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申请/专利权人：普利莱(天津)燃气设备有限公司;滨州职业学院

摘要：本发明实施例提供一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪和分析方法，所述分析仪包括：采样模块，用于采集待测天然气样本；传感模块，用于检测所述待测天然气样本中不同类型的加臭剂，输出检测信号；数据处理模块，用于接收所述传感模块的检测信号并进行数据分析，输出指示加臭剂种类和浓度值的分析结果；显示模块，用于显示所述分析结果。本发明实施例提供的多功能天然气加臭剂浓度分析仪具有采样准确、检测多样、分析直观、显示便捷等技术效果，为天然气加臭剂的浓度分析提供了有效的解决方案。

主权项：1.一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述分析仪包括：采样模块，用于采集待测天然气样本；传感模块，用于检测所述待测天然气样本中不同类型的加臭剂，输出检测信号；数据处理模块，用于接收所述传感模块的检测信号并进行数据分析，输出指示加臭剂种类和浓度值的分析结果；显示模块，用于显示所述分析结果；预测控制模块，用于通过分析历史数据预测未来一段时间内加臭剂的消耗趋势，并提前调整加臭剂的投放量；所述预测控制模块包括：数据收集单元，用于收集一段时间内的加臭剂使用量和相关环境参数的历史数据；趋势分析单元，用于使用统计学方法或机器学习算法对收集到的历史数据进行趋势分析，以识别加臭剂的消耗趋势；预测模型构建单元，用于基于趋势分析的结果建立预测模型，以预测未来一段时间内的加臭剂消耗量；调节策略制定单元，用于根据所述预测模型的预测结果，制定加臭剂投放量的调节策略，以使未来一段时间内加臭剂浓度的稳定；所述数据收集单元，具体用于记录一段时间内的加臭剂使用量与包括环境温度、管道压力、天然气流量、季节变化以及维护活动在内的环境参数的历史数据；所述趋势分析单元，还用于分析环境温度、管道压力、天然气流量、季节变化以及维护活动对加臭剂消耗量的影响；所述预测模型构建单元包括时间序列分析模块、回归模型和机器学习模型中的多个；所述时间序列分析模块，用于预测基于时间变化的加臭剂消耗趋势；回归模型，用于确定影响加臭剂消耗量的多个自变量与一个作为因变量的加臭剂消耗量之间的定量关系公式；以及获取自变量的值，使用所述定量关系公式来预测加臭剂的消耗量；所述多个自变量包括：环境温度、天然气管道压力和天然汽流量；机器学习模型，用于处理输入特征，所述输入特征包括环境温度、管道压力和天然气流量，建立所述输入特征与加臭剂消耗量之间的非线性关系；基于机器学习算法来预测加臭剂消耗量；所述调节策略制定单元还用于设置加臭剂浓度阈值、调整加臭剂投放时间和加臭剂投放频率；其中，所述调节策略制定单元包括：第一调节策略制定器和第二调节策略制定器；所述第一调节策略制定器包括：预测数据分析模块，用于接收并分析预测模型得出的加臭剂消耗量预测数据，所述加臭剂消耗量预测数据涵盖了未来特定时间段内加臭剂的预测消耗量；阈值比较模块，用于将预测消耗量与预设的加臭剂浓度阈值进行比较，以确保天然气中加臭剂的浓度在安全标准和效率要求的范围内；投放量计算模块，用于根据比较结果计算出未来每个时间段内需要投放的加臭剂量，并在预测消耗量接近或低于最低阈值时增加投放量，在预测消耗量接近或超过最高阈值时减少投放量；策略整合模块，用于将每个时间段的投放量数据整合成一套完整的调节策略，所述调节策略包括每个时间点的具体投放量、投放频率和投放时间；实时监控与调整模块，用于实时监控加臭剂的实际使用情况和环境参数的变化，并与预测结果进行对比，以及在发现实际使用情况与预测结果之间的偏差超过预定阈值时及时调整所述调节策略；所述第二调节策略制定器包括：预测数据分析模块，用于接收并分析预测模型提供的未来一段时间内加臭剂消耗量的预测结果，包括预测的消耗量大小、消耗速率及消耗波动范围；存量评估模块，用于基于预测结果评估当前加臭剂存量是否满足预测期间的需求，并考虑当前库存、在途补给及未来需求估计；调节策略制定模块，用于根据预测的加臭剂消耗趋势和当前存量情况制定具体调节策略，包括调整投放量和投放频率，并针对预测的高峰或低谷制定特别策略。

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