基于传感器网络的气体检测智能风险预警系统技术方案

本发明专利技术基于传感器网络的气体检测智能风险预警系统，包括检测地端、与检测地端连通且想配合使用的数据通讯层、以及连通于数据通讯层的云端；智能分析步骤为：上传的区域信息和区域状态参数；根据区域状态参数监测区域的状态、各个区域集成子系统通过对不同类型设备进行编号、分布记载位置信息汇总后形成一模拟空间网络；通过各个节点分布可展示成当前模拟空间网络节点的分布密集性，节点受到指令控制并进行数据采集、反馈；建立基于KNN的智能判断模型：风险预警智能判断；指令下达。本发明专利技术通过智能分析和风险评判模式，对气体使用环境进行严格的检测以及危险趋势的智能判断，对于用户设备的维修维护保养及更换提供客观理论数据支撑。

【技术实现步骤摘要】
基于传感器网络的气体检测智能风险预警系统
本专利技术涉及气体检测技术，特别涉及用于气体检测的智能监控技术，具体的，其展示一种基于传感器网络的气体检测智能风险预警系统。
技术介绍
可燃性气体广泛用于社会生产生活中，由于其具备易燃的危险特性，需要设置检测环节，防止意外的产生；现阶段一般为设置气体检测装置，气体检测装置内置检测传感器进行气体状态的检测；现阶段的检测环节对检测数据的处理一般为：1）定期利用人工采集气体检测装置检测数据，后通过表格记录进行检测数据时间、数值的记录；2）通过将检测传感器连接于数据采集PC设备，数据采集PC设备的PLC设置定时数据采集，后进行规整存储，人工定期查阅检测数据；现阶段的检测环节，包括如下缺陷：1）不同区域的气体使用环境的数据检测相对独立，无法进行统一管理；2）检测数据的处理方式需要人工进行定期进行记录或查阅，存在较大的危险盲点；3）无法智能的进行气体使用环境的安全预判。因此，有必要提供一种基于传感器网络的气体检测智能云端监控系统来解决上述问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于传感器网络的气体检测智能风险预警系统。技术方案如下：一种基于传感器网络的气体检测智能风险预警系统，包括检测地端。与所述检测地端连通且想配合使用的数据通讯层、以及连通于所述数据通讯层的云端；所述云端包括子系统管理模块、数据汇集模块、数据存储模块、智能判断模块以及Web服务器；智能分析模块进行智能分析步骤为：1）汇集区域集成控制节点上传的区域信息和区域状态参数；2）根据区域状态参数监测区域的状态、各个区域集成子系统通过对不同类型设备进行编号、分布记载位置信息汇总后形成一模拟空间网络；3）通过各个节点分布可展示成当前模拟空间网络节点的分布密集性，节点受到指令控制并进行数据采集、反馈；4）建立基于KNN的智能判断模型：4-1）根据密集性生成相应区域的密集性危险系数参数A；4-2）通过接受数据后生成相应的环境特点危险系数参数B；4-3）（A,B）组成二维向量的检测点，采集在正常、预警和危险下的数据（A,B）若干，并对他们进行正常、预警和危险进行标记，采用KNN算法进行聚类建模，形成3个聚类模型，对应正常、预警和危险的3个等级，标记为危险系数参数C，对以后采集数据，利用KNN算法，输入模型中，判定危险系数参数C等级；4-4）当自身状态的危险系数参数C预警为危险时，进行运维指令下达；5）风险预警模块；5-1)对检测点的参数进行实时显示、趋势显示、数据存储和历史查询等；5-2)记录数据检测数据及归纳检测数据变化趋势；5-3)结合不同用户的同类检测气体的现状及历史数据进行横向比较与对照，客观的反映现场情况；5-4)利用虚拟化大数据储存技术和云处理技术，结合密集性危险系数参数A和环境特点危险系数参数B进行区域危险趋势分析，后进行反馈；6）指令下达。进一步的，步骤6通过指令下达模块实现，指令下达模块包括包括做业人员信息登记系统：做业人员登记身份信息（包括手机信息）;智能分配系统：对应密集点信息，定位找寻最近做业人员位置，进行指令下达。进一步的，检测地端：包括数据采集节点、采集数据存储模块A、以及通讯模块；数据采集节点包括气体参数采集电路、气路和通信接口单元、以及设置于检测点的针对功能所系设置的气体检测仪、或火焰探测器。