基于氢气储运的安全监测方法及系统与流程

本发明涉及氢气安全监测，具体为基于氢气储运的安全监测方法及系统。

背景技术：

1、随着氢能产业快速发展，在氢能制储运等领域均面临诸多挑战。其中，高压气态储氢是发展最成熟、最常用的储氢技术，具有成本较低、能耗低、易脱氢和工作条件较宽等特点，其主要采用不同材料制成的i型、ii型、iii型和iv型4种气瓶为储氢容器，通过高压压缩方式储存气态氢，但氢气分子很小，储存和使用的过程中易泄漏，氢气着火点仅为585℃，当在空气中含量在4％～75％范围内，遇明火即发生爆炸，所以在氢气的使用中必须对其泄漏进行监测。

2、目前的氢气储运用安全监测主要是基于数据的描述性分析，缺乏对未来可能发生事件的预测能力，无法提前预警安全风险。同时，目前的监测方法可能存在延迟性，无法及时捕获潜在的安全隐患和异常情况，从而导致监测响应不及时。

技术实现思路

1、本发明的目的是针对现有技术缺乏有效的氢气储运安全监测手段而导致的预警安全风险能力低、监测响应不及时的问题，提出了基于氢气储运的安全监测方法及系统，通过对储氢容器信息数据进行预处理以获得计算数据集；获取样本集，对样本集进行标注并构建和改进多层感知器，基于标注样本集对最优多层感知器进行训练，获得氢气安全监测模型，再将计算数据集输入至氢气安全监测模型中进行计算，得到的氢气安全监测预测结果对氢气储运安全进行监测，实现了提高氢气储运情况下的预警能力和安全能力，能够全面感知氢气储运系统的状态和特征，使监测响应及时、准确，从而提高了监测的综合性和准确性。

