技术领域
[0001] 本
发明涉及一种用于进行料浆阻
力损失测试的系统，还涉及该系统的运行方法。
背景技术
[0002] 随着矿山开采深度的增加，浅部资源逐渐枯竭，资源开采逐步转入深部，采矿方法中充填法开采所占比重日益增加。充填采矿法不但能够最大程度地减少
矿石的损失贫化，减少矿山地压，保证矿山生产安全，还能及时处理生产废石及尾砂，有效减少对生态的影响和保护地表不受破坏。
[0003] 由于充填料浆的复杂性，仅仅通过理论计算得出管道输送过程中摩擦阻力损失误差较大，无法确保数据的准确性，尤其对于高浓度料浆，在管道输送过程中摩擦阻力损失较大，如果不能准确了解其输送特性，对于充填系统设计和运营都存在较大
风险。
[0004] 为了确保系统的
稳定性和安全性，需要获得多种料浆的输送特性数据，进行分析处理。尽管
现有技术中已经有较为成熟的分析理论，例如张亮、罗涛等人提出的《高浓度充填料浆流变特性及其管道输送阻力损失研究》(《中国矿业》，第23卷增刊2，2014年12月)等，但是这些研究所需的特性数据大多是在现场或固定的生产场合采集而来，其采集成本高，受到现场条件的约束较大，不确定因素较多，数据量少、不完备，可靠性较差。
[0005] 因此，亟需一种专用的测试系统，针对料浆的输送特性进行测试，实时地采集分析所需的数据。
[0006] 另一方面，测试过程中所用的管道与普通的输送管道一样，容易发生堵塞，影响测试的进行。而堵塞的发生，必然导致要采集的数据变化，使得测得的数据失去原有的意义。
[0007] 关于矿浆管道的堵塞原因，已经有很多的研究。赵利安等人在《矿浆管道堵管事故原因分析及防治措施》(辽宁工程技术大学学报(自然科学版)，第28卷增刊，2009年9月)中指出，管道堵塞的原因主要有以下几种：矿浆流速太低引起固体颗粒的沉降、矿浆级配和最大颗粒尺寸发生改变、各种原因造成矿浆
质量浓度过大而堵管、固体颗粒在管壁沉积
结垢。而对于测试系统而言，由于不是工作在复杂多变的工作环境中，因此流速、浓度和颗粒大小都是可控的，只有固体颗粒在管壁的沉积是无法通过控制料浆的配比来避免的。并且沉积结垢的发展过程是非常缓慢的，并不能简单、直接地通过监测压力、流速等数值直接判断或者预判出来哪个
位置发生沉积，只有在沉积发生很久、管路已经出现了明显堵塞之后才能发现。此时再采取措施尽管能够消除堵塞，但是前面已经采集的数据不再有效，
数据采集和分析工作只能重新开展，浪费时间与精力。
[0008] 由此可见，如何及时发现管道沉积的趋势，避免采集和分析工作的不必要重复，是测试系统运行过程中必然面临的难题。
发明内容
[0009] 本发明提出了一种矿山尾矿膏体料浆环管测试系统及系统运行方法，其目的是：(1)提供一种专用的测试系统，用于采集料浆在输送过程中的压力、流速、
温度、浓度数据；
(2)在运行过程中监测管道是否有发生沉积的趋势。
[0010] 本发明技术方案如下：
[0011] 一种矿山尾矿膏体料浆环管测试系统，包括料浆制备系统、料斗、
泵送机构、管道和
信号采集系统；
[0012] 料浆制备系统与给
水系统的出料口与料斗相通，分别用于向料斗中输送需要检测的膏体料浆和水；所述泵送机构用于将料斗中的物料泵送到管道中，所述管道包括弯管段和直管段，管道的出料口与料斗相通，以形成循环管路；
[0013] 所述信号采集系统包括下位机和安装在管道上且分别与下位机相连接的压力计、温度
传感器、浓度计和流量计。
[0014] 作为该测试系统的进一步改进：还包括与下位机通讯连接的上位机。
[0015] 作为该测试系统的进一步改进：所述料浆制备系统包括搅拌桶和安装在搅拌桶上的搅拌装置，所述搅拌装置包括
电机和安装在电机
输出轴上的搅拌
叶片。
