一种基于井下液位监测的危险区域识别方法及系统与流程

本发明涉及井下液位监测，特别是一种基于井下液位监测的危险区域识别方法及系统。

背景技术：

1、在矿山、石油开采和地下工程领域，井下液位监测一直是确保作业安全和生产效率的关键环节，随着物联网技术、传感器技术和无线通信技术的快速发展，井下液位监测系统逐渐从传统的手动检测和有线传输向自动化、智能化方向发展，早期的井下液位监测系统主要依赖于单一类型的传感器，如液位传感器，通过有线电缆将数据传输至地面监控中心，然而，这种系统存在布线复杂、维护成本高、数据传输不稳定的问题，近年来，无线传感器网络wsn技术的引入改善了这些问题，使得节点能够以无线方式传输数据，降低了布线成本和维护难度，此外，随着低功耗广域网lpwan技术的成熟，如lora和nb-iot，无线传感器网络在井下环境中的应用更加广泛，实现了远距离、低功耗的数据传输，进一步提升了系统的可靠性和稳定性；

2、尽管现有的井下液位监测系统在数据采集和传输方面取得了显著进展，但在数据处理和故障预测方面仍存在诸多不足，首先，传统的数据处理方法往往依赖于简单的统计分析和阈值判断，难以有效应对复杂的井下环境变化，其次，现有的危险区域预测模型大多基于静态数据，缺乏对动态环境变化的适应能力，导致预测精度不高，此外，大多数系统未能充分考虑上下文感知机制，无法根据当前的环境条件和历史数据动态调整危险区域识别的阈值，从而导致误报和漏报，这些不足之处不仅影响了系统的准确性和可靠性，还增加了维护成本和安全隐患，因此，开发一种能够动态调整传感器分布密度、智能采集数据、融合多种传感器数据并进行故障预测的井下液位监测系统，成为当前研究的重要方向。

技术实现思路

1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明提供了一种基于井下液位监测的危险区域识别方法及系统解决现有的危险区域预测模型大多基于静态数据，缺乏对动态环境变化的适应能力，导致预测精度不高的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明实施例提供了一种基于井下液位监测的危险区域识别方法，其包括，

5、在井下关键位置部署自适应传感器网络，根据环境变化动态调整传感器分布密度，采用智能数据采集策略，根据环境变化动态调整采集频率，利用传感器采集传感器数据，通过低功耗无线通信技术将传感器数据传输至中央处理单元；

6、中央处理单元采用深度学习算法对不同类型的传感器数据进行特征提取并融合，生成综合特征集；

7、收集当前的环境条件和历史数据，引入上下文感知机制，根据当前的环境条件和历史数据动态调整危险区域识别的阈值，生成智能警报信号；

8、利用深度学习算法构建危险区域预测模型，从历史数据中提取井下液位的危险区域数据和环境条件数据输入危险区域预测模型进行训练，将综合特征集输入训练好的危险区域预测模型中，根据危险区域预测模型的输出结果和智能警报信号生成维护建议。

9、作为本发明所述基于井下液位监测的危险区域识别方法的一种优选方案，其中：所述在井下关键位置部署自适应传感器网络是指，

10、在井下液位监测点的井口、主要管道接口和泵站部署初始的传感器网络；

11、使用无人机进行辅助部署，使传感器网络对应的节点均匀分布在液位监测点附近，每个所述节点配备液位传感器、温度传感器和压力传感器，分别收集井下液压的高度、井下环境的温度和井下环境的压力，为每个节点标记唯一节点id。

12、作为本发明所述基于井下液位监测的危险区域识别方法的一种优选方案，其中：所述根据环境变化动态调整传感器分布密度，采用智能数据采集策略，根据环境变化动态调整采集频率，利用传感器采集传感器数据，通过低功耗无线通信技术将传感器数据传输至中央处理单元，具体步骤为，

13、每个传感器作为一个节点定期采集井下液压的高度、井下环境的温度和井下环境的压力，并对收集到的传感器数据进行预处理；

14、通过低功耗无线通信技术lora将经过预处理后的传感器数据传输至中央处理单元；

15、中央处理单元使用k-means聚类算法对收集到的传感器数据进行聚类分析；

16、设定传感器初始采集频率为，可以根据设备的最大采集能力和用户需求来设定，当前井下液位为，采集时间间隔为；

17、根据当前井下液位计算得到液位的变化量，表达式为：

18、；

19、其中，表示前一时刻的井下液位；

20、根据采集时间间隔计算时间的变化量，表达式为：

21、；

22、每个节点实时监测井下环境的温度、湿度和压力，中央处理单元根据井下环境条件的变化，动态调整每个节点的采集频率，表达式为：

23、；

24、其中，表示初始采集频率，表示频率调整系数，表示液位的变化量，表示时间的变化量，表示液位变化率的绝对值；

25、选择lora作为通信协议；

26、将预处理后的传感器数据存储到中央处理单元的数据库中。

27、作为本发明所述基于井下液位监测的危险区域识别方法的一种优选方案，其中：所述中央处理单元采用深度学习算法对不同类型的传感器数据进行特征提取并融合，生成综合特征集，具体步骤为，

