一种用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统技术方案

本申请涉及气体智能监测的领域，其具体地公开了一种用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统，其通过在六氟丁二烯的制备场所内部署多个有毒有害气体监测仪来采集在多个时间点下的多个位置的气体浓度值，并使用深度神经网络模型来对多个所述气体浓度值进行隐含的动态关联特征提取，同时，还使用拓扑特征来进行特征的空间域映射，以在分类时兼顾到更多的特征信息，进而提高分类的效果。这样，可以对制备场所内的有毒有害气体进行准确地监测以确保制备场所内的人员安全。监测以确保制备场所内的人员安全。监测以确保制备场所内的人员安全。

【技术实现步骤摘要】
一种用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统


[0001]本专利技术涉及气体智能监测的领域，且更为具体地，涉及一种用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统及其报警方法。

技术介绍

[0002]在全球电子气体市场上，含氟电子气体约占30％，主要用作蚀刻剂和清洗剂等。当前广泛使用的全氟烷烃类(PFCs)化合物虽然不破坏臭氧层，但在《京都议定书》中被认定为较强的温室气体。随着人们对环境要求的不断提高，传统含氟电子气体的使用将会受到极大的限制。因此需要寻找新型的环保型含氟电子气体。
[0003]六氟丁二烯凭借其各方面的优异性能成为传统含氟电子气体的最佳替代品之一，它是制备多种含氟聚合物材料的单体，还是一种绿色环保的高效干蚀刻气体，近年来已引起国内外学者的高度关注。
[0004]但是，六氟丁二烯是一种易燃、有毒、无色、无味的气体，其与空气混合后，浓度达到7%时，有立即燃烧和爆炸的危险。并且，被吸入体内后，对人体会产生危害，可能导致呼吸系统刺激、咳嗽、昏眩、麻醉、心律不齐和负面的肾脏影响。
[0005]因此，在六氟丁二烯的制备过程中，期待对制备场所内的有毒有害气体进行监测以确保制备场所内的人员安全。

