附件二：样本确定方法1

在IT领域，尤其是在数据分析和数据库管理中，对数据的处理和样本选择至关重要。本文主要讨论了数据整定和样本确定的方法，特别是在一个特定的工业应用案例中，即中石化高桥石化的S Zorb装置。S Zorb装置是用于石油炼制过程中的催化裂化，目标是提高汽油的质量，降低辛烷值损失。 数据采集来源于两个主要数据库：霍尼韦尔PHD实时数据库和LIMS实验数据库。实时数据库提供了操作变量的数据，而实验数据库则包含了原料、产品和催化剂的信息。数据采集频率在不同时间段有所不同，反映了数据收集的动态变化。 数据整定阶段，首要任务是对异常和缺失数据进行处理。对于部分缺失的数据位点，如果缺失量过大以至于无法恢复，选择删除这些位点。接着，删除所有数据为空的样本，这是为了确保后续分析的准确性。对于部分有空值的位点，采用前后两个小时数据的平均值进行填充，这是一种常见的插补方法，可以减少因缺失值带来的信息损失。此外，根据工艺要求和操作经验，设置变量的操作范围，并通过最大最小限幅法剔除超出此范围的样本，以确保数据的合理性。同时，运用拉依达准则（3σ准则）去除异常值，这是统计学中识别异常值的常见方法，通过计算均值和标准误差，排除那些显著偏离正常分布的观测值。 在样本确定阶段，由于辛烷值的测定数据相对较少且具有滞后性，因此采用了特殊策略。样本的选择基于辛烷值测定的时间点，选取前两个小时的操作变量数据的平均值作为对应的辛烷值样本，这样的方法能够更好地反映在特定辛烷值测定时刻的工艺条件。 这个过程展示了在实际工业环境中如何有效地管理和处理大量数据，以及如何根据业务需求挑选代表性的样本。通过对数据的预处理，包括缺失值处理、异常值检测和样本筛选，可以确保后续的分析和模型建立基于高质量的数据，从而提高决策的准确性和可靠性。这些方法和原则在IT行业的数据分析、数据库管理和预测建模中具有广泛的应用价值。