶贫主体的隶属关系、职务级别和联系方式等基础信息，确保帮扶干部利用个人信息，注册国家建档立卡手机APP用户时1次性通过。
（三）扶贫资金和项目
1.解决扶贫项目信息不完整问题
梳理扶贫资金下达计划、项目可行性研究报告和项目验收报告等要件，补充修正系统项目建设内容、开工时间、结束时间。依据国家和省脱贫攻坚公示公告要求，规范录入资金项目公示公告***和资金数额，做到资金项目使用规范，经得起检验。
2.解决项目受益对象受益情况与基本状况不对称问题
核查核实基础信息仍处于“两不愁三保障”未解决、无务工、基础设施未解决等状态，却在对应的产业、基础设施、公益岗位、社会公共服务等项目中为受益户和受益村的情况，确保扶贫项目真带动，扶贫对象真受益。
三、工作步骤
（一）部署培训。根据我镇实际，2月26日至3月4日召开扶贫数据清洗工作会议，制定部署扶贫数据清洗相关工作。并制定扶贫数据清洗工作实施方案，面向9个行***村，1个社区组织开展扶贫数据清洗工作，加强信息采集指标、扶贫***策、存疑数据校验规则等业务。
（二）数据核实。3月5日至4月14日组织各包片领导、包村干部、一对一包保干部、村干部进村入户核实工作。对2015年至今的贫困村、贫困户数据信息和情况进行逐一排查。
（三）信息修正
4月15日至4月30日，省扶贫办将开通系统相关权限。我镇根据实际情况，核实确认；并于4月30日前完成全部录入工作。
（四）检验核查
5月6日之前，镇扶贫办将开展全镇数据清洗普查工作，针对各行***村和社区进行评定，评定成绩将列入年终千分制考核中，并针对评定优秀村给予加分表扬。
四、工作保障
（一）强化组织领导
各村要组织村干部亲自领导，抽调精兵强将，组成工作队伍，扎实开展工作。按上级要求把信息数据核对准确。如各村出现信息不准确、贫困户不满意；达不到省、州、市要求的标准；影响工作进度的将严肃处理。
（二）搞好业务培训
各行***村和社区要加强对此项工作的督促指导，及时解决并汇报工作中出现的问题，确保高质量完成数据清洗工作这项工作任务。
（三）加强人员力量
各村要将办事能力强、工作责任心强的村干部，组成数据清洗工作小组，由村书记担任组长，包村干部担任副组长；齐心协力开展数据清洗工作。
数据清洗篇3
1、挤点牙膏涂上，数据线轻轻的擦几下，用水冲一冲或者拿湿毛巾擦一下即可。或者用化妆棉润湿一下，反复擦拭几遍数据线也可以了。不能用强腐蚀性清洁用品，擦拭的毛巾或纸不可太粗糙且擦拭数据线的时候不要太过用力。
2、数据线，是连接硬盘与主板必需的组件，通常会在购买主板时附送。每条数据线只能连接两个IDE装置(比如光驱、硬盘、刻录机等)。
（来源：文章屋网 ）
数据清洗篇4
【关键词】抽油井；热洗；清蜡；产油量；周期
1、抽油杆热洗周期现状分析
目前对抽油机井热洗周期实施了多种措施，但热洗仍是清防蜡的主要技术措施。如何搞好抽油机井的热洗是一项十分重要的油田管理工作。如何用最少的洗井次数，保证油井获得最大的产量，用最佳的洗井时间和最小的能耗把井洗好，管好，是采油工程的重要任务。
油井在生产过程中，很难用一个统一的数字方法来确定热洗周期，因为不同的油井，不同的开采层系，各因素的变化也各不相同。抽油井平均热洗周期是85天，低于厂平均热洗周期，而在这种情况下断脱漏失区井比例还偏高（13%以上），几年来未达到采油厂规定的要求，并且检泵率逐年上升，所以有必要分析影响热洗周期的因素，减少洗井次数，节约成本。
2、影响热洗周期因素分析
2.1质量问题
作业后的井正常生产一段时间后未到热洗周期就漏失，正常生产时间太短，漏失后属于低增油井又不能采取措施，为了维持生产避免蜡卡发生，这样井影响了热洗周期。
2.2地面设备
抓产量，保生产这是我们一直在做的，大家都千方百计想怎样少投入多产出，但是一些井地面设备已不适合生产的需要，还不能及时更换，作为工程技术员既要管好地下又要兼顾地面，我们知道结蜡对悬点载荷的影响，这样的井我们的管理手段只有加强热洗降低负荷。
2.3人为因素
2.3.1职责不清，监督力度不够
部分热洗工只知道每天按计划洗井就算完成任务，对于闸门设备不严、密封圈不严等影响洗井质量的问题不清楚，认为洗好洗坏是技术员分析的事情。对于经常容易管线穿孔的井也不能从洗井方法上控制，直到管线漏了下班前汇报一下即可，影响了洗井质量及数量，井组人员认为有热洗工就不用操心热洗的事，没有起到监督作用，技术员不是洗井当事人，有问题后怕蜡卡只有重新安排洗井，这样影响了热洗周期。
2.3.2洗井时间、温度的误解
不少人说过目前洗井过长，没必要洗6小时以上，前面在沉没度影响热洗周期中阐述过此科学道理，下面进一步说明。对于低产液量井，油流被举升到地面的时间要5～6h，这样热洗液温度会大幅度降低，化蜡效果较差，尤其是参数小的井，所以要根据井况制定洗井时间。热洗温度存在争议：中转站《油气集输管理条例》中规定，中转站热洗温度在75-80℃之间，而热洗规定计量间温度在75℃以上才算合格，一个是从设备因素考虑，一个是从洗井质量方面考虑，前者温度对于冬季或站间线长的井到计量间根本达不到75℃的热洗要求，这样规定矛盾，三塘湖油田抽油机井平均溶蜡点为54℃，平均析蜡点为39℃，所以基层需要统一、规范。
2.3.3设备因素
管线老化无法及时更换是当前老计量间和井普遍存在的问题，我们可以采取低压洗井等方法解决，但计量间热洗闸门、掺水闸门不严造成热洗液分流，影响热洗排量和压力或井口闸门不严，造成热洗液回流影响洗井效果。
热洗周期的合理性，不是一句话、一个数字能解决的，需要全体员工共同重视、分析。加强业务学习，提高自身技术素质，要全面结合，全方位考虑，制定出适合本井的热洗周期。只有针对不足查找原因，才能保证生产管理的主动性，使各项工作出现良性循环，我们一定要根据井及区块具体情况而定，不能无原则延长和缩短，找出最佳热洗周期。
3、确定热洗周期的方法