[0016] 作为该测试系统的进一步改进：所述料浆制备系统的出料口处设置有第一
电动阀门。
[0017] 作为该测试系统的进一步改进：还包括给水系统，给水系统的出料口与料斗相通，所述给水系统的出料口处设置有第二电动阀门；
[0018] 所述管道上还安装有三通，所述三通的两端连接在管道中，第三端连接有冲洗管路。
[0019] 作为该测试系统的进一步改进：所述管道划分为多段，相邻段相接处分别设置有一个采集点用于检测压力值。
[0020] 上述金属尾矿膏体料浆环管测试系统的运行方法，特点在于通过以下方式判断管道中是否存在沉积：
[0021] 实时通过压力计测得各采集点的压力值，并通过间隔方式提取压力值：沿
时间线交替地设定等待时段和提取时段，位于等待时段中的压力值不提取，只提取提取时段中的压力值；每个时段中的压力值数量相等，分别至少包括100个以上的压力数据；
[0022] 每完成一次压力值的提取之后，对于各采集点，分别将本次提取的压力值与上一次提取的压力值进行比较，判断是否有采集点具有压力值升高或降低的趋势，然后根据压力值的变化趋势判断沿管路中是否存在沉积。
[0023] 作为上述运行方法的进一步改进：将本次提取的压力值与上一次提取的压力值进行比较来判断压力值的变化趋势的具体方法为：
[0024] (A)设本次提取的压力值的集合为A，上次提取的压力值的集合为B；
[0025] (B)选择A和B中所有压力值的最大值和最小值，作为两个初始聚类中心C-max和C-min；
[0026] (C)计算A和B中所有压力值各自与C-max和C-min的差值，得到Di-max和Di-min，Di-max表示第i个压力值与C-max值之间的差值，Di-min表示第i个压力值与C-min值之间的差值；对于第i个压力值，如果Di-max小于等于Di-min，则该压力值归类到C-max所在的H类，否则将该压力值归类到C-min所在的L类；
[0027] (D)计算H类中所有压力值的均值，记为新的C-max；计算L类中所有压力值的均值，记为新的C-min；
[0028] (E)返回步骤(C)，重新归类，并记录哪些压力值的归类出现了变动和归类出现变动的压力值的数量，直至满足步骤(F)中的条件时停止步骤(C)与(D)的循环；
[0029] (F)每次完成步骤(D)后，判断是否满足以下条件之一，如果满足则结束循环进入步骤(G)，否则返回步骤(C)开始下一次循环：
[0030] (i)近连续3次循环中，压力值的归类没有发生变化；
[0031] (ii)近连续5次循环中，压力值的归类都发生变化，但发生变化的压力值都是固定的，且数量少于5个；
[0032] (iii)近连续5次循环中，压力值的归类都发生变化，但发生变化的压力值都是固定的，且数量为5个以上；
[0033] (G)将集合A中位于H类中的数量记为N_AH，集合B中位于H类中的数量记为N_BH，集合A中位于L类中的数量记为N_AL，集合B中位于L类中的数量记为N_BL；设每个提取时段所提取的压力值的数量为N，N小于等于1000；
[0034] 如果是由于上述条件(i)结束了循环，则进一步判断：设
阈值S1＝Sin((N/1000)π/2)*20％+60％；如果N_AH/(N_AL+N_AH)≥S1且N_BL/(N_BL+N_BH)≥S1，则判定为当前该采集点压力值已具备上升趋势；如果N_AL/(N_AL+N_AH)≥S1且N_BH/(N_BL+N_BH)≥S1，则判定为当前该采集点压力值已具备下降趋势；否则判定为该采集点压力处于不变的状态；
