公开(公告)号：CN114943434A

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202210527473.1

申请日：2022-05-16

Applicant: 南京航空航天大学

Inventor： 薛善良 ,  毛青青 ,  彭振峰 ,  张惠 ,  方丹枫

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q10/08

Abstract: 一种基于LOF离群的液态危化品装卸鹤位动态分配方法，以提升液态危化品装卸作业安全性，以特征是它包括以下步骤：1.为危化品装卸区建立坐标系；2.通过LOF离群算法评估作业鹤位的间隔程度；3.使用欧拉距离计算同等间隔的各鹤位与出口距离，以保障紧急状况快速撤离；4.根据鹤位实时作业进行迭代优化计算，实现鹤位动态分配。本发明基于LOF离群算法对装卸区鹤位间安全距离进行评估，使用欧拉距离计算紧急撤离距离，从这两方面提升液态危化品装卸作业安全性。

公开(公告)号：CN112949735A

公开(公告)日：2021-06-11

申请号：CN202110273839.2

申请日：2021-03-15

Applicant: 南京航空航天大学

Inventor： 薛善良 ,  彭振峰 ,  韦青燕 ,  肖雪

IPC: G06K9/62

Abstract: 一种基于离群数据挖掘的液态危化品挥发浓度异常发现方法，其特征是首先是引入去一划分信息熵确定离群属性的权重；使用基于密度的聚类算法对传感器所采集的原始数据集进行筛选得到初步离群数据集，提高算法的运行效率；然后，用P权值代替局部异常因子算法中的可达距离；最后利用新定义的基于P权值的局部离群因子LOFBP计算初步离群数据集中对象的离群程度。本发明通过使用数据挖掘技术处理大量的气体浓度传感器数据，可以提升单个气体浓度传感器数据可信度，使多个气体浓度传感器阵列的数据形成一个整体来进行空间气体浓度估计，从而有效地帮助危化品生产加工企业提高生产安全风险识别能力，防范生产事故。

公开(公告)号：CN114943434B

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202210527473.1

申请日：2022-05-16

Applicant: 南京航空航天大学

Inventor： 薛善良 ,  毛青青 ,  彭振峰 ,  张惠 ,  方丹枫

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/083

Abstract: 一种基于LOF离群的液态危化品装卸鹤位动态分配方法，以提升液态危化品装卸作业安全性，以特征是它包括以下步骤：1.为危化品装卸区建立坐标系；2.通过LOF离群算法评估作业鹤位的间隔程度；3.使用欧拉距离计算同等间隔的各鹤位与出口距离，以保障紧急状况快速撤离；4.根据鹤位实时作业进行迭代优化计算，实现鹤位动态分配。本发明基于LOF离群算法对装卸区鹤位间安全距离进行评估，使用欧拉距离计算紧急撤离距离，从这两方面提升液态危化品装卸作业安全性。

公开(公告)号：CN113468815A

公开(公告)日：2021-10-01

申请号：CN202110782484.X

申请日：2021-07-12

Applicant: 南京航空航天大学

Inventor： 彭振峰 ,  薛善良 ,  毛青青

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F113/08 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

Abstract: 一种基于高斯扩散模型和深度神经网络的液态危化品挥发浓度估算方法，其特征是首先在待测区域内构建液态危化品挥发物的高斯扩散模型；使用伯努利公式计算泄漏源强，再通过相变公式将液相源强转变为气相源强；然后，通过传感器阵列数值调整高斯扩散模型的参数；最后使用深度神经网络对模型估值进行数值修正，得到待估区域内各位点的挥发物气体浓度预测值。本发明通过使用高斯扩散模型来预估气体扩散规律，再利用深度神经网络和少量传感器的实时数据来修正高斯扩散模型的估算结果，提高了高斯扩散模型在待估区域内各点估算的准确度，从而帮助液态危化品加工企业或石化企业更准确的判断液态危化品的挥发情况，加强安全风险的识别能力，防范安全事故的发生。