根据《抽油机井热洗清蜡操作规程》,热洗周期的理论标准是用“1.12”倍电流法来确定。但是,抽油机井生产用电流的变化是产量变化、井下工具状况、地面设备状况等多种因素综合作用的结果,很难确定是何种因素造成的。因此,用“1.12”倍电流法来确定热洗周期存在一定的局限性。在生产现场,热洗周期凭经验确定。有多年专业洗井经验的技工师傅,通常先给每口井初步确定一个相对较短的周期,当抽油机井达到这个周期后,如无异常变化,就逐渐延长,直到出现产量下降、电流上升等现象,才进行洗井,这样便能更准确地确定每口井的合理洗井周期。但这种方法对热洗工的经验、技术、责任心要求较高,并且不排除热洗工的人为误判。
现将热洗周期的理论标准和经验确定方法结合起来,运用热洗曲线法来确定合理的热洗周期,用以指导抽油机井热洗清蜡工作。具体方法是,以单井目前热洗周期为基础,从当年初次洗井日期起,绘制时间与产液量、上电流、沉没度、上载荷、***荷等5条关系曲线;然后观察这5条曲线,如果有任意3条曲线的值超过对应的指标标准,就可确定这次热洗日期和下次热洗周期。
4、抽油杆热洗周期可行性研究
4.1精细管理油井、提升员工业务素质
油井管理制度，提高开井时率。制度的制定执行，是对管理工作的促进和监督。目前目前基层队热洗考核制度不详细，力度小,另外管理者注重处理停机情况，忽视检查洗井情况。思想问题是各方面管理中常抓不懈的工作，但是也有薄弱的地方，如热洗方面也有洗井不彻底的，洗后电流上升，载荷上升的现象，为日后留下隐患。
4.2细化热洗方法，保证热洗方法实现
根据上述方法原理,可编制抽油机井热洗清蜡查询软件。应用该软件,通过与热洗数据库、油井班报表数据库、井史数据库链接,对生产参数有异常变化及接近热洗周期的井提出预警信号,有关人员根据提示信息对该井核实,并综合分析日产液、电流、沉没度、载荷等生产参数变化原因,采取治理措施,合理制定热洗周期。如果根据制定的这次热洗周期,单井热洗质量达到要求,且无任何影响因素,而5项指标在热洗前后无明显变化,说明这次制定的热洗周期不合理,偏短。应跟踪核实5项指标数据的准确性,然后重新绘制曲线,通过曲线同步变化重新确定热洗周期。运用抽油机井热洗清蜡查询软件,只需要核实5项指标数据的准确性,就可以确定合理的热洗周期。
5、结语
数据清洗篇5
（沈阳发动机设计研究所，辽宁 沈阳 110015）
【摘 要】民用航空发动机部件在使用中不可避免的退化是导致发动机使用过程中整机性能衰减的最主要因素。压气机进气道因吸入大量气体，易发生积垢、腐蚀、侵蚀等，导致部件效率降低，最终影响发动机整机性能。压气机清洗作为业内广泛认可有效的发动机维护方式，已被列入常规的维护程序中。本文采用了支持向量机的方法判别压气机渐进退化状态，并给出是否进行压气机清洗维护的建议。
关键词 发动机在翼清洗；支持向量机；遗传算法
作者简介：石硕（1982.11—），女，汉族，辽宁沈阳人，硕士，沈阳发动机设计研究所工程师，从事航空发动机预先研究总体设计工作。
0 引言
民用飞机自投入使用起，因其自身及环境原因，发动机部件会呈现不可避免的退化趋势。发动机整机性能随工作时间开始逐步衰减，主要表现为为维持推力在恒定范围之内增加的耗油量，以及随即造成的排气温度升高、热端部件寿命降低等，这些调整会对发动机的可靠性、经济性等造成直接或间接的影响。
发动机清洗，作为业界公认的最为经济有效的性能维持方法，目前通常采用固定时间间隔清洗的策略，由发动机生产厂商提供清洗周期建议或各航空公司根据自身航线及飞机特性进行定期清洗维护。随着视情维护理念得到更为广泛的认可，作为发动机定期维护保养基本程序的发动机清洗，也相应地希望优化管理应需而定。
本文以某长航程三轴大涵道比民用飞机发动机为例，对压气机部件退化进行判别，根据发动机性能状态变化，为发动机视情在翼清洗维护提供建议。
1 压气机部件退化判别
首先对发动机进行建模，模拟发动机性能（含性能衰减状态），可以得到由性能退化引发的各监测参数的变化。以此作为基础，选取支持向量机（Support Vector Machines - SVMs）作为分类器，判别压气机部件的退化。由于积垢、腐蚀等原因会导致发动机性能退化，具体表征为转速、耗油量等监控参数的变化。
将上***反向分析便可应用于发动机的健康诊断，即从监测参数的变化来推断发动机性能退化的原因，是本文判别压气机部件故障的基本思想。将部分发动机监测参数作为输入，对应的压气机是否发生了一定程度的渐进性性能衰减作为分类的标识。以支持向量机作为分类器，具体分为两步：训练分类器和使用分类器。
SVM作为分类器可进行分类前，需要对其进行训练学习，选择一些发动机监测的参数作为训练数据，通过判别发动机性能是否出现了渐进性的衰减来推断发动机部件是否发生了渐进性的退化。在此，被用作训练的监测参数包括：
飞行马赫数
压气机进出口压力
压气机进出口温度
转速
EGT
燃油流量
SVM是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的一种监督学习模型，因其在解决小样本、非线性问题中表现出许多特有的优势而广泛用于分类和回归问题中。此文借助于台湾大学的LIBSVM[1]工具箱，在MATLAB平台上实现对发动机部件渐进性退化的分类判别。
SVM的基本原理和相关数学证明可详见[2]，作为分类器SVM内部核函数的选择（***2&***4中参数g与核函数相关）和惩罚因子c会直接影响SVM的性能，因此两个参数的选择会最终影响部件退化的判别。遗憾的是，SVM内部参数的选择并没有可参考的准则，只能通过使用者的经验来选取，这无疑增加了达到SVM最优性能的难度，因此相关的优化方法被用来提高SVM的性能。
网格寻优
网格寻优就是在一定范围内，选取不同内部参数组合建立分类器，并对其逐一计算准确率，进行比较。此文中设定网格大小从2-8-28，网格间距为0.5，遍历整个网格范围内，得到最高准确率（Accuracy）的SVM分类器，具体结果如下。
遗传算法寻优
遗传算法(Genetic Algorithms - GA)是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，适用于对SVM的分类寻优。早期由Michigan大学的J. Holland 教授提出，遗传算法引入适者生存的进化理论，通过有组织而又随机的信息交换进行遗传操作，使“优秀基因”被不断保留、组合，从而不断产生出更佳的后代个体。子代个体中包含父代个体的大量信息，并在总体上胜过父代个体，从而使种群不断向前进化发展，即不断接近问题最优解。