[0035] 如果是由于上述条件(ii)结束了循环，则进一步判断：设阈值S2＝Sin((N/1000)π/2)*20％+55％；如果N_AH/(N_AL+N_AH)≥S2且N_BL/(N_BL+N_BH)≥S2，则判定为当前该采集点压力值已具备上升趋势；如果N_AL/(N_AL+N_AH)≥S2且N_BH/(N_BL+N_BH)≥S2，则判定为当前该采集点压力值已具备下降趋势；否则判定为该采集点压力处于不变的状态；
[0036] 如果是由于上述条件(ii i)结束了循环，则进一步判断：设阈值S3＝Sin((N/1000)π/2)*20％+50％；如果N_AH/(N_AL+N_AH)≥S3且N_BL/(N_BL+N_BH)≥S3，则判定为当前该采集点压力值已具备上升趋势；如果N_AL/(N_AL+N_AH)≥S3且N_BH/(N_BL+N_BH)≥S3，则判定为当前该采集点压力值已具备下降趋势；否则判定为该采集点压力处于不变的状态；
[0037] (H)如果步骤(G)中没有采集点被判定为具备上升趋势或下降趋势，则进行下一次压力值的提取，返回到步骤(A)，进行下一次计算；下次一计算前对集合A和B进行预处理：如果某采集点是由于条件(iii)结束循环但最终被判定为压力处于不变的状态，则将该采集点的集合B中的压力值予以保留到下一轮计算中，否则将该采集点的集合A作为下一轮计算中的集合B；如果步骤(G)中至少一个采集点被判定为具备上升趋势或下降趋势，则根据压力值的变化趋势来判断是否存在沉积。
[0038] 作为上述运行方法的进一步改进，根据压力值的变化趋势判断沿管路中是否存在沉积的具体方法为：将本次被判定为具备上升趋势的采集点赋予一个标记值+1，将被判定为具备下降趋势的采集点赋予一个标记值-1，将被判定为压力处于不变状态的采集点赋予一个标记值0；然后在直
角坐标系中，以各采集点沿管道流向的位置顺序号为横坐标，以上述标记值为纵坐标值，绘制压力趋势标记折线，折线中向下倾斜的部分的第一段所对应的管路部分被判定为存在沉积的问题。
[0039] 作为上述运行方法的进一步改进：出现任一以下情况时，清空集合A和B，等待新一轮的物料循环测试开始10分钟后再重新启动压力值的判断：物料的配比发生变化，泵送的速度或压力发生变化，物料的
循环泵送中止。
[0040] 相对于现有技术，本发明具有以下积极效果：(1)本发明提供了一种料浆环管测试系统，可以根据测试需要配备料浆，然后泵送到环形管路中实现循环输送，同时在管路上设置压力计、流量计、浓度计、温度传感器等多种检测装置，实时采集料浆输送过程中的相关数据，为后期数据分析处理提供可靠性高、完备、充足的数据；(2)采用下位机进行数据的采集汇总，利用上位机进行实现数据的存储和显示，为料浆输送阻力损失的数据采集提供强大的
硬件支持；(3)采用环形管路结构，可以根据测试需要对管道进行自由改造，占地面积小；(4)管道连接有冲洗管路，方便管路的维护；(5)本系统在运行过程中还能够实时根据压力值判断管道是否发生沉积，在沉积刚开始发生的时候发出警报，提醒尽早更换或清理管道，避免管道堵塞，保证数据的可靠性，减少重复性工作；(6)本发明针对管道沉积的特点提出了专用的判断方法：沉积是一个缓慢的过程，沉积小范围出现后，对料浆的浓度、流量的影响极其小，只有压力值会呈现出一定的变化，但是由于料浆本身并不是一种非常均匀的理想
流体，输送过程中压力值会存在随机的
波动和跳动(可以视为压力值中的噪声数据)，所以直接根据压力值的大小来判断是无法得到正确的结果的，本发明则将间隔取值法与均值聚类
人工智能算法相结合，利用间隔取值的方式，从时间维度将压力值强制区分开，减少压力波动带来的影响，进一步，利用改良的均值