技术实现思路

[0006]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统及其报警方法，其通过在六氟丁二烯的制备场所内部署多个有毒有害气体监测仪来采集在多个时间点下的多个位置的气体浓度值，并使用深度神经网络模型来对多个所述气体浓度值进行隐含的动态关联特征提取，同时，还使用拓扑特征来进行特征的空间域映射，以在分类时兼顾到更多的特征信息，进而提高分类的效果。这样，可以对制备场所内的有毒有害气体进行准确地监测以确保制备场所内的人员安全。
[0007]根据本申请的一个方面，提供了一种用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统，其包括：气体监测数据采集模块，用于获取由以预定拓扑样式部署于六氟丁二烯的制备场所内的多个有毒有害气体监测仪采集的多个预定时间点的气体浓度值；单样本气体数据编码模块，用于将各个所述有毒有害气体监测仪采集的多个预定时间点的气体浓度值通过包含一维卷积层的时序编码器以得到对应于各个所述有毒有害气体监测仪的测量数据时序特征向量；多样本气体数据关联编码模块，用于将所述对应于各个所述有毒有害气体监测仪的测量数据时序特征向量排列为二维特征矩阵后通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到测量数据关联特征矩阵；传感器拓扑矩阵构造单元，用于获取所述多个有毒有害气体监测仪的拓扑矩阵，其中，所述拓扑矩阵中非对角线位置上各个位置的特征值为相应两个有毒有害气体监测仪之间的距离，所述拓扑矩阵中对角线位置上各个位置的特
征值为零；拓扑矩阵编码模块，用于将所述拓扑矩阵通过作为过滤器的第二卷积神经网络以得到拓扑特征矩阵；拓扑特征校正模块，用于对所述拓扑特征矩阵进行特征分布校正以得到校正后拓扑特征矩阵；融合模块，用于将所述测量数据关联特征矩阵与所述校正后拓扑特征矩阵进行矩阵相乘以将所述校正后拓扑特征矩阵的高维拓扑信息映射到所述测量数据关联特征矩阵的高维特征空间中以得到分类特征矩阵；以及报警结果生成模块，用于将所述分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否产生报警提示。
[0008]在上述用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统中，所述单样本气体数据编码模块，包括：输入向量构造单元，用于将各个所述有毒有害气体监测仪采集的多个预定时间点的气体浓度值按照时间维度排列为对应于各个所述有毒有害气体监测仪的一维的输入向量；全连接编码单元，用于使用所述时序编码器的全连接层以如下公式对所述输入向量进行全连接编码以提取出所述输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征，其中，所述公式为：，其中 是所述输入向量，是输出向量，是权重矩阵，是偏置向量，表示矩阵乘；一维卷积编码单元，用于使用所述时序编码器的一维卷积层以如下公式对所述输入向量进行一维卷积编码以提取出所述输入向量中各个位置的特征值间的高维隐含关联特征，其中，所述公式为：其中，a为卷积核在x方向上的宽度、F为卷积核参数向量、G为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为卷积核的尺寸。
[0009]在上述用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统中，所述多样本气体数据关联编码模块，进一步用于：所述第一卷积神经网络的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于局部通道维度的均值池化以得到池化特征图；以及，对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述第一卷积神经网络的最后一层的输出为所述测量数据关联特征矩阵，所述第一卷积神经网络的第一层的输入为所述二维特征矩阵。
[0010]在上述用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统中，所述拓扑矩阵编码模块，进一步用于：所述第二卷积神经网络的各层在层的正向传递中对输入数据进行卷积处理、沿通道维度的均值池化处理和激活处理以由所述第二卷积神经网络的最后一层生成所述拓扑特征矩阵，其中，所述第二卷积神经网络的第一层的输入为所述拓扑矩阵。
[0011]在上述用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统中，所述拓扑特征校正模块，包括：指数运算单元，用于计算以所述拓扑特征矩阵中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值；倒数运算单元，用于计算所述拓扑特征矩阵中各个位置的特征值的倒数；约束值计算单元，用于以所述拓扑特征矩阵中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值减去所述拓扑特征矩阵中该位置的特征值的倒数再减一以得到所述拓扑特征矩阵中各个位置的特征值对应的约束值；以及，结构化理解单元，用于计算所述拓扑特征矩阵中各个位置的特征值对应的约束值的绝对值的对数函数值以得到所述校正后拓扑特征矩阵。
[0012]在上述用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统中，所述融合模块，进一步用于：以如下公式将所述测量数据关联特征矩阵与所述校正后拓扑特征矩阵进行矩阵相乘以将所述校正后拓扑特征矩阵的高维拓扑信息映射到所述测量数据关联特征矩阵的高维特征空间中以得到所述分类特征矩阵；其中，所述公式为：其中表示所述分类特征矩阵，表示所述所述测量数据关联特征矩阵，表示所述校正后拓扑特征矩阵，表示矩阵相乘。
