管廊气体检测模型的训练和预测方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术涉及提供一种管廊气体检测模型的训练和预测方法、系统、设备及介质，训练方法包括：获取综合管廊气体数据，并将数据输入至结算器，获得观测数据；基于贝叶斯推理提供的预设的先验集合，对观测数据进行先验分布采样，获取采样后观测数据；将采样后观测数据输入至气体弥散模型，并根据气体弥散模型的输出值构建状态矩阵；基于迭代卡尔曼滤波，根据气体浓度预测值、气体泄漏位置预估值和气体泄漏率预估值以及对应气体浓度真实值、气体泄漏位置真实值和气体泄漏率真实值，训练管廊气体检测模型，并使用新的观测数据修正状态矩阵，直至达到训练终止条件，得到训练好的管廊气体检测模型。实现了同时预测气体浓度和原项数据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及气体检测领域，特别涉及一种管廊气体检测模型的训练和预测方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、对于综合管廊气体泄漏的研究主要集中在采用正演数值模型分析泄漏尺寸、管道压力、和环境温湿度对气体扩散过程的影响，以及利用单一数据分析方法结合气体弥散模型，实现综合管廊气体泄漏源头情况分析，或气体浓度分散预测建立研究等。

2、但上述研究大多数采用正演数值模型，如计算流体力学模型为主，需要规定天然气泄漏源项(气体泄漏位置和气体泄漏率)和风力条件等初始参数，然而未知源项和不稳定风况会造成不同程度误差，导致模拟结果与实际情况发生偏差。在利用数据分析实现未知源项综合管廊气体分散预测研究中，大多采用单一特定数据分析方法，只能实现泄露源项估计或气体分散预测两者之一，无法同时进行泄露位置反演和气体浓度分散预测，不能全面的进行综合管廊天然气泄漏应急响应处置及后果评估。因此，需要提供一种管廊气体检测模型的训练和预测方法、系统、设备及介质。

技术实现思路

1、本专利技术提供一种管廊气体检测模型的训练和预测方法、系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种管廊气体检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的管廊气体检测模型的训练方法，其特征在于，所述数据分析模型为贝叶斯推理算法和迭代卡尔曼滤波算法相结合的模型。

3.根据权利要求1所述的管廊气体检测模型的训练方法，其特征在于，所述使用修正后的状态矩阵对管廊气体检测模型训练，还包括：

4.根据权利要求1所述的管廊气体检测模型的训练方法，其特征在于，所述观测数据包括：综合管廊内预设采样位置的平均气体浓度。

5.根据权利要求1所述的管廊气体检测模型的训练方法，其特征在于，所述训练终止条件还包括：迭代次数达到预设次...

【技术特征摘要】

1.一种管廊气体检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的管廊气体检测模型的训练方法，其特征在于，所述数据分析模型为贝叶斯推理算法和迭代卡尔曼滤波算法相结合的模型。

3.根据权利要求1所述的管廊气体检测模型的训练方法，其特征在于，所述使用修正后的状态矩阵对管廊气体检测模型训练，还包括：

4.根据权利要求1所述的管廊气体检测模型的训练方法，其特征在于，所述观测数据包括：综合管廊内预设采样位置的平均气体浓度。

5.根据权利要求1所述的管廊气体检测模型的训练方法，其特征在于，所述训练终止条件还包括：迭代次数达到预设次数阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐卫光，李锦秀，陈菊香，陈金奎，袁国强，李鑫，韩庙松，张振东，周骏，秦斌，
申请(专利权)人：济南市市政工程设计研究院集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：