北京
工业现场的温度监控，往往依赖昂贵的专用系统。但有时候，几行Python代码就能实现核心功能。这篇文章提供一个可直接运行的原型，模拟100米回转窑的连续扫描数据，按燃烧带、过渡带、煅烧带分区监控，并在超限时触发控制室报警。
整个脚本基于NumPy生成模拟数据，Pandas处理实时阈值判断，再用Seaborn和Matplotlib输出物理热图。你可以直接复制到Google Colab或本地Jupyter环境运行。
数据模拟部分设定窑长1至100米，基础温度曲线呈正常运营衰减形态——从窑头到窑尾逐渐降温。燃烧带（1-30米）温度上浮120°C，过渡带（31-60米）上浮50°C。关键设计是在22米处注入一个435°C的临界热斑，模拟耐火材料损坏场景。
分区逻辑用简单的条件判断实现：燃烧带阈值400°C，过渡带320°C，煅烧带250°C。超过阈值即标记为"CRITICAL HOTSPOT"。控制台输出模仿工业指挥系统界面，列出所有报警点的位置、当前温度和限值。
可视化部分生成双图：左侧是窑壳温度曲线与热斑散点，红色标记异常点；右侧是分区热力图，用颜色直观展示三段温度分布。两张图共用同一套颜色映射，确保视觉一致性。
这个原型最实用的价值在于可扩展性。阈值可以对接DCS系统的实时数据流，报警逻辑可以改为邮件或短信通知，热图可以嵌入Web仪表盘。对于需要快速验证监控方案的场景，它提供了一个零成本的起点。
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