ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
【摘要】针对危化品储罐安全监测领域存在的多源异构数据融合效率低、预警模型泛化能力不足等问题,本研究设计了一套融合物联网(IoT)与人工智能(AI)技术的危险化学品储罐感知与预警系统,以提升储罐的安全管理水平,系统架构的感知层需要部署多类型传感器以实时采集环境温度、环境气体浓度、罐体压力、罐体液位和罐体温度等关键参数,通过处理层的特征工程提取时间序列特征来构建特征向量,并采用支持向量机(SVM)建立预警模型。 本研究构建的系统具有数据采集的实时采集、边缘计算的高效性、异常情况的高效识别等特征,能够有效提升危险化学品储罐的安全管理水平。