【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于燃气泄漏检测，具体涉及一种燃气管道泄漏检测系统及方法。
技术介绍
1、随着燃气管网的广泛使用，管道泄漏问题日益严重。泄漏不仅导致能源浪费，还可能引发安全事故。传统的泄漏检测方法依赖于人工巡检和简单的传感器监测，维护费用高、效率低下且存在漏检风险，并且，基于传感器监测的实时性和准确性差，无法第一时间发现潜在的泄漏风险并且给出准确的泄漏点定位。
技术实现思路
1、为了解决现有技术存在的维护费用高、效率低下、实时性差以及准确性差的问题，本专利技术目的在于提供一种燃气管道泄漏检测系统及方法。
2、本专利技术所采用的技术方案为：
3、一种燃气管道泄漏检测系统，包括云数据中心和若干燃气管道泄漏检测装置，云数据中心分别与若干燃气管道泄漏检测装置通信连接，若干燃气管道泄漏检测装置一一对应的设置于燃气管网的若干燃气管道处。
4、进一步地，燃气管道泄漏检测装置包括主控模组、负压泵、传感器、检测气室、检测管道、若干三通管道、若干空气过滤器以及若干单向阀，检测管道设置于燃气管道的上方，检测管道的末端采用密封结构，且检测管道的首端与检测气室的输入端固定连接，检测气室的输出端设置有负压泵，且检测气室的内部设置有传感器，传感器的输出端与主控模组的输入端电性连接，主控模组的输出端与负压泵的控制端电性连接，且主控模组的通信端与云数据中心通信连接，若干三通管道均匀的串联接入检测管道，且每一三通管道的输入端设置有一单向阀和一空气过滤器。
5、进一步地，空气过
6、进一步地，传感器为激光甲烷传感器。
7、进一步地，云数据中心包括依次连接的数据预处理单元、模型构建单元、泄漏检测定位单元以及启动策略优化单元，数据预处理单元和启动策略优化单元均分别与若干燃气管道泄漏检测装置通信连接。
8、进一步地，泄漏检测定位单元设置有燃气管网的数字孪生模型和基于深度学习算法构建的泄漏检测定位模型，启动策略优化单元设置有基于强化学习算法构建的启动策略优化模型。
9、一种燃气管道泄漏检测方法，基于燃气管道泄漏检测系统，方法包括如下步骤：
10、初始化燃气管道泄漏检测系统，在燃气管网的每一燃气管道处搭建燃气管道泄漏检测装置，基于预设启动策略，使用燃气管道泄漏检测装置采集若干历史泄漏检测数据，并发送至云数据中心；
11、基于云数据中心，根据燃气管网的基本信息数据，构建数字孪生模型，并根据数字孪生模型、若干历史泄漏检测数据以及预设启动策略，构建泄漏检测定位模型和启动策略优化模型；
12、基于燃气管道泄漏检测装置，基于预设启动策略，采集对应位置的实时泄漏检测数据，将燃气管道泄漏检测装置的编号和实时检测周期作为附加信息，并将实时泄漏检测数据及附加信息上传至云数据中心；
13、基于云数据中心，将实时泄漏检测数据输入数字孪生模型，并根据附加信息，对若干实时泄漏检测数据进行预处理和矩阵转换，得到同一实时检测周期的实时泄漏检测数据矩阵；
14、根据数字孪生模型和实时泄漏检测数据矩阵，使用泄漏检测定位模型，进行燃气管道泄漏检测定位，得到实时燃气管道泄漏点定位结果，并根据实时燃气管道泄漏点定位结果，在数字孪生模型上进行预警可视化；
15、使用启动策略优化模型，对实时燃气管道泄漏点定位结果附近的目标燃气管道泄漏检测装置进行启动策略优化，得到实时优化后启动策略，并将实时优化后启动策略发送至对应的目标燃气管道泄漏检测装置。
16、进一步地，基于云数据中心，基于云数据中心，根据燃气管网的基本信息数据，构建数字孪生模型，并根据数字孪生模型、若干历史泄漏检测数据以及预设启动策略，构建泄漏检测定位模型和启动策略优化模型，包括如下步骤：
17、基于云数据中心，根据燃气管网的基本信息数据，构建燃气管网的3d仿真模型和数字孪生数据库，结合3d仿真模型和数字孪生数据库，构建数字孪生模型，并将若干历史泄漏检测数据存储至数字孪生数据库；
18、根据数字孪生模型的燃气管网拓扑信息和数字孪生数据库中存储的若干历史泄漏检测数据，使用深度学习算法，构建泄漏检测定位模型，并生成若干历史燃气管道泄漏点定位结果；
19、根据若干历史燃气管道泄漏点定位结果和预设启动策略，使用强化学习算法，构建启动策略优化模型。
20、进一步地，泄漏检测定位模型基于cnn-gnn-bilstm-icpo算法构建，且泄漏检测定位模型包括基于cnn算法构建的数据特征提取模块、基于gnn算法构建的拓扑特征提取模块、基于bilstm算法构建的泄漏检测定位预测模块以及基于icpo算法构建的定位预测优化模块。
21、进一步地，启动策略优化模型基于dqn算法构建。
22、本专利技术的有益效果为：
23、本专利技术公开了一种燃气管道泄漏检测系统及方法，采用云数据中心对检测数据进行统一管理和分析，提高了管理效率和实时性，降低了人力和物力成本投入；燃气管道泄漏检测装置相较于传统分散设置的传感器，维护便捷，自动化程度高，采集的数据精度高，并且避免了燃气在空气中挥发导致检测准确性差的问题；根据实时泄漏检测数据进行批量化泄漏检测，相较于简单的阈值分析，具有更高的全面性和准确性，并且提高了泄漏检测的智能化程度和分析效率，结合燃气管网的拓扑信息进行泄漏点定位，提高了实用性和功能性。
