摘要
本申请公开了一种点源高危气体泄漏快速精准溯源定位方法及系统,涉及气体泄漏源定位技术领域,该方法包括:根据现场地理环境信息和高危气体特性,确定介尺度湍流扩散模型,并在现场实际场景中通过验证其有效性来优化虚拟监测点的位置;再进行批量化的数值模拟,得到关联数据集,并据此训练一神经网络模型,得到泄漏源定位模型,以根据各实际监测点采集的气体浓度,输出预测的实际泄漏源位置,实现泄漏源的精准溯源。本申请的上述方案,通过优化后的扩散模型精确模拟扩散现象,使得到的数据更符合实际,间接提高溯源精度;并基于人工神经网络的机器学习方法,建立浓度分布与泄漏源位置之间的关联,实现了对泄漏源精准、快速地溯源定位。
技术关键词
监测点
定位方法
湍流
地理环境信息
空间分布信息
气体泄漏源定位
有效性
Sigmoid函数
神经网络模型训练
涡流
数据
机器学习方法
人工神经网络
记录现场
固定点
传感器
旋转式
场景
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高精度定位方法
移动基站
移动站
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特征描述符
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定位方法
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关键点
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神经网络模型
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XGBoost模型
监测点
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模型超参数
序列