【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于检测和分析天然气中加臭剂浓度的设备和方法，具体涉及一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪和分析方法。
技术介绍
1、天然气作为一种清洁能源，在日常生活和工业生产中得到了广泛应用。由于天然气本身无色无味，在泄漏时不易被察觉，因此通常需要添加一种有特殊气味的加臭剂，以便于及时发现泄漏并采取措施。目前，天然气加臭剂的种类多样，常见的有硫化氢、甲硫醇、乙硫醇等。然而，加臭剂的浓度过高或过低都会影响其安全性和经济性，因此需要准确地监测和控制加臭剂的浓度。
2、现有的加臭剂浓度分析仪多数基于气相色谱、质谱或电化学传感器等原理，但这些设备通常存在分析时间长、设备复杂、成本高、维护困难等问题，难以满足实时在线监测的需求。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪和分析方法，能够实现对天然气中加臭剂浓度的实时在线监测。
2、为达上述目的，第一方面，本专利技术实施例提供了一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪，所述分析仪包括：
3、采样模块，用于采集待测天然气样本；
4、传感模块，用于检测所述待测天然气样本中不同类型的加臭剂，输出检测信号；
5、数据处理模块，用于接收所述传感模块的检测信号并进行数据分析，输出指示加臭剂种类和浓度值的分析结果；
6、显示模块，用于显示所述分析结果。
7、在一些可能的实施方式中，所述传感模块包括：
8、金属氧化物半导体
9、电化学传感器，用于基于所述待测天然气样本在电极上的氧化还原反应产生的电流，检测有机硫化物类加臭剂；
10、光电离子化传感器，用于通过紫外光将所述待测天然气样本的分子电离，测量形成的电流来检测具有挥发性的加臭剂。
11、在一些可能的实施方式中，所述数据处理模块包括：
12、输入接口，用于接收所述传感模块的检测信号；
13、信号预处理单元，用于对接收的所述传感模块的检测信号进行包括滤波、基线校正和信号增强在内的预处理；
14、信号线性化单元，用于将经过预处理的所述传感模块的检测信号转换为线性信号；
15、校准单元，用于使用预先设定的标准气体浓度对传感器进行校准，确定传感器的响应曲线的参数；以及，
16、浓度计算单元，用于根据所述传感模块中传感器的响应曲线和实际检测到的线性信号的强度，计算出加臭剂的实际浓度值。
17、在一些可能的实施方式中，所述数据处理模块包括：
18、深度神经网络模型，所述深度神经网络模型是使用传感器数据进行训练而生成的，其中所述传感器数据包括原始信号和已知浓度的标准气体数据；
19、所述深度神经网络模型配置为学习传感器的检测信号与加臭剂浓度之间的非线性关系，并能自动执行信号预处理和特征提取；
20、该深度神经网络模型能够自我校准，自动适应传感器的特性和可能的变化。
21、在一些可能的实施方式中，所述深度神经网络模型进一步配置为执行实时信号预处理，包括滤除噪声、基线校正和信号增强，并自动提取与加臭剂浓度相关的特征以进行预测。
22、在一些可能的实施方式中，所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，还包括：反馈控制模块，用于根据所述数据处理模块计算得到的加臭剂浓度与设定的目标浓度进行比较，并在存在偏差时自动调整加臭剂的投放量，直至加臭剂的浓度达到目标值。
23、在一些可能的实施方式中，所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，还包括：预测控制模块，用于通过分析历史数据预测未来一段时间内加臭剂的消耗趋势，并提前调整加臭剂的投放量。
24、在一些可能的实施方式中，所述预测控制模块包括：
25、数据收集单元，用于收集一段时间内的加臭剂使用量和相关环境参数的历史数据；
26、趋势分析单元，用于使用统计学方法或机器学习算法对收集到的历史数据进行趋势分析，以识别加臭剂的消耗趋势；
27、预测模型构建单元，用于基于趋势分析的结果建立预测模型，以预测未来一段时间内的加臭剂消耗量；
28、调节策略制定单元，用于根据所述预测模型的预测结果，制定加臭剂投放量的调节策略，以使未来一段时间内加臭剂浓度的稳定。
29、在一些可能的实施方式中，所述数据收集单元，具体用于记录一段时间内的加臭剂使用量与包括环境温度、管道压力、天然气流量、季节变化以及维护活动在内的环境参数的历史数据；
30、所述趋势分析单元，还用于分析环境温度、管道压力、天然气流量、季节变化以及维护活动对加臭剂消耗量的影响。
31、在一些可能的实施方式中，所述预测模型构建单元包括时间序列分析模块、回归模型和机器学习模型中的一个或多个；