下***设定种群规模为20，进化100次，依据某些适应性条件测算候选解的适应度（Fitness），通过带有猜测性质的选择操作、交换操作和突变操作，实现高准确率的SVM分类器。
分类器显示了SVM在小样本下的高性能的优点，两种方法均实现了SVM分类的寻优，巧合的是，两种寻优方式的分类器得到了相同的准确率（训练数据及测试数据的准确率），但不代表是两个相同的分类器（内部参数的取值不同），因此对于不同测试个体也未必有相同的分类结果。相比于其他寻优方式，网格寻优的方法易于理解，网格的范围和精度会直接影响最高准确率分类器的选取，只是这种性能的提升是以计算时间成本为代价，实际使用过程中，效率不高。遗传算法寻优方式，用户根据需要设定进化的次数以及种群规模，以适应度为目标函数实现优化，更易接近实际的最优值。
2 基于民用航空发动机状态的视情清洗管理
航空发动机限于自身条件，日常清洗维护采用在翼离线清洗方式。通过进行发动机清洗，能使由于发动机气流通道因积垢等因素造成部件流通能力和效率下降、从而引起的整机推力降低、耗油率升高、排气温度升高等导致的性能退化极大程度地得到恢复。
本文着重关注清洗前后对于发动机的经济性和安全性的影响，尤其是耗油率增加以及热端部件寿命的降低，对压气机清洗维护的影响进行分析，并给出是否建议清洗的意见。主要参数包括：
压气机清洗成本，包含人力、清洗液等；
发动机耗油量的增加成本；
为维护发动机在一定推力范围内，克服性能衰减而提高的涡轮前温度引发的热端部件的寿命降低。
假定三种压气机清洗对性能恢复的效率R，以飞行循环为单位，给出的清洗维护建议，其中1表示建议清洗，0表示不建议。性能恢复效率R受很多因素影响，诸如，清洗液的特性，清洗操作是否得当，以及部件退化中积垢的组成比例等等。
上***结果显示，压气机清洗对性能恢复的效率对于压气机清洗的频率有一定的影响，进而影响发动机的维护成本。因此，如何有效提高压气机清洗对性能恢复的效率成为业内关注的焦点，将维护融入设计理念（如通用公司GEnx发动机在高压压气机中置有清洗用喷嘴设计），清洗系统的设计布局，清洗液的特性等等。
3 结束语
航空发动机的维护利润占总利润的份额已近半数，业内对于发动机维护的关注度也越来越高。本文根据发动机视情维护的理念，对发动机监测参数进行分析，用于判别压气机部件退化状态。针对压气机清洗对发动机的经济性和安全性的影响进行分析，提供发动机在翼清洗维护的建议。
参考文献
［1］Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin, LIBSVM : a library for support vector machines, ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology[Z].csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm，2001.
［2］Nello Cristianini, An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods[M].Cambridge University Press, 2000.
数据清洗篇6
1.1一般资料
2012年11月～2013年11月，本院使用外来器械完成骨科手术155台，其中四肢手术126例，脊柱手术29例。
1.2管理措施
1.2.1器械管理
1.2.1.1器械准入
外来器械必须先经过本院设备科招标确定资质，并签订租赁合同，双方达成一定的协议并相互约束、登记备案。
1.2.1.2制定相关的制度和操作流程
外来手术器械是器械厂商租借给医院临时使用的手术器械，这些器械在不同的医院之间频繁周转使用，没有严格的管理制度、操作流程和质量控制，器械的清洗灭菌质量得不到保证，存在医院感染隐患。为了确保患者手术安全，防止医院交叉感染，本院严格按卫生部医院消毒供应中心管理规范要求，制定外来手术器械管理制度和相应的操作流程[2]。
1.2.1.3器械的接收
器械公司的业务员必须明确提供一些特殊器械再处理的方法、程序和灭菌参数。手术医生根据需要申请所需器械的名称、型号、数量，由设备科负责与器械公司联系，在术前1～2d将器械送至供应室由仓库管理员与器械公司的业务员共同清点后，并在外来器械登记本做好详细记录。然后交给供应室专业护士检查器械的完整性和功能状况，并双方签名。
1.2.2清洗和消毒
骨科的植入手术是无菌手术要求最高的手术之一，外来的手术器械应按照医院消毒供应中心标准规定进行清洗和消毒。必须由消毒供应室的专业护士负责清洗，外来器械多种多样，结构比较复杂，多纹路、多沟槽、多管腔，这些器械如长期清洗不干净，就可能形成生物膜，造成爆发性感染[3]。因此能够拆分的部分尽量拆分，有管腔的器械用软毛刷在多酶溶液下反复刷洗、超声清洗后用高压水***冲洗。由于本院还没有使用清洗消毒器，全部采用超声清洗加手工清洗，包括按规范进行分类、冲洗、酶洗、漂洗、终末漂洗、上油、93℃煮沸消毒、干燥等标准清洗程序，确保器械清洗消毒质量。
1.2.3检查和包装
将清洗后的器械干燥后进入检查包装灭菌区，护士进行肉眼或带光源放大镜对每一件器械进行清洗质量检查，应注意检查不易清洗的部位，器械表面及其关节、锯齿部、锁扣及管腔应光洁，无血渍、污渍、水垢等残留物质和锈斑[4]。组装和配套时应核对器械数量、名称、规格，保证器械功能完好，检查合格核对数量无误后，根据器械的种类、数量选择合适篮筐和包装材料进行包装。包内正中处放化学指示卡，硬质容器应放置在包裹的角落，多层器械包装应每层都放在包裹的对角处。要注意超重的器械包要进行分包，器械包的重量不宜超过7kg。每个包装外均有化学指示标签，标识清楚，并注明使用科室、患者床号、姓名、器械的名称、包装者、核对者、灭菌锅号、锅次、灭菌日期、失效日期，以便进行质量控制和追踪。
1.2.4灭菌和放行
