公开(公告)号：CN117763934A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202310740038.1

申请日：2023-06-21

Applicant: 吉林建筑大学

Inventor： 魏立明 ,  孙雪景 ,  戴传祇 ,  王锐 ,  陈冲 ,  李彬 ,  慕雨松 ,  李楠 ,  祁金生 ,  贾红丹 ,  马一鸣 ,  崔涵 ,  安国庆 ,  于波 ,  王茗一 ,  操凌皓 ,  李源 ,  印泽华

IPC: G06F30/27 ,  F17D5/00 ,  F17D5/06 ,  G01N33/00 ,  G06F30/28 ,  G06F18/214 ,  G06F113/08 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的微型管廊气体监测方法及系统，属于管廊气体监测技术领域，包括：将监测数据输入所述气体泄漏判定模型，进行气体泄漏判断，当发生气体泄漏时，获得气体泄漏位置；将监测数据和所述气体泄漏位置输入泄漏气体浓度值计算模型库，获取泄漏气体浓度分布情况以及未来时间内泄漏气体浓度分布情况；根据未来时间内泄漏气体浓度分布情况进行分级预警。本发明首先根据监测到的气体浓度数据，判断是否存在气体泄漏，并对污染源进行定位，得到定位后计算微型管廊内部的实时气体浓度分布，对浓度超标异常情况以及未来某时刻的气体浓度分布，进行分级预警。