摘要
本发明公开了一种基于井下液位监测的危险区域识别方法及系统,涉及井下液位监测技术领域,包括,在井下关键位置部署自适应传感器网络,根据环境变化动态调整传感器分布密度,采用智能数据采集策略,根据环境变化动态调整采集频率,利用传感器采集传感器数据,通过低功耗无线通信技术将传感器数据传输至中央处理单元;中央处理单元采用深度学习算法对不同类型的传感器数据进行特征提取并融合,生成综合特征集;收集当前的环境条件和历史数据,引入上下文感知机制,根据当前的环境条件和历史数据动态调整危险区域识别的阈值,生成智能警报信号。
技术关键词
区域识别方法
低功耗无线通信技术
传感器
处理单元
深度学习算法
监测井下环境
数据采集策略
生成智能
表达式
时间序列特征
警报
动态
深度学习模型
构建卷积神经网络
区域识别系统
液位监测技术
自动特征提取
卷积神经网络模型
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