一种危化品监控方法及装置制造方法及图纸

本申请公开一种危化品监控方法，包括：基于LoRa网络获取至少一类传感器针对危化品的实时监测数据；基于所述实时监测数据和预设的神经网络模型，获得监测值；基于所述监测值确定所述危化品的安全状态。本申请实施例还提供一类危化品厂监控装置，能够全面、准确地对危化品进行监控。化品进行监控。化品进行监控。

【技术实现步骤摘要】
一种危化品监控方法及装置


[0001]本专利技术涉及危化品传感监测领域，特别是涉及一种危化品监控方法及装置。

技术介绍

[0002]化工厂危化品种类繁多，生产线分布广泛、生产现场环境复杂。为规范化工厂安全生产管理，保障化工装置区域安全，有序控制化工厂安全生产，快速的进行安全突发事件的应急处置，有必要对危化品进行监控。因此，如何全面、准确地监控危化品是一直追求的目标。

技术实现思路

[0003]本专利技术实施例提供一种危化品厂监控方法及装置，能够全面、准确地对危化品进行监控。
[0004]本专利技术实施例提供的具体技术方案如下：
[0005]本专利技术实施例提供一种危化品厂监控方法，包括：
[0006]基于LoRa网络获取至少一类传感器针对危化品的实时监测数据；
[0007]基于所述实时监测数据和预设的神经网络模型，获得监测值；
[0008]基于所述监测值确定所述危化品的安全状态。
[0009]在一些实施例中，所述基于LoRa网络获取至少一类传感器针对危化品的实时监测数据，接收LoRa网关发送的所述危化品的实时监测数据；所述危化品的实时监测数据由至少一类传感器采集，并发送至所述LoRa网关。
[0010]在一些实施例中，基于所述实时监测数据和预设的神经网络模型，将所述实时监测数据输入所述神经网络模型，得到所述监测值；其中，神经网络模型基于所述危化品的历史监测数据训练得到。
[0011]在一些实施例中，所述基于所述监测值确定所述危化品的安全状态，包括：在所述监测值在预警范围内的情况下，确定所述危化品的状态为不安全；在所述监测值不在预警范围内的情况下，确定所述危化品的状态为安全。
[0012]在一些实施例中，在确定所述危化品的状态为不安全的情况下，触发所述危化品的厂内报警系统和/或向所述危化品的厂外报警系统发送第一报警信息。
[0013]在一些实施例中，在基于至少两类传感器的实时监测数据获得的至少两个监测值，均确定所述危化品的状态为不安全的情况下，触发所述危化品的厂内报警系统和/或向所述危化品的厂外报警系统发送第二报警信息，所述第二报警信息的紧急程度高于第一报警信息。
[0014]本申请实施例还提供一种危化品监控装置，所述危化品监控装置包括：
[0015]获取单元，用于基于LoRa网络获取至少一类传感器针对危化品的实时监测数据；基于所述实时监测数据和预设的神经网络模型，获得监测值。
[0016]确定单元，用于基于所述监测值确定所述危化品的安全状态。
[0017]在一些实施例中，所述获取单元，还用于接收LoRa网关发送的所述危化品的实时监测数据；所述危化品的实时监测数据由至少一类传感器采集，并发送至所述LoRa网关。
[0018]在一些实施例中，所述获取单元，还用于将所述实时监测数据输入所述神经网络模型，得到所述监测值；其中，所述神经网络模型基于所述危化品的历史监测数据训练得到。
[0019]在一些实施例中，所述确定单元，还用于在所述监测值在预警范围内的情况下，确定所述危化品的状态为不安全；在所述监测值不在预警范围内的情况下，确定所述危化品的状态为安全。
[0020]在一些实施例中，所述装置还包括：第一发送单元，用于在确定所述危化品的状态为不安全的情况下，向所述危化品的厂内报警系统和/或所述危化品的厂外报警系统发送第一报警信息。
[0021]在一些实施例中，所述装置还包括：第二发送单元，用于在基于至少两类传感器的实时监测数据获得的至少两个监测值，均确定所述危化品的状态为不安全的情况下，向所述危化品的厂内报警系统和/或所述危化品的厂外报警系统发送第二报警信息，所述第二报警信息的紧急程度高于第一报警信息。
[0022]本专利技术实施例提供的危化品监控方法及装置，危化品监控装置基于LoRa网络获取至少一类传感器针对危化品的实时监测数据；基于所述实时监测数据和预设的神经网络模型，获得监测值；基于所述监测值确定所述危化品的安全状态。如此，通过基于LoRa网络获取实时监测数据，解决了现有技术中危化品厂网络信号差导致不能及时获取危化品安全状态的问题；由于获取的实时监测数据可以由多类传感器采集，因此，能够从不同的维度监测危化品，充分挖掘分析监测数据，以形成准确、有效的事故预测。
附图说明
[0023]图1为本专利技术实施例中的系统架构图。
