6数据异常(设备故障) 缺失报告
地表水在线监测设备运营维护服务内容
地表水在线监测设备运营维护内容一、设备运维质量管理计划●一般要求：在运行维护及管理期间，必须遵守国家的有关法律、法规及其他规定，本着负责的精神，依照规范，科学管理，使各监测监控系统运行达到国家及行业颁布的技术标准和采购人要求的考核指标要求；使监测系统运行真正发挥其效能和作用，内容包括：1.配合相关部门进行监测子站质量保证和质量质控工作。
2.随时接受采购人的工作考核及质量考核。
3.负责现场各监测子站应保持仪器设备干净清洁，保证箱体内的温度、湿度满足仪器正常运行需求，采水、配水单元工作正常4.认真、及时做好维护记录，汇总各监测子站维护记录，每月将监测子站维护记录整理好送至上级管理部门。
5.负责运维期间所需水电通讯费用及场地租赁费。
负责运行维护期间水、电、通讯等故障维修，保证其畅通。
6.做好监测子站站点固定资产的管理、备品配件的登记等工作，并备份。
7.按照仪器操作手册及其他相关技术规范要求对监测子站进行管理。
●每天定期远程检查：数据审核专员每天定期通过服务器远程查看各监测子站监测数据及运行状况，并对站点进行远程管理和巡视，内容包括：1.每天专人负责通过数据平台对监测仪器状态实施监控，根据仪器分析数据判断仪器运行情况。
2.发现数据异常（监测数据缺失、数据突然变大或变小、数据超出历史地表水最高等级标准限值等）、仪器故障后须及时通知立即派人现场处理。
3.如现场仪器出现故障情况，接到任务后，运维人员应及时快速反应，保证在1小时响应，2小时内赶到现场进行处理，12小时内排除故障。
对不易诊断和维修的仪器故障，48小时内无法排除，则安装备用仪器进行测量，以保证监控系统的正常运作；如数据采集仪发生故障的，须在12小时内修复或更换备用设备，并启动应急保障措施。
●定期维护：1.定期更换监测子站仪表所需耗材;2.定期更换监测子站系统和仪表所需备品备件；3.对监测子站系统和仪表进行定期检修、保养。
4.及时报告并排除监测子站系统和仪表出现的故障。
数据处理过程中的问题
数据处理过程中的问题一、引言在进行数据处理的过程中，我们常常会遇到各种各样的问题。
这些问题可能来自于数据本身的质量，也可能来自于我们处理数据的方法和技巧。
本文将介绍一些常见的数据处理问题，并提供一些解决方案。
二、数据清洗问题1. 数据缺失在实际应用中，经常会遇到一些缺失值。
这些缺失值可能是由于测量设备故障或者人为操作失误等原因导致的。
如果不对这些缺失值进行处理，会影响到后续数据分析和建模的结果。
解决方案：（1）删除缺失值：如果缺失值比例较小，可以考虑直接删除这些缺失值所在的行或列；（2）插补法：使用插补法对缺失值进行填补。
插补法有多种方法，包括均值、中位数、众数等。
2. 数据重复在实际应用中，经常会出现重复记录的情况。
如果不对这些重复记录进行处理，会影响到后续分析和建模的结果。
解决方案：（1）删除重复记录：可以通过比较每条记录是否完全相同来判断是否为重复记录，并将其删除；（2）合并重复记录：如果重复记录中包含有不同的信息，可以将这些信息进行合并。
三、数据转换问题1. 数据类型转换在进行数据分析和建模的过程中，经常需要对数据类型进行转换。
例如，将字符型变量转换为数值型变量等。
解决方案：（1）使用函数进行转换：可以使用R或Python等语言提供的函数来进行数据类型转换；（2）手动编写代码：也可以手动编写代码来进行数据类型转换。
2. 数据标准化在进行数据分析和建模的过程中，经常需要对数据进行标准化处理。
例如，将不同单位的数值统一为同一单位等。
解决方案：（1）使用函数进行标准化：可以使用R或Python等语言提供的函数来进行标准化处理；（2）手动编写代码：也可以手动编写代码来进行标准化处理。
四、数据分析问题1. 数据异常值在实际应用中，经常会遇到一些异常值。
这些异常值可能是由于测量设备故障或者人为操作失误等原因导致的。
如果不对这些异常值进行处理，会影响到后续分析和建模的结果。
解决方案：（1）删除异常值：可以通过比较每条记录与均值之间的偏差是否超过某个阈值来判断是否为异常值，并将其删除；（2）修正异常值：可以通过一些方法来修正异常值，例如使用插补法等。
数据异常情况汇报
数据异常情况汇报尊敬的领导：根据最近的数据分析，我们发现了一些数据异常情况，特此向您汇报情况并提出解决方案。
首先，我们发现在最近一段时间内，部分数据出现了异常波动，违反了正常的数据规律。
具体表现为某些指标在短时间内出现了异常的增长或下降，与历史数据相比出现了明显的偏离。
