[发明专利]用于监测过程的方法和系统

权利要求书

1.一种用于监测过程和/或识别过程干扰的来源或质量缺陷的来源的方法，所述方法包括用于创建所述过程的ML模型的预备步骤(21)，所述ML模型利用来自所述过程的测量结果作为所述ML模型的输入并形成模型输出，其特征在于，所述方法进一步包括用于将所述输入分类成分组的第二预备步骤(22)，

计算步骤(23)，用于计算针对每个输入的机器学习的解释值，所述解释值指示所述输入对所述模型输出的贡献；以及计算每个分组的指示值的总和，所述指示值与所述机器学习的所述解释值相关，以及

监测步骤(24)，用于监测计算的所述总和，每个总和指示所讨论的所述分组的状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，用于将所述输入分类成分组的所述第二预备步骤(22)利用包含关于所述输入如何属于所述分组的信息的预定数据库，并且以分组特定的方式进行用于监测计算的所述总和的所述监测步骤(24)。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述机器学习的所述解释值是SHAP值、来自LIME方法的值、是来自deepLIFT方法的值或任何其他可能的解释值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述分组包括一个或多个主分组和可选的一个或多个子分组。

5.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其特征在于，所述指示值是所述机器学习的所述解释值或所述解释值的偏差，所述解释值的所述偏差是所述解释值与标准解释值之间的差值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述分组是预先定义的。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，利用用于所述总和的至少一个阈值来定义所述分组的状态。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，当所述总和为负或相对接近零时，所述分组的状态良好，并且当所述总和为正时，所述分组的状态为不良。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述过程是纸浆处理、造纸过程、纸板制造过程、薄纸制造过程、造纸机、纸浆厂、薄纸机、纸板机、水处理过程、废水处理过程、原水处理过程、水再利用过程、任何工业水处理过程、市政水、市政废水处理过程、污泥处理过程、采矿过程、油回收过程或任何其他工业过程。

10.根据权利要求4至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述过程是纸张、纸板或薄纸制造过程，并且主分组包括生产、化学、塔和任何其他合适的分组中的一个或多个。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，子分组包括以下中的一个或多个：进浆的质量；进浆的阴离子废料；进浆的疏水性污染；进浆的微生物活性；湿端的化学过程；湿端的微生物活性；湿端的阴离子废料(溶解的阴离子化合物的量或浓度)；湿端的疏水性污染；保留物；施胶；损纸流的质量；损纸流的疏水性污染；损纸流中的阴离子废料；损纸流中的微生物活性；原水的质量；水循环的质量；等级；克重；生产的产品的量；过程的中断/停止。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括至少一个下一步骤，所述下一步骤用于基于一个或多个所述分组的所述状态提供用于校正措施的措施建议。

13.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法包括至少一个下一步骤，用于基于一个或多个所述分组的所述状态对所述过程进行控制、优化或故障排除。