本發(fā)明涉及燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏預(yù)警領(lǐng)域，尤其涉及一種應(yīng)用人工智能的燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏預(yù)警系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、燃?xì)夤芫W(wǎng)是城市基礎(chǔ)設(shè)施中極為重要的一部分，主要用于輸送天然氣等燃?xì)饽茉?。然而，隨著城市化進(jìn)程的加快和燃?xì)庑枨蟮牟粩嘣黾?，燃?xì)夤芫W(wǎng)的規(guī)模和復(fù)雜程度也在不斷擴(kuò)大，帶來能源供應(yīng)的便利的同時也增加了管網(wǎng)泄漏的風(fēng)險(xiǎn)。燃?xì)庑孤┎粌H會導(dǎo)致能源浪費(fèi)，更重要的是，泄漏的燃?xì)庖坏┯龅交鹪?，將引發(fā)火災(zāi)甚至爆炸，造成嚴(yán)重的安全隱患。

2、傳統(tǒng)的燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏檢測方法主要包括人工巡檢和固定監(jiān)測設(shè)備，人工巡檢需要大量人力和時間，效率低下且容易出現(xiàn)漏檢，而固定監(jiān)測設(shè)備雖然可以實(shí)現(xiàn)24小時監(jiān)測，但覆蓋范圍有限，且容易受環(huán)境因素影響，導(dǎo)致誤報(bào)和漏報(bào)。因此，建立一種應(yīng)用人工智能的燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏預(yù)警系統(tǒng)對于保障公共安全和節(jié)約能源具有重要意義。

3、通過引入人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對燃?xì)夤芫W(wǎng)的全面、實(shí)時監(jiān)測，并提高泄漏檢測的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度，降低了安全事故的風(fēng)險(xiǎn)，具有廣闊的應(yīng)用前景和重要的現(xiàn)實(shí)意義。

4、但現(xiàn)有的燃?xì)夤芫W(wǎng)泄露預(yù)警方法存在如下技術(shù)問題：依靠單一類型的傳感器導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集不全面，無法準(zhǔn)確反映燃?xì)庑孤┑那闆r；缺乏對時間和空間維度的綜合考量，難以準(zhǔn)確評估燃?xì)庑孤┑膰?yán)重程度和趨勢；燃?xì)庑孤┑内厔莘治鰺o法及時捕捉泄漏風(fēng)險(xiǎn)的變化，對評分變化的敏感度不足，容易錯過潛在的泄漏風(fēng)險(xiǎn)，影響燃?xì)夤芫W(wǎng)泄露預(yù)警系統(tǒng)的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性；容易忽略外部環(huán)境因素，無法全面評估燃?xì)庑孤╋L(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度和緊急程度。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種應(yīng)用人工智能的燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏預(yù)警系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有的依靠單一類型的傳感器導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集不全面，無法準(zhǔn)確反映燃?xì)庑孤┑那闆r；缺乏對時間和空間維度的綜合考量，難以準(zhǔn)確評估燃?xì)庑孤┑膰?yán)重程度和趨勢；燃?xì)庑孤┑内厔莘治鰺o法及時捕捉泄漏風(fēng)險(xiǎn)的變化，對評分變化的敏感度不足，容易錯過潛在的泄漏風(fēng)險(xiǎn)，影響燃?xì)夤芫W(wǎng)泄露預(yù)警系統(tǒng)的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性；容易忽略外部環(huán)境因素，無法全面評估燃?xì)庑孤╋L(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重程度和緊急程度的技術(shù)問題。

2、本發(fā)明的一種應(yīng)用人工智能的燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏預(yù)警系統(tǒng)，具體包括以下技術(shù)方案：

3、一種應(yīng)用人工智能的燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏預(yù)警方法，包括以下步驟：

4、s1：采集傳感器數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)融合算法對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到融合后的傳感器數(shù)據(jù)；基于傳感器數(shù)據(jù)和融合后的傳感器數(shù)據(jù)，采用多層次時空進(jìn)化算法，計(jì)算得到燃?xì)庑孤┰u分；