这些异常数据的出现给我们的数据分析和业务决策带来了一定的困扰，也影响了我们对业务发展趋势的判断。
其次，经过分析我们发现，这些数据异常情况可能是由于数据采集、存储或处理过程中出现了问题所致。
可能是数据采集设备出现了故障或误差，也有可能是在数据存储和处理过程中出现了错误操作或数据丢失。
另外，也有可能是外部环境变化导致了数据异常，比如市场竞争激烈、政策调整等因素都可能对数据产生影响。
针对这些数据异常情况，我们已经采取了一系列的措施来解决问题。
首先，我们对数据采集设备进行了全面的检查和维护，确保设备正常运行并减少误差。
其次，我们对数据存储和处理流程进行了优化和改进，加强了数据质量的监控和管控，以确保数据的准确性和完整性。
另外，我们也加强了对外部环境变化的监测和分析，及时调整数据分析模型和业务决策，以适应外部环境的变化。
为了更好地解决数据异常情况，我们还将继续加强团队的数据分析能力和技术水平，加强数据质量管理和监控，建立健全的数据管理制度和流程，确保数据的准确性和可靠性。
同时，我们也将加强与其他部门的沟通和协作，共同解决数据异常问题，为企业的发展提供更可靠的数据支持。
最后，我们将持续关注数据异常情况的发生，并及时采取有效的措施加以解决，确保数据分析和业务决策的准确性和有效性。
我们相信，在领导的正确指导下，我们一定能够有效解决数据异常问题，为企业的发展贡献更多的价值。
谨此报告。
此致。
敬礼。
DB41T 1344-2016固定污染源颗粒物、烟气(SO2、NOX)自动监控基站运行维护技术规范
DB41
河南省地方标准
DB41/T 1344—2016
固定污染源颗粒物、烟气（SO2、NOX）自动 监控基站运行维护技术规范
2016 -12 -29 发布
河南省环境保护厅 河南省质量技术监督局
201716
I
DB41/T 1344—2016
前言
为贯彻执行《中华人民共和国环境保护法》、《中华人民共和国大气污染防治法》和《河南省减少 污染物排放条例》等法律、法规，进一步规范河南省固定污染源颗粒物、烟气（SO2、NOx）自动监控基 站运行维护工作，保障自动监控数据准确、有效、及时上传，制定本标准。
本标准按照GB/T 1.1—2009给出的规则起草。 本标准由河南省环境保护厅提出。 本标准由河南省环境监控中心、郑州大学环境技术咨询工程公司、郑州汉洁环保科技有限公司、郑 州天之润能源科技有限公司负责起草。 本标准主要起草人：曹霞、曹金根、陈丙乙、付博、崔海霞、张慧、侯跃、庞海涛、张长青、高鹏。 本标准参加起草人：李刚、韩坤、周新风、李卓立、蔡丽、汪太鹏、刘璐、朱伟、窦利军、张培、 杜瑞红、曹家璇、来志林、赵永辉、李金锋、冯继锋、张成、门宁、陈轲、黄冬、赵凌飞、陈建阁、丁 先飞、赵宇航、谢闯将、刘莹。 本标准自2017年03月29日起实施。 本标准由河南省环境保护厅解释。 本标准为首次发布。
1
DB41/T 1344—2016
在仪器未进行维修、保养或调节的前提下，CEMS按规定的时间运行后通入零点气体，仪器的读数与 零点气体初始测量值之间的偏差相对于满量程的百分比。 3.8
CEMS 量程漂移 在仪器未进行维修、保养或调节的前提下，CEMS按规定的时间运行后通入量程校准气体，仪器的读 数与量程校准气体初始测量值之间的偏差相对于满量程的百分比。 3.9 CEMS 相对准确度 标准方法与CEMS同步测定烟气中气态污染物浓度，取同时间区间的测定结果组成若干数据对，数据 对之差的平均值的绝对值与置信系数之和与标准方法测定数据的平均值之比。 3.10 运行维护单位 为基站提供运行维护服务，保证其正常运行、数据真实可靠，并承担相应法律责任的法人单位。
实验报告数据审核要点(3篇)
第1篇一、引言实验报告是实验过程中记录和总结实验数据、分析实验结果的重要文件。
为了保证实验报告的准确性和可靠性，对实验报告中的数据进行严格审核是必不可少的。
以下将从以下几个方面阐述实验报告数据审核的要点。
二、数据来源审核1. 审核实验数据是否来自可靠的实验设备和仪器。
实验设备和仪器的精度、稳定性对实验数据的准确性有直接影响。
2. 检查实验数据是否按照实验方案进行采集。
实验方案应详细描述实验步骤、实验条件等，确保实验数据的采集过程符合实验设计要求。
3. 询问实验数据采集过程中的异常情况，如设备故障、操作失误等，确保实验数据的真实性。
三、数据格式审核1. 检查实验数据格式是否符合规范。
实验数据应包括实验条件、实验参数、实验结果等，格式应统一、规范。
2. 审核实验数据单位是否正确。
实验数据单位应与实验方案中规定的单位一致，避免因单位错误导致数据失真。
3. 检查实验数据是否存在缺失或错误。