本院根据器械的性质选择压力蒸汽灭菌。有植入物的每锅次都进行快速生物监测，并做好记录，确认监测合格后才放行。紧急情况下使用植入物及植入性手术器械时，第5类化学指示物合格可作为提前放行的标志[5]。每批次灭菌所打印的物理参数是该批次无菌物品放行的唯一依据，消毒员需要对每批次的物理参数进行仔细核查，确保整个灭菌过程参数记录完成并与该程序设定的灭菌参数相一致方可对该无菌物品放行。并将植入物器械清单与手术室护士交接签全名。
2小结
数据清洗篇7
关键词：RFID 技术；医用纺织品洗涤；系统设计及应用
中***分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）11-0243-03
一直以来医疗行业所用纺织品的洗涤管理都有严格的要求，首先医疗纺织品的洗涤区别于宾馆、餐饮的纺织品的洗涤，要求的卫生、消毒要做的更加严格、彻底；其次医疗纺织品在收发、发放过程中，要严格做到防止纺织品的二次污染。传统的医疗行业纺织品洗涤管理有着太多的自身局限性，首先收发环节基本上都是从病区内部清点，而且清点完毕后开具纸质的单据，人为的因素也容易造成纺织品的丢失、科室混用等现象，其次对纺织品洗涤的质量控制不严格，纺织品洗涤质量、寿命管理较松，极易造成纺织品的浪费。
RFID技术的应用，使得这些问题都迎刃而解，它具有实时性、准确性、高效性等特点。它不仅可使纺织品的收发过程高效、准确、满足感染管理要求，还能够为纺织品的洗涤管理提供有力的技术支持。
RFID技术的发展非常迅猛，在医院病人入院管理、固定资产管理方面有很大的应用空间。
2006 年 6 月，国家十五部委联合了《中国 RFID 技术***策白皮书》，标志着RFID 的发展已经提高到国家产业发展战略层面[1]。
1 RFID系统构成和工作原理
射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）技术，是一种利用射频信号自动识别目标对象并获取相关信息的技术，射频识别系统的基本模型如***1所示，主要由电子标签（又称为射频卡、应答器）和阅读器（又称为读头、扫描器、读写器）以及应用软件3部分组成。
电子标签由标签天线及芯片组成，附着在物体上标识目标对象，是用于识别和传输的物体信息的载体。阅读器是用于读取标签信息的设备，可为手持式或固定式。典型的阅读器含有控制模块、射频模块、接口模块以及天线。通常该设备与计算机相连，将所读取到的标签信息传送到计算机中 便于下一步处理。应用软件主要完成数据信息的存储、管理以及对电子标签进行读写控制。
RFID系统的工作原理：阅读器通过天线发送出一定频率的射频信号；当 RFID 标签进入阅读器工作场时，其天线产生感应电流，标签被激活并向阅读器发送出自身编码等信息，阅读器接收到来自标签的信号， 对接收的信号进行解调和解码 后送至计算机进行处理。
RFID频射识别技术是数以自动识别技术的一种表现形式，在自动识别技术发展历史中，出现过光学符号识别、生物识别以及条形码系统识别等多种识别形式。不同识别技术的特点不同，但是RFID技术的综合使用性能是其中最为理想的，而且发展速度也比较快，已经成为我国无线电工业增长要点之一[2]。
自动识别技术在医院信息化中的应用，最早是身份识别，其中包括病人的身份识别和医生的身份识别，此外还有样品识别，包括化验品识别、药品识别、设备识别，以及病案识别、语音识别（医嘱）、字迹识别OCR（处方）等信息识别技术，这些在医院信息化系统中都是非常重要的[3]。
2 医用纺织品的管理现状及需求分析
对大多数综合性的三级甲等医院来说，动辄就三五千张床位，医用的纺织品的种类繁杂、数量众多，这些纺织品的日常收发、洗涤、管理等是医院非常费时费力的日常工作， 医院每天都要处理成千上万件的工作服、织物的交接、洗涤、烘干、熨烫、储藏、配送等工序，如何有效地跟踪管理每一件织物的洗涤过程、洗涤次数、库存状态以及织物的全生命周期管理等是一个极大的挑战，传统的管理办法面临的主要问题有：
1）纸面的洗涤任务交接，手续复杂，查询难度大，采用传统的单据交接的方法，在收发环节中的准确度无法保证，人为因素太大，工作量太大。
2）因为担心交叉感染，导致某些待洗织物数量统计工作无法开展，洗涤好的数量与任务不匹配容易产生纠纷，尤其是手术敷料、感染性的纺织品是不允许现场清点数量的，会产生相互扯皮的情况。
3）医用纺织品洗涤过程的每步环节无法准确监控，布草出现漏处理环节，无法准确安排每件织物的最低安全库存量
4）无法统计和监控织物的洗涤寿命，和报废次数； 无法准确实时统计每个员工在某个生产环节的工作量等
根据上述分析，为了更好的管理好医院的纺织品，可以采用RFID技术进行近距离识别，对纺织品进行跟踪、监控、系统的管理，可以大大提高纺织品的收发精确度和速度。
3 医用纺织品洗涤管理系统
3.1 可行性分析
3.1.1工作频率
一个 RFID 系统所用的无线电频率是决定该系统主要性能和应用可行性的主要因素，RFID 技术有多种不同的工作频率范围，不同频段的识别距离不同[4]。
国际上此类标签的选择一般选择超高频的电子标签，可读取距离长、稳定性好、数据传送数据快是此类标签的优势所在，目前国际上有此类标签的标准ISO/IEC 18000-6 Type C （EPC Gen2），体积小、质地柔软、耐压、耐洗、稳定性好是用于纺织品洗涤标签共同追逐的特性。
超高频 （UHF）系统的工作频率为860MHz一960MHz。该频段波长大概为30厘米，通过电磁散射原理进行工作，读取距离比较远，无源可达10米，为了确保扫描的准确性，扫描的距离最好小于3米，可以重复扫描几次。
3.1.2 抗干扰和防损坏性分析
RFID 纺织品管理系统一般采用 RFID 无源智能电子标签，工作频率在 860MHz一960MHz，该工作频率不会对医疗等其他设备造成干扰。 由于医用纺织品在日常的洗涤、加工过程中要经历洗涤、烘干、烫平等相关步骤，所以选用的电子标签都要耐高温、高压、酸碱、消毒的产品，洗涤的寿命应有所保证，目前国内厂家的该类标签的洗涤次数一般在120-160次左右，读取的误差率在0.5%左右，一些国外的厂家（例如富士通）的无源超高频标签的洗涤次数可以保证在200次或3年的时间，读取的误差率可以控制在0.1%以内。
