3、异常检测与自动化以及盐度对合成絮凝体强度影响的研究

异常检测与自动化以及盐度对合成絮凝体强度影响的研究

1. AIOps平台与异常检测

AIOps平台旨在支持系统操作员全面控制大型、复杂的IT基础设施，这些基础设施在当前和未来的许多领域都有服务质量（QoS）要求。其监测组件、数据分析和机器学习方法，以及用于检测和修复异常的模式知识存储库，使得开发和部署用于基础设施自主控制的工具和框架成为可能，有助于实现近十年提出的自X愿景。

已开发出一个演示器，利用无监督机器学习来检测异常、识别根本原因，并最终部署修复工作流程，以稳定整个系统，防止异常演变为故障。未来的工作将集中在验证定义规则在不同IT领域的适用范围，并在必要时提高精度和反应时间。此外，还会在实际环境中对演示器进行实验评估，以使模型适应生产基础设施的特点。

2. 絮凝过程与影响因素

絮凝和凝聚是固液分离的两个主要过程。当细颗粒逐渐聚集在一起时，就会在絮凝过程中形成絮凝体。影响絮凝体强度的因素众多，包括：
- 化学因素 ：盐度、pH值（酸性、碱性、中性）、矿物沉淀物（如铝盐、铁盐、氢氧化铝或氢氧化铁）。
- 物理因素 ：颗粒（浓度、大小和浊度）、生物物质（如细菌、真菌、病毒）、有机物质（如腐殖质、油类）、几何形状（如表面孔隙率、粗糙度、微观结构、纳米结构）、物理性质（如温度、压力、湿度）、流体动力学（如速度变化、流量）等。

这些因素相互作用，形成了一个复杂的非线性多元分析问题。其中，盐度的影响是一个重要因素，下面将以其对合成絮凝体强度的影响作为典型案例进行分析。

3. 实验方法与数据处理