聚类算法，判断压力值能否聚类成功，并根据聚类后的各自占比来判断是否存在压力变化的趋势，本发明中所得到的压力变化的趋势不同于两个或几个压力值的简单大小对比，它是一种基于大量采集数据的客观存在的趋势，对管路是否存在沉积具有重要的指示意义；(7)本发明中的智能聚类算法有以下优势：初始的聚类中心是选择的最大值和最小值，有助于一维数值的快速聚类；聚类停止条件分为三类，条件(ii)和(iii)是针对压力值存在波动和噪声数据而提出的，即使两个聚类之间有很多交叉的地方(可以理解为数据较为接近，无法用标准明确的界限进行划分，但是界限模糊实际上并不影响趋势的判断)，只要模糊区域中交叉的数量在允许的范围内，仍然允许进入趋势判断环节，这样可以及早地发现压力变化的趋势，而不是在压力明显变化之后才能发现；聚类后的趋势判断环节与聚类的结束条件遥相呼应，根据所依据的结束条件分别给出相应的判断标准，判断标准中不仅考虑了集合A和B在各分类中的比率，而且还根据结束条件和总样本数对比率阈值S进行了相应的修正，对于聚类越发模糊的情况，说明两个集合在两个聚类中交叉的情况比较多，适当降低阈值S，将交叉较多但是分布比率明显有两极倾斜的情况纳入到有变化趋势的范围中；同时修正过程中巧妙地使用了正弦函数，该函数的加入主要是减少噪声数据的影响：数量N越多，采集的越密集，越能代表实际情况，噪声数据所带来的影响越小，因此通过正弦函数适当提高阈值S，而数量N少时，噪声数据带来的影响比较大，适当放低阈值S，并且利用正弦函数的特性随着N的下降，阈值S下降得更快，否则噪声数据的影响过大，无法得出适当的判断结果，导致采集数量N较少时无法识别出变化趋势；(8)本算法中针对聚类结束条件(iii)还可以保留集合B到下一轮计算中，即下一轮计算时跳过了中间的一个提取时段，使得聚类更容易，变化更明显，提高了算法的效率。
附图说明
[0041] 图1为本发明测试系统的结构示意图。
[0042] 图2为提取时段和等待时段的排列示意图，图中100所指为提取时段，200所指为等待时段。
[0043] 图3为本
实施例中压力趋势标记折线的示意图，图中300所指横坐标部分与发生沉积的管路部分相对应。
具体实施方式
[0044] 下面结合附图详细说明本发明的技术方案：
[0045] 如图1，一种矿山尾矿膏体料浆环管测试系统，包括料浆制备系统1、给水系统2、料斗6、泵送机构7、管道3和信号采集系统。
[0046] 所述料浆制备系统1的出料口和给水系统2的出料口分别与料斗6相通，分别用于向料斗6中输送料浆和冲洗水；所述泵送机构7用于将料斗6中的物料泵送到管道3中，所述管道3包括弯管段和直管段，管道3的出料口与料斗6相通，以形成循环管路。
[0047] 所述料浆制备系统1包括搅拌桶和安装在搅拌桶上的搅拌装置1-1，所述搅拌装置1-1包括电机和安装在电机输出轴上的搅拌叶片。搅拌桶上还安装有
超声波液位计1-2，根据液位自动启动搅拌电机。
[0048] 所述料浆制备系统1的出料口处设置有第一电动阀门4；所述给水系统2的出料口处设置有第二电动阀门5，在需要时打开或关闭相应的阀门。
[0049] 所述泵送机构7是由液压系统控制的
柱塞泵。与料斗6底部相接处还有两组阀板，分别设置在柱塞泵与管道3相接处，以及料斗6与管道3相接处，各由一组
液压缸驱动。当柱塞泵向管道3中泵送物料时，料斗6与管道3相接处的阀板关闭，避免物料反向进入料斗6，当柱塞泵回位吸取物料时，将柱塞泵与管道3间的阀板关闭，防止管道3中的物料反向进入柱塞泵。还可以同时使用多组柱塞泵交替泵送，确保压力稳定。
[0050] 所述管道3上还安装有三通13，所述三通13的两端连接在管道3中，第三端连接有冲洗管路14。
[0051] 所述信号采集系统包括下位机8和安装在管道3上且分别与下位机8相连接的压力计10、温度传感器11、浓度计12和流量计9。
[0052] 本系统还包括与下位机8通讯连接的上位机15。下位机8用于采集汇总各检测仪器的数据，再传输到上位机15进行显示。上位机15中还可以作为后续
