一种氡数据异常波动监测方法、设备、介质及产品技术

本申请公开了一种氡数据异常波动监测方法、设备、介质及产品，涉及环境监测领域，该方法包括：采用连续监测的方式，以标定后监测系统的首个氡浓度监测数据为数据起点，获取氡浓度的历史时间序列数据；基于氡浓度的历史时间序列数据确定基准参数，并基于基准参数生成波动范围；基于长短期记忆网络构建氡数据异常波动监测模型；获取当前的环境参数，并对当前的环境参数进行归一化处理，得到归一化数据；将归一化数据输入氡数据异常波动监测模型，得到氡浓度的预测数据；基于氡浓度的预测数据和波动范围确定氡浓度的异常波动等级。本申请能够在实现氡浓度异常波动精确监测的同时，提高氡浓度异常波动监测的实时性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及环境监测领域，特别是涉及一种氡数据异常波动监测方法、设备、介质及产品。

技术介绍

1、氡及其衰变产物具有放射性，被列为室内主要致癌物之一。花岗岩围岩地下空间会持续产生天然放射性惰性气体氡，对其进行氡的连续监测和预警是避免对进入人员造成辐射影响的重要手段。由于氡监测系统传感器老化、环境因素干扰或设备维护不当等会导致出现测量误差的问题，由此产生的氡浓度异常波动会降低氡连续监测系统的可靠性。

2、为了解决上述存在的问题，现有氡监测系统的可靠性检测主要采用定期标定方式，实时性和自动化程度低，难以满足氡的长期可靠性监测需求。显然，现有设备的可靠性检测方式缺乏数据异常检测的能力，无法有效保证氡监测系统的可靠性，进而无法实现氡浓度异常波动的精确监测。

技术实现思路

1、本申请的目的是提供一种氡数据异常波动监测方法、设备、介质及产品，能够在实现氡浓度异常波动精确监测的同时，提高氡浓度异常波动监测的实时性。

2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案：

3、第一方面，本申请提供了一种本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种氡数据异常波动监测方法，其特征在于，所述氡数据异常波动监测方法包括：

2.根据权利要求1所述的氡数据异常波动监测方法，其特征在于，基于长短期记忆网络构建氡数据异常波动监测模型，包括：

3.根据权利要求2所述的氡数据异常波动监测方法，其特征在于，所述氡数据异常波动监测模型的预测公式依据长短期记忆网络的当前隐藏状态和细胞状态生成；所述预测公式表示为：

4.根据权利要求3所述的氡数据异常波动监测方法，其特征在于，细胞状态包括候选记忆细胞状态和当前记忆细胞状态；

5.根据权利要求1所述的氡数据异常波动监测方法，其特征在于，所述第一波动范围为...

【技术特征摘要】

1.一种氡数据异常波动监测方法，其特征在于，所述氡数据异常波动监测方法包括：

2.根据权利要求1所述的氡数据异常波动监测方法，其特征在于，基于长短期记忆网络构建氡数据异常波动监测模型，包括：

3.根据权利要求2所述的氡数据异常波动监测方法，其特征在于，所述氡数据异常波动监测模型的预测公式依据长短期记忆网络的当前隐藏状态和细胞状态生成；所述预测公式表示为：

4.根据权利要求3所述的氡数据异常波动监测方法，其特征在于，细胞状态包括候选记忆细胞状态和当前记忆细胞状态；

5.根据权利要求1所述的氡数据异常波动监测方法，其特征在于，所述第一波动范围为[cn-σn,cn+σn]，所述第二波动范围为[cn-2σn,cn+2σn]，所述第三波动范围为[cn-3σn,cn+3σn]，所述第四波动范围为(cn+3σn，+∞)，所述第五波动范围为(-∞，cn-3σn)；其中，...

【专利技术属性】
技术研发人员：凌辉，汪弘，王祥帅，周志超，唐振平，马明清，吕培，
申请(专利权)人：核工业北京地质研究院，
类型：发明
国别省市：