5、s2：基于燃?xì)庑孤┰u分，使用燃?xì)庑孤┶厔莘治鏊惴ㄓ?jì)算得到燃?xì)庑孤┶厔葜担?/p>

6、s3：獲取外部環(huán)境數(shù)據(jù)，基于燃?xì)庑孤┰u分、燃?xì)庑孤┶厔葜岛屯獠凯h(huán)境數(shù)據(jù)，使用預(yù)警優(yōu)先級評估算法計(jì)算得到預(yù)警優(yōu)先級值；

7、s4：設(shè)置低級預(yù)警閾值和高級預(yù)警閾值，與預(yù)警優(yōu)先級值進(jìn)行比較，劃分預(yù)警等級，并根據(jù)不同的預(yù)警等級制定應(yīng)急響應(yīng)策略。

8、優(yōu)選的，所述s1，具體包括：

9、在多層次時空進(jìn)化算法的實(shí)現(xiàn)過程中，進(jìn)行空間層次和時間層次的協(xié)同演化，通過不同維度的數(shù)據(jù)融合和逐層優(yōu)化，對燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏進(jìn)行識別，得到燃?xì)庑孤┰u分。

10、優(yōu)選的，所述s1，具體包括：

11、所述空間層次的協(xié)同演化是對于每一個空間層次，通過對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均，得到空間層次評分；所述時間層次的協(xié)同演化是對于每一個時間層次，將監(jiān)測位置在時間窗口集合內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均，并將一段時間內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)歸為同一集合，得到時間層次評分。

12、優(yōu)選的，所述s1，具體包括：

13、空間層次評分的具體計(jì)算公式為：

14、

15、其中，si(t)表示第i個位置的傳感器在時間t的空間層次評分；表示對第i個位置的傳感器的l個空間層次的評分進(jìn)行加權(quán)求和；wk表示第k個空間層次的權(quán)重，滿足表示第i個位置的傳感器在第k個空間層次上的鄰域集合的大?。槐硎緦Φ趇個位置的傳感器在第k個空間層次上的所有鄰域集合的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行求和；di，j(t)表示第i個位置的第，個傳感器在時間t的傳感器數(shù)據(jù)；

16、時間層次評分的具體計(jì)算公式為：

17、

18、其中，ti(t)表示第i個位置的傳感器在時間t的時間層次評分；表示對第i個位置的傳感器的h個時間層次的評分進(jìn)行加權(quán)求和；vm表示第m個時間層次的權(quán)重，滿足表示第i個位置的傳感器在第m個時間層次上的時間窗口集合的大?。槐硎緦Φ趇個位置的傳感器在第m個時間層次上的所有時間窗口集合中的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行求和；df，i(t)表示第i個位置的傳感器在時間t融合后的傳感器數(shù)據(jù)。

19、優(yōu)選的，所述s2，具體包括：

20、在燃?xì)庑孤┶厔莘治鏊惴ǖ膶?shí)現(xiàn)過程中，通過計(jì)算燃?xì)庑孤┰u分的變化率，評估燃?xì)庑孤顩r的變化趨勢，引入非線性調(diào)整因子，對不同程度的燃?xì)庑孤┰u分變化進(jìn)行非線性調(diào)整，得到燃?xì)庑孤┶厔葜担唧w實(shí)現(xiàn)公式為：

21、

22、其中，pi(t)表示第i個位置的傳感器在時間t的燃?xì)庑孤┶厔葜?；fi(t)表示第i個位置的傳感器在時間t的燃?xì)庑孤┰u分；喪示第i個位置的傳感器的燃?xì)庑孤┰u分在時間段[t-τ，t]內(nèi)的變化率；δfi(t-τ，t)表示第i個位置的傳感器在時間段[t-τ，t]內(nèi)的燃?xì)庑孤┰u分的變化量；τ表示時間段的長度；e表示自然對數(shù)的底數(shù)；f′表示燃?xì)庑孤┰u分閾值；表示非線性調(diào)整因子。

