【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体为一种基于光谱分析的气体排放监测系统及方法。
技术介绍
1、随着工业化和城市化的不断推进，工业生产过程中产生的气体排放问题日益严重。这些废气通常包含多种有害成分，如二氧化硫、一氧化碳、氮氧化物、挥发性有机化合物等，如果不加以控制，不仅会对工厂周边的环境造成不可逆的污染，还会对工厂内部及附近区域人员的健康带来严重威胁。因此，气体排放监测技术在工业生产中的应用变得至关重要，能否及时、准确地监测并控制有害气体排放，直接关系到环境保护和人员安全。
2、传统的气体监测方法往往依赖于化学试剂或简单的传感器，这些方法在检测多种气体成分时，精度和灵敏度较低，容易出现误差。许多现有的监测系统无法实现实时监测，数据传输和处理存在滞后，无法及时反映气体浓度的变化，导致潜在的危险无法被及时发现和处理。现有系统通常依赖于人工操作和分析，自动化程度较低，难以实现连续、稳定的气体监测和控制。人工操作的过程不仅耗时费力，还容易因人为因素导致数据采集和处理的误差。许多监测系统缺乏完善的应急响应机制，无法在危险气体浓度超标时迅速采取有效的应急措施。这种缺陷使得系统在面对突发危险时，难以及时做出反应，无法有效保障环境和人员的安全。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于光谱分析的气体排放监测系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于光谱分析的气体排放监测方法，所述方法包括以
4、s100、启动采样泵，从待测环境中抽取气体样本，通过采样管路和过滤器去除杂质，输送至气体样本池，样本池中的气体流量由流量控制器调节；通过样本池两端的进气口和出气口流通，样本池内气体均匀分布，光源发出的光束穿过样本池，由光谱仪进行光谱测量，生成光谱图，利用光谱图识别气体成分和气体浓度；
5、s200、当光谱图识别到有若干种气体成分时，使用支持向量机算法和随机森林算法建立危险气体组合库，所述危险气体组合库列出可能发生危险反应的气体组合及其临界浓度；实时检测当前环境中的气体成分和浓度，与危险反应库进行对比，如果检测到的气体组合符合危险组合且浓度达到或超过临界值，生成警报信号；
6、s300、在警报触发时，将具体的危险气体组合、对应浓度信息和潜在危害显示在控制面板上，通过声光报警器发出警报，显示应急操作指引，自动启动或增加通风系统，自动启动隔离装置；
7、s400、实时监测样本池中的气体浓度，当所有危险气体浓度已经降至安全阈值以下时自动解除警报，线性调节通风系统的运行，关闭隔离装置，记录危险事件的详细数据，使用随机森林算法分析对应设备的故障情况。
8、根据步骤s100，在气体样本池的进气管路或靠近采样泵的管路上安装流量控制器，所述流量控制器选择质量流量控制器；在系统启动前，对流量控制器进行校准，设定目标流量范围；根据待测气体和样本池的特性，确定流量范围；
9、在确定流量范围时，需要获取待测气体的种类、密度、粘度、扩散系数等物理性质，这些参数会影响气体在管路中的流动和样本池内的分布。若待测气体中存在化学反应性强的成分，需考虑这些成分在高流量或低流量情况下的行为，以防止可能的化学反应。根据样本池的体积，确定气体样本的流量范围，使得气体在样本池内能够充分分布，确保光源光束穿过样本池时能够准确反映气体浓度。光源光束穿过样本池的路径长度决定了对气体成分的检测灵敏度，较长的光路长度需要较低的气体流速，以确保光束在气体中有足够的吸收和反射作用。在系统启动前，对质量流量控制器进行校准，设定流量控制器的目标流量范围，通常在0.1-10 l/min范围内。
10、启动采样泵后，流量控制器开始工作，实时监测气体样本的流量，控制器内部的传感器检测流量信号，并与设定值进行比较；若实际流量偏离设定值，控制器自动调整阀门开度或泵的速度，确保流量稳定在目标范围内；流量控制器配备闭环控制系统，通过实时反馈调节流量；监控界面显示当前流量数值，操作人员能够实时监控并手动调整。