24、本专利技术的其他有益效果将在具体实施方式中进一步进行说明。
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1.一种燃气管道泄漏检测系统，其特征在于：包括云数据中心和若干燃气管道泄漏检测装置，所述的云数据中心分别与若干燃气管道泄漏检测装置通信连接，若干所述的燃气管道泄漏检测装置一一对应的设置于燃气管网的若干燃气管道(9)处。
2.根据权利要求1所述的一种燃气管道泄漏检测系统，其特征在于：所述的燃气管道泄漏检测装置包括主控模组(1)、负压泵(2)、传感器(3)、检测气室(4)、检测管道(5)、若干三通管道(6)、若干空气过滤器(7)以及若干单向阀(8)，所述的检测管道(5)设置于燃气管道(9)的上方，检测管道(5)的末端采用密封结构，且检测管道(5)的首端与检测气室(4)的输入端固定连接，所述的检测气室(4)的输出端设置有负压泵(2)，且检测气室(4)的内部设置有传感器(3)，所述的传感器(3)的输出端与主控模组(1)的输入端电性连接，所述的主控模组(1)的输出端与负压泵(2)的控制端电性连接，且主控模组(1)的通信端与云数据中心通信连接，若干所述的三通管道(6)均匀的串联接入检测管道(5)，且每一三通管道(6)的输入端设置有一单向阀(8)和一空气过滤器(7)。
4.根据权利要求2所述的一种燃气管道泄漏检测系统，其特征在于：所述的传感器(3)为激光甲烷传感器。
5.根据权利要求1所述的一种燃气管道泄漏检测系统，其特征在于：所述的云数据中心包括依次连接的数据预处理单元、模型构建单元、泄漏检测定位单元以及启动策略优化单元，所述的数据预处理单元和启动策略优化单元均分别与若干燃气管道泄漏检测装置通信连接。
6.根据权利要求5所述的一种燃气管道泄漏检测系统，其特征在于：所述的泄漏检测定位单元设置有燃气管网的数字孪生模型和基于深度学习算法构建的泄漏检测定位模型，所述的启动策略优化单元设置有基于强化学习算法构建的启动策略优化模型。
7.一种燃气管道泄漏检测方法，基于如权利要求1-6任一所述的燃气管道泄漏检测系统，其特征在于：所述的方法包括如下步骤：
8.根据权利要求7所述的一种燃气管道泄漏检测方法，其特征在于：基于云数据中心，基于云数据中心，根据燃气管网的基本信息数据，构建数字孪生模型，并根据数字孪生模型、若干历史泄漏检测数据以及预设启动策略，构建泄漏检测定位模型和启动策略优化模型，包括如下步骤：
9.根据权利要求8所述的一种燃气管道泄漏检测方法，其特征在于：所述的泄漏检测定位模型基于CNN-GNN-BiLSTM-ICPO算法构建，且泄漏检测定位模型包括基于CNN算法构建的数据特征提取模块、基于GNN算法构建的拓扑特征提取模块、基于BiLSTM算法构建的泄漏检测定位预测模块以及基于ICPO算法构建的定位预测优化模块。
10.根据权利要求8所述的一种燃气管道泄漏检测方法，其特征在于：所述的启动策略优化模型基于DQN算法构建。
...【技术特征摘要】
1.一种燃气管道泄漏检测系统，其特征在于：包括云数据中心和若干燃气管道泄漏检测装置，所述的云数据中心分别与若干燃气管道泄漏检测装置通信连接，若干所述的燃气管道泄漏检测装置一一对应的设置于燃气管网的若干燃气管道(9)处。
2.根据权利要求1所述的一种燃气管道泄漏检测系统，其特征在于：所述的燃气管道泄漏检测装置包括主控模组(1)、负压泵(2)、传感器(3)、检测气室(4)、检测管道(5)、若干三通管道(6)、若干空气过滤器(7)以及若干单向阀(8)，所述的检测管道(5)设置于燃气管道(9)的上方，检测管道(5)的末端采用密封结构，且检测管道(5)的首端与检测气室(4)的输入端固定连接，所述的检测气室(4)的输出端设置有负压泵(2)，且检测气室(4)的内部设置有传感器(3)，所述的传感器(3)的输出端与主控模组(1)的输入端电性连接，所述的主控模组(1)的输出端与负压泵(2)的控制端电性连接，且主控模组(1)的通信端与云数据中心通信连接，若干所述的三通管道(6)均匀的串联接入检测管道(5)，且每一三通管道(6)的输入端设置有一单向阀(8)和一空气过滤器(7)。
3.根据权利要求2所述的一种燃气管道泄漏检测系统，其特征在于：所述的空气过滤器(7)的内部设置有过滤膜，所述的过滤膜采用peft疏水小分子膜材料。
4.根据权利要求2所述的一种燃气管道泄漏检测系统，其特征在于：所述的传感器(3)为激光甲烷传感器。
5.根据权利要求1所述的一种燃气管...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵昌文，赵庆林，王玉飞，程思宇，
申请(专利权)人：北京诺成新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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