缺失或错误的数据会影响实验结果的准确性和可靠性，需及时修正。
四、数据完整性审核1. 审核实验数据是否完整。
实验数据应包括实验过程中所有采集到的数据，包括有效数据和无效数据。
2. 检查实验数据是否存在重复。
重复数据可能源于实验操作失误或数据采集过程中的错误，需剔除重复数据。
3. 分析实验数据是否存在异常。
异常数据可能源于实验操作失误、设备故障等原因，需对异常数据进行调查和分析。
五、数据分析审核1. 审核实验数据是否经过合理的处理和分析。
实验数据处理和分析方法应符合实验目的和实验方案的要求。
2. 检查实验数据是否存在明显的规律性。
实验数据应反映出实验结果的变化趋势，避免因数据处理不当导致结论错误。
3. 分析实验数据是否存在误差。
实验误差可能源于实验操作、设备精度等因素，需对误差进行评估和说明。
六、结论与建议1. 审核实验报告结论是否与实验数据相符。
实验结论应基于实验数据进行分析和推理，避免主观臆断。
2. 检查实验报告建议是否合理。
生产运行记录制度(4篇)
生产运行记录制度第一章总则第一条为规范企业的生产运作行为，提高生产运作效率，促进企业的可持续发展，根据相关法律法规和企业实际情况，制定本制度。
第二条生产运行记录是指对企业的生产运作过程进行详细记录和管理的一种手段。
通过生产运行记录，可以及时了解生产情况，发现问题，改进工作，提高生产效率。
第三条生产运行记录制度适用于企业的所有生产运作环节，包括原材料的采购、生产过程的监控、工艺参数的调整、产品质量的检验等。
第四条生产运行记录应当真实、准确、完整地反映生产运行的全过程，不得故意隐瞒、篡改或捏造信息。
第五条生产运行记录应当依法保密，不得泄露企业的商业秘密和技术信息。
第六条生产运行记录的内容应包括以下主要内容：1. 生产任务的安排和执行情况；2. 原材料的采购、使用情况；3. 设备运行情况和维护保养记录；4. 工艺参数及调整记录；5. 产品的生产过程记录；6. 产品质量检验结果及处理情况；7. 员工的操作记录和培训情况；8. 安全生产情况记录；9. 其他与生产运行相关的记录。
第二章生产运行记录的管理第七条生产运行记录管理应当做到以下几点：1. 生产运行记录的编制和填写应当由具有相应资质和技能的工作人员负责，并确保记录的真实、准确、完整；2. 生产运行记录的存档应当按照规定的时间期限和程序进行，确保记录的安全、可检索；3. 对于记录中的问题和异样情况，应当及时报告上级主管部门，并按照要求采取相应的处理措施；4. 生产运行记录应当定期进行审查，发现问题及时纠正，并提出改进意见；5. 生产运行记录的使用应当符合企业相关政策和法律法规的要求。
第八条企业应当建立相应的生产运行记录管理制度，包括记录的编制、填写、存档、审查等方面的规定，并通过培训的方式向相关人员进行传达和宣贯。
第九条企业应当定期对生产运行记录的管理工作进行评估和考核，及时发现问题，并采取相应的改进措施。
第三章界定责任第十条生产运行记录的编制和填写工作由生产运作部门负责，具体责任人由生产运作部门确定。
用电信息采集系统电能计量数据异常的原因
用电信息采集系统电能计量数据异常的原因电能计量数据异常指的是在用电信息采集系统中，电能计量数据出现不正常的情况。
这种异常可能是由各种原因引起的，包括设备故障、操作失误、环境影响等。
在能源管理和电力系统运营中，电能计量数据的准确性至关重要，因此需要对数据异常进行及时有效的分析和处理。
本文将就电能计量数据异常的原因进行详细分析和讨论。
1. 设备故障设备故障是导致电能计量数据异常的常见原因之一。
在用电信息采集系统中，电能计量设备可能因为长期使用而出现老化，或者受到外部环境的影响而损坏，导致计量数据的不准确和异常。
计量设备的感应线圈可能受到潮湿、震动等外部环境因素的影响，导致感应线圈故障，影响电能计量数据的准确性。
计量设备的传感器、接口等部件也可能因为电路故障、电磁干扰等原因导致异常，进而影响计量数据的采集和传输。
为了减少因设备故障引起的电能计量数据异常，可以定期对计量设备进行检查和维护，及时更换损坏的部件，保证计量设备的正常运行。
选择质量可靠的计量设备和在日常使用中加强设备保护也是有效防范设备故障引起的电能计量数据异常的措施。
2. 操作失误操作失误是导致电能计量数据异常的另一常见原因。
在用电信息采集系统的日常运行中，操作人员可能因为操作不规范、误操作等原因导致电能计量数据的异常。
操作人员在计量数据采集过程中未按要求进行校准和校验，或者遇到数据异常时未及时发现和处理，导致计量数据的不准确和异常。
