一种基于多维融合模型的空气检测系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及空气质量安全检测技术领域，具体为一种基于多维融合模型的空气检测系统及方法，包括对目标检测区域构建融合了多个空气检测设备的多维空气检测模型；对目标检测区域内发生的所有空气安全事件进行相应特征信息的梳理；对由不同检测区域部位引起的空气安全事件之间的特征信息分布情况进行梳理，对存在事件关联性的历史空气安全事件进行判断识别；分别在每两个检测区域部位之间进行事件关联特征值计算，反馈管理人员终端；当多维空气检测模型内同时存在多个空气检测设备显示检测数据异常，将多个空气检测设备进行划，触发多维空气检测模型的管理终端生成待排查事件。维空气检测模型的管理终端生成待排查事件。维空气检测模型的管理终端生成待排查事件。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多维融合模型的空气检测系统及方法


[0001]本专利技术涉及空气质量安全检测
，具体为一种基于多维融合模型的空气检测系统及方法。

技术介绍

[0002]随着时代的发展，越来越多的气体被排放到了空气中，很多气体都会对人类的生活产生影响。人们也认识到这些气体的危害，安装气体检测仪已经成为企业安全生产的必要设备；气体检测仪，顾名思义，这是一种气体泄漏浓度检测的仪器仪表工具，主要包括：便携式气体检测仪、固定式气体检测仪以及气体可编程安全控制系统等。其工作原理是利用气体传感器来检测环境中存在的气体种类。一般认为，气体传感器的定义是以检测目标为分类基础的，也就是说，只要是用于检测气体成份和浓度的传感器都称作气体传感器。
[0003]工厂在生产过程中不仅会使用工业气体作为原料，生产过程中也会产生多种衍生气体，这些气体往往会有一定的危害且无色无味，工人们受到的健康侵害难以察觉。因而要有各种高灵敏度、高准确度、高选择性的检测仪器进行监控，用以防止工业气体原料泄露或衍生气体超标，时刻监控，减少隐患。按照相关的规定，化工行业要在厂区安放固定的气体监测设备，用来检测可能会发生泄漏的有害气体，并要安排相关技术人员对厂区进行区间检测，防止固定设备出现问题或出现检测盲区的现象。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于多维融合模型的空气检测系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于多维融合模型的空气检测方法，方法包括：
[0006]步骤S100：基于目标检测区域的场景结构布设若干空气检测设备，锁定各空气检测设备对应的布设位置，实时采集各空气检测设备传输的检测数据，对目标检测区域构建融合了多个空气检测设备的多维空气检测模型；利用多维空气检测模型对目标检测区域进行空气安全事件管理，其中，空气安全事件包括安全预警事件和安全示警事件；
[0007]步骤S200：对目标检测区域内发生的所有空气安全事件进行相应特征信息的梳理；
[0008]步骤S300：提取在目标检测区域内发生的所有历史空气安全事件，分别汇集由同一检测区域部位引起的所有空气安全事件；对由不同检测区域部位引起的空气安全事件之间的特征信息分布情况进行梳理，对存在事件关联性的历史空气安全事件进行判断识别；
[0009]步骤S400：基于在不同检测区域部位之间存在事件关联性的历史空气安全事件的分布情况，分别在每两个检测区域部位之间进行事件关联特征值计算，反馈管理人员终端；
[0010]步骤S500：当多维空气检测模型内同时存在多个空气检测设备显示检测数据异常，且G1个空气检测设备显示的检测数据异常属于安全示警事件时，其中，G1≥2；分别获取
在多个空气检测设备所对应的检测区域部位之间存在的事件关联特征值，将多个空气检测设备进行划分得到G2个目标空气检测设备集合，其中，在每一个目标空气检测设备集合内各空气检测设备所对应的检测区域部位之间的事件关联特征值均大于特征阈值；其中，G2≤G1；
[0011]步骤S600：触发多维空气检测模型的管理终端生成G2项待排查事件，其中，一项待排查事件的排查对象对应在一个目标空气检测设备集合内的所有空气检测设备对应的检测区域部位。
