案例名稱：冷凝器健康監測

在工業生產中，冷凝器是一種常見的設備，用於將氣體或蒸汽冷卻成液體。保持冷凝器的正常運行對生產過程至關重要。

• 解決方案：
  數據收集：在冷凝器上安裝傳感器，收集關鍵參數，如溫度、壓力、冷卻介質流速等。
  數據處理：將從傳感器獲得的數據進行清理、特徵提取等處理。
  異常檢測：使用機器學習模型或統計方法分析數據，檢測冷凝器是否處於異常狀態，如冷卻介質流速異常、冷凝管道堵塞等。
  警報和通知：當冷凝器出現異常時，生成警報，通知相關人員進行維修。
  維護計劃：根據異常檢測結果，制定相應的維護計劃，包括清理冷凝管道、更換冷卻介質等。

import random

# 模擬冷凝器數據
def generate_condenser_data():
    temperature = random.uniform(30, 50)  # 溫度在正常範圍內
    pressure = random.uniform(2, 5)  # 壓力在正常範圍內
    flow_rate = random.uniform(50, 100)  # 流速在正常範圍內
    return {'Temperature': temperature, 'Pressure': pressure, 'FlowRate': flow_rate}

# 監測系統中的異常檢測
def detect_abnormalities(data):
    if data['Temperature'] > 45:
        return True  # 溫度過高，視為異常
    if data['Pressure'] > 4.5:
        return True  # 壓力過高，視為異常
    if data['FlowRate'] < 60:
        return True  # 流速過低，視為異常
    return False

# 處理異常情況
def handle_abnormalities():
    # 在實際場景中，這裡會觸發相應的處理程序，可能包括通知維修人員等
    pass

# 模擬冷凝器數據產生
condenser_data = generate_condenser_data()

# 在監測系統中檢測異常
if detect_abnormalities(condenser_data):
    handle_abnormalities()