数据处理和判断算法运行的平台，还能够对整个系统进行自动化控制。
[0053] 本系统的泵送压力精确可调，实现不同状态条件下流量、温度、浓度的数据采集，为后续的处理分析提供数据
基础。
[0054] 本系统的工作步骤为：
[0055] (1)在料浆制备系统1中将尾砂和水按照比例倒进搅拌桶中，启动搅拌电机，到达设定时间后，第一电动阀门4自动打开，料浆流入加料斗6内，放料结束后，第一电动阀门4自动关闭。
[0056] (2)当料
浆液位达到设定值后，上位机15启动液压系统，在自动控制系统上设定管路半径、
排量控制等参数，选择操作模式，即可进行环管测试试验，压力、温度、浓度等数据通过信号采集系统采集到下位机8的PLC中，在上位机15自动控制系统上实时显示压力、温度、浓度等数值，并自动保存数据。
[0057] (3)试验结束后，给水系统2下方的第二电动阀门5自动打开，冲洗水进入料斗6内，三通13处的阀门自动打开，切换到冲洗管路14，进行管路自动冲洗，将料浆循环到
废水池。
[0058] 本发明还能针对管道3中的沉积进行实施监测判断，发现沉积的迹象后及时提出警报。
[0059] 沉积是一个缓慢的过程，沉积小范围出现后，对料浆的浓度、流量的影响极其小，只有压力值会呈现出一定的变化。但是由于料浆本身并不是一种非常均匀的理想流体，输送过程中压力值会存在随机的波动和跳动(可以视为压力值中的噪声数据)，所以直接根据压力值的大小来判断是无法得到正确的结果的(比如已经出现沉积堵塞，某处压力上升，但是由于压力的波动，某一时刻的压力比之前的压力略低)。
[0060] 本发明则将间隔取值法与均值聚类人工智能算法相结合，利用间隔取值的方式，从时间维度将压力值强制区分开，减少压力波动带来的影响，进一步，利用改良的均值聚类算法，判断压力值能否聚类成功，并根据聚类后的各自占比来判断是否存在压力变化的趋势。
[0061] 本发明的具体方式如下：
[0062] 如图1，将所述管道3划分为多段，相邻段相接处分别设置有一个采集点，用于检测压力值。
[0063] 通过以下方法判断管道3中是否存在沉积：
[0064] 实时通过压力计10测得各采集点的压力值，并通过间隔方式提取压力值：如图2，沿时间线交替地设定等待时段和提取时段，位于等待时段中的压力值本算法并不提取，只提取提取时段中的压力值；每个时段中的压力值数量相等，分别至少包括100个以上的压力数据。
[0065] 需要说明的是，所有压力值都需要保存在上位机中。本算法是否提取某时间段的压力值，与是否保存并无关联。
[0066] 每完成一次压力值的提取之后，对于各采集点，分别将本次提取的压力值与上一次提取的压力值进行比较，判断是否有采集点具有压力值升高或降低的趋势，然后根据压力值的变化趋势判断沿管路中是否存在沉积。
[0067] 本发明中所得到的压力变化的趋势不同于两个或几个压力值的简单大小对比，它是一种基于大量采集数据的客观存在的趋势，对管路是否存在沉积具有重要的指示意义。
[0068] 具体的，针对某个采集点，将本次提取的压力值与上一次提取的压力值进行比较来判断压力值的变化趋势的方法为：
[0069] (A)设本次提取的压力值的集合为A，上次提取的压力值的集合为B。
[0070] (B)选择A和B中所有压力值的最大值和最小值，作为两个初始聚类中心C-max和C-min，有助于快速聚类；设定两个类，H类和L类，分别代表高压力值聚类和低压力值聚类。
[0071] (C)计算A和B中所有压力值各自与C-max和C-min的差值，得到Di-max和Di-min，Di-max表示第i个压力值与C-max值之间的差值，Di-min表示第i个压力值与C-min值之间的差值；对于第i个压力值，如果Di-max小于等于Di-min，则该压力值归类到C-max所在的H类，否则将该压力值归类到C-min所在的L类。
