基于状态监控自动识别含量的液化天然气安全监测系统技术方案

本发明专利技术涉及天然气安全监测技术领域，具体地说，涉及基于状态监控自动识别含量的液化天然气安全监测系统

【技术实现步骤摘要】
基于状态监控自动识别含量的液化天然气安全监测系统


[0001]本专利技术涉及天然气安全监测
，具体地说，涉及基于状态监控自动识别含量的液化天然气安全监测系统
。

技术介绍

[0002]目前的城市发展对燃气的依赖程度越来越高，燃气供应关系着城市各行业的运转和人们的生产生活，市场出现了关于天然气安全监测系统，但是天然气安全监测系统的准确性和可靠性受到技术限制的影响，传感器的精度
、
误差
、
灵敏度等技术指标可能会对监测结果产生影响，技术限制可能导致监测结果的误差，造成对
LNG
状态和含量异常的错误识别或遗漏
。
[0003]同时由于数据的复杂性和多样性，天然气安全监测系统可能会出现数据误解或误报的情况，对于复杂的系统和操作环境，监测系统可能无法准确识别实际的异常情况，或者产生错误的警报和报告，这可能导致工作人员误解实际情况，影响其对
LNG
安全状态的判断和决策，也不能在危险产生或
LNG
泄漏时，及时帮助监测人员逃离危险区域，更不能为
LNG
设备的预测趋势提前采取相应措施，于是我们提供基于状态监控自动识别含量的液化天然气安全监测系统
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供基于状态监控自动识别含量的液化天然气安全监测系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供基于状态监控自动识别含量的液化天然气安全监测系统，包括采集处理单元
、
状态监控单元
、
分析预测单元
、
警报处置单元
、
应急调度单元；
[0006]所述采集处理单元用于接收采集的数据，并对采集后的数据进行预处理操作；
[0007]所述状态监控单元用于实时监测
LNG
设备，并对监测出的数据进行识别和检测异常状态；
[0008]所述分析预测单元用于接收预处理操作后的数据和识别后的数据并进行分析，将分析后的数据进行可视化建模，同时再对识别后的数据和分析后的数据进行预测趋势；
[0009]所述警报处置单元用于接收检测异常状态后的数据
、
分析后的数据并触发警报；
[0010]所述应急调度单元用于接收识别后的数据
、
分析后的数据和预测趋势后的数据并进行制定应急预案，再对制定后的应急预案进行智能调度；
[0011]所述应急调度单元用于接收检测异常状态后的数据
、
分析后的数据和预测趋势后的数据，并对检测异常状态后的数据
、
分析后的数据和预测趋势后的数据进行制定应急预案，再对制定后的应急预案进行智能调度，同时利用状态监控单元对智能调度后的数据进行再次识别和检测异常状态
。
[0012]作为本技术方案的进一步改进，所述采集处理单元包括数据采集模块和数据预处理模块；
[0013]所述数据采集模块用于接收传感器采集的数据，将采集后的数据传入数据预处理模块中；
[0014]所述数据预处理模块用于接收采集后的数据，并对采集后的数据进行预处理操作
。
[0015]作为本技术方案的进一步改进，所述状态监控单元用于对
LNG
设备进行实时监测，并通过人工智能技术对实时监测后的数据进行识别，再对识别后的数据进行检测异常状态，将识别后的数据传入分析预测单元中
。
[0016]作为本技术方案的进一步改进，所述分析预测单元包括数据分析模块和可视化建模模块，应急调度单元包括应急预案模块；
[0017]所述数据分析模块用于接收数据预处理模块中预处理操作后的数据，接收状态监控单元中识别后的数据，并通过数据挖掘技术根据预处理操作后的数据和识别后的数据进行分析，分析
LNG
是否存在泄漏情况，同时将分析后的数据传入可视化建模模块中；
[0018]所述可视化建模模块用于接收分析后的数据，并采用关系型数据库对分析后的数据进行存储，同时将存储后的数据进行建立模板数据，并对建立后的模板数据进行可视化；
[0019]所述应急预案模块用于接收分析后的数据，接收状态监控单元中识别后的数据，并根据分析后的数据和识别后的数据进行制定应急预案，将制定后的应急预案传入可视化建模模块中
。
[0020]作为本技术方案的进一步改进，所述分析预测单元还包括趋势预测模块；
[0021]所述趋势预测模块用于接收状态监控单元中识别后的数据，接收数据分析模块中分析后的数据，并根据识别后的数据和分析后的数据进行预测趋势，采用了双指数平滑算法，同时将预测趋势后的数据传入应急预案模块中；
[0022]所述应急预案模块接收预测趋势后的数据，接收状态监控单元中识别后的数据，并根据预测趋势后的数据和识别后的数据进行制定应急预案，将制定后的应急预案传入可视化建模模块中
