【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于隧道通风检测领域，涉及数据分析技术，具体是一种基于人工智能的隧道通风检测系统。
技术介绍
1、采用换气等方法为隧道及地下建筑工程的空间创造所需的空气环境，不同的隧道和地下工程都有各自的通风要求，因所处的地理和气候条件、建筑结构和内部生产工艺不同，采取的通风技术措施也应有所不同。
2、现有技术中的隧道通风检测系统仅能够对隧道内的空气质量进行检测分析，然后根据空气检测结果对通风效果进行反馈，在出现通风效果异常时直接进行预警与检修，而无法通过对控制程序进行优化的方式改善隧道内部的通风效果。
3、针对上述技术问题，本申请提出一种解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的隧道通风检测系统，用于解决现有技术中的隧道通风检测系统无法通过对控制程序进行优化的方式改善隧道内部的通风效果的问题；
2、本专利技术需要解决的技术问题为：如何提供一种可以通过对控制程序进行优化的方式改善隧道内部的通风效果的基于人工智能的隧道通风检测系统。
3、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
4、一种基于人工智能的隧道通风检测系统，包括通风检测平台，所述通风检测平台通信连接有区域检测模块、通风分析模块、测试分析模块以及存储模块；
5、所述区域检测模块用于对隧道的区域通风状态进行检测分析：沿隧道的通行方向将隧道的通行空间分割为若干个检测区域，生成检测周期，在检测周期内设置若干个检测时间点，在检测时间点获
6、所述通风分析模块用于对隧道的整体通风状态进行评估分析：通过对检测区域的检测数据进行数值计算得到检测区域在检测时间点的通风系数tf，通过通风系数tf将检测区域标记为正常区域或异常区域，将异常区域的数量与检测区域的数量比值标记为隧道的异常系数，通过异常系数对隧道的整体通风状态是否满足要求进行判定；
7、所述测试分析模块用于对隧道通风状态的异常因素进行测试分析。
8、作为本专利技术的一种优选实施方式，粉尘数据fc的获取过程包括：在检测区域内设置若干个检测点，在检测时间点获取检测点的粉尘浓度值，将所有检测点的粉尘浓度值的最大值标记为粉尘数据fc；温异数据wy的获取过程包括：在检测时间点获取检测点的温度值，通过存储模块获取到隧道通行环境的温度范围，将温度范围的最大值与最小值的平均值标记为温均值，将检测点的温度值与温均值差值的绝对值标记为检测点的温异值，将所有检测点的温异值中的最大值标记为温异数据wy；湿异数据sy的获取过程包括：在检测时间点获取检测点的湿度值，通过存储模块获取到隧道通行环境的湿度范围，将湿度范围的最大值与最小值的平均值标记为湿均值，将检测点的湿度值与湿均值差值的绝对值标记为检测点的湿异值，将所有检测点的湿异值中的最大值标记为湿异数据sy。
9、作为本专利技术的一种优选实施方式，将检测区域标记为正常区域或异常区域的具体过程包括：通过存储模块获取到通风阈值tfmax，将检测区域的通风系数tf与通风阈值tfmax进行比较：若通风系数tf小于通风阈值tfmax，则判定对应检测区域的通风状态满足要求，将对应的检测区域标记为正常区域；若通风系数tf大于等于通风阈值tfmax，则判定对应检测区域的通风状态不满足要求，将对应的检测区域标记为异常区域。
10、作为本专利技术的一种优选实施方式，对隧道的整体通风状态是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到异常阈值，将异常系数与异常阈值进行比较：若异常系数小于异常阈值，则判定隧道的整体通风状态满足要求；若异常系数大于等于异常阈值，则判定隧道的整体通风状态不满足要求，生成测试分析信号并将测试分析信号发送至通风检测平台发送至测试分析模块。
11、作为本专利技术的一种优选实施方式，测试分析模块对隧道通风状态的异常因素进行测试分析的具体过程包括：在检测时间点之后，采用统一的标准通风频率对所有检测区域进行通风控制，通风频率为相邻通风操作之间的时间间隔；在下一检测时间点重新获取所有检测区域的通风系数tf；将隧道通行空间的中点标记为测试点，将检测区域与测试点的直线距离最小值标记为检测区域的直距值，将检测区域按照直距值由大到小的顺序进行排列得到直距序列，将检测区域按照通风系数tf由小到大的顺序进行排列得到通风序列，将检测区域在直距序列中的序号与通风序列中的序号的差值的绝对值标记为检测区域的重合值，对所有检测区域的重合值进行求和取平均值得到重合系数，通过存储模块获取到重合阈值，将重合系数与重合阈值进行比较：若重合系数大于等于重合阈值，则判定隧道通风系统需要进行校验，生成通风校验信号并将通风校验信号发送至通风检测平台，通风检测平台接收到通风校验信号后将通风校验信号发送至管理人员的手机终端；若重合系数小于重合阈值，则判定隧道通风系统需要进行频率修正。