进一步的，连通于通信接口单元的通信模块A由半双工通信模块实现。进一步的，子系统管理模块包括区域控制中心、区域集成控制节点、以及信息和控制中心；区域控制中心根据数据采集节点的空间位置、功能属性和状态参数确定其依属区域，形成各区域的区域集成子系统的节点构成方案，并且实现功能设施节点的编址和地址分配。进一步的，区域集成控制节点进行区域集成子系统构建，区域控制中心与区域内的功能设施节点建立连接，对功能设施节点的状态参数进行汇集、存储与监测。进一步的，信息和控制中心用于设定区域集成控制节点通过与信息和控制中心建立通信连接，上传本区域的区域信息和区域状态参数。进一步的，Web服务器包括服务提供模块：包括分角色安全登录、选择访问地点、生成可移动对象、控制远程访问连接。进一步的，进行本地访问：通过服务模块，选择登录角色进行登录，通过中间对象，选择访问地点进行数据查看；进行异地访问：判断要访问的子数据库所在地，通过中间对象准备对子数据库进行连接，进行访问身份验证，后进行数据访问。进一步的，Web服务器连通有一中间对象，中间对象为结合CORBA和移动Agent技术生成，用于衔接对各个区域集成子系统，实现各个区域集成子系统的即时连接。与现有技术相比，本专利技术通过智能分析和风险评判模式，对气体使用环境进行严格的检测以及危险趋势的智能判断，对于用户设备的维修维护保养及更换提供客观理论数据支撑。附图说明图1是本专利技术的实施例的结构示意图。图2是本专利技术的实施例中检测地端的结构示意图；图3是本专利技术的实施例中数据通讯层的结构示意图；图4是本专利技术的实施例中云端的结构示意图。具体实施方式实施例：本实施例展示一种基于传感器网络的气体检测智能云端监控系统；包括：检测地端1：包括数据采集节点11、采集数据存储模块A12、以及通讯模块13；数据采集节点11包括气体参数采集电路、气路和通信接口单元、以及设置于检测点的针对功能所系设置的气体检测仪、或火焰探测器；连通于通信接口单元的通信模块13由半双工通信模块实现；数据采集节点11进行检测数据采集后，采集数据存储模块A12进行存储，后通过通信模块13进行数据传输；数据通讯层2：包括：与通信模块A12连通的信号输送节点；信号输送节点包括信号调理电路21、处理器22、第一自组网模块23、485模块25、气体报警控制器26；485模块25、气体报警控制器26均与处理器22通信连接；第一无线自组网模块23包括数据通讯模块24；数据采集节点11通过信号调理电路21与处理器22对接，处理器22与第一自组网模块23通信连通，第一自组网模块23连通于通讯模块13；数据通讯模块24包括数据存储模块241、485模块A242、RJ45模块243、第二自组网模块244；第二自组网模块244与第一自组网模块23通信连接且连通于处理器22，数据存储模块241、485模块A242和RJ45模块243均与处理器22通信连接，处理器通过485模块A242或RJ45模块243与数据通讯模块24连接；数据通讯模块24基于局域网、互联网、3G/4G/5G等方式将数据输送至云端；云端3：子系统管理模块31、数据汇集模块32、数据存储模块33、智能分析模块34、以及Web服务器35；子系统管理模块31包括区域控制中心311、区域集成控制节点312、以及信息和控制中心313;区域控制中心311根据数据采集节点的空间位置、功能属性和状态参数确定其依属区域，形成各区域的区域集成子系统的节点构成方案，并且实现功能设施节点的编址和地址分配；区域集成控制节点312进行区域集成子系统构建，区域控制中心与区域内的功能设施节点建立连接，对功能设施节点的状态参数进行汇集、存储与监测；信息和控制中心313用于设定区域集成控制节点通过与信息和控制中心建立通信连接，上传本区域的区域信息和区域状态参数；Web服务器35包括服务提供模块351：包括分角色安全登录；选择本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