一种基于深度学习的碳捕集智能监测系统及方法

本发明公开了一种基于深度学习的碳捕集智能监测系统及方法，属于碳捕集监测技术领域。本发明对历史管道腐蚀速率建模，计算趋势预测结果；采集管道完整性数据，选择管道剩余强度评估模型，将管道完整性数据和趋势预测结果代入管道剩余强度评估模型，得到管道安全系数；当管道安全系数低于设定阈值时，预测二氧化碳接纳能力；制定管道维护计划，将管道维护计划结合二氧化碳接纳能力，计算输送任务间隔时间；使用深度学习算法，基于历史浓度数据和封存场地的二氧化碳浓度分布，预测最大允许浓度；计算下次输送任务的最大气体量；将计算得到的参数，与实际计划的下次输送任务参数进行对比，判定下次二氧化碳输送任务是否可行。