11、根据步骤s100，选择氙灯作为光源，光源的光谱覆盖目标气体的吸收波长范围，光源通过准直透镜和光纤导入光路系统，形成平行光束，气体样本池设计材料为石英玻璃；光束从样本池一端进入，通过气体样本，再从另一端射出，气体分子对特定波长的光有吸收作用，光束在穿过样本池过程中，光束的强度和波长发生变化；
12、进入光谱仪的光束通过光栅或棱镜分解成不同波长的光谱，分解后的光谱投射到探测器上，探测器根据不同波长的光强度产生电信号，探测器将这些电信号转换为数字信号；将不同波长的光强度数据绘制成光谱图，光谱图上显示了气体样本对各波长光的吸收情况，通过吸收峰的位置和强度识别气体成分和气体浓度。
13、根据步骤s200，收集历史气体样本的光谱数据，每个样本包括若干种气体成分及其浓度，标注每个样本是否会发生危险反应，标注的样本标签为：危险为1，安全为-1；从光谱数据中提取特征，所述特征包括吸收峰位置、吸收强度、峰面积、半峰宽、基线偏移和峰形；
14、支持向量机用于识别危险气体组合，其目标是找到一个超平面，将不同类别的样本分开，所述类别包括危险和安全；将光谱数据特征向量和对应的标签组成第一训练数据集，使用第一训练数据集进行训练，目标函数定义如下：
15、；
16、其中，w是权重向量，表示超平面的方向，b是偏置项，表示超平面的位移；
17、对于每个训练样本，需要满足的约束条件定义如下：
18、；
19、其中，是第i个样本的样本标签，是第i个样本的从光谱数据中提取的特征向量。
20、通过拉格朗日乘子构建拉格朗日函数，求解对偶问题：
21、 ；
22、其中，是拉格朗日乘子，用于优化问题的对偶求解，表示约束条件的松弛变量，n是训练样本的数量；
23、对拉格朗日函数求解，对w合b求导，并设导数为零，得到对偶问题：
24、 ；
25、对偶问题的约束条件为：
26、 ；
27、使用梯度下降算法求解对偶问题，得到最优的；利用最优的计算权重向量w和偏置项b，公式如下：
28、；
29、其中，是支持向量的标签，是支持向量的特征向量；
30、训练好的支持向量机模型的分类决策函数为：
31、；
32、其中，是分类决策函数，用于判断气体组合是否危险。
33、根据步骤s200，根据通过支持向量机算法得到的危险气体组合，收集对应的危险气体组合的气体样本的光谱数据；将危险气体组合的气体样本的光谱数据特征向量和危险气体组合的临界浓度组成第二训练数据集，从第二训练数据集中随机采样生成若干子集，每个子集用于训练一棵决策树；对每个子集进行决策树训练，建立回归模型；将新样本的特征向量输入到每棵决策树中进行预测，取所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于：根据步骤S100，在气体样本池的进气管路或靠近采样泵的管路上安装流量控制器，所述流量控制器选择质量流量控制器；在系统启动前，对流量控制器进行校准，设定目标流量范围；根据待测气体和样本池的特性，确定流量范围；
3.根据权利要求1所述的一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于：根据步骤S100，选择氙灯作为光源，光源的光谱覆盖目标气体的吸收波长范围，光源通过准直透镜和光纤导入光路系统，形成平行光束，气体样本池设计材料为石英玻璃；光束从样本池一端进入，通过气体样本，再从另一端射出，气体分子对特定波长的光有吸收作用，光束在穿过样本池过程中，光束的强度和波长发生变化；
4.根据权利要求1所述的一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于：根据步骤S200，收集历史气体样本的光谱数据，每个样本包括若干种气体成分及其浓度，标注每个样本是否会发生危险反应，标注的样本标签为：危险为1，安全为-1；从光谱数据中
5.根据权利要求4所述的一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于：通过拉格朗日乘子构建拉格朗日函数，求解对偶问题：
6.根据权利要求5所述的一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于：根据步骤S200，根据通过支持向量机算法得到的危险气体组合，收集对应的危险气体组合的气体样本的光谱数据；将危险气体组合的气体样本的光谱数据特征向量和危险气体组合的临界浓度组成第二训练数据集，从第二训练数据集中随机采样生成若干子集，每个子集用于训练一棵决策树；对每个子集进行决策树训练，建立回归模型；将新样本的特征向量输入到每棵决策树中进行预测，取所有决策树预测结果的平均值，作为最终的临界浓度预测值。