操作人员在处理数据时也可能发生错误，例如因数据录入错误、计量设备连接错误等原因导致计量数据异常。
为了减少因操作失误引起的电能计量数据异常，可以加强对操作人员的培训和管理，提高其对用电信息采集系统的操作规范性和熟练程度。
建立健全的数据处理流程和操作规程，规范操作人员的操作行为，减少因操作失误引起的电能计量数据异常。
3. 环境影响为了减少因环境影响引起的电能计量数据异常，可以采取一些有效的措施，例如对计量设备的安装位置和环境条件进行合理规划和设计，减少环境因素对设备的影响；选择抗干扰性强的计量设备和加强环境监测和控制，也可以有效降低环境因素对计量数据的影响。
大数据分析中的数据异常检测与修复方法介绍(Ⅰ)
大数据分析中的数据异常检测与修复方法介绍随着互联网和物联网的快速发展，大数据已成为人工智能和机器学习的重要基础。
然而，大数据中常常存在数据异常的情况，这些异常数据往往会对数据分析和模型训练造成影响。
因此，数据异常检测与修复成为大数据分析中的重要环节。
本文将介绍大数据分析中常用的数据异常检测与修复方法。
1. 数据异常检测在大数据分析中，数据异常检测是至关重要的一环。
数据异常通常指的是与正常数据分布不符的数据点，可能是由于数据采集过程中的错误、设备故障或者人为操作等原因引起的。
常见的数据异常包括缺失值、噪声数据和离群值等。
针对这些异常数据，可以采用以下方法进行检测：统计学方法统计学方法是最常用的数据异常检测方法之一。
常用的统计学方法包括均值、方差、中位数、四分位数等。
通过这些统计指标，可以发现数据中的异常值和离群值。
例如，可以通过计算数据的标准差来检测是否存在超出正常范围的数据点。
机器学习方法除了统计学方法外，机器学习方法也被广泛应用于数据异常检测中。
常见的机器学习方法包括聚类分析、分类算法和回归分析等。
这些方法可以通过对数据进行训练和学习，自动发现数据中的异常模式和规律。
时间序列分析对于时间序列数据，可以采用时间序列分析的方法来检测数据异常。
时间序列分析可以帮助发现数据中的季节性、趋势性和周期性异常，从而更好地理解数据的特点。
2. 数据异常修复在检测到数据异常之后，需要对异常数据进行修复，以保证数据的准确性和可靠性。
数据异常修复可以采用以下方法：缺失值处理缺失值是常见的数据异常之一。
对于缺失值，可以采用插值法、均值填充、回归填充或者基于模型的填充方法进行修复。
插值法可以通过已知数据点的数值来估计缺失值的大小，均值填充可以用整体数据的均值来填补缺失值，回归填充则可以通过其他变量的数值来预测缺失值。
噪声数据处理噪声数据通常指的是由于传感器误差、环境干扰或者设备故障等原因引起的数据异常。
对于噪声数据，可以采用平滑法、滤波法或者离群值剔除法进行处理。
数据处理中常见的错误和解决方法(十)
常见的数据处理错误及解决方法1. 数据缺失问题数据缺失是数据处理中一个常见的问题。
可能是由于设备故障、人为错误或数据采集过程中的问题导致的。
数据缺失会对后续的分析和决策产生不利影响。
解决该问题的方法有:a. 数据插补：对缺失的数据进行估算和填充。
例如，可以使用均值、中位数或回归模型来填充缺失的数值型数据；使用众数填充缺失的分类变量。
b. 采用合适的数据收集方法：加强对数据采集过程的控制，定期检查设备正常性，减少人为因素的干扰等。
2. 数据重复问题数据重复是指数据集中存在重复的观测值，这可能是由于重复录入、数据合并等原因导致的。
解决该问题的方法有:a. 数据去重：通过筛选唯一值来消除冗余数据。
例如，可以根据关键字段去重，保留第一个出现的记录或选择特定时间段内的记录。
b. 数据整合与匹配：在数据合并的过程中，确保合并的数据源没有重复的记录。
可以通过合并前的数据预处理，比对重复项，或者在合并后使用 SQL 去重语句来解决此问题。
3. 异常值处理异常值指的是与其他观测值明显不同的数值，可能是由于测量误差、录入错误等原因引起的。
解决该问题的方法有:a. 数据剔除：通过判断异常值的准则，将其从数据集中剔除。
例如，可以基于标准差或箱线图来识别和删除异常值。
b. 数据转化：可以对异常值进行转化，使其更接近其他正常观测值。
例如，可以使用平滑、分箱等方法将异常值离群点变为边界点。
4. 数据不平衡问题数据不平衡是指分类变量中各类别样本数量差异较大，而分类变量是数据预处理和模型构建中必不可少的一部分。
解决该问题的方法有:a. 过/欠采样：对于样本量较多的类别，可以进行欠采样，随机舍弃部分样本。
对于样本量较少的类别，可以进行过采样，通过生成合成样本或复制样本来增加样本量。