[0024]图2为本专利技术实施例中一种危化品监控方法的一种可选流程示意图。
[0025]图3为本专利技术实施例中的AI神经网络预测业务流程图。
[0026]图4为本申请实施例提供的危化品监控装置的组成结构示意图。
[0027]图5为本申请实施例提供的危化品监控装置的硬件组成结构示意图。
具体实施方式
[0028]以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0029]在对本申请实施例进行详细描述之前，对危化品的相关信息进行简要说明。危化品厂区化工生产、加工、运输和贮存的各过程中，有可能泄露和溢散出各种各样的易燃、易爆气体、液体和各种粉尘及纤维。这类物质和空气缓和后，将变成易发生爆炸危险的混合物，它周围的场所也成了程度不同的爆炸危险场所。当易爆物的浓度达到爆炸的临界点，一旦出现引爆源便会产生爆炸、火灾等严重事故。在各防爆区域内正确安装、使用防爆应用监控设备是必要的，可有效降低各种安全隐患。但现有部分危化品厂区无线信号差，可能导致数据传送过程中会丢失，部分厂区的地理位置偏远，可能导致运营商网络覆盖不到；且现有
部分危化品厂的网络数据传输方式单一，传感器施工难度高，整体网络摊销成本高；还有现有部分危化品厂当前的监测内容不全面，不能涵盖危化品工厂需要监测的全部内容；再者危化品厂的多传感器数据融合技术很少见，不能有效充分挖掘数据价值，形成有效的事故预测功能；最后现有部分危化品厂存在预警形式单一，内容不具体的问题。
[0030]图1为本专利技术实施例中的系统架构图，如图1所示，系统架构分为三层，分别为数据感知层、数据传输层和平台管理层。
[0031]数据感知层用于通过传感器采集危化品数据，传感器的种类涵盖用于监测易燃易爆气体浓度的传感器，温湿度监测传感器，火苗监测传感器，罐区液位监测传感器，液压监测传感器等，监测维度全面。
[0032]数据传输层，用于将传感器采集的数据传输至服务器或云平台。采用基于LoRa模块的无线传感器，或者传统串口传感器通过与DTU的配合，实现LoRa无线数据透传。无线传感器网络融合了计算机技术，传感器技术，嵌入式技术和无线通信技术。LoRa技术是一种低功耗广域的通信技术，支持一次性电源的长时间工作；传输距离远，在无障碍物遮挡的情况下，点对点传输距离可达20km；安全性高，LoRaWAN协议对数据包进行双重加密；稳定性高，数据通过单跳直接发送到其中，LoRa网关的型号可以是G200或G500等。基于LoRa的无线传本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种危化品监控方法，其特征在于，所述方法包括：基于LoRa网络获取至少一类传感器针对危化品的实时监测数据；基于所述实时监测数据和预设的神经网络模型，获得监测值；基于所述监测值确定所述危化品的安全状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于LoRa网络获取至少一类传感器针对危化品的实时监测数据，包括：接收LoRa网关发送的所述危化品的实时监测数据；所述危化品的实时监测数据由至少一类传感器采集，并发送至所述LoRa网关。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述实时监测数据和预设的神经网络模型，获得监测值包括：将所述实时监测数据输入所述神经网络模型，得到所述监测值；其中，所述神经网络模型基于所述危化品的历史监测数据训练得到。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述监测值确定所述危化品的安全状态，包括：在所述监测值在预警范围内的情况下，确定所述危化品的状态为不安全；在所述监测值不在预警范围内的情况下，确定所述危化品的状态为安全。5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：触发所述危化品的厂内报警系统和/或向所述危化品的厂外报警系统发送第一报警信息。6.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在基于至少两类传感器的实时监测数据获得的至少两个监测值，均确定所述危化品的状态为不安全的情况下，触发所述危化品的厂内报警系统和/或向所述危化品的厂外报警系统发送第二报警信息，所述第二报警信息的紧急程度高于第一报警信息。7.一...

【专利技术属性】
技术研发人员：李建平，
申请(专利权)人：武汉慧联无限科技有限公司，
类型：发明
国别省市：