[0072] (D)计算H类中所有压力值的均值，记为新的C-max；计算L类中所有压力值的均值，记为新的C-min。
[0073] (E)返回步骤(C)，重新归类，并记录哪些压力值的归类出现了变动和归类出现变动的压力值的数量，直至满足步骤(F)中的条件时停止步骤(C)与(D)的循环。
[0074] (F)每次完成步骤(D)后，判断是否满足以下条件之一，如果满足则结束循环进入步骤(G)，否则返回步骤(C)开始下一次循环。
[0075] (i)近连续3次循环中，压力值的归类没有发生变化；此条件是针对数据能够被明显划分的情况，聚类可以毫无疑义地完成。
[0076] (ii)近连续5次循环中，压力值的归类都发生变化，但发生变化的压力值都是固定的，且数量少于5个。这种情况是针对两个聚类之间有很多交叉的地方的情况，可以理解为数据较为接近，无法用标准明确的界限进行划分。但是界限模糊实际上并不影响趋势的判断，因为数据量很大，算法要判断的是趋势而不是具体的差值，所以只要模糊区域中交叉的数量在允许的范围内，仍然允许进入后续的趋势判断环节。但是，这种情况一般每个聚类中集合A和B的数据都比较多，所以在后续趋势判断中要特殊对待。
[0077] (iii)近连续5次循环中，压力值的归类都发生变化，但发生变化的压力值都是固定的，且数量为5个以上。这种情况比条件(i i)的模糊情形还要严重一些，但由于变化的压力值都是固定的，说明如何聚类对后续趋势的判断影响不大，因此允许进入到后续的判断环节，尽早发现沉积的迹象。对于这种比较特殊的情况，后面的环节还有相应的进一步措施进行完善，详见后文。
[0078] 实际应用中，如果循环的次数超过每个时段压力采集数值数量的2倍，应当强制停止循环，将该采集点直接判断为压力没有变化的情况，避免出现死循环。由于是一维数据的二分聚类，这类情况很少出现。
[0079] (G)将集合A中位于H类中的数量记为N_AH，集合B中位于H类中的数量记为N_BH，集合A中位于L类中的数量记为N_AL，集合B中位于L类中的数量记为N_BL；设每个提取时段所提取的压力值的数量为N，N小于等于1000。
[0080] 如果是由于上述条件(i)结束了循环，则进一步判断：设阈值S1＝Sin((N/1000)π/2)*20％+60％；如果N_AH/(N_AL+N_AH)≥S1且N_BL/(N_BL+N_BH)≥S1，则判定为当前该采集点压力值已具备上升趋势；如果N_AL/(N_AL+N_AH)≥S1且N_BH/(N_BL+N_BH)≥S1，则判定为当前该采集点压力值已具备下降趋势；否则判定为该采集点压力处于不变的状态。
[0081] 如果是由于上述条件(ii)结束了循环，则进一步判断：设阈值S2＝Sin((N/1000)π/2)*20％+55％；如果N_AH/(N_AL+N_AH)≥S2且N_BL/(N_BL+N_BH)≥S2，则判定为当前该采集点压力值已具备上升趋势；如果N_AL/(N_AL+N_AH)≥S2且N_BH/(N_BL+N_BH)≥S2，则判定为当前该采集点压力值已具备下降趋势；否则判定为该采集点压力处于不变的状态。
[0082] 如果是由于上述条件(ii i)结束了循环，则进一步判断：设阈值S3＝Sin((N/1000)π/2)*20％+50％；如果N_AH/(N_AL+N_AH)≥S3且N_BL/(N_BL+N_BH)≥S3，则判定为当前该采集点压力值已具备上升趋势；如果N_AL/(N_AL+N_AH)≥S3且N_BH/(N_BL+N_BH)≥S3，则判定为当前该采集点压力值已具备下降趋势；否则判定为该采集点压力处于不变的状态。