b. 合成样本生成：使用合成样本生成算法，如SMOTE算法，根据已有的样本生成新的样本，使得各类别样本数量接近。
5. 数据不一致问题数据不一致是指数据集中存在相互冲突或互相矛盾的信息。
大数据分析中的数据异常检测与修复方法介绍(十)
大数据分析中的数据异常检测与修复方法介绍随着信息技术的快速发展，大数据分析已经成为各行各业的热门话题。
大数据分析能够帮助企业深入了解消费者行为、优化运营管理、提升决策效率等，因此备受关注。
然而，在大数据分析过程中，数据异常的存在会对结果产生负面影响，因此如何进行数据异常检测与修复成为一项重要的工作。
一、数据异常的表现形式在大数据分析中，数据异常通常表现为数据的丢失、错误或者不一致。
具体来说，数据异常可能包括重复数据、缺失数据、超出合理范围的数据、异常分布的数据等。
这些异常数据可能是由设备故障、人为操作失误或者系统错误等原因导致的。
二、数据异常检测方法1. 统计分析方法统计分析是最常用的数据异常检测方法之一。
通过对数据的均值、方差、分布等统计特征进行分析，可以发现数据异常的存在。
例如，对于连续型数据，可以通过计算数据的离群值来识别异常数据；对于离散型数据，可以通过频次分布分析来发现异常数据。
虽然统计分析方法简单易行，但是对数据分布的假设较为严格，对于非正态分布的数据可能无法有效识别异常。
2. 机器学习方法机器学习方法在数据异常检测中也得到了广泛应用。
通过构建异常检测模型并对数据进行训练，可以自动识别异常数据。
常用的机器学习方法包括基于密度的异常检测、基于距离的异常检测、基于聚类的异常检测等。
这些方法可以较好地适应不同类型的数据，并且对于复杂的数据异常有较好的识别能力。
三、数据异常修复方法1. 数据清洗数据清洗是数据异常修复的重要环节。
通过对异常数据进行识别和标记，可以进一步对异常数据进行清洗处理。
例如，对于缺失数据，可以选择删除、填充或者插值处理；对于重复数据，可以选择去重处理；对于超出合理范围的数据，可以进行截断处理。
数据清洗能够提高数据的质量和可信度，为后续的分析工作打下良好的基础。
2. 异常值处理针对异常值，除了数据清洗之外，还可以采取一些特殊的处理方法。
例如，对于异常值较少的情况，可以选择剔除这些异常值；对于异常值较多的情况，可以选择平滑处理或者转换处理。
安全监测监控系统异常情况上报制度
安全监测监控系统异常情况上报制度1. 前言为了确保企业安全生产，减少安全事故的发生，及时发现和处理安全监测监控系统中的异常情况，订立本《安全监测监控系统异常情况上报制度》。
本制度适用于全部企业部门和相关人员，旨在建立一个完善的上报机制，促进异常情况的快速上报及时解决和防范。
2. 异常情况定义在本制度中，异常情况指的是安全监测监控系统中显现的与正常运行状态不全都的情况，包含但不限于以下情况：•监控设备故障或损坏；•监测数据异常或丢失；•监测指标超出正常范围；•报警系统异常；•安全监测监控系统运行故障等。
3. 上报流程上报异常情况的流程分为以下几个步骤：3.1 发现异常情况监测监控系统的操作员和维护人员应当定期对系统进行巡检和监控，发现任何异常情况应立刻记录下来，并做好相关的标记和整理。
3.2 填写异常情况上报表发现异常情况后，操作员或维护人员应当填写《异常情况上报表》。
表格需要包含以下内容：•异常情况的描述和具体表现；•异常情况显现的时间和连续时间；•异常情况对生产过程和安全造成的影响；•已经采取的临时处理措施和效果；•需要进行的进一步处理和改进措施建议。
3.3 上报异常情况填写完异常情况上报表后，操作员或维护人员应将表格及时上报给安全管理部门或专责负责人。
上报方式可以通过电子邮件、即时通讯工具等进行。
3.4 处理和解决异常情况安全管理部门或专责负责人收到异常情况上报后，应立刻进行核实和评估。
对于紧急情况，应当立刻组织相关人员进行处理和解决；对于一般情况，应订立相应的处理方案，并依照处理优先级进行处理。
3.5 记录和跟踪安全管理部门或专责负责人应对全部异常情况进行记录，并建立异常情况跟踪表。
记录中应包含异常情况的详情、处理结果、处理人员、处理时间等信息。
对于较为多而杂或紧要的异常情况，应进行追踪和归档，确保问题得到彻底解决。
4. 员工培训和宣传为了提高员工对异常情况上报制度的认得和遵守程度，企业应订立相关培训和宣传计划，包含但不限于以下内容：•对操作员和维护人员进行异常情况的识别和上报培训；•设立定期会议或座谈会，沟通异常情况上报经验和教训；•制作宣传资料，向员工普及异常情况上报制度的紧要性和操作步骤。
在线监控运维检查考核标准
1万元/次 1万元/次 1000元/次
设置参数变更未报环保局备案和责任单位的
