储油罐区时序数据治理与 AI 智能预警平台产品系统

当前油气储罐企业仅依靠固定阈值报警，无法识别液位、压力缓慢漂移、仪表老化等隐性隐患；多储罐采集数据存在大量噪声、缺失值，人工整理台账耗时巨大，缺乏时序数据智能分析能力，无法满足安监预判管控需求。本项目面向液体化学品储油罐区，解决工业时序脏数据治理、提前故障预警、自动生成安全报表等生产管理痛点。

时序数据治理模块：自动过滤传感器异常跳变值、缺失数据插值补全、统一储罐编号与时间戳标准化；
AI 时序预警模块：基于孤立森林、Prophet 算法识别缓慢泄漏、仪表漂移，提前推送分级预警；
安全 AI 知识库：报警触发后自动匹配罐区安全规程，输出标准化应急处置流程；
BS 可视化看板：实时展示储罐液位、压力、温度曲线，AI 自动生成日 / 周 / 月安监合规台账报表。

使用 Python Pandas/Scipy 完成时序数据清洗降噪，TDengine 存储海量罐区采集数据；基于 MQTT 协议对接现场仪表采集点位，自研时序 AI 异常检测逻辑；Vue 开发 Web 监控前端，搭建 RAG 向量知识库实现报警智能问答；解决工业脏数据滤波、时序预测精度低、多设备时间对齐难点，整套系统已落地中小型化工罐区投入使用。