[0083] 可见，聚类后的趋势判断环节与聚类的结束条件遥相呼应。根据所依据的结束条件分别给出相应的判断标准，判断标准中不仅考虑了集合A和B在各分类中的比率，还要根据结束条件和总样本数对比率阈值S进行了相应的修正。
[0084] 集合A和B在两个聚类中的比例，说明了两个时段中的数据在压力值高的H类和压力值低的L类中的分布情况，也就说明了压力值的随时间整体变化趋势是如何的。
[0085] 聚类越发模糊的情况，也就是条件(ii)和(iii)所对应的情况，说明两个集合在两个聚类中交叉的情况比较多，适当降低阈值S之后，就能将交叉较多但是分布比率还是明显有两极倾斜的情况纳入到有变化趋势的范围中。因此，将三种情况的阈值计算的基准值分布设定为60％、55％和50％。
[0086] 同时，上述判断方法的修正过程中还巧妙地使用了正弦函数Sin((N/1000)π/2)，该函数的加入主要是减少噪声数据的影响：这里的噪声数据一方面包括压力值的波动造成的数据明显过高、过低的情形，还包括在聚类条件(ii)和(i ii)中所描述的处于反复来回变动的那些压力值。数量N越多，采集的越密集，越能代表实际情况，噪声数据所带来的影响越小，因此通过正弦函数适当提高阈值S；而数量N少时，噪声数据带来的影响比较大，适当放低阈值S，并且利用正弦函数的特性——随着N的下降、阈值S下降得更快。举例：如果N为1000，则Sin((N/1000)π/2)*20％计算的结果是20％；如果N为500，则Sin((N/1000)π/2)*
20％计算的结果是14.1％；如果N为300，则Sin((N/1000)π/2)*20％计算的结果是9.1％，如果N为100，则Sin((N/1000)π/2)*20％计算的结果是3.1％。可见，这种修正方式可以避免噪声数据的影响过大，无法得出适当的判断结果，导致采集数量N较少时无法识别出变化趋势的情况。
[0087] (H)如果步骤(G)中没有采集点被判定为具备上升趋势或下降趋势，则进行下一次压力值的提取，返回到步骤(A)，进行下一次计算；下次一计算前对集合A和B进行预处理：如果某采集点是由于条件(iii)结束循环但最终被判定为压力处于不变的状态，则将该采集点的集合B中的压力值予以保留到下一轮计算中，否则将该采集点的集合A作为下一轮计算中的集合B。
[0088] 这一步主要是针对条件(iii)的情况，由于本身聚类存在很大的障碍，同时经过判断发现并不具有变化的趋势，为避免下一次计算依然占用过多的时间，所以在下一轮计算时跳过了中间的一个提取时段(也就是本轮的集合A)，使得聚类更容易，变化更明显，提高了算法的效率。
[0089] 下面根据变化趋势判断沉积的位置：
[0090] 如果步骤(G)中至少一个采集点被判定为具备上升趋势或下降趋势，则根据压力值的变化趋势来判断是否存在沉积，具体方法为：将本次被判定为具备上升趋势的采集点赋予一个标记值+1，将被判定为具备下降趋势的采集点赋予一个标记值-1，将被判定为压力处于不变状态的采集点赋予一个标记值0。然后如图3，在直角坐标系中，以各采集点沿管道3流向的位置顺序号为横坐标，以上述标记值为纵坐标值，绘制压力趋势标记折线，折线中向下倾斜的部分的第一段所对应的管路部分被判定为存在沉积的问题。
[0091] 需要说明的是，上述方法是一种基于“数据相对变化”做出判断的方法，因此进行判断的两组数据集合必须是相对接近的，如果相隔较远，或者输送条件发生了大的变化，则判断出来的结果不具有参考意义。因此，出现任一以下情况时，应当清空集合A和B，等待新一轮的物料循环测试开始10分钟后再重新启动压力值的判断：物料的配比发生变化，泵送的速度或压力发生变化，物料的循环泵送中止。