1000元/次
未按规定上报季度自检报告的
在线监控系统出现故障，运维单位12小时内未向总队Байду номын сангаас线科书面报备 的 出现缺失数据、异常数据或无效数据，运维单位未按规定对上述数据 进行补遗的（通讯信号的问题引起的除外）
序 号
类别
内序号
一 报备管理
1
2 3 4 5 6
7
二 体系管理
1
2 3 4 5
三
台账、记录 、资料管理
1
2
3
4
5 6
7
8
9
10
四 监察管理
1
2
3
4
5
6 7 8 9
五 数据传输
1
2
六 现场运维
1
2
3 4 5
6
7 8
七 其他
1
八 加分项
1
九 否决项
1
指 标内 容
考核标准
未向环境保护部门报告或者未经批准，擅自维修、更换、停用、拆除 污染源自动监控设备导致监控设备不正常运行的； 超过环境保护部门批准或规定的时间仍未恢复污染源自动监控设备正 常运行的
加1000元
运维单位接到在线异常报告，1小时内未到现场进行检查、标定的
在线监控系统设备出现故障，运维单位96小时内未处理好或更换备机 的
在线监控系统设备出现故障，超过96小时修复每延期12小时
现场监控站房出现标准物质过期的
未按规定周期对在线监控系统仪表设备进行标定、比对的 运维单位未及时提供备件清单，或未能提供我公司没有的备件，造成 环保部门处罚的，该项罚款由运维单位承担 现场运维未佩戴气体报警仪、气体报警仪不在有效期内；未佩戴协力 作业证、电工作业证的 在线站房操作台、仪表柜、空调机（含过滤网）灰尘明显、卫生差的
网络设备故障处理报告
网络设备故障处理报告1. 故障概述1.1 故障时间2023-11-08 10:00:001.2 故障现象网络设备出现故障，导致部分区域网络中断，无法正常访问互联网。
1.3 故障影响范围- 影响范围：公司内部网络，涉及部门包括研发部、市场部、财务部等- 影响人数：约500人2. 故障原因分析2.1 初步原因- 硬件设备故障：如交换机、路由器等硬件设备出现故障- 软件配置问题：如网络策略配置错误，导致网络不通- 外部因素：如运营商网络故障、天气原因等2.2 详细原因经过现场查看和日志分析，发现故障原因如下：- 设备硬件故障：交换机某一端口故障，导致网络中断- 软件配置问题：安全策略配置错误，误将部分内部IP地址屏蔽，导致无法访问互联网3. 故障处理过程3.1 紧急处理- 10:05:00 接到报修电话，立即通知网络运维团队- 10:10:00 网络运维团队到达现场，开始排查故障3.2 故障排查- 10:15:00-10:30:00 检查设备硬件，发现交换机某一端口指示灯不亮- 10:30:00-11:00:00 检查软件配置，发现安全策略配置错误3.3 故障解决- 11:00:00-11:15:00 重启交换机，修复硬件故障- 11:15:00-11:30:00 调整安全策略，修复软件配置问题3.4 故障确认- 11:30:00 测试网络连通性，确认故障已解决4. 故障总结本次故障主要由硬件设备故障和软件配置问题引起。
在故障处理过程中，网络运维团队迅速响应，准确排查故障原因，及时解决问题，将故障对公司的影响降至最低。
针对本次故障，我们提出以下改进措施：- 定期检查网络设备硬件，确保设备正常运行- 加强网络配置管理，避免类似软件配置问题发生- 提高网络运维团队技能水平，提升故障处理能力- 加强与其他部门的沟通协作，提高故障响应速度5. 附件- 故障处理过程中涉及的日志文件、配置文件等6. 报告人张三（网络运维团队负责人）7. 报告时间2023-11-08 11:40:00。
企业数据异常分析报告
企业数据异常分析报告概述数据异常是指在企业运营过程中，与历史数据或预期结果明显偏离的数据现象。
这些异常数据可能会对企业的决策、运营和发展产生重要影响。
本报告旨在分析企业数据异常的原因、影响和解决方案，帮助企业管理者更好地应对数据异常现象。
异常数据分析在对企业数据进行分析的过程中，发现以下主要异常现象：1. 高度异常密集区域：某个时间段内，数据异常现象密集集中在特定的区域。
2. 异常数据分布模式：异常数据在时间序列中呈现较为规律的分布模式，不符合正常数据的趋势。
3. 异常数据跳跃：某个时间点数据突然出现明显的变化，与前后数据差距较大。
异常数据原因分析经过对异常数据的深入研究和分析，得出以下可能的原因：1. 数据采集问题：可能由于数据采集设备故障或读取错误，导致数据异常。
2. 数据处理错误：异常数据可能是在数据传输、存储或处理的过程中引入的错误，比如数据重复、丢失或排序错误等。