7.根据权利要求6所述的一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于：根据步骤S200，对于每一棵决策树 ，使用训练数据子集 进行训练，其中，是危险气体组合的气体样本的光谱数据特征向量，是危险气体组合的临界浓度；对于危险气体组合的特征向量，每棵决策树的预测结果为，表示第i棵决策树对的预测结果，输出危险气体组合的临界浓度；
8.根据权利要求1所述的一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于：根据步骤S300，控制面板将显示检测到的气体种类、各气体的浓度、危险等级和潜在危害说明，在控制面板和工作人员的移动设备上显示应急操作指引；所述应急操作指引包括如何穿戴个人防护装备，疏散人员的具体路线和步骤和启动通风系统的步骤；自动启动或增加通风系统的运作，以降低危险气体的浓度，根据气体浓度和组合情况，自动调节通风系统的风速和风量；气体传感器检测到危险气体浓度超标时，自动触发隔离装置；发现隔离装置故障时，进行自动隔离装置故障报警，并提供故障排除指引。
9.根据权利要求1所述的一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于：根据步骤S400，通过传感器持续监测样本池中的气体浓度，当所有危险气体的浓度降至安全阈值以下时，自动解除警报；根据实时监测的气体浓度数据，系统自动调节通风系统的风速和风量；自动控制系统关闭之前启动的隔离装置，恢复被隔离的区域的正常运行状态；自动记录危险事件的时间、检测到的气体种类、浓度变化和采取的应急措施；
10.一种基于光谱分析的气体排放监测系统，使用权利要求1-9中任一项所述的一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于：根据步骤s100，在气体样本池的进气管路或靠近采样泵的管路上安装流量控制器，所述流量控制器选择质量流量控制器；在系统启动前，对流量控制器进行校准，设定目标流量范围；根据待测气体和样本池的特性，确定流量范围；
3.根据权利要求1所述的一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于：根据步骤s100，选择氙灯作为光源，光源的光谱覆盖目标气体的吸收波长范围，光源通过准直透镜和光纤导入光路系统，形成平行光束，气体样本池设计材料为石英玻璃；光束从样本池一端进入，通过气体样本，再从另一端射出，气体分子对特定波长的光有吸收作用，光束在穿过样本池过程中，光束的强度和波长发生变化；
4.根据权利要求1所述的一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于：根据步骤s200，收集历史气体样本的光谱数据，每个样本包括若干种气体成分及其浓度，标注每个样本是否会发生危险反应，标注的样本标签为：危险为1，安全为-1；从光谱数据中提取特征，所述特征包括吸收峰位置、吸收强度、峰面积、半峰宽、基线偏移和峰形；
5.根据权利要求4所述的一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于：通过拉格朗日乘子构建拉格朗日函数，求解对偶问题：
6.根据权利要求5所述的一种基于光谱分析的气体排放监测方法，其特征在于：根据步骤s200，根据通过支持向量机算法得到的危险气体组合，收集对应的危险气体组合的气体样本的光谱数据；将危险气体组合的气体样本的光谱数据特征向量和危险气体组合的临界浓度组成第二训练数据集，从第二训练数据集中随机采样生成若干子集，每个子集用于训练一棵决策树；对每...
【专利技术属性】
技术研发人员：周长兵，李静，王丽萍，
申请(专利权)人：江苏南通智能云算实验装备有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。