[0013]在上述用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统中，所述报警结果生成模块，进一步用于：所述分类器以如下公式对所述分类特征矩阵进行处理以生成分类结果，其中，所述公式为：，其中表示将所述分类特征矩阵投影为向量，至为各层全连接层的权重矩阵，至表示各层全连接层的偏置矩阵。
[0014]根据本申请的另一方面，一种用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统的报警方法，其包括：获取由以预定拓扑样式部署于六氟丁二烯的制备场所内的多个有毒有害气体监测仪采集的多个预定时间点的气体浓度值；将各个所述有毒有害气体监测仪采集的多个预定时间点的气体浓度值通过包含一维卷积层的时序编码器以得到对应于各个所述有毒本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统，其特征在于，包括：气体监测数据采集模块，用于获取由以预定拓扑样式部署于六氟丁二烯的制备场所内的多个有毒有害气体监测仪采集的多个预定时间点的气体浓度值；单样本气体数据编码模块，用于将各个所述有毒有害气体监测仪采集的多个预定时间点的气体浓度值通过包含一维卷积层的时序编码器以得到对应于各个所述有毒有害气体监测仪的测量数据时序特征向量；多样本气体数据关联编码模块，用于将所述对应于各个所述有毒有害气体监测仪的测量数据时序特征向量排列为二维特征矩阵后通过作为过滤器的第一卷积神经网络以得到测量数据关联特征矩阵；传感器拓扑矩阵构造单元，用于获取所述多个有毒有害气体监测仪的拓扑矩阵，其中，所述拓扑矩阵中非对角线位置上各个位置的特征值为相应两个有毒有害气体监测仪之间的距离，所述拓扑矩阵中对角线位置上各个位置的特征值为零；拓扑矩阵编码模块，用于将所述拓扑矩阵通过作为过滤器的第二卷积神经网络以得到拓扑特征矩阵；拓扑特征校正模块，用于对所述拓扑特征矩阵进行特征分布校正以得到校正后拓扑特征矩阵；融合模块，用于将所述测量数据关联特征矩阵与所述校正后拓扑特征矩阵进行矩阵相乘以将所述校正后拓扑特征矩阵的高维拓扑信息映射到所述测量数据关联特征矩阵的高维特征空间中以得到分类特征矩阵；以及报警结果生成模块，用于将所述分类特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否产生报警提示。2.根据权利要求1所述的用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统，其中，所述单样本气体数据编码模块，包括：输入向量构造单元，用于将各个所述有毒有害气体监测仪采集的多个预定时间点的气体浓度值按照时间维度排列为对应于各个所述有毒有害气体监测仪的一维的输入向量；全连接编码单元，用于使用所述时序编码器的全连接层以如下公式对所述输入向量进行全连接编码以提取出所述输入向量中各个位置的特征值的高维隐含特征，其中，所述公式为：，其中是所述输入向量，是输出向量，是权重矩阵，是偏置向量，表示矩阵乘；一维卷积编码单元，用于使用所述时序编码器的一维卷积层以如下公式对所述输入向量进行一维卷积编码以提取出所述输入向量中各个位置的特征值间的高维隐含关联特征，其中，所述公式为：其中，a为卷积核在x方向上的宽度、F为卷积核参数向量、G为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为卷积核的尺寸。3.根据权利要求2所述的用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统，其中，所述多样本气体数据关联编码模块，进一步用于：所述第一卷积神经网络的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行：对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图；对所述卷积特征图进行基于局部通道维度的均值池化以得到池化特征图；以及对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；其中，所述第一卷积神经网络的最后一层的输出为所述测量数据关联特征矩阵，所述第一卷积神经网络的第一层的输入为所述二维特征矩阵。4.根据权利要求3所述的用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统，其中，所述拓扑矩阵编码模块，进一步用于：所述第二卷积神经网络的各层在层的正向传递中对
输入数据进行卷积处理、沿通道维度的均值池化处理和激活处理以由所述第二卷积神经网络的最后一层生成所述拓扑特征矩阵，其中，所述第二卷积神经网络的第一层的输入为所述拓扑矩阵。5.根据权利要求4所述的用于六氟丁二烯制备的智能化有毒有害气体报警系统，其中，所述拓扑特征校正模块，包括：指数运算单元，用于计算以所述拓扑特征矩阵中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值；倒数运算单元，用于计算所述拓扑特征矩阵中各个位置的特征值的倒数；约束值计算单元，用于以所述拓扑特征矩阵中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值减去所述拓扑特征矩阵中该位置的特征值的倒数再减一以得到所述拓扑特征矩阵中各个位置的特征值对应的约束值；以及结构化理解...

【专利技术属性】
技术研发人员：张前臻，朱军伟，傅晓腾，张鸿铨，张奎，
申请(专利权)人：福建省杭氟电子材料有限公司，
类型：发明
国别省市：