于传感器网络的气体检测智能风险预警系统，其特征在于：包括检测地端、与所述检测地端连通且想配合使用的数据通讯层、以及连通于所述数据通讯层的云端；所述云端包括子系统管理模块、数据汇集模块、数据存储模块、智能判断模块以及Web服务器；智能分析模块进行智能分析步骤为：1)汇集区域集成控制节点上传的区域信息和区域状态参数；2)根据区域状态参数监测区域的状态、各个区域集成子系统通过对不同类型设备进行编号、分布记载位置信息汇总后形成一模拟空间网络；3)通过各个节点分布可展示成当前模拟空间网络节点的分布密集性，节点受到指令控制并进行数据采集、反馈；4)建立基于KNN的智能判断模型：4‑1)根据密集性生成相应区域的密集性危险系数参数A；4‑2)通过接受数据后生成相应的环境特点危险系数参数B；4‑3)(A,B)组成二维向量的检测点，采集在正常、预警和危险下的数据(A,B)若干，并对他们进行正常、预警和危险进行标记，采用KNN算法进行聚类建模，形成3个聚类模型，对应正常、预警和危险的3个等级，标记为危险系数参数C，对以后采集数据，利用KNN算法，输入模型中，判定危险系数参数C等级；4‑4)当自身状态的危险系数参数C预警为危险时，进行运维指令下达；5)风险预警模块；5‑1)对检测点的参数进行实时显示、趋势显示、数据存储和历史查询等；5‑2)记录数据检测数据及归纳检测数据变化趋势；5‑3)结合不同用户的同类检测气体的现状及历史数据进行横向比较与对照，客观的反映现场情况；5‑4)利用虚拟化大数据储存技术和云处理技术，结合密集性危险系数参数A和环境特点危险系数参数B进行区域危险趋势分析，后进行反馈；6)指令下达。...

【技术特征摘要】
1.一种基于传感器网络的气体检测智能风险预警系统，其特征在于：包括检测地端、与所述检测地端连通且想配合使用的数据通讯层、以及连通于所述数据通讯层的云端；所述云端包括子系统管理模块、数据汇集模块、数据存储模块、智能判断模块以及Web服务器；智能分析模块进行智能分析步骤为：1)汇集区域集成控制节点上传的区域信息和区域状态参数；2)根据区域状态参数监测区域的状态、各个区域集成子系统通过对不同类型设备进行编号、分布记载位置信息汇总后形成一模拟空间网络；3)通过各个节点分布可展示成当前模拟空间网络节点的分布密集性，节点受到指令控制并进行数据采集、反馈；4)建立基于KNN的智能判断模型：4-1)根据密集性生成相应区域的密集性危险系数参数A；4-2)通过接受数据后生成相应的环境特点危险系数参数B；4-3)(A,B)组成二维向量的检测点，采集在正常、预警和危险下的数据(A,B)若干，并对他们进行正常、预警和危险进行标记，采用KNN算法进行聚类建模，形成3个聚类模型，对应正常、预警和危险的3个等级，标记为危险系数参数C，对以后采集数据，利用KNN算法，输入模型中，判定危险系数参数C等级；4-4)当自身状态的危险系数参数C预警为危险时，进行运维指令下达；5)风险预警模块；5-1)对检测点的参数进行实时显示、趋势显示、数据存储和历史查询等；5-2)记录数据检测数据及归纳检测数据变化趋势；5-3)结合不同用户的同类检测气体的现状及历史数据进行横向比较与对照，客观的反映现场情况；5-4)利用虚拟化大数据储存技术和云处理技术，结合密集性危险系数参数A和环境特点危险系数参数B进行区域危险趋势分析，后进行反馈；6)指令下达。2.根据权利要求1所述的一种基于传感器网络的气体检测智能风险预警系统，其特征在于：步骤6通过指令下达模块实现，指令下达模块包括包括做业人员信息登记系统：做业人员登记身份信息(包括手机信息)；智能分配系统：对应密集点信息，定位找寻最近做业人员位置，进行指令下达。3.根据权利要求2所述的一种基于传感器网络的气体检测智能风...

【专利技术属性】
技术研发人员：张杰，汪锐，褚旻，王小涛，
申请(专利权)人：翼捷安全设备昆山有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32