32、所述时间序列分析模块，用于预测基于时间变化的加臭剂消耗趋势；
33、回归模型，用于确定影响加臭剂消耗量的多个自变量与一个作为因变量的加臭剂消耗量之间的定量关系公式；以及获取自变量的值，使用所述定量关系公式来预测加臭剂的消耗量；所述多个自变量包括：环境温度、天然气管道压力和天然汽流量；
34、机器学习模型，用于处理输入特征，所述输入特征包括环境温度、管道压力和天然气流量，建立所述输入特征与加臭剂消耗量之间的非线性关系；基于机器学习算法来预测加臭剂消耗量；
35、所述调节策略制定单元还用于设置加臭剂浓度阈值、调整加臭剂投放时间和加臭剂投放频率。
36、在一些可能的实施方式中，所述调节策略制定单元包括：第一调节策略制定器，其包括：
37、预测数据分析模块，用于接收并仔细分析预测模型得出的加臭剂消耗量预测数据，这些数据涵盖了未来特定时间段内加臭剂的预期消耗量；
38、阈值比较模块，用于将预测消耗量与预设的加臭剂浓度阈值进行比较，以确保天然气中加臭剂的浓度在安全标准和效率要求的范围内；
39、投放量计算模块，根据比较结果计算出未来每个时间段内需要投放的加臭剂量，并在预测消耗量接近或低于最低阈值时增加投放量，或在预测消耗量接近或超过最高阈值时减少投放量；
40、策略整合模块，用于将每个时间段的投放量数据整合成一套完整的调节策略，该策略包括每个时间点的具体投放量、投放频率和投放时间等细节；
41、实时监控与调整模块，用于实时监控加臭剂的实际使用情况和环境参数的变化，并与预测结果进行对比，以及在发现实际情况与预测有较大出入时及时调整策略。
42、其中，预测模型是基于历史数据、实时数据或其他相关因素构建的，用于预测未来一段时间内加臭剂的消耗量。预设的加臭剂浓度阈值是根据安全标准、效率要求、法律法规或用户需求设定的。所述调节策略制定单元能够与其他系统或设备进行通信，以接收预测数据、发送调节策略或本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述分析仪包括：
2.根据权利要求1所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述传感模块包括：
3.根据权利要求1或2所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述数据处理模块包括：
4.根据权利要求1或2所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述数据处理模块包括：
5.根据权利要求1所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，还包括反馈控制模块，用于根据所述数据处理模块计算得到的加臭剂浓度与设定的目标浓度进行比较，并在存在偏差时自动调整加臭剂的投放量，直至加臭剂的浓度达到目标值。
6.根据权利要求1所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，还包括预测控制模块，用于通过分析历史数据预测未来一段时间内加臭剂的消耗趋势，并提前调整加臭剂的投放量。
7.根据权利要求6所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述预测控制模块包括：
8.根据权利要求7所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，
9.
10.一种权利要求1-9中任一项所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述分析仪包括：
2.根据权利要求1所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述传感模块包括：
3.根据权利要求1或2所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述数据处理模块包括：
4.根据权利要求1或2所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述数据处理模块包括：
5.根据权利要求1所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，还包括反馈控制模块，用于根据所述数据处理模块计算得到的加臭剂浓度与设定的目标浓度进行比较，并在存在偏差时自动调整加臭剂的投放量，直至...
【专利技术属性】
技术研发人员：张利建，岳伟先，王玲玲，邓毅丁，
申请(专利权)人：普利莱天津燃气设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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