边缘计算架构的堆场煤炭自燃预警装置和预警方法制造方法及图纸

一种边缘计算架构的堆场煤炭自燃预警装置和预警方法，其装置包括子节点、边缘服务器和云端服务器，所述子节点将采集的信息发送给边缘服务器，边缘服务器对接收的信息进行处理后发送给云端服务器，云端服务器经过计算之后输出预警信息，其方法为：部署在煤堆中的节点将采集到数据发送到其所对应的边缘服务器，边缘服务器拿到本区域内的节点数据之后判断当前计算任务的执行策略，从执行策略获取的数据从边缘服务器传输到云端服务器，云端服务器在接收到边缘服务器发送过来的数据之后检测自己需要执行的计算任务，经过计算之后输出预警信息，本发明专利技术将LSTnet网络和边缘计算系统有机的结合，对煤炭自燃进行检测与预警。对煤炭自燃进行检测与预警。对煤炭自燃进行检测与预警。

Early warning device and method of coal spontaneous combustion in storage yard based on edge computing architecture

【技术实现步骤摘要】
边缘计算架构的堆场煤炭自燃预警装置和预警方法


[0001]本专利技术涉及一种基于边缘计算框架的预警方法与装置，尤其是边缘计算架构的堆场煤炭自燃预警装置和预警方法。

技术介绍

[0002]煤炭或煤矸石在堆场堆放得过高时间过久，会与空气中氧气发生缓慢氧化放出的热量不能散失而引起的自发燃烧，简称煤炭自燃。每年，煤炭自燃造成了严重的资源浪费，产生的二氧化硫等有害气体对环境造成了污染。
[0003]传统对于煤炭自燃预警多采用人工观测、测温法对煤炭自燃进行检测。人工观测法建立在工人长期积累的实际经验基础上进行管理，但人工管理的实效性差、人员经验不同造成现场管理水平差异较大。测温法主要由于煤的自燃与煤本身的性质有关，如煤的品级、煤的显微组分、水分、矿物质、节理和裂隙；还与煤炭堆放的自然环境温湿度、光照等因素有关。这些因素导致煤炭自燃过程表现出的特征也不尽相同；并且测量的位置也会温度影响很大，导致检测与预警的准确性较低。这两种方法在实际应用过程中预警的准确性与长期稳定性均较差。
[0004]还有一种堆场煤炭自燃预警装置包括温湿度检测传感器、自燃特征气体浓度检测器、实时微处理器模块、太阳能供电模块。通过将单节点监测到的数据通过WiFi模块传输到服务器端进行处理。单节点测量只能测量一个单点的数据，并不能直观准确的反应一个煤堆区域的特征。并且单节点的供电使用的是电池，低功耗是一个非常值得关心的问题。所以不能采用功率较大的无线通信模块，这也就导致了它的传输距离较短。对于一些功耗较小的无线传输模块传输距离较短并且对遮挡物比较敏感，而在实际应用中服务器一般与节点之间的距离较远并且不可避免的会有一些遮挡。在这种情况下单点的故障或者传输信息的不准确会导致预警的准确定与稳定性均较差。

