申请/专利权人：湖南艾尔希科技发展有限公司

申请日：2024-04-11

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118228601A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F18/21;G06F18/25;G06F18/24;G06N3/042;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/092

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.21#公开

摘要：本发明提出了一种氦气储气泄露预警系统及方法，包括：对氦气储气设备进行实时监测，获取多源信号；设计基于边缘计算的自适应多维信号处理方法对多源数据进行预处理；设计基于混合深度学习的氦气泄露智能识别网络，对所述氦气泄露智能识别网络进行训练；融合多模态数据，使用所述氦气泄露智能识别网络分析多模态数据，识别氦气泄露信号推断氦气泄露源位置；设计基于物理原理的氦气扩散和检测模型根据氦气泄露信号对氦气泄露点自动定位并评估氦气泄露量；定义预警等级；使用自适应学习机制更新系统，对用户交互进行可视化管理。本发明一种氦气储气泄露预警系统及方法充分利用不同检测技术的互补优势，显著提高泄露检测的灵敏度和准确性。

主权项：1.一种氦气储气泄露预警方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一：对氦气储气设备进行实时监测，设计智能环境感应布局优化算法布置传感器检测单元来获取多源信号；其中，所述传感器检测单元包括声学传感器、光学传感器和化学传感器；步骤二：通过传感器检测单元获取多源信号，设计基于边缘计算的自适应多维信号处理方法对多源数据进行预处理；步骤三：设计基于混合深度学习的氦气泄露智能识别网络，用预处理后的多源信号对所述氦气泄露智能识别网络进行训练；步骤四：融合从传感器检测单元中检测的信号形成多模态数据，并使用所述氦气泄露智能识别网络分析多模态数据，识别氦气泄露信号推断氦气泄露源位置；步骤五：设计基于物理原理的氦气扩散和检测模型根据氦气泄露信号对氦气泄露点自动定位并评估氦气泄露量；步骤六：定义预警等级，并根据实时评估的氦气泄露量自动自动调整预警级别和响应策略；步骤七：使用自适应学习机制更新系统，对用户交互进行可视化管理；其中，所述步骤三具体包括：设计基于混合深度学习的氦气泄露智能识别网络的复合损失函数L，表示为：L＝w1·Lclass+w2·Lreg其中，Lclass表示泄露检测的交叉摘损失；Lreg表示针对泄露量估计的均方误差损失；w1和w2是表示用于平衡两个任务损失重要性的权重因子；采用Adam优化器进行参数更新，表示为： 其中，θt表示在时间步t的网络参数；θt+1表示在时间步t+1的网络参数；和分别表示对一阶矩和二阶矩的估计；∈是一个最小的数，用于防止除以零；η表示学习率；再利用学习率衰减策略提高网络训练的稳定性和收敛速度，表示为： 其中，η0表示初始学习率，ηt表示最终学习率，t表示当前迭代次数，T表示预定的总迭代次数；最后使用早停策略停止训练。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南艾尔希科技发展有限公司 一种氦气储气泄露预警系统及方法

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