3.1.3 成本分析
RFID系统的实际使用成本比较高，并且价格因素也是影响其推广的主要原因之一。这一问题在医用纺织品标签制作中表现的比较明显。但是标签不是一次性，是可以反复使用的。当前国际社会上RFID技术的主要应用方式依然集中在低频或者高频上。超高频标签生产规模比较小，微波标签也成功在一些国家中得到使用。国内目前已经成功掌握高频芯片生产技术，并将芯片产业化生产，且成功地实现了产业化，对超高频芯片的开发已经完成，以前此领域都是国外厂家的产品，价格较贵，高频芯片国产化对成本的降低功不可没。
3.2 系统工作原理
首先在所有的医用纺织品上缝制电子芯片，然后工作人员用便携式的收发设备（reader）对每个科室内部的纺织品进行收发，并现场打印出收发明细，并利用医院内部的无线局域网络把相关数据传送至数据库，等所有科室的纺织品收发完毕后对纺织品进行集中洗涤、烘干、烫平处理，处理完毕后，运用自动配货设备（调用远端数据库数据）对洁净的纺织品按照科室、种类、数量等进行分类后配送至各个科室。
为了防止由于电子芯片的故障、便携式设备的抗干扰性等问题造成的清点数量不准的问题出现，可以采用扫描精确度更高的隧道式自动清点设备对所有收回的纺织品进行二次集中清点，可以最大限度避免由于操作等造成的收发误差。
3.3 系统设计
3.3.1 系统组成
3.3.1.1 系统硬件
1）纺织品电子标签。标签是进行纺织品收发关键部件，里面存储了纺织品的相关信息，不同种类的纺织品存储的信息并不完全一致，普通纺织品芯片存贮包括标科室、纺织品类型、洗涤次数、投入时间等信息；工作服电子芯片存储的信息更多。通过智能无线网络就可以监控纺织品的洗涤次数红线、状态等信息， 然后在控制软件中读取出来。医院管理人员只需通过鼠标简单操作便可获知纺织品的状态信息。
2）阅读器。在纺织品管理系统中共有3类阅读器：PDA 手持机、隧道式清点机、自动配货机。其中PDA 手持机是通过无线局域网与数据库相连，隧道清点机和自动配货机通过网线与服务器相连。PDA 手持机只能批量读取100枚一下的芯片数量，主要应用的手持机的便携性，并配备便携式的蓝牙打印机，临床收发所用；隧道式清点机主要清点超过1000枚以上的大批量芯片，读取速度快、准确率高，是对PDA 手持机的很好的补充；自动配货机主要用于洁净纺织品的配货、分类使用，也是系统当中非常重要的组成部分。
3）PC 和 工作站网络服务器。 用于接收从阅读器传送过来的标签信息的计算机终端和移动终端。客户可以通过电脑自动查询纺织品的相关信息及应用状态等。
3.3.1.2 系统软件
系统软件主要是指支持电子芯片运行的管理提供一个人机交互的界面，通过软件能够更直观对纺织品管理进行直接的操作、运行，包含功能实现的设置、管理达到的目标、为实现对纺织品的管理提供平台支持。
3.3.2 系统功能
该系统应该具备以下功能：
1）当 RFID 洗衣管理系统应用于医院洗衣业务后，首先解决的一个非常根本的问题就是感染性纺织品可以用设备而非人工来清点，由于 RFID 大口径衣物清点隧道是可以通过批量的形式来读取其特性的，工作人员可以先将要清洗的衣物打包好，送到投递点进行清点和记录。这种工作模式不仅可以减少二次交叉感染发生几率，还可以通过流行病风险，清洁卫生。在RFID系统的影响下，大口径衣物的清点效率以及清点时间都比较少，提升了工作效率，降低了工作成本以及对应的业务纠纷等，最终实现高质量、隔离清洗。
2）如果所有衣物都有RFID标签，而且将衣物的RFID标签登记到洗衣管理工作系统中，就等于所有的衣服都有了属于自己i的一个身份证明。在这种情况下如果要清点衣物，即使出现不同科室衣物混淆、不同种类衣物混淆的情况，也可以通过RFID设备对其进行扫描，进而在最短的时间内明确不同衣服所属科室，工作人员可以在短时间内高效率的对所有清洗的衣物进行分类，减少衣物混淆混发问题。通过RFID对所有科室衣物情况进行管理，从根本上控制不同科室衣物混淆的情况。就算出现了不同科室衣物混淆的问题，也可以通过系统收发记录等模式来寻找衣物，体现出系统溯性管理，减少洗涤费用纠纷等。
利用RFID洗衣标签对衣物的信息情况进行处理与记录，保证所有衣物的洗涤次数都是在精确掌控中的。在2007年的3月，北京市质量技术监督管理工作部门成功颁发了医院专属洗涤管理规范与条例，作为全国范围内首先开始实行该条例的城市，规范中提出了不同类型衣物最大洗涤次数以及洗涤方式等。普通科室布草的洗涤次数需要控制在100次以内。但是在规范的落实过程中，人工记录是很难保证记录准确性的，人工记录的工作方式很难保证所有衣物洗涤次数，而且从实际工作情况还可以发现，经常存在各种误差，影响了布草洗涤次数规定的正常推广。RFID洗衣管理工作系统可以明确记录不同衣物实际洗涤次数，对不同状态的衣物进行报警提示处理。一方面能保证达到洗涤次数上限的衣物能及时报废和更换，确保衣物的清洁度，另一方面也能为医院或洗衣工厂预估当前衣物的使用寿命，为采购计划提供决策数据。
3）采用该系统以后可以对洗衣房内部的管理提供强大的数据支持，尤其对洗涤环节的每一个流程可以进行工位纺织品数量和质量的双重监控，为洗涤中心的计件绩效提供有效的数据支撑。
4）财务管理，自动生成洗涤中心与医院月结算单，交易数据追溯；
根据用户需求，定制各类管理分析报表，包含衣物寿命分析，洗涤周期测算，衣物报废分析等。
4 结论
将 RFID 射频技术应用于医用纺织管理中，并在此基础上开发出一套可供医疗单位使用的智能化纺织品洗涤管理系统。可自动对临床医用纺织品的收况进行登记，了解库存信息，不仅可省去人工录入的繁琐步骤，还可大大减少由于操作和传统的工作模式相比较，通过RFID阅读器对标签进行识别，可以有效提升工作效率。因为该系统的体积比较小，并且可以储存大量的信息知识，随意比较适合在医院中使用。[5]。将 RFID 射频技术应用于医用纺织品洗涤管理系统中，从整体上改善了管理效能，为企业带来了直接的经济效益，同时也有利于提升医疗单位的核心竞争力。
参考文献：
[1] 骆斌. 基于RFID技术的洗衣管理用大口径衣物清点隧道的研究与实现[D]. 上海： 上海交通大学电子信息与电气工程学院， 2012.