3. 外部干扰：异常数据可能由于外部环境的干扰引起，比如天气突变、设备故障或人为破坏等。
4. 内部操作问题：异常数据可能是由于企业内部操作错误导致的，比如不当的数据录入、处理或分析等。
异常数据影响分析异常数据的存在可能对企业运营和发展产生以下影响：1. 决策错误：异常数据可能会引导企业管理者做出不合理的决策，导致资源浪费或错误方向。
2. 业绩下滑：异常数据可能会对企业的业绩产生不利影响，例如销售额的波动、客户流失等。
3. 品牌形象受损：由于异常数据的存在，企业的品牌形象可能会受到负面影响，导致消费者信任度下降。
4. 运营效率低下：异常数据会干扰企业的正常运营流程，增加处理时间和成本，降低运营效率。
解决方案建议针对企业数据异常现象，提出以下解决方案建议：1. 数据采集和处理质量控制：提升数据采集设备的稳定性和准确性，加强数据传输、存储和处理环节的质量控制，减少异常数据引入的可能性。
2. 异常数据预警系统：建立异常数据预警系统，通过实时监控和分析异常数据，及早发现并采取相应措施应对。
污染物排放自动监测设备标记规则
附件污染物排放自动监测设备标记规则为落实排污单位主体责任，保证自动监测设备正常运行，确保自动监测数据真实、准确、完整、有效，指导排污单位及时、如实向生态环境主管部门报告自动监测设备传输数据异常情况，制定本规则。
1适用范围本规则适用于应当依法安装、使用、维护污染物排放自动监测设备，并与生态环境主管部门的监控设备联网的排污单位。
其他与生态环境主管部门的监控设备联网的污染物排放自动监测设备标记可参照本规则执行。
2规范性引用文件从下列文件中引用的条款适用于本规则。
不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本规则。
HJ75固定污染源烟气（SO2、NOX、颗粒物）排放连续监测技术规范HJ356水污染源在线监测系统（CODCr 、NH3-N等）数据有效性判别技术规范HJ212污染物在线监控（监测）系统数据传输标准—4—3术语及定义下列术语及定义适用于本规则。
3.1自动监控系统自动监控系统，指由排污单位的污染物排放自动监测设备和生态环境主管部门的监控设备组成，用于监控监测污染物排放状况的信息系统。
自动监测设备，指安装在排污单位污染源现场，用于直接或间接监控监测污染物排放状况的仪器设备，包括用于连续监控监测污染物排放的仪器、流量（速）计、采样装置、数据采集传输仪、水质参数、烟气参数的监测设备，以及在主要生产工序、治理工艺或排放口等关键位置安装的工况参数、用水用电用能、视频探头监控等间接反映水或大气污染物排放状况的仪表和传感器设备。
生态环境主管部门的监控设备，指通过通信传输网络获取排污单位现场端污染物排放自动监测数据,对排污单位实施自动监控的信息管理平台,包括供生态环境主管部门使用的“自动监控系统管理端”和供排污单位使用的“自动监控系统企业服务端”等软件，以及支撑软件运行的计算机机房硬件设备等。
3.2自动监测设备标记指排污单位按照本规则，根据自动监测设备运行和数据传输联网状况，对产生自动监测数据的相应时段进行标记，确认自动监测数据有效性的操作。
无法补做实验报告(3篇)
第1篇实验名称：XXX实验实验时间：XXXX年XX月XX日实验地点：XXX实验室实验人员：XXX一、实验背景本次实验旨在探究XXX现象，通过实验验证XXX理论。
实验前，我们已进行了充分的准备，包括查阅相关文献、设计实验方案、准备实验器材等。
然而，在实验过程中，由于XXX原因，导致实验未能顺利进行，实验报告无法补做。
二、实验目的1. 验证XXX理论；2. 探究XXX现象；3. 优化实验方案。
三、实验原理XXX理论认为，XXX。
实验过程中，我们将通过XXX方法验证该理论。
四、实验器材1. XXX仪器；2. XXX试剂；3. XXX材料。
五、实验步骤1. XXX；2. XXX；3. XXX；4. XXX。
六、实验结果与分析由于实验未能顺利进行，我们无法给出具体的实验数据。
以下是实验过程中出现的问题及分析：1. XXX原因导致实验器材损坏；2. XXX原因导致实验数据丢失；3. XXX原因导致实验环境不符合要求。
针对以上问题，我们进行了以下分析：1. 实验器材损坏：由于XXX原因，实验器材在实验过程中出现损坏。
为确保实验的准确性，我们应及时更换损坏的器材，并在后续实验中进行验证；2. 实验数据丢失：由于XXX原因，实验数据在实验过程中丢失。
为确保实验的完整性，我们应采取措施记录实验数据，并在后续实验中进行补充；3. 实验环境不符合要求：由于XXX原因，实验环境不符合要求。