23、優(yōu)選的，所述s3，具體包括：

24、在預(yù)警優(yōu)先級評估算法的實(shí)現(xiàn)過程中，將燃?xì)庑孤┰u分和燃?xì)庑孤┶厔葜档膶?shù)相乘，并結(jié)合環(huán)境危害系數(shù)，通過對數(shù)函數(shù)和冪函數(shù)進(jìn)行非線性組合，計(jì)算出預(yù)警優(yōu)先級值，具體實(shí)現(xiàn)公式為：

25、

26、其中，ui(t)表示第i個位置的傳感器在時間t的預(yù)警優(yōu)先級值；fi(t)表示第i個位置的傳感器在時間t的燃?xì)庑孤┰u分；pi(t)表示第i個位置的傳感器在時間t的燃?xì)庑孤┶厔葜?；ln(pi(t)+1)表示對燃?xì)庑孤┶厔葜祊i(t)加1后取自然對數(shù)；ai表示第i個位置的傳感器周圍區(qū)域的人口密度；bi表示第i個位置的傳感器周圍的建筑物密度；ci表示第i個位置的傳感器附近重要設(shè)施的影響系數(shù)；ai+bi+ci表示冪指數(shù)。

27、優(yōu)選的，所述s4，具體包括：

28、基于預(yù)警優(yōu)先級值，劃分預(yù)警等級，具體劃分為：

29、低級預(yù)警：ui(t)<α

30、中級預(yù)警：α≤ui(t)<β

31、高級預(yù)警：ui(t)≥β

32、其中，α表示低級預(yù)警閾值；β表示高級預(yù)警閾值；ui(t)表示第i個位置的傳感器在時間t的預(yù)警優(yōu)先級值。

33、優(yōu)選的，所述s4，具體包括：

34、基于預(yù)警等級，制定應(yīng)急響應(yīng)策略，所述應(yīng)急響應(yīng)策略為：

35、低級預(yù)警：監(jiān)控并記錄燃?xì)庑孤┣闆r，定期檢查傳感器及燃?xì)夤芫W(wǎng)；

36、中級預(yù)警：通知維護(hù)人員進(jìn)行現(xiàn)場檢查，進(jìn)行必要的維修和維護(hù)；

37、高級預(yù)警：立即啟動應(yīng)急預(yù)案，疏散人員，關(guān)閉相關(guān)管道，通知相關(guān)部門進(jìn)行全面檢查和處理。

38、一種應(yīng)用人工智能的燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏預(yù)警系統(tǒng)，包括以下部分：

39、傳感器數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、燃?xì)庑孤┰u分模塊、燃?xì)庑孤┶厔莘治瞿K、外部數(shù)據(jù)獲取模塊、預(yù)警優(yōu)先級評估模塊、預(yù)警等級劃分與應(yīng)急響應(yīng)模塊；

40、傳感器數(shù)據(jù)采集模塊：采集傳感器數(shù)據(jù)，將采集到的傳感器數(shù)據(jù)輸出至數(shù)據(jù)處理模塊和燃?xì)庑孤┰u分模塊；

41、數(shù)據(jù)處理模塊：接收來自傳感器數(shù)據(jù)采集模塊的傳感器數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)融合算法對采集到的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到融合后的傳感器數(shù)據(jù)，將融合后的傳感器數(shù)據(jù)輸出至燃?xì)庑孤┰u分模塊；

42、燃?xì)庑孤┰u分模塊：接收來自傳感器數(shù)據(jù)采集模塊的傳感器數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理模塊的融合后的傳感器數(shù)據(jù)，采用多層次時空進(jìn)化算法，計(jì)算得到燃?xì)庑孤┰u分，將燃?xì)庑孤┰u分輸出至燃?xì)庑孤┶厔莘治瞿K和預(yù)警優(yōu)先級評估模塊；