[2] 韩杰. 基于WLAN的RFID技术在医疗管理中的研究与开发[J]. 医学信息， 2011（9）.
[3] 汪楠， 崔婀娜. 医院信息化管理中的RFID解决方案[J]. 中国物流与采购， 2007（12）.
数据清洗篇8
【关键词】原油样桶；清洗机；洗涤；溶剂油；热水
1 前言
1.1 古城油田原油油样化验现状
中石化河南油田第二采油厂古城油田目前油井370余口，日常开井近300口，随着稠油开发需要，防砂、清蜡、作业、调层等各种增产措施增多，原油油祥资料录取工作量在原基础上不断增加，油样平均每天在120～160个之问。其中，清洗样桶的工作占化验工作时间的一半，体力劳动量占总工作量的三分之二，传统的手工清洗样桶的方法已无法满足不断发展的生产需求。用溶剂油手工清洗原油样桶成本高，化验工的劳动强度大，样桶清洗质量和清洗效率低，同时，有害物质及有害气体影响着化验工的身心健康。
1.2 国内市场上已有原油样桶清洗机技术筒况
目前，在国内原油样桶清洗机方面，共有3类产品，规格不一，总体特点是：价格昂贵，清洗时间长，消耗辅助溶剂，清洗不彻底；机型小，一次清洗样桶数量少，适合实验室使用。
2 方案设计
2.1工作原理
换热器加热到80℃后，由离心泵向清洗箱内供水，热水通过固定的喷头对样桶清洗，动力经过传动装置带动已经放置样桶固定转盘旋转，使每个样桶得到清洗，然后油污混合水通过回水管线自流到换热器，在换热器内通过液位高低进行油水分离，使油污外排到污油池，热水存留在换热器内向泵供水进行循环使用。
2.2 方案设计
2.2.1 旋转式样桶固定转盘的设计
根据样桶的直径12cm，高16.5 cm，底面积113cm，设计旋转式样桶固定转盘的直径12cm，高17 cm，对底面积及周长进行9个对称分割，达到结构的平衡，从布局上内外层能盛装18个样筒。制作时按照喷淋需求，防止上下喷淋水被物体遮挡，用6mm钢筋制做样桶固定转盘，要求尺寸统一。制作内扣式密封装置（外接样桶固定转盘），防治污水漏失及进入传动部分的轴承，造成设备不良，影响功效。
2.2.2 喷射装置及容器设计
利用旋转的离心力、水的重力，根据样桶高度，喷射装置离样桶固定转盘上下各留出0.5scm的空间，保证样桶固定转盘旋转时无内部碰挂。样桶倒扣在样桶固定转盘内，从下部对样桶内部清洗，从上部对样桶外表清洗。根据转盘半径上部设定喷头，下部设定二根喷
头对内外层样桶清洗。为了保证样桶内部清洗干净，因此要求设计喷射装置固定牢靠。喷淋头根据样桶内径周长做成渐开线型。
根据样桶固定转盘体积尺寸设计容积箱尺寸，要求样桶固定转盘无碰挂。上下喷头距离达到下部喷头不被积水演没，外排出污水的回水顺畅。
2.2.3 传动装置及其调速设计
电动机经过传动轴直接带动样桶固定转盘旋转，利用蒸汽进行压力喷射洗涤。选用变频控制器通过变频器调频，调整电机转速，转盘转速降低到5转/秒，使转盘转速同喷头压力、必量达到了合理的配置。
2.2.4 配套工艺砂设计
工艺流程，根据压力需要选择lm3/h、压力0.2MPa的机泵，利用三相油水分离器的原理制造简单的油水分离及热水换热器，使循环的污水经过隔板，沉降出油砂，含油污水根据隔板的高度定出换热器的液位高度，定出排污口的高度，避免污油进入机泵，达到热水的循环利用。
2.2.5 参数的调整和优化
在洗涤样桶中，因为喷头的形状、位置、大小、喷射角度、进口热水的温度、喷射压力等因素，导致样桶内外一部分清洗质量达不到要求。针对这一情况，首先对给水泵进行更换和给水压力的调整，喷头的形状由针孔柱状压力喷射变为长方形孔扇面压力喷射，增大了喷射面.经过多次调整喷头的位置、喷射方向，确定压力为0.2MPa，流量ms/h，喷口15个，达到了样桶清洗效果的要求。
3 现场应用效果
样桶清洗机在普通稠油样桶洗涤80～85℃温度下的热水一次清洗18个样桶，超稠油样桶洗涤8分钟，普通稠油样桶洗涤5分钟清洗160个样桶仅需要60分钟，和原清洗方式相比减少了90分钟，效率提高了一倍多，而且干净无油污，样桶不变形，清洗样桶数量多，时间短，安全，样桶清洗机运转平稳，不用任何辅助洗涂剂，节省了溶剂油。达到对样桶清洗质量的要求。
4 效益计算
（1）节能降耗计算
传统清洗样桶：采用溶剂汽油介质去除样桶壁上的油污，每天16。个样桶，样桶清洗时标耗O.3L/个，溶剂汽油成本5.4元/L；
溶剂油年成本：16Oxo.3xs.4x30xlZx二93312（元）；
采用80℃热水耗电O.3Kw.h/个，电成本0.58元/Kw.h；
年成本：160x0.3x0.58x30xl2x==10022（元）；
年减少化验成本：93312一10022元=83290（元）。
（2）原计划增加化验工2人，样桶清洗机使用后，实际未增加，节约人工2人。
5 结论及建议
（l）样桶清洗机的应用，缩短了采油队化验的工作时间，减轻采油队化验工的工作强度，保证其有充足的时间提高化验数据的准确性，提高了数据录取的全准。
（2）减少有害物质及有害气体对化验工的直接接触，解决和改善了化验工的工作环境，保证了化验工的身心健康.减少溶剂油挥发和有害气体对环境空气的污染，同时节约了用油化验成本费用。
数据清洗篇9
【关键词】 防蜡 热洗 管理
1 结蜡的意义和危害
石油是多种碳氢化合物的混合物。蜡在地层条件下（高温高压）通常以液体状态存在。然而在开采过程中，随着温度和压力下降以及轻质组分不断逸出，原油溶蜡能力降低，蜡开始结晶、析出、聚集，这种过程叫做结蜡。在油井采油过程中，随着蜡不断析出并沉积在深井泵凡尔、抽油杆和管壁上，会导致深井泵凡尔漏失，泵效下降，检泵周期的缩短等。
根据多年的开采经验，我矿将热洗作为主要的清蜡手段，又根据各井不同的情况，将热洗工艺分为了自流洗井，常规洗井，蒸汽热洗和机械洗井阀管柱热洗四种方法。