为确保实验的准确性，我们应改善实验环境，并在后续实验中进行验证。
七、实验结论由于实验未能顺利进行，我们无法得出明确的实验结论。
然而，通过本次实验，我们认识到XXX现象的重要性，并了解到XXX理论在实际应用中的局限性。
在后续实验中，我们将进一步优化实验方案，以确保实验的顺利进行。
八、实验反思1. 实验器材准备不足：在实验前，我们应充分了解实验器材的性能，确保实验器材的完好；2. 实验数据记录不规范：在实验过程中，我们应严格按照实验步骤进行操作，并认真记录实验数据；3. 实验环境控制不严：在实验过程中，我们应确保实验环境符合要求，避免外界因素对实验结果的影响。
DB41T1344-2016固定污染源颗粒物、烟气(SO2、NOX)自动监控基站运行维护技术规范
部位，视频图像应上传至环保部门监控管理系统。
4.8.4 标准气体应有证且在有效期内，钢瓶气体的压力低于
0.1 MPa 时应停止使用并及时更换。
1 范围
本标准规定了固定污染源颗粒物、 烟气（ SO2、NOx）自动监控基站 （以下简称基站）的术语和定义、 运行维护、 连续排放监测系统 （ CEMS）数据审核与处理、 故障处理、 质量保证、 智能运维、 记录与档案。
本标准适用于固定污染源颗粒物、烟气（ SO2、 NOx）自动监控基站的运行维护。
3.5
CEMS满量程
根据实际应用需要设置 CEM的S 最大测量值。
3.6
CEMS响应时间
从采样探头通入标准气体的时刻起，到分析仪示值达到标准气体标称值
90%的时刻止，中间的时间
间隔。包括管线传输时间和仪表响应时间。
3.7
CEMS零点漂移
1
DB41/T 1344 — 2016
在仪器未进行维修、 保养或调节的前提下， CEMS按规定的时间运行后通入零点气体， 仪器的读数与 零点气体初始测量值之间的偏差相对于满量程的百分比。 3.8
4.4 数据采集处理与传输单元
4.4.1 数据采集处理与传输单元、 VPN设备无异常和告警，设备连接线应牢固，散热风扇正常，传输 网络连接畅通，异常情况应及时处理。 4.4.2 查看数据采集处理与传输单元运行日志，对数据采集、存储和上传异常情况进行记录和处理。 4.4.3 数据采集处理与传输单元中读取和保存的 CEMS参数应与登记备案一致，参数变动情况应上传 至环保部门监控管理系统。 4.4.4 数据和系统应进行备份，备份文件异地保存和人工归档。存储介质维修更换后应调取备份文件 恢复历史数据。网络故障期间未传输的监测数据应在故障排除后进行自动补传。
水污染源自动监控基站运行维护技术规范(发布稿)
水污染源自动监控基站运行维护技术规范(发布稿)ICS 13.020.01 Z 05DB41南省地方标准DB41/T 1252—2016 河水污染源自动监控基站运行维护技术规范2016-06-07发布2016-09-07实施DB41/T 1252—2016 目次前言 (II)1 范围 (1)2 规范性引用文件 (1)3 术语和定义 (1)4 日常运行维护 (2)5 故障处理 (4)6 质量保证 (4)7 记录与档案 (5)附录A（规范性附录）基站登记备案表格式 (6)附录B（规范性附录）数据异常（设备故障）、缺失报告格式 (7)附录C（规范性附录）自动监控设施停运申请表格式 (8)附录D（规范性附录）记录表格式 (9)附录E（规范性附录）运行报表格式 (16)IDB41/T 1252—2016前言为贯彻执行《中华人民共和国环境保护法》、《中华人民共和国水污染防治法》和《河南省水污染防治条例》等法律、法规，进一步规范河南省水污染源自动监控基站日常运行维护工作，保障自动监控数据及时上传、准确、有效，制定本标准。
本标准按照GB/T1.1—2009给出的规则起草。
本标准由河南省环境保护厅提出。
本标准由河南省环境监控中心、郑州大学环境技术咨询工程公司负责起草，河南省计量科学研究院、郑州轻工业学院等单位参加起草。
本标准主要起草人：郭新望、赵娜、张培、李金锋、张长青、窦利军、李琳、庞海涛、张晓勇、张慧。
本标准参加起草人：曹霞、左航、蔡丽、丁先飞、赵宇航、赵凌飞、尤克、朱永宏、闫继伟、胡博、刘真贞、杜瑞红、庞龙、李坤锋、章志伟、舒中伏、方雷、高沛霖、杜鹏、陈轲、刘璐、李卓立、谢闯将、冯继锋、尤克、黄冬、张成、张真谛、霍建、李刚、白云飞、戴龑、来志林。
本标准自2016年09月07日起实施。
本标准由河南省环境保护厅解释。
本标准为首次发布。
IIDB41/T 1252—2016水污染源自动监控基站运行维护技术规范1 范围本标准规定了水污染源自动监控基站运行维护的术语和定义、日常运行维护、故障处理、质量保证、记录与档案。