[0012]进一步的，步骤S100包括：
[0013]步骤S101：每当多维空气检测模型内任意一个空气检测设备显示检测数据异常，判定在任意一个空气检测设备所对应的检测区域部位内存在超过浓度阈值R
e
的有毒或有害气体，累计异常持续时长t1，设置第一时长阈值T1；
[0014]步骤S102：当t1<T1时，触发多维空气检测模型的管理终端生成预警信号，判定在目标检测区域内发生了由检测区域部位引起的安全预警事件；当t1≥T1时，触发多维空气检测模型的管理终端生成警示信号，判定在目标检测区域内发生了由检测区域部位引起的安全示警事件；
[0015]上述将异常持续时长t1与第一时长阈值T1的比较判断结果，用于区分当前检测事件的性质，若异常持续时长t1小于第一时长阈值T1，意味着在当前空气检测设备端虽短暂性检测到了超标的相关气体浓度值，但仍然在很短的时间内被目标检测区域“自我消化”掉了，这种情况往往可能是较小量的超标气体于靠近空气检测设备端出现，且较小量的超标气体对于气体整体质量的影响较小，因此将其归为安全预警事件，此处“自我消化”是指没有人为干预的介入；若异常持续时长t1大于第一时长阈值T1，意味着超标的相关气体浓度值持续存在的时间较长，若没有人为介入干预则存在扩散的风险，因此将其归为安全示警事件。
[0016]进一步的，步骤S200包括：
[0017]步骤S201：分别对目标检测区域内发生的每一安全预警事件，获取触发多维空气检测模型的管理终端生成预警信号的空气检测设备A，捕捉空气检测设备A最开始显示检测数据异常的时间戳te
A
、空气检测设备A于时间戳te
A
时检测得到的气体检测浓度值R(te
A
)、空气检测设备A显示的气体检测浓度值自R(te
A
)恢复至浓度阈值R
e
以下时对应的时间戳tr
A
；获取多维空气检测模型基于每一安全预警事件所生成预警信号的持续周期[te
A
,tr
A
]；
[0018]步骤S202：将空气检测设备A对应的检测区域部位S
A
设为对应安全预警事件的第一特征信息，将持续周期[te
A
,tr
A
]设为对应安全预警事件的第二特征信息，将恢复速率Y＝[R(te
A
)
‑
R
e
]/t1设为对应安全预警事件的第三特征信息；
[0019]步骤S203：分别对目标检测区域内发生的每一安全示警事件，获取触发多维空气检测模型的管理终端生成预警信号的空气检测设备B，捕捉空气检测设备B最开始显示检测数据异常的时间戳te
B
、空气检测设备B于时间戳te
B
时检测得到的气体检测浓度值R(te
B
)、空气检测设备B显示的气体检测浓度值自R(te
B
)恢复至浓度阈值R
e
以下，且持续恢复时长大于阈值时对应的时间戳tr
B
，获取多维空气检测模型基于每一安全示警事件所生成警示信号的持续周期[te
B
,tr
B
]；
[0020]步骤S204：将空气检测设备B对应的检测区域部位S
B
设为对应安全示警事件的第
一特征信息，将持续周期[te
B
,tr
B
]设为对应安全示警事件的第二特征信息。
[0021]进一步的，步骤S300包括：
[0022]步骤S301：遍本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多维融合模型的空气检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S100：基于目标检测区域的场景结构布设若干空气检测设备，锁定各空气检测设备对应的布设位置，实时采集各空气检测设备传输的检测数据，对目标检测区域构建融合了多个空气检测设备的多维空气检测模型；利用所述多维空气检测模型对目标检测区域进行空气安全事件管理，其中，空气安全事件包括安全预警事件和安全示警事件；步骤S200：对目标检测区域内发生的所有空气安全事件进行相应特征信息的梳理；步骤S300：提取在目标检测区域内发生的所有历史空气安全事件，分别汇集由同一检测区域部位引起的所有空气安全事件；对由不同检测区域部位引起的空气安全事件之间的特征信息分布情况进行梳理，对存在事件关联性的历史空气安全事件进行判断识别；步骤S