综述：利用过程挖掘技术优化自动化数据交付中心数据库的数据准备时间

本文创新性地将过程挖掘（Process Mining）技术应用于地震大数据处理流程，通过分析事件日志（Event-logs）重构数据库请求-准备-交付全链条，结合定制化脚本（Unmanned Tools）将传统25天的手工处理周期压缩至8天，为地震学中心（IRSC/USGS）等大型科学数据中心的时效管理提供了可复用的BPMN模型与性能优化方案。

　　

背景
在数据爆炸时代，地震监测网络持续产生海量波形数据（如USGS每年收录超300万条地震记录），传统人工处理流程存在显著效率瓶颈。伊朗地震学中心（IRSC）的案例显示，仅完成900条地震波形记录（含3分量×20台站=18000数据单元）的数据库交付就需25天，严重制约科研进度。

方法细节
过程挖掘技术通过解析事件日志中的四元组信息（Case ID/Activity/Timestamp/Resource），采用三阶段分析法：

1. 过程发现（Discovery）
   基于Petri网或BPMN语言，从表1所示事件日志中自动重构真实流程。例如图3揭示23.8%的案例偏离理论路径，存在"请求会员卡折扣"等非标分支。

2. 一致性检查（Conformance Checking）
   通过图10的虚线矩阵分析，检测到数据准备阶段存在4.5天平均闲置（图13），主要源于人工审核环节的资源阻塞。

3. 过程增强（Enhancement）
   部署MATLAB脚本实现信号预处理自动化（图6-c），将波形去噪步骤耗时从72小时缩短至3.2小时。关键参数包括正则化系数α=0.05，容错阈值σ=1.5×10^-3
   。

数据特征
研究区域覆盖38°-42.5°N/44°-51°E的388,111.5 km²
（图5），采用1999-2018年间M≥4.0地震的宽带/短周期记录。数据生命周期（图8-d）显示原始ASCII格式需经历：

• 数据清洗（清除信噪比<2.3的异常值）
• 特征提取（识别基频模态，图6-b红色区）
• 格式转换（IRIS标准SEED格式）

性能优化
流程挖掘揭示核心瓶颈在于：

• 76%处理时间集中在人工核验（图12-b）
• 支付环节存在3.8天平均延迟（图14-a）
  优化后关键指标：

1. 吞吐时间中位数从5.2天降至1.9天（图14箱线图）
2. 资源利用率提升217%（Mahtab账户处理量从18%→56%）

应用前景
该框架已成功移植至德黑兰大学（IGUT）地震实验室，其XES标准日志系统（IEEE 2016）可兼容SAP/Oracle等商业平台。未来可扩展至：

• 医疗影像数据中心（DICOM格式处理）
• 基因组学数据库（FASTQ质量控制）
• 实时流行病监测系统

伦理声明
本研究仅涉及公开地震目录数据，不含人类受试者信息。

作者贡献
Seyed Hossein Abrehdari完成从算法开发到论文撰写的全流程工作，采用Disco/Prom等开源工具实现可视化（图9-14）。