28、选择卷积神经网络cnn作为深度学习模型；

29、将预处理后的井下液压的高度、井下环境的温度和井下环境的压力输入到深度学习模型中，利用卷积神经网络cnn对传感器数据进行特征提取，表达式为：

30、；

31、其中，表示第种传感器数据的特征向量，表示卷积操作，用于提取传感器数据的局部特征，表示预处理后的第类传感器数据，表示卷积层中的权重矩阵，用于学习传感器数据的局部特征，表示偏置项；

32、将提取到的特征进行融合，生成综合特征集，表达式为：

33、；

34、其中，表示综合特征集，表示激活函数relu，表示传感器数据的种类数量，表示第种传感器数据的权重。

35、作为本发明所述基于井下液位监测的危险区域识别方法的一种优选方案，其中：所述收集当前的环境条件和历史数据，引入上下文感知机制，根据当前的环境条件和历史数据动态调整危险区域识别的阈值，生成智能警报信号，具体步骤为，

36、中央处理单元实时监测井下环境的温度、井下环境的湿度和井下环境的压力，获取当前的环境条件；采用近邻算法knn，提取出与当前环境条件相似的历史数据片段；

37、根据当前的环境条件和历史数据片段，动态调整危险区域识别的阈值，阈值调整公式为：

38、；

39、其中，表示调整后的阈值，表示初始阈值，表示调整系数，表示历史数据片段的数量，表示索引变量，表示第个历史数据片段的权重，表示第个历史数据片段的环境条件，表示当前的环境条件；

40、将当前采集到的传感器数据与调整后的阈值进行对比；

41、当当前的传感器数据超过阈值时，生成智能警报信号，提示存在危险区域；

42、将生成的智能警报信号存储至中央处理单元的数据库中。

43、作为本发明所述基于井下液位监测的危险区域识别方法的一种优选方案，其中：所述利用深度学习算法构建危险区域预测模型，从历史数据中提取井下液位的危险区域数据和环境条件数据输入危险区域预测模型进行训练，将综合特征集输入训练好的危险区域预测模型中，具体步骤为，

44、选择长短时记忆网络lstm作为危险区域预测模型；

45、危险区域预测模型结构包含输入层、多个lstm层、全连接层和输出层；

46、从历史数据中提取井下液位的危险区域数据和环境条件数据输入危险区域预测模型进行训练；

47、基于综合特征集使用自动特征提取构建卷积神经网络模型cnn，将综合特征集输入卷积神经网络模型cnn，提取得到高级特征，表达式为：

48、；

49、其中，表示高级特征；

50、将高级特征输入到危险区域预测模型中，进行时间序列特征提取，表达式为：

51、；

52、其中，表示时间序列特征；

53、将时间序列特征输入到全连接层中，分别预测危险区域的概率、危险区域的类型和危险区域的出现时间，表达式为：；

54、其中，表示危险区域的概率，值域为[0, 1]，表示危险区域的类型，表示危险区域的出现时间，表示sigmoid激活函数，用于将输出映射到 [0, 1] 区间，表示softmax激活函数，用于将输出转换为概率分布，、和分别表示危险区域的概率、危险区域的类型和危险区域的出现时间的权重矩阵，、和分别表示危险区域的概率、危险区域的类型和危险区域的出现时间的偏置项，表示输出的维度；

55、作为本发明所述基于井下液位监测的危险区域识别方法的一种优选方案，其中：所述根据危险区域预测模型的输出结果和智能警报信号生成维护建议，具体步骤为，

56、根据危险区域的类型的概率分布，选择概率最高的危险区域的类型作为预测的危险区域的类型；

57、根据危险区域的出现时间，确定设备预计发生故障的具体时间点；

58、设定阈值；

59、当≥时，则表示设备存在较高的故障风险，结合危险区域的类型和危险区域的出现时间通知维修人员立即检查并维修设备；

60、当<时，则表示危险区域的风险在允许范围内，继续监测井下环境，定期检查设备和环境条件。

61、第二方面，本发明提供了一种基于井下液位监测的危险区域识别系统，包括，

62、采集模块、中央处理单元、危险识别模块、危险区域预测模块和维护建议模块，

63、所述采集模块，用于在井下关键位置部署自适应传感器网络，定期采集井下液压的高度、井下环境的温度和井下环境的压力，并对传感器数据进行预处理，减少中央处理单元的计算负担，通过低功耗无线通信技术将传感器数据传输至中央处理单元；

64、所述中央处理单元，用于对收集到的传感器数据进行预处理、聚类分析和特征提取，生成综合特征集，并存储到数据库中；

65、所述危险识别模块，用于引入上下文感知机制，根据当前的环境条件和历史数据动态调整危险区域识别的阈值，生成智能警报信号；

66、所述危险区域预测模块，用于基于综合特征集利用深度学习算法lstm构建危险区域预测模型，通过从历史数据中提取井下液位的危险区域数据和环境条件数据输入危险区域预测模型完成训练；

67、所述维护建议模块，用于根据危险区域预测模型的输出结果和智能警报信号生成维护建议，通知维修人员采取相应措施。

68、本发明有益效果为：本发明通过动态调整传感器分布密度和采集频率、多模态数据融合、上下文感知机制和危险区域预测模型，显著提升了系统的准确性和可靠性，降低了维护成本和作业风险，本发明属于井下液位监测和危险区域识别技术领域，通过智能化的数据处理和故障预测，为矿山、石油开采和地下工程的安全和高效运行提供了有力支持。