。
[0023]作为本技术方案的进一步改进，所述双指数平滑算法公式：
[0024]Leved(x)
＝
α
*Y(x)+(1
‑
α
)*(Leved(x
‑
1)+Tend(x
‑
1))
；
[0025]在该公式中，
Leved(x)
表示时间
x
的水平预测结果值，
Y(x)
是时间
x
的预测值，
α
是识别后的数据值，控制当前预测值对水平预测结果值的贡献，
(1
‑
α
)
是预测趋势
Tend
和上一时刻分析后数据的贡献值
。
[0026]作为本技术方案的进一步改进，所述应急调度单元还包括智能调度模块；
[0027]所述智能调度模块用于接收应急预案模块中制定后的应急预案，并根据制定后的应急预案进行智能调度
。
[0028]作为本技术方案的进一步改进，所述应急预案模块用于接收中识别后的数据，接收数据分析模块中分析后的数据，接收趋势预测模块中预测趋势后的数据，并根据识别后的数据
、
分析后的数据
、
预测趋势后的数据进行制定应急预案，将制定后的应急预案传入智能调度模块中，智能调度模块根据制定后的应急预案进行智能调度，再通过状态监控单元对智能调度后的数据进行再次识别和检测异常状态
。
[0029]与现有技术相比，本专利技术的有益效果：
[0030]1、
该基于状态监控自动识别含量的液化天然气安全监测系统中，应急预案模块用
于接收分析后的数据，接收状态监控单元中识别后的数据，当状态监控单元检测到
LNG
泄漏或数据分析模块分析出
LNG
存在泄漏等异常情况时，并根据分析后的数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于状态监控自动识别含量的液化天然气安全监测系统，其特征在于：包括采集处理单元
(1)、
状态监控单元
(2)、
分析预测单元
(3)、
警报处置单元
(4)、
应急调度单元
(5)
；所述采集处理单元
(1)
用于接收采集的数据，并对采集后的数据进行预处理操作；所述状态监控单元
(2)
用于实时监测
LNG
设备，并对监测出的数据进行识别和检测异常状态；所述分析预测单元
(3)
用于接收预处理操作后的数据和识别后的数据并进行分析，将分析后的数据进行可视化建模，同时再对识别后的数据和分析后的数据进行预测趋势；所述警报处置单元
(4)
用于接收检测异常状态后的数据
、
分析后的数据并触发警报；所述应急调度单元
(5)
用于接收识别后的数据
、
分析后的数据和预测趋势后的数据并进行制定应急预案，再对制定后的应急预案进行智能调度；所述应急调度单元
(5)
用于接收检测异常状态后的数据
、
分析后的数据和预测趋势后的数据，并对检测异常状态后的数据
、
分析后的数据和预测趋势后的数据进行制定应急预案，再对制定后的应急预案进行智能调度，同时利用状态监控单元
(2)
对智能调度后的数据进行再次识别和检测异常状态
。2.
根据权利要求1所述的基于状态监控自动识别含量的液化天然气安全监测系统，其特征在于：所述采集处理单元
(1)
包括数据采集模块
(11)
和数据预处理模块
(12)
；所述数据采集模块
(11)
用于接收传感器采集的数据，将采集后的数据传入数据预处理模块
(12)
中；所述数据预处理模块
(12)
用于接收采集后的数据，并对采集后的数据进行预处理操作
。3.
根据权利要求2所述的基于状态监控自动识别含量的液化天然气安全监测系统，其特征在于：所述状态监控单元
(2)
用于对
LNG
设备进行实时监测，并通过人工智能技术对实时监测后的数据进行识别，再对识别后的数据进行检测异常状态，将识别后的数据传入分析预测单元
(3)
中
。4.
根据权利要求3所述的基于状态监控自动识别含量的液化天然气安全监测系统，其特征在于：所述分析预测单元
(3)
包括数据分析模块
(31)
和可视化建模模块
(32)
，应急调度单元
(5)
包括应急预案模块
(51)
；所述数据分析模块
(31)
用于接收数据预处理模块
(12)
中预处理操作后的数据，接收状态监控单元
(2)
中识别后的数据，并通过数据挖掘技术根据预处理操作后的数据和识别后的数据进行分析，分析
LNG
是否存在泄漏情况，同时将分析后的数据传入可视化建模模块
(32)
中；所述可视化建模模块
(32)
用于接收分析后的数据，并采用关系型...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈海涛，郑浣琪，郭景州，王兴如，沈敏强，应曼青，洪建沣，
申请(专利权)人：浙江浙能迈领环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：