400：基于在不同检测区域部位之间存在事件关联性的历史空气安全事件的分布情况，分别在每两个检测区域部位之间进行事件关联特征值计算，反馈管理人员终端；步骤S500：当多维空气检测模型内同时存在多个空气检测设备显示检测数据异常，且G1个空气检测设备显示的检测数据异常属于安全示警事件时，其中，G1≥2；分别获取在所述多个空气检测设备所对应的检测区域部位之间存在的事件关联特征值，将所述多个空气检测设备进行划分得到G2个目标空气检测设备集合，其中，在每一个目标空气检测设备集合内各空气检测设备所对应的检测区域部位之间的事件关联特征值均大于特征阈值；其中，G2≤G1；步骤S600：触发多维空气检测模型的管理终端生成G2项待排查事件，其中，一项待排查事件的排查对象对应在一个目标空气检测设备集合内的所有空气检测设备对应的检测区域部位。2.根据权利要求1所述的一种基于多维融合模型的空气检测方法，其特征在于，所述步骤S100包括：步骤S101：每当所述多维空气检测模型内任意一个空气检测设备显示检测数据异常，判定在所述任意一个空气检测设备所对应的检测区域部位内存在超过浓度阈值R
e
的有毒或有害气体，累计异常持续时长t1，设置第一时长阈值T1；步骤S102：当t1<T1时，触发多维空气检测模型的管理终端生成预警信号，判定在目标检测区域内发生了由所述检测区域部位引起的安全预警事件；当t1≥T1时，触发多维空气检测模型的管理终端生成警示信号，判定在目标检测区域内发生了由检测区域部位引起的安全示警事件。3.根据权利要求1所述的一种基于多维融合模型的空气检测方法，其特征在于，所述步骤S200包括：步骤S201：分别对目标检测区域内发生的每一安全预警事件，获取触发多维空气检测模型的管理终端生成预警信号的空气检测设备A，捕捉空气检测设备A最开始显示检测数据异常的时间戳te
A
、空气检测设备A于时间戳te
A
时检测得到的气体检测浓度值R(te
A
)、空气检测设备A显示的气体检测浓度值自R(te
A
)恢复至浓度阈值R
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；获取多维空气检测模型基于所述每一安全预警事件所生成预警信号的持续周期[te
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]；步骤S202：将空气检测设备A对应的检测区域部位S
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设为对应安全预警事件的第一特征信息，将所述持续周期[te
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A
]设为对应安全预警事件的第二特征信息，将恢复速率Y＝[R
(te
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]/t1设为对应安全预警事件的第三特征信息；步骤S203：分别对目标检测区域内发生的每一安全示警事件，获取触发多维空气检测模型的管理终端生成预警信号的空气检测设备B，捕捉空气检测设备B最开始显示检测数据异常的时间戳te
B
、空气检测设备B于时间戳te
B
时检测得到的气体检测浓度值R(te
B
)、空气检测设备B显示的气体检测浓度值自R(te
B
)恢复至浓度阈值R
e
以下，且持续恢复时长大于阈值时对应的时间戳tr
B
，获取多维空气检测模型基于所述每一安全示警事件所生成警示信号的持续周期[te
B
,tr
B
]；步骤S204：将空气检测设备B对应的检测区域部位S
B
设为对应安全示警事件的第一特征信息，将所述持续周期[te
B
,tr
B
]设为对应安全示警事件的第二特征信息。4.根据权利要求3所述的一种基于多维融合模型的空气检测方法，其特征在于，所述步骤S300包括：步骤S301：遍历各历史空气安全事件的特征信息，将第一...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴海涛，
申请(专利权)人：青岛海科微纳传感技术有限公司，
类型：发明
国别省市：