一种基于强化学习的工业气源质量异常检测系统及方法

本发明涉及工业安全与应急管理技术领域，公开了一种基于强化学习的工业气源质量异常检测系统及方法，其中，一种基于强化学习的工业气源质量异常检测方法包括：获取传感器数据与管网信息；利用第一强化学习智能体初步感知定位泄漏；通过对抗性强化学习系统提升预测鲁棒性，输出精确泄漏位置与浓度预测；基于精确泄漏位置与浓度预测界定动态安全边界；利用演化强化学习系统结合人群数据生成并输出个体化自适应疏散引导指令；本发明解决了工业气源异常检测响应慢、定位不准，泄漏扩散预测鲁棒性差，以及应急疏散策略无法适应动态变化的技术问题。