2 热洗选井、热洗周期、水量、加药优化
提高抽油机井热洗效果的方法，一是确定合理的热洗周期和方式。二是确定合理的热洗量。三是选择适合的药剂。
2.1 热洗选井的原则
采取化学清蜡方式的选井原则：（1）产液量在3吨以下，结蜡周期在45天以上；（2）综合含水在60%以下；（3）有结垢史或井底脏的井；（4）特殊井况（套外返、井品刺漏、环境影响）的井；（5）沉没度大于300米；（6）洗井不见效采取加药试验的井；（7）地层能量亏空（洗后排液时间长或洗井时不返液）的井；
采取泵车热洗方式的选井原则：（1）不符合加药清蜡原则的井；（2）加药不见效井；（3）采取洗井试验的井；
采取自流热洗的选井原则：（1）稠油井；（2）严重供液不足井。稠油井配合添加降粘剂，对泵筒内原油进行降粘，保证抽汲设备生产运行，减少因油稠引起的泵效低、举升载荷沉等现象。
采取自流热洗的选井原则：主要是对于地层有较强水敏性而又有结蜡井史的油井（如S54-12、S54-X16、S54-8等），清蜡的同时减少水进入地层，对地层造成堵塞。
采取蒸汽洗井的选井原则：（1）适合地层压力低的井；（2）历史上结蜡严重的井；（3）原油凝固点高的井；（4）泵车热洗后含水恢复慢的井。
2.2 确定合理的热洗周期
油井热洗主要是为了清洗井筒的蜡及其他杂物以达到清理井筒、优化井况的目前。制定合理的热洗周期应：
首先是粗略的确定区块的热洗周期：根据区块整体原油物性、含蜡情况、地层特征、生产层位等资料综合初步制定各区块热洗周期；
其次根据区块内单井井筒运行情况，如作业井史、液量、气油比定具体单井热洗周期：如作业过程中取出杆管结蜡越多、液量越低、气油比约高，油井结蜡情况越严重，制定热洗周期时应相应缩短周期。稠油区块由于井底油稠，导致抽油井高载荷运行，并且泵效低，这样的井制定短周期自流并配合加降粘剂进行热洗降粘，保证油井正常生产。
然后通过地面资料监控，合理调整完善单井热洗周期：以单井初步制定的热洗周期为基础，从当年初次洗井日期起，绘制时间与产液量、上电流、沉没度、上载荷、***荷等5条关系曲线；如果有任意3条曲线的值超过对应的指标标准，就可确定这次热洗日期和下次热洗周期。5条曲线对应的指标标准分别是：（1）产液量下降10%以后；（2）上电流上升1.12倍以上；（3）沉没度上升100m以后；（4）上载何上升5%以后（未动管柱）；（5）***荷下降3%以下（未动管柱）。
只有针对不足查找原因，才能保证生产管理的主动性，使各项工作出现良性循环，我们一定要根据井及区块具体情况而定，不能无原则延长和缩短，找出最佳热洗周期。
2.3 确定合理的热洗量
一般热洗水量以能满足热洗水返出后继续在井筒内循环2-3次为准，考虑到部分水敏型地层或者地层漏失严重的井，一是要控制洗井水量，同时也要控制洗井压力。不少人对洗井时间、温度存在着一定的误解，说目前洗井过长，没必要洗4小时以上，这是非常错误的说法，如果水量过少，不但起不到溶蜡的作用，严重时会造成蜡卡躺井，如果水量过多，就会污染地层，增加油井的排液时间，甚至造成压井。尤其是蒸汽洗井，如果时间不够，反而容易引起蜡堵泵筒造成产量下降，负荷上升，甚至躺井。对于低产液量井，油流被举升到地面的时间要5～6小时，这样热洗液温度会大幅度降低，化蜡效果较差，尤其是参数小的井，所以要根据井况制定洗井时间。这里，所提到的热洗量，包括热洗水量、热洗排量、热洗加药量。
长期的实践证明，只有部分动液面高于400m的油井自流热洗时，流入水量少，井口温度上升少，在目前的油井中是极少数的。绝大部分井在10m3罐流完后井口温度基本和热洗水温持平，效果明显。而且水流速度非常快，高含蜡井需要控制流速，增加水量至16m3以上。自流前在罐车内加入清防蜡剂或降粘剂，降低回压和抽油机负荷效果明显。摸清每口井的水量需求，分时段观察井口温度在热洗过程中和热洗后的变化，分析热水循环状况。
2.4 选择适合的药剂
（1）选用新药剂之前必须经过室内和现场试验，不允许直接进入大范围使用阶段。（2）新型药剂必须进行区块适应性评价后方可进行大范围推广应用。（3）随时跟踪加药效果，有效率低于85%时应及时向部门领导汇报。（4）药剂到货验收时不仅要验收数据，同时必须有合格证方可入库。
3 热洗工艺实施情况
热洗清蜡过程不当时容易对地层造成污染，影响油井的产量恢复期和产量。我们依据每口油井的地层特点和以往的热洗经验，选择合理的热洗方式，优化过程控制参数，提高热洗清蜡工艺的针对性和适应能力性，避免或减小了热洗过程的地层污染，努力做到工艺方式和参数的最优化。
在热洗清蜡工艺实施过程中，我们根据油田的生产实际，摸索出了具有我矿特色的四个“一”工艺技术管理模式，即一井一设计、一井一监控、一井一分析、一井一优化。该管理模式的规范应用，为热洗清蜡的效果提供了保证，实现了油井热洗清蜡工艺技术的精细管理和不断提高。
要求班组热洗加药记录本，并每月进行分析，作为制定热洗、加药周期的依据，发现异常及时分析，及时采取措施。
数据清洗篇10
摘要 目的：探讨鲁沃夫生物膜清洗剂对骨科外来手术器械附着细菌生物膜清洗的效果。方法：2012年6月~2013年7月抽取施乐辉全髋关节器械件200件，按配送时间等分为A组(常规清洗组)、B组(鲁沃夫生物膜清洗剂组)，观察目视放大镜判定效果与生物膜去除效果。结果：B组清洗后的目视放大镜判断样本合格率为98.00%，生物膜去除效果合格率为99.00%；A组清洗后的目视放大镜判断样本合格率为84.00%，生物膜去除效果合格率为80.00%，对比两组数据的目视放大镜判断情况和生物膜去除效果，差异均有统计学意义(P<0.05)。结论：使用鲁沃夫生物膜清洗剂组能有效清除骨科外来手术器械有机物残留，防止细菌生物膜的形成。
