本发明专利技术提供了一种气体泄漏源信息的动态估计方法、一种气体泄漏源信息的动态估计系统、一种气体泄漏源信息的动态估计装置，以及一种计算机可读存储介质。气体泄漏源信息的动态估计方法包括步骤：响应于气体传感器探测到泄漏发生，气体传感器采集实际泄漏场景中气体传感器位置的第一浓度时序数据；以及基于动态溯源模型，根据第一浓度时序数据估计实际泄漏场景中的气体泄漏位置及气体泄漏强度，动态溯源模型基于独立泄漏场景的源泄漏强度和多个泄漏场景的气体传感器位置的时均浓度数据的关系建立。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及气体泄漏溯源领域，尤其涉及一种气体泄漏源信息的动态估计方法、一种气体泄漏源信息的动态估计系统、一种气体泄漏源信息的动态估计装置，以及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
1、工业生产中，密闭空间内如果发生有毒、可燃气体的泄漏，会造成人员伤亡和设备损伤，并威胁厂房建筑及周边区域的环境。因此，对于密闭空间中发生的气体泄漏事故，如果能够在泄漏发生时及时、准确地溯源，即确定泄漏源位置和泄漏强度，不仅可以提供及时的事故预警，为确定合理的应急措施提供重要依据，还可以有助于追溯事故原因，以采取措施消除事故隐患，实现对工业生产过程的智慧安全运维。
2、现有技术中，主要是通过基于正向气体扩散模型的非线性优化方法和基于机器学习的预测方法来对气体泄漏事故进行溯源。但是，基于正向气体扩散模型的非线性优化方法需要反复调用气体扩散模型进行迭代计算，如果使用高精度的气体扩散模型，则计算量巨大，因而无法实现实时溯源的目的。此外，基于机器学习的预测方法虽然通过离线训练数据产生模型，可以实现较高精度的实时溯源，但对离线数据集的构建要求较高，如果数据集无法覆盖所有典型的泄漏场景，则训练产生的溯源模型泛化能力较差。并且，上述气体泄漏溯源方法只有在气体泄漏扩散达到稳态后，才能实现溯源，因此无法满足应急响应的要求。
3、为了克服现有技术所存在的上述缺陷，本领域亟需一种气体泄漏源信息的动态估计技术，能够解决现有的溯源技术中计算量巨大、无法满足应急响应需求，以及泛化能力差的问题，并能够及时准确地估计密闭空间内气体泄漏位置与泄漏位置。
技术实现思路
1、以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。
2、为了克服现有技术所存在的上述缺陷，本专利技术提供了一种气体泄漏源信息的动态估计方法、一种气体泄漏源信息的动态估计系统、一种气体泄漏源信息的动态估计装置，以及一种计算机可读存储介质，具有溯源精度高、模型轻量化、易部署、计算效率高、装置成本低的优点。能够解决现有的溯源技术中计算量巨大、无法满足应急响应需求，以及泛化能力差的问题，并能够及时准确地估计密闭空间内气体泄漏位置与泄漏位置。
3、具体来说，根据本专利技术的第一方面提供的上述气体泄漏源信息的动态估计方法，包括步骤：响应于气体传感器探测到泄漏发生，所述气体传感器采集实际泄漏场景中气体传感器位置的第一浓度时序数据；以及基于动态溯源模型，根据所述第一浓度时序数据估计所述实际泄漏场景中的气体泄漏位置及气体泄漏强度，所述动态溯源模型基于独立泄漏场景的源泄漏强度和多个泄漏场景的气体传感器位置的时均浓度数据的关系建立。
4、优选地，在本专利技术的一实施例中，所述根据第一浓度时序数据估计所述实际泄漏场景中的气体泄漏位置及气体泄漏强度的步骤包括：将所述第一浓度时序数据输入至所述动态溯源模型，输出所述实际泄漏场景中的所述气体泄漏位置和所述气体泄漏位置在全时间窗内的气体泄漏强度的估计值；以及基于所述气体泄漏位置在全时间窗内的气体泄漏强度的估计值，确定所述实际泄漏场景的所述总气体泄漏强度。
5、优选地，在本专利技术的一实施例中，所述气体传感器采集实际泄漏场景中气体传感器位置的第一浓度时序数据的步骤包括：对所述气体传感器采集的实际泄漏场景中的浓度时序原始数据进行滑动窗口采样，以获取所述第一浓度时序数据。
6、优选地，在本专利技术的一实施例中，建立所述动态溯源模型的步骤包括：基于计算流体力学方法对多个泄漏场景进行动态仿真，以获取多个泄漏场景中所有空间点的浓度时序数据集，所述浓度时序数据集包括所述气体传感器位置的第二浓度时序数据；对所述第二浓度时序数据采用滑动窗口进行时间序列采样并计算各滑动窗口内的时间平均值，以确定所述气体传感器位置的时均浓度数据；以及基于所述独立泄漏场景下的源泄漏强度和所述多个泄漏场景的所述气体传感器位置的时均浓度数据，建立所述动态溯源模型。
