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公开(公告)号：CN117236198B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311507623.3
申请日：2023-11-14
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 演化过程及大小范围，保障石化企业的安全运本发明公开了一种稀疏障碍物下燃爆火焰 行。传播模型的机器学习求解方法，属于燃爆事故防控技术领域。技术方案为：首先构建相应的气体燃爆实验系统并获取燃爆压力监测点实验数据；之后利用OpenFOAM构建燃爆模型，对k‑ε湍流模型中的表征流体不稳定性与障碍物诱导的湍流参数进行拉丁抽样，并进行仿真模拟形成仿真训练数据集；再之后求出湍流火焰传播模型，嵌入到控制方程与湍流模型中；最后实现稀疏分布障碍物下，油气燃爆多时空演化机制与超压特性的
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公开(公告)号：CN117391126A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311149817.0
申请日：2023-09-07
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06Q50/26
Abstract: 本申请公开了基于图物理信息深度学习的氢泄漏扩散智能高效预测方法。包括：获取氢气泄漏扩散预测任务，并基于氢气泄漏扩散预测任务确定待预测氢气扩散数据的目标节点；获取预先训练好的预测模型，其中，所述预测模型是基于节点位置之间的空间依赖关系以及节点的氢气扩散数据进行训练得到的，所述节点位置是根据氢气射流坐标点确定的；将所述目标节点输入预先训练好的预测模型，以使所述预测模型输入所述目标节点对应的目标氢气扩散数据，其中，所述目标氢气扩散数据包括：氢气扩散浓度以及氢气扩散速度。
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公开(公告)号：CN113469098B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110790172.3
申请日：2021-07-13
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提供了一种有机危化品泄漏智能可视化监测装置，属于有机危化品泄漏监测技术领域。其技术方案为：一种有机危化品泄漏智能可视化监测装置，包括红外光学元件、计算推理模块；所述计算推理模块包括微机平台及计算推理单元；所述红外光学元件实时感应监测视频数据；所述微机平台的内部嵌入智能监测模型，所述计算推理单元加速所述智能监测模块计算推理并输出计算结果，通过运行在所述微机平台上的数据处理程序对所述智能模型所输出的计算结果进行分析计算，输出可视化的识别定位结果，并实时传输至所述显示报警模块。本发明的有益效果为：本装置能够实现有机危化品泄漏智能可视化监测，能够自动识别及定位有机危化品泄漏区域。
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公开(公告)号：CN111696320B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202010543068.X
申请日：2020-06-15
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明涉及一种早期气体泄漏智能可视化预警系统，包括受检测区、数据收集和处理模块、中控室；数据收集和处理模块负责监测视频实时存储和泄露检测定位，中控室负责有机气体泄漏显示和预警；本发明采用的有机气体泄漏检测定位模块属于深度学习混合模型，经过训练完成的模块嵌入到嵌入式信息处理器来实现监测视频中有机气体泄漏的自动检测。本发明所采用模型包括无监督自编码模型和有监督的目标识别模型，前者避免了有监督模型训练对于数据集难以收集和标注的问题，后者所需训练集仅仅针对泄漏源处的数据集，这类数据集易于收集和标注，保障了有机气体检测定位的高检测率、低误报率，为石油化工领域提供安全保障。
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公开(公告)号：CN117072891A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311322876.3
申请日：2023-10-13
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明涉及一种无异常样本下的输氢管网实时智能泄漏监测定位方法，具体为：首先建立氢气管网运行压力数据集，根据氢气管网中管道及传感器位置生成邻接矩阵，构建关系图，应用图注意力神经网络进行关系图的空间特征及节点特征学习，再输入全连接神经网络预测压力值，同时应用变分贝叶斯推理模拟空间特征中节点依赖权重的不确定性，并迭代更新模型参数使损失函数最小化，得到最优模型与变分贝叶斯推理的变分分布；基于最优模型开展实时泄漏监测，并根据节点依赖权重的不确定性方差进行泄漏定位。本发明突破了构建无异常样本下深度学习智能监测定位模型的难题，实现了具备场景普适性的高精度的输氢管网泄漏监测及定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113962164B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202111058534.6
申请日：2021-09-10
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N5/04 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开一种考虑不确定性推理的有机气体泄漏扩散实时智能预警方法，基于FLACS建立油气扩散数值模型，开展典型场景下的扩散模拟；将气体浓度作为数据集，结合Conv‑VAE无监督模型耦合算法，构建卷积概率编码器与概率解码器；将气体扩散场景有关参数、潜在空间变量作为训练数据集及标签，通过VBnn开展有监督学习，建立输入特征和潜在空间变量分布之间的概率密度映射关系；将VBnn模型与Conv‑VAE模型解码器相结合，建立考虑不确定性推理的有机气体泄漏扩散实时在线智能预警模型；该方法实现对扩散浓度的概率时序预测，能够更全面、更合理地估计扩散气体覆盖的危险区域，保障油气处理系统的安全运行。
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公开(公告)号：CN113962164A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111058534.6
申请日：2021-09-10
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N5/04 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开一种考虑不确定性推理的有机气体泄漏扩散实时智能预警方法，基于FLACS建立油气扩散数值模型，开展典型场景下的扩散模拟；将气体浓度作为数据集，结合Conv‑VAE无监督模型耦合算法，构建卷积概率编码器与概率解码器；将气体扩散场景有关参数、潜在空间变量作为训练数据集及标签，通过VBnn开展有监督学习，建立输入特征和潜在空间变量分布之间的概率密度映射关系；将VBnn模型与Conv‑VAE模型解码器相结合，建立考虑不确定性推理的有机气体泄漏扩散实时在线智能预警模型；该方法实现对扩散浓度的概率时序预测，能够更全面、更合理地估计扩散气体覆盖的危险区域，保障油气处理系统的安全运行。
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公开(公告)号：CN113469098A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110790172.3
申请日：2021-07-13
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明提供了一种有机危化品泄漏智能可视化监测装置，属于有机危化品泄漏监测技术领域。其技术方案为：一种有机危化品泄漏智能可视化监测装置，包括红外光学元件、计算推理模块；所述计算推理模块包括微机平台及计算推理单元；所述红外光学元件实时感应监测视频数据；所述微机平台的内部嵌入智能监测模型，所述计算推理单元加速所述智能监测模块计算推理并输出计算结果，通过运行在所述微机平台上的数据处理程序对所述智能模型所输出的计算结果进行分析计算，输出可视化的识别定位结果，并实时传输至所述显示报警模块。本发明的有益效果为：本装置能够实现有机危化品泄漏智能可视化监测，能够自动识别及定位有机危化品泄漏区域。
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公开(公告)号：CN117072891B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311322876