一种利用深度学习实现安全参数实时监控的方法

本申请提供一种利用深度学习实现安全参数实时监控的方法，包括：将温度在径向和轴向的梯度大小、梯度方向以及温度分布的均匀性进行比对分析，若温度在径向或轴向的梯度大小均超出安全阈值范围，则判定温度场出现局部畸变，触发预警机制，生成温度异常预警信号；触发预警机制后，采用热结构耦合分析方法，基于反应釜壁的材料属性参数和温度边界条件，温度边界条件包括釜内温度分布、外界环境温度等，计算釜壁温度应力分布状态，得到应力分布云图；若设备安全隐患等级为高级，则触发高温裂解装置的紧急停机保护机制，同时向控制中心发送设备安全预警信息，完成动态预警全流程。