用于监测气体分析物的系统和方法技术方案

本公开涉及用于通过气体传感器对具有气源的封闭系统中释放的气体进行监测和分类的系统和方法，该气体传感器已先验地预训练以将废气事件(off

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于监测气体分析物的系统和方法
相关申请的交叉引用
[0001]本申请要求于2020年6月17日提交的题为“Systems And Methods For Monitoring A Gas Analyte”的美国临时专利申请序列号63/040,260的优先权和权益。本申请还参考了于2017年6月29日提交、于2020年12月29日作为美国专利10,877,011B2发布的美国申请号15/637,381，后者要求于2016年6月29日提交的题为“SYSTEMS AND METHODS FOR ANALYTE DETECTION AND CONTROL”的美国临时申请号62/356,111以及于2017年2月3日提交的题为“SYSTEMS INCLUDING AN ENERGY STORAGE ENCLOSURE AND MONITORING THEREOF”的美国临时申请号62/454,516的权益，其内容通过引用整体并入本文。


[0002]本公开一般涉及通过气体传感器对具有气源的封闭系统中释放的气体进行监测和分类的系统和方法，该气体传感器先验地本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种方法，包括：通过具有一个或更多个感测电极的至少一个气体传感器对用于释放气体分析物的气源进行监测，其中，所述至少一个气体传感器在传感器的初始现场部署之前已利用机器学习ML或深度学习DL算法之一进行了先验预训练，以将所释放的气体分析物区别于非OGE干扰气体释放分类为包括以下一个或两个的事件：废气事件OGE或热失控事件TRE，以及其中，利用所述ML或DL算法对所述至少一个气体传感器进行先验预训练以对所释放的气体分析物进行分类包括：对所述至少一个气体传感器进行训练以通过所述至少一个气体传感器的所述一个或更多个感测电极中的每一个在一段持续时间内检测多个已知气体分析物中的每一个，以生成表示所述多个已知气体分析物中的每一个的独特特性的相应传感器信号；在所述一段持续时间内对所生成的相应传感器信号进行预处理，以便提取所述多个已知气体分析物中的每一个的相应多个特征；对所提取的相应多个特征进行处理，以为所述OGE或TRE中的一个或两个建立假阳性释放的决策边界，并且为剩余的每一个非OGE类型的干扰气体释放建立相应的决策边界；以及将在所述ML或DL算法中建立的决策边界存储到存储器中，作为用于传感器的后现场部署的一个或更多个候选模型，以便将所述气源释放的气体分析物区别于所述非OGE干扰气体释放分类为所述OGE或TRE中的一个或两个。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述气源包括可充电锂离子电池系统或电能存储系统，其中，所述OGE或TRE包括至少以下易燃或有毒气体的任一项或组合的释放的检测：锂离子电池废气、碳酸二甲酯、碳酸二乙酯、碳酸甲乙酯、碳酸乙烯酯、碳酸丙烯酯、碳酸亚乙烯酯、二氧化碳、一氧化碳、碳氢化合物、甲烷、乙烷、乙烯、丙烯、丙烷、苯、甲苯、氢气、氧气、氮氧化物、挥发性有机化合物、有毒气体、氯化氢、氟化氢、硫化氢、硫氧化物、氨和氯。3.根据权利要求1所述的方法，其中，由所述至少一个气体传感器的所述一个或更多个感测电极中的每一个生成的相应气体传感器信号包括基于阻抗等效电路模型的阻抗值，所述阻抗等效电路模型具有与第二并联电阻器和电容器对串联级联的第一并联电阻器和电容器对。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述等效电路模型中的所述第一并联电阻器和电容器对模拟所述至少一个气体传感器在暴露于不同释放的分析物气体的组合时的响应的动态。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述传感器的阻抗等效电路模型还包括将接触电阻与所述第一并联电阻器和电容器对串联级联。6.根据权利要求5所述的方法，还包括针对给定的固定输入电压V和在给定的阻抗值R处，在拉普拉斯域中计算所述气体传感器的输入/输出传递函数，其中，所述输入/输出传递函数表示如下：其中，Rc是接触电阻，Rn是第一并联电阻，Rs是第二并联电阻，CPE是描述一般二阶RC电
路的增益的等效电容。7.根据权利要求1所述的方法，其中，通过已由所述ML或DL算法预训练的所述至少一个气体传感器检测来自所述气源的气体分析物的释放消除了参考传感器的使用。8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述ML或DL算法对所述至少一个气体传感器进行预训练以检测所述气体分析物的释放还包括区分由于以下的一个或更多个所引起的环境干扰而引起的传感器阻抗变化：温度变化、相对湿度变化、以及影响环境中的导致报告假阳性的氧分压的其他气体。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述ML算法对所述至少一个气体传感器进行预训练以提取所述多个已知气体分析物中的每一个的相应多个特征包括利用以下特征的任一个或组合：移动平均计算、布林带、最小电极阻抗、最大阻抗变化率、所述至少一个气体传感器上的至少一个电极中的每一个的最大阻抗恢复率、主成分分析PCA、线性判别分析，其中，所述DL算法对所述至少一个气体传感器进行预训练以提取所述多个已知气体分析物中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：布拉德利，
申请(专利权)人：奈克斯赛瑞斯创新控股有限责任公司，
类型：发明
国别省市：