7、优选地，在本专利技术的一实施例中，建立所述动态溯源模型还包括步骤：响应于第一泄漏场景的所述气体传感器位置的第二浓度时序数据经过线性和/或非线性组合后，表出所述多个泄漏场景的其他第二泄漏场景的所述气体传感器位置的第二浓度时序数据并且多个所述第一泄漏场景的个数等于所述泄漏源个数，确定多个所述第一泄漏场景为所述独立泄漏场景。
8、优选地，在本专利技术的一实施例中，所述基于计算流体力学方法对多个泄漏场景进行动态仿真，以获取多个泄漏场景中所有空间点的浓度时序数据集的步骤包括：根据先验信息建立所述多个泄漏场景的三维模型；以及根据所划定的cfd计算域和所设置的cfd仿真参数，基于计算流体力学方法对所述多个泄漏场景进行动态仿真。
9、此外，根据本专利技术的第二方面提供的上述气体泄漏源信息的动态估计系统包括存储器及处理器。所述存储器上存储有计算机指令。所述处理器连接所述存储器，并被配置用于执行所述存储器上存储的计算机指令，以实施上述任意一个实施例所提供的气体泄漏源信息的动态估计方法。
10、此外，根据本专利技术的第三方面提供的上述气体泄漏源信息的动态估计装置包括用于实时探测实际泄漏场景下的气体泄漏浓度的传感器组，以及本专利技术的第二方面提供的上述气体泄漏源信息的动态估计系统。
11、优选地，在本专利技术的一实施例中，本专利技术的第三方面提供的上述气体泄漏源信息的动态估计装置还包括报警器，用于输出不同强度等级的警报。
12、此外，根据本专利技术的第四方面提供的上述计算机可读存储介质上存储有计算机指令。所述计算机指令被处理器执行时，实施上述任意一个实施例所提供的气体泄漏源信息的动态估计方法。
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【技术保护点】
1.一种气体泄漏源信息的动态估计方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的动态估计方法，其特征在于，所述根据第一浓度时序数据估计所述实际泄漏场景中的气体泄漏位置及气体泄漏强度的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的动态估计方法，其特征在于，所述气体传感器采集实际泄漏场景中气体传感器位置的第一浓度时序数据的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的动态估计方法，其特征在于，建立所述动态溯源模型的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的动态估计方法，其特征在于，建立所述动态溯源模型还包括步骤：
6.根据权利要求4所述的动态估计方法，其特征在于，所述基于计算流体力学方法对多个泄漏场景进行动态仿真，以获取多个泄漏场景中所有空间点的浓度时序数据集的步骤包括：
7.一种气体泄漏源信息的动态估计系统，其特征在于，包括：
8.一种气体泄漏源信息的动态估计装置，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的动态估计装置，其特征在于，还包括报警器，用于输出不同强度等级的警报。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时，实施如权利要求1～6中任一项所述的气体泄漏源信息的动态估计方法。
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【技术特征摘要】
1.一种气体泄漏源信息的动态估计方法，其特征在于，包括步骤：
2.根据权利要求1所述的动态估计方法，其特征在于，所述根据第一浓度时序数据估计所述实际泄漏场景中的气体泄漏位置及气体泄漏强度的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的动态估计方法，其特征在于，所述气体传感器采集实际泄漏场景中气体传感器位置的第一浓度时序数据的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的动态估计方法，其特征在于，建立所述动态溯源模型的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的动态估计方法，其特征在于，建立所述动态溯源模型还包括步骤：
6.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱锋，曹晨熙，钟伟民，杜文莉，王冰，杨明磊，
申请(专利权)人：华东理工大学，
类型：发明
国别省市：
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