技术实现思路

[0005]本专利技术旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。有鉴于此，针对当前堆场煤炭自燃现象频发和预警方法可靠性较低的现状，本专利技术提出了一种基于边缘计算架构的多传感器数据融合的堆场煤炭自燃预警装置和预警方法，该专利技术将LSTnet网络和边缘计算系统有机的结合，可以有效的解决从征兆到自燃的映射关系，降低功耗，提高系统实时性。
[0006]根据本专利技术实施例的边缘计算架构的堆场煤炭自燃预警装置，包括：子节点，用于负责煤场的数据采集、处理以及外设响应与任务调度，控制不同传感器数据采样速率与采样精度的调节；边缘服务器，所述边缘服务器获取本区域内的节点数据并通过评估自己当前的算力、通信质量和功耗以确定当前计算任务的执行策略；云端服务器，所述云端服务器通过所述边缘服务器获取需要执行的计算任务，并经过计算之后输出预警信息；所述子节点将采集到的数据通过无线模块发送到其所在区域的所述边缘服务器，所述边缘服务器在
收到所述子节点发送的数据后部署训练好的LSTnet网络，所述边缘服务器在综合考虑算力、功耗和信道质量后，选出对应的计算策略对数据进行处理，并发送给所述云端服务器，所述云端服务器对接收的信息进行处理后生成预警信息并将所述预警信息展示给用户。
[0007]另外，根据本专利技术上述实施例的边缘计算架构的堆场煤炭自燃预警装置还可以具有如下附加的技术特征：
[0008]根据本专利技术的一个实施例，所述子节点包括：温湿度检测传感器，对煤炭自燃层的温度、湿度参数进行监测；自燃特征气体浓度检测器，对煤炭自燃过程中产生的特征气体浓度进行监测；所述温湿度检测传感器将检测到的煤炭自燃层的温度和湿度参数通过无线通信模块发送到其所在区域的所述边缘服务器，所述自燃特征气体浓度检测器将检测到的特征气体浓度进行监测通过所述无线通信模块发送到其所在区域的所述边缘服务器。
[0009]根据本专利技术的一个实施例，所述边缘服务器包括：算力评估模块，用来评价当前系统的算力是否能够支持计算其负责区域的数据处理任务算力评估模块；通信质量评估模块，用来监测当前信道的通信质量；功耗评估模块，用来评估当前系统功耗；通过所述算力评估模块、所述通信质量评估模块、所述功耗评估模块的综合评估结果来决定LSTnet网络的模型卸载策略，通信模块负责将边缘服务器计算的结果或者提取到的中间特征传输到云端服务器。
[0010]根据本专利技术的一个实施例，所述云端服务器包括：数据收集模块、计算模块、控制模块和预警模块，所述数据收集模块将从边缘服务器收集到的数据中剔除已经毁坏的数据并传给所述计算模块，所述计算模块拿到数据并判断自己需要执行的计算任务对数据进行处理并输出最终的预测结果并将结果传送到所述控制模块，所述控制模块接收到预警信息后控制所述预警模块通知用户，用户根据预警信息做出相应的预防措施。
[0011]根据本专利技术实施例的边缘计算架构的堆场煤炭自燃的预警方法，包括以下步骤：S1：部署在煤堆中的节点进行采集数据，并且节点将采集到的原始数据发送到其所对应的边缘服务器；S2：边缘服务器拿到本区域内的节点数据之后评估自己当前的算力、通信质量和功耗以判断当前计算任务的执行策略，从执行策略获取的数据从边缘服务器传输到云端服务器；S3：云端服务器在接收到边缘服务器发送过来的数据之后检测自己需要执行的计算任务，经过计算之后输出预警信息；S4：用户在获取预警信息后进行人工干预消除自然风险。
[0012]另外，根据本专利技术上述实施例的边缘计算架构的堆场煤炭自燃预警方法还可以具有如下附加的技术特征：
[0013]根据本专利技术的一个实施例，所述步骤S2中：边缘服务器的执行策略通过评估自己的算力、通讯质量和功耗进行判断，并将判断的结果输送给所述云端服务器。
[0014]根据本专利技术的一个实施例，若信道质量良好，边缘服务器直接把原始数据发送到云端消耗的电量小于在边缘服务器执行部分计算任务之后将提取到的特征发送到云服务器消耗的电量，并且小于直接在边缘服务器计算出结果消耗的电量，则原始数据直接发到云服务器计算。
[0015]根据本专利技术的一个实施例，若信道质量较差，在边缘服务器执行部分计算任务之后再将提取到的特征从边缘服务器传输到云端服务器消耗的电量小于直接在边缘服务器计算出结果消耗的电量，并且小于直接把原始数据直接传输到云服务器所消耗的电量，则
把经过特征提取后的数据从边缘服务器发送到云服务器计算。
[0016]根据本专利技术的一个实施例，若通信质量特别差，边缘服务器执行所有的计算任务消耗的电量小于直接把原始数据从边缘服务器发送到云服务器所消耗的电量，并且小于在边缘服务器执行部分计算任务之后再将提取到的特征从边缘服务器传输到云端服务器消耗的电量，则把最终的预测结果发送到云端。
[0017]根据本专利技术的一个实施例，所述边缘服务器与云服务器之间的接收信号强度的用公式为其中P
r
是云服务器的接收功率大小，P
t
是边缘服务器的发送功率大小，d是发送机与接收机之间的距离，n与实际的环境有关系的传输因子。
[0018]本专利技术的技术效果在于：通过子节点、边缘服务器和云端服务器，将LSTnet网络和边缘计算系统有机的结合，有效的解决从征兆到自燃本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种边缘计算架构的堆场煤炭自燃预警装置，其特征在于，包括：子节点，用于负责煤场的数据采集、处理以及外设响应与任务调度，控制不同传感器数据采样速率与采样精度的调节；边缘服务器，所述边缘服务器获取本区域内的节点数据并通过评估自己当前的算力、通信质量和功耗以确定当前计算任务的执行策略；云端服务器，所述云端服务器通过所述边缘服务器获取需要执行的计算任务，并经过计算之后输出预警信息；所述子节点将采集到的数据通过无线模块发送到其所在区域的所述边缘服务器，所述边缘服务器在收到所述子节点发送的数据后部署训练好的LSTnet网络，所述边缘服务器在综合考虑算力、功耗和信道质量后，选出对应的计算策略对数据进行处理，并发送给所述云端服务器，所述云端服务器对接收的信息进行处理后生成预警信息并将所述预警信息展示给用户。2.根据权利要求1所述的边缘计算架构的堆场煤炭自燃预警装置，其特征在于，所述子节点包括：温湿度检测传感器，对煤炭自燃层的温度、湿度参数进行监测；自燃特征气体浓度检测器，对煤炭自燃过程中产生的特征气体浓度进行监测；所述温湿度检测传感器将检测到的煤炭自燃层的温度和湿度参数通过无线通信模块发送到其所在区域的所述边缘服务器，所述自燃特征气体浓度检测器将检测到的特征气体浓度进行监测通过所述无线通信模块发送到其所在区域的所述边缘服务器。3.根据权利要求1所述的边缘计算架构的堆场煤炭自燃预警装置，其特征在于，所述边缘服务器包括：算力评估模块，用来评价当前系统的算力是否能够支持计算其负责区域的数据处理任务算力评估模块；通信质量评估模块，用来监测当前信道的通信质量；功耗评估模块，用来评估当前系统功耗；通过所述算力评估模块、所述通信质量评估模块、所述功耗评估模块的综合评估结果来决定LSTnet网络的模型卸载策略，通信模块负责将边缘服务器计算的结果或者提取到的中间特征传输到云端服务器。4.根据权利要求1所述的边缘计算架构的堆场煤炭自燃预警装置，其特征在于，所述云端服务器包括：数据收集模块、计算模块、控制模块和预警模块，所述数据收集模块将从边缘服务器收集到的数据中剔除已经毁坏的数据并传给所述计算模块，所述计算模块拿到数据并判断自己需要执行的计算任务对数据进行处理并输出最终的预测结果并将结果传送到所述控制模块，所述控制模块接收到预警信息后控制所述预警模块通知用户，用户根据预警信息做出相应的预防...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵东杰，李献强，唐恒亮，杨玺，宋燕星，张强，
申请(专利权)人：北京物资学院，
类型：发明
国别省市：