2、为解决上述技术问题，本发明提供了基于氢气储运的安全监测方法，包括如下步骤：

3、s1、基于传感器对储氢容器的参数信息进行采集，获得储氢容器信息数据；

4、s2、对所述储氢容器信息数据进行预处理，获得计算数据集；

5、s3、基于公共数据存储库构建样本集，对所述样本集的压力变化特征和温度梯度特征进行标注，获得标注样本集；

6、s4、构建第一多层感知器结构并基于所述标注样本集对最优多层感知器结构进行训练，获得氢气安全监测模型；

7、s5、以计算数据集作为输入，基于所述氢气安全监测模型，获得氢气安全监测预测结果并基于所述氢气安全监测预测结果对氢气储运安全进行监测。

8、作为优选，所述s1包括如下步骤：

9、s11、基于第一传感器和第二传感器获取储氢容器的第一信息数据和第二信息数据；

10、s12、将第一信息数据和第二信息数据进行整合，获得储氢容器信息数据。

11、作为优选，所述s2包括：

12、s21、对储氢容器信息数据进行分析，获得数据属性；

13、s22、基于数据属性对储氢容器信息数据进行相关度计算，获得储氢容器相关度数据；

14、s23、基于储氢容器相关度数据，通过tanh激活函数对储氢容器信息数据进行分类，获得分类数据；

15、s24、对分类数据进行校对和归一化操作，生成计算数据集。

16、作为优选，所述s24包括如下步骤：

17、s241、对分类数据进行检查并分层，得到分层分类数据；

18、s242、将分层分类数据进行数据处理并传输至目标数据仓库中；

19、s243、将目标数据仓库进行标准差归一化处理，获得归一化数据从而得到计算数据集。

20、作为优选，所述s3包括如下步骤：

21、s31、通过获取公共数据存储库构建样本集；

22、s32、根据数据属性对所述样本集的时间序列进行分析，获得压力变化周期性特征和压力变化趋势从而获得压力变化特征；

23、s33、根据数据属性对储氢容器信息数据中不同位置的温度梯度进行统计，获得温度梯度特征；

24、s34、将压力变化特征和温度梯度特征在样本集中进行标注，获得标注样本集。

25、作为优选，所述s4包括如下步骤：

26、s41、构建一组第一多层感知器结构，通过标注样本集对第一多层感知器结构进行训练并评估，获得每个个体的适应度值和第二多层感知器结构；

27、s42、基于适应度值并选择第二多层感知器结构作为父代进行交叉操作，获得第一子代个体，其中交叉操作为多点交叉；

28、s43、对第一子代个体进行变异操作，生成第二子代个体；

29、s44、将第二子代个体与第二多层感知器结构进行整合，获得多层感知器种群；

30、s45、对多层感知器种群依次进行交叉操作和变异操作，直至达到最大迭代次数，输出最终种群；

31、s46、选择最终种群中适应度最高的个体作为最优多层感知器结构；

32、s47、基于标注样本集对最优多层感知器结构进行训练，获得氢气安全监测模型。

33、作为优选，所述变异操作包括改变神经元连接权重、修改激活函数和调整神经元数量。

34、作为优选，所述s5包括如下步骤：

35、s51、将计算数据集作为输入，基于氢气安全监测模型，获得氢气安全监测预测结果；

36、s52、分析氢气安全监测预测结果，获得安全隐患预测结果和异常情况预测结果；

37、s53、基于安全隐患预测结果和异常情况预测结果对氢气储运安全进行监测。

38、本发明还提供了基于氢气储运的安全监测系统：

39、所述基于氢气储运的安全监测系统包括数据采集模块、样本集处理模块、预处理模块、模型构建模块和结果生成模块；

40、数据采集模块通过传感器对储氢容器的参数信息进行采集以获得储氢容器信息数据；预处理模块，用于对所述储氢容器信息数据进行预处理，获得计算数据集；样本集处理模块通过公共数据存储库获取样本集，对所述样本集的压力变化特征和温度梯度特征进行标注，获得标注样本集；模型构建模块，用于构建第一多层感知器结构并基于所述标注样本集对最优多层感知器结构进行训练，获得氢气安全监测模型；结果生成模块，用于将所述计算数据集输入至所述氢气安全监测模型中进行计算，获得氢气安全监测预测结果，基于所述氢气安全监测预测结果对氢气储运安全进行监测。

41、本发明的有益效果：

42、1.本方案通过对储氢容器信息数据进行预处理以获得计算数据集；获取样本集，对样本集进行标注并构建和改进多层感知器，基于标注样本集对最优多层感知器进行训练，获得氢气安全监测模型，再将计算数据集输入至氢气安全监测模型中进行计算，得到的氢气安全监测预测结果对氢气储运安全进行监测，实现了提高氢气储运情况下的预警能力和安全能力，能够全面感知氢气储运系统的状态和特征，使监测响应及时、准确，从而提高了监测的综合性和准确性。

43、2.本方案通过传感器对储氢容器的参数信息进行采集，传感器能够实时监测储氢容器的关键参数，如氢气浓度、压力、温度等，从而确保储氢过程的安全性和稳定性，适应不同环境下的变化和不确定性，提高了系统的灵活性和适应性。通过实时数据采集，传感器能够及时发现潜在的安全隐患，如氢气泄漏、压力异常等，进而采取相应的预警和应对措施，防止事故的发生。

44、3.本方案通过对储氢容器信息数据进行预处理，可以纠正或删除错误、异常或重复的数据，从而确保数据的准确性和一致性。这有助于后续分析的准确性和可靠性。预处理过程可能包括特征提取和选择，这有助于从原始数据中提取出对储氢容器性能和安全评估的重要信息。这些特征可以作为后续分析的输入，提高分析的针对性和有效性。

45、4.本方案通过获取公共数据存储库构建样本集，可以丰富样本的种类和数量，为后续的数据分析和模型训练提供更全面的支持，同时公共数据存储库中的数据通常经过严格的筛选和审核，具有较高的质量和可靠性。这样的数据作为样本集，可以提高数据分析的准确性和可信度，降低因数据质量问题导致的分析结果偏差。

46、5.本方案通过压力变化特征和温度梯度特征在样本集中进行标注，可以使多层感知器结构更精确地识别和理解这些关键信息。这些特征对于储氢容器的性能分析和安全评估至关重要。通过将这些特征作为模型的输入，模型可以更好地学习数据的内在规律和模式，从而提高预测和分类的准确性。

47、6.本方案通过构建多层感知器结构并获得氢气安全监测模型，可以同时学习多维特征，包括压力、温度、湿度等多种监测指标，能够全面感知氢气储运系统的状态和特征，提高了监测的综合性和准确性。同时多层感知器结构具有强大的特征提取能力，有助于提高模型的性能，使其能够更准确地识别潜在的安全隐患。

48、7.本方案通过氢气安全监测模型进行氢气储运安全的监测，可以提供全面的安全监控和预警系统。这些数据可以被用于分析和评估氢气泄漏的趋势和频率，提供了改进安全措施的参考依据。同时，定期的模型检测和校准工作能够确保设备的正常运行和准确性，及时发现和排除潜在的故障，提高安全监控系统的可靠性和稳定性。