12、作为本专利技术的一种优选实施方式，对隧道通风系统进行频率修正的过程包括：将直距序列分割为子序列i，i＝1，2，…，n，n为正整数，通过公式pli＝t1*i*plb得到子序列i的通风频率值pli，其中plb为标准通风频率的数值，t1为比例系数，且0.75≤t1≤0.85；按照通风频率值pli对子序列i中的检测区域进行通风控制。
13、作为本专利技术的一种优选实施方式，该基于人工智能的隧道通风检测系统的工作方法，包括以下步骤：
14、步骤一：对隧道的区域通风状态进行检测分析：沿隧道的通行方向将隧道的通行空间分割为若干个检测区域，生成检测周期，在检测周期内设置若干个检测时间点，在检测时间点获取检测区域的粉尘数据fc、温异数据wy以及湿异数据sy，由检测区域的粉尘数据fc、温异数据wy以及湿异数据sy构成检测区域的检测数据；
15、步骤二：对隧道的整体通风状态进行评估分析：通过对粉尘数据fc、温异数据wy以及湿异数据sy进行数值计算得到检测区域在检测时间点的通风系数tf，通过通风系数tf将检测区域标记为正常区域或异常区域，将异常区域的数量与检测区域的数量比值标记为隧道的异常系数，通过异常系数对隧道的整体通风状态是否满足要求进行判定；
16、步骤三：对隧道通风状态的异常因素进行测试分析：在检测时间点之后，采用统一的标准通风频率对所有检测区域进行通风控制，然后在下一检测时间点获取隧道的直距序列与通风序列，通过对检测区域在直距序列与通风序列中的序号进行分析得到重合系数，通过重合系数对隧道通风系统是否需要进行频率修正进行判定。
17、本专利技术具备下述有益效果：
18、1、通过区域检测模块可以对隧道的区域通风状态进行检测分析，以区域分割的方式将隧道进行分解，然后在每一个检测区域的内部设置若干个检测点，结合多个检测点的采集数据进行综合分析得出检测区域的检测数据，通过本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的隧道通风检测系统，其特征在于，包括通风检测平台，所述通风检测平台通信连接有区域检测模块、通风分析模块、测试分析模块以及存储模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的隧道通风检测系统，其特征在于，粉尘数据FC的获取过程包括：在检测区域内设置若干个检测点，在检测时间点获取检测点的粉尘浓度值，将所有检测点的粉尘浓度值的最大值标记为粉尘数据FC；温异数据WY的获取过程包括：在检测时间点获取检测点的温度值，通过存储模块获取到隧道通行环境的温度范围，将温度范围的最大值与最小值的平均值标记为温均值，将检测点的温度值与温均值差值的绝对值标记为检测点的温异值，将所有检测点的温异值中的最大值标记为温异数据WY；湿异数据SY的获取过程包括：在检测时间点获取检测点的湿度值，通过存储模块获取到隧道通行环境的湿度范围，将湿度范围的最大值与最小值的平均值标记为湿均值，将检测点的湿度值与湿均值差值的绝对值标记为检测点的湿异值，将所有检测点的湿异值中的最大值标记为湿异数据SY。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的隧道通风检测系统，其特征在于，将检测区域
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的隧道通风检测系统，其特征在于，对隧道的整体通风状态是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到异常阈值，将异常系数与异常阈值进行比较：若异常系数小于异常阈值，则判定隧道的整体通风状态满足要求；若异常系数大于等于异常阈值，则判定隧道的整体通风状态不满足要求，生成测试分析信号并将测试分析信号发送至通风检测平台发送至测试分析模块。