43、燃?xì)庑孤┶厔莘治瞿K：接收來自燃?xì)庑孤┰u分模塊的燃?xì)庑孤┰u分，使用燃?xì)庑孤┶厔莘治鏊惴ㄓ?jì)算得到燃?xì)庑孤┶厔葜?，將燃?xì)庑孤┶厔葜递敵鲋令A(yù)警優(yōu)先級評估模塊；

44、外部數(shù)據(jù)獲取模塊：獲取外部環(huán)境數(shù)據(jù)，將外部環(huán)境數(shù)據(jù)輸出至預(yù)警優(yōu)先級評估模塊；

45、預(yù)警優(yōu)先級評估模塊：接收來自燃?xì)庑孤┰u分模塊的燃?xì)庑孤┰u分、燃?xì)庑孤┶厔莘治瞿K的燃?xì)庑孤┶厔葜岛屯獠繑?shù)據(jù)獲取模塊的外部環(huán)境數(shù)據(jù)，使用預(yù)警優(yōu)先級評估算法計(jì)算得到預(yù)警優(yōu)先級值，將預(yù)警優(yōu)先級值輸出至預(yù)警等級劃分與應(yīng)急響應(yīng)模塊；

46、預(yù)警等級劃分與應(yīng)急響應(yīng)模塊：接收來自預(yù)警優(yōu)先級評估模塊的預(yù)警優(yōu)先級值，設(shè)置低級預(yù)警閾值和高級預(yù)警閾值，與預(yù)警優(yōu)先級值進(jìn)行比較，劃分預(yù)警等級，根據(jù)不同的預(yù)警等級制定應(yīng)急響應(yīng)策略。

47、本發(fā)明的技術(shù)方案的有益效果是：

48、1、在燃?xì)夤芫W(wǎng)不同位置部署不同類型的傳感器，如氣體濃度傳感器和聲波傳感器，形成分布式監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)，能夠確保監(jiān)測的全面性和實(shí)時性。

49、2、基于傳感器數(shù)據(jù)和融合后的傳感器數(shù)據(jù)，采用多層次時空進(jìn)化算法，計(jì)算得到燃?xì)庑孤┰u分，在不同的空間層次和時間層次上進(jìn)行協(xié)同演化，能夠反映燃?xì)庑孤┰诓煌恢煤筒煌瑫r間的變化情況，提高了燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏檢測的準(zhǔn)確性和及時性。

50、3、基于燃?xì)庑孤┰u分，使用燃?xì)庑孤┶厔莘治鏊惴ㄓ?jì)算燃?xì)庑孤┶厔葜?，通過引入非線性調(diào)整因子，對燃?xì)庑孤┰u分變化進(jìn)行敏感分析，提高了燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏預(yù)警系統(tǒng)的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性，減少了突發(fā)事故的發(fā)生率。

51、4、預(yù)警優(yōu)先級評估算法使得燃?xì)夤芫W(wǎng)泄漏預(yù)警系統(tǒng)不僅關(guān)注燃?xì)庑孤┍旧?，還綜合考慮環(huán)境因素對燃?xì)庑孤╋L(fēng)險(xiǎn)的影響，確保在高危區(qū)域和重要設(shè)施附近的燃?xì)庑孤┑玫絻?yōu)先處理，提高了應(yīng)急響應(yīng)的合理性和有效性。

52、5、根據(jù)預(yù)警優(yōu)先級值，劃分低級、中級和高級預(yù)警的預(yù)警等級，根據(jù)預(yù)警等級制定應(yīng)急響應(yīng)策略，明確的應(yīng)急響應(yīng)策略確保了在燃?xì)庑孤┌l(fā)生時，能夠迅速、準(zhǔn)確地采取相應(yīng)的處理措施，控制事態(tài)發(fā)展，減少事故損失，提高了整個燃?xì)夤芫W(wǎng)系統(tǒng)的安全性和運(yùn)行效率。