作者单位：528401中山市广东省中山市中医院
郑艳芬：女，大专，主管护师
关键词 鲁沃夫生物膜清洗剂；骨科外来手术器械；附着细菌生物膜；清洗效果doi：10.3969/j.issn.1672-9676.2015.06.003
医院外来手术器械是指由外单位(厂家)带来医院手术室临时使用的手术器械，此类手术器械医院一般不作为常规配备，多以临时借用形式使用。外来手术器械多为骨科、脑外科等植入手术器械，结构复杂、不规则、多化样、沟槽、空洞较多，清洗十分困难。细菌生物膜是细菌吸附于生物材料或机体腔道表面分泌多糖基质、纤维蛋白、脂蛋白等物质，将自身包裹于其中而形成的膜样复合物［1］。因为器械上附着的有机物和微生物会使器械表面或内腔形成一层生物膜阻止灭菌因子的穿透导致灭菌失败［2-3］。为提供高质量的骨科手术器械，保证骨科手术安全进行，我们选用了鲁沃夫生物膜清洗剂对骨科外来手术器械加强灭菌前的清洁，效果满意。现报道如下。
1资料与方法
1.1一般资料2012年6月~2013年7月，选择由配送厂家送来的骨科外来手术器械-施乐辉全髋关节器械件200件，按配送时间等分为A组(常规清洗组)、B组(鲁沃夫生物膜清洗剂组)两组。两组样本均按照卫生部规定的行业标准［3］进行髋关节手术组器械的清洗。
1.2方法A组：最小化拆卸器械，分别按清洗装载要求放在清洗篮筐中，在流动水下充分冲洗，放入配有1：270多酶清洗剂的超声机内，要求水温45 ℃，超声机超洗5 min，有管腔的器械用配套的毛刷充分刷洗，用高压水***冲洗后，再放入全自动清洗消毒机经预洗－酶洗－碱洗－漂洗－热漂洗－干燥。B组：以最小化拆卸器械，分别按清洗装载要求放在清洗篮筐中，在流动水下充分冲洗，放入配有1：270鲁沃夫生物膜清洗剂的超声机内，要求水温45 ℃，超声机超洗5 min，有管腔的器械用配套的毛刷充分刷洗，用高压水***冲洗后，再放入全自动清洗消毒机经预洗-酶洗-碱洗-漂洗-热漂洗-干燥。为避免清洗过程的个人操作差异性，操作人员均经过培训后以相对固定的方式执行，以保证清洗程序的一致性。
1.3观察指标（1）目视放大镜判定。通过肉眼观察以下指标来判断。清洗后的器械、物品表面光滑，在10倍放大镜下器械表面无粘附用机械方法可剥落的污物，器械表面无洗涤剂和影响金属光泽的污物。达到以上标准的为合格，否则视为不合格。（2）生物膜去除效果。根据《医用清洗剂卫生标准》(2010年6月卫生部审批稿)中标明对生物膜有特效的，模拟生物膜中的细菌减少≥90%，ATP含量减少≥90%，蛋白测定时，37 ℃条件下，棉拭子在15 min内不变色，可判为对生物膜去除效果合格 。在效果判定中，我们主要取骨科外来手术器械沟槽、空洞较多的部位，取样面积≥50%。
1.4统计学处理采用PEMS 3.2统计软件，计数资料比较采用两***样本的χ2检验。检验水准α=0.05。
2结果
2.1两组目视放大镜判断样本合格情况比较（表1）
3讨论
从2009年12月开始，我院外来器械归由专业化更强的消毒供应中心管理，2012年我院骨科外来手术器械占外来手术器械的95%，开展骨科外来手术器械1357台，总包数3763，占到全部手术器械(包)的10 %。由于这些外来器械由厂家提供，并在不同的医院流动使用，给医院感染控制工作带来很大的安全隐患。由于骨科手术器械多由厂家提供，并多用于进行植入手术，这些外来器械在不同医院频繁流动，其清洗消毒及灭菌的处理质量，让消毒供应中心面临更大的挑战。并且在国内，公司因为器械昂贵或担心降低器械周转率而不愿将器械交予医院处置，医院也缺少负责外来器械的专业人员，为此外来器械的清洗、包装、使用跟踪等仍然由器械公司负责。公司业务员很多是非医学专业出身，未经过相关知识培训，国内外来器械清洗的现状不容乐观。
近年来，研究发现细菌生物膜在细菌感染性疾病中起着非常重要的作用，根据美国疾病控制与预防中心(CDC)统计，临床上有65%的人类细菌性感染都与生物膜有关，另据美国国立卫生研究院(NIH)统计，超过80 %的细菌性疾病与细菌生物膜有关。根据美国胃肠病相关技术与护理人员学会(SGNA)调查，目前普遍认为生物膜形成是骨科外来器械清洗消毒失败的许多原因之一［4］。而医疗器材上有机物残留是导致生物膜形成的主要原因，其次环境中其他营养成分、温湿度、渗透压、PH值、铁离子等因素都是生物膜赖以形成的条件。同时当生物膜积累到一定厚度，消毒及灭菌因子均难以杀灭包裹于其中的细菌。一旦生物膜在骨科外来器械腔道中形成，即使采用正确的清洗消毒流程祛除也很困难。器械清洗是保证灭菌效果的关键，器械清洗不彻底存在有机物会影响灭菌的成功率，有机物越多则灭菌成功的可能性越小［5］。
鲁沃夫生物膜清洗剂是一款独特的中性多酶清洗剂，特别设计针对溶解不溶性多糖，将中度危险性和高度危险性医疗器械上的所有生物负载和生物膜彻底清除，使高水平消毒剂或液体化学灭菌剂能发挥正常作用。本文经过分析，B组清洗后的目视放大镜判断样本合格率为98.00%，生物膜去除效果合格率为99.00%；而A组清洗后的目视放大镜判断样本合格率为84.00%，生物膜去除效果合格率为80.00%，对比两组数据的目视放大镜判断情况和生物膜去除效果，差异均有统计学意义(P<0.05)。表明鲁沃夫生物膜清洗剂不但可完美用于手工再生处理，也可极有效地用在所有内镜清洗机、清洗消毒机和超声清洗机等内壁上可能积聚生物膜的清洗机上［6-7］。
可见，使用鲁沃夫生物膜清洗剂组能有效清除骨科外来手术器械有机物残留，防止细菌生物膜的形成。
参考文献
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