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的隧道通风检测系统，其特征在于，测试分析模块对隧道通风状态的异常因素进行测试分析的具体过程包括：在检测时间点之后，采用统一的标准通风频率对所有检测区域进行通风控制，通风频率为相邻通风操作之间的时间间隔；在下一检测时间点重新获取所有检测区域的通风系数TF；将隧道通行空间的中点标记为测试点，将检测区域与测试点的直线距离最小值标记为检测区域的直距值，将检测区域按照直距值由大到小的顺序进行排列得到直距序列，将检测区域按照通风系数TF由小到大的顺序进行排列得到通风序列，将检测区域在直距序列中的序号与通风序列中的序号的差值的绝对值标记为检测区域的重合值，对所有检测区域的重合值进行求和取平均值得到重合系数，通过存储模块获取到重合阈值，将重合系数与重合阈值进行比较：若重合系数大于等于重合阈值，则判定隧道通风系统需要进行校验，生成通风校验信号并将通风校验信号发送至通风检测平台，通风检测平台接收到通风校验信号后将通风校验信号发送至管理人员的手机终端；若重合系数小于重合阈值，则判定隧道通风系统需要进行频率修正。
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的隧道通风检测系统，其特征在于，对隧道通风系统进行频率修正的过程包括：将直距序列分割为子序列i，i＝1，2，…，n，n为正整数，通过公式PLi＝t1*i*PLb得到子序列i的通风频率值PLi，其中PLb为标准通风频率的数值，t1为比例系数，且0.75≤t1≤0.85；按照通风频率值PLi对子序列i中的检测区域进行通风控制。
7.根据权利要求1-6任一项所述的一种基于人工智能的隧道通风检测系统，其特征在于，该基于人工智能的隧道通风检测系统的工作方法，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的隧道通风检测系统，其特征在于，包括通风检测平台，所述通风检测平台通信连接有区域检测模块、通风分析模块、测试分析模块以及存储模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的隧道通风检测系统，其特征在于，粉尘数据fc的获取过程包括：在检测区域内设置若干个检测点，在检测时间点获取检测点的粉尘浓度值，将所有检测点的粉尘浓度值的最大值标记为粉尘数据fc；温异数据wy的获取过程包括：在检测时间点获取检测点的温度值，通过存储模块获取到隧道通行环境的温度范围，将温度范围的最大值与最小值的平均值标记为温均值，将检测点的温度值与温均值差值的绝对值标记为检测点的温异值，将所有检测点的温异值中的最大值标记为温异数据wy；湿异数据sy的获取过程包括：在检测时间点获取检测点的湿度值，通过存储模块获取到隧道通行环境的湿度范围，将湿度范围的最大值与最小值的平均值标记为湿均值，将检测点的湿度值与湿均值差值的绝对值标记为检测点的湿异值，将所有检测点的湿异值中的最大值标记为湿异数据sy。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的隧道通风检测系统，其特征在于，将检测区域标记为正常区域或异常区域的具体过程包括：通过存储模块获取到通风阈值tfmax，将检测区域的通风系数tf与通风阈值tfmax进行比较：若通风系数tf小于通风阈值tfmax，则判定对应检测区域的通风状态满足要求，将对应的检测区域标记为正常区域；若通风系数tf大于等于通风阈值tfmax，则判定对应检测区域的通风状态不满足要求，将对应的检测区域标记为异常区域。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的隧道通风检测系统，其特征在于，对隧道的整体通风状态是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到异常阈值，将异常系数与异常阈值进行比较：若异常系数小于异常阈值，则判定隧道的整体通风状态满足要求；若异常系...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢雄强，欧忠，吴云城，杨冠霖，李昆，
申请(专利权)人：广东大道检测技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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