在生产流程监控中，如何通过创建线图来可视化每隔几分钟抽取一次的水分记录，以及水分的变化曲线，这个曲线是不仅仅是一天的，而是随着生产的天数进行增加，当设备停机没有抽取水分时，这条曲线是断开的，等生产继续的时候再接上。

在生产流程监控中，通过线图来可视化水分记录的过程可以分为几个步骤：

1. **数据收集**：首先，需要收集每分钟或固定时间段内的实时水分数据，每次设备运行并抽取水分时都要记录，包括时间戳和测量值。

2. **数据格式化**：将数据组织成时间序列格式，通常是日期时间戳作为X轴，水分值作为Y轴的数据点。对于非采集期间（如设备停机），记录缺失值或特殊的标记，比如NaN（Not a Number）或特定颜色或线条表示暂停状态。

3. **创建时间序列图**：选择线图或者面积图，因为它们能很好地展示趋势变化。如果想强调间隔时间，可以选择堆积柱状图，然后用线连接每个堆积柱。

4. **编程或工具绘制**：如果你在编程环境中，比如Python的`pandas`和`matplotlib`，可以这样实现：

   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt
   import numpy as np
   
   data = ...  # 从数据库或CSV读取含有时间戳和水分值的数据
   data['timestamp'] = pd.to_datetime(data['timestamp'])  # 转换为时间戳
   data.set_index('timestamp', inplace=True)

   mask = ~data['device_status'].isnull()  # 挑选出设备运行时的数据
   active_data = data[mask]

   plt.figure(figsize=(12,6))
   plt.plot(active_data.index, active_data['water_content'], label='Water Content')
   plt.vlines(data.loc[data['device_status'].isna(), 'timestamp'], min(data['water_content']), max(data['water_content']), color='gray', alpha=0.5)
   plt.xlabel('Time')
   plt.ylabel('Water Content')
   plt.title('Water Content Over Time with Production Interruptions')
   plt.legend()
   plt.show()

5. **调整图形细节**：添加断点提示，比如垂直线，说明设备何时开始或停止工作；也可以为中断区段添加注释或文本。

6. **动态更新**：如果是在实时监控系统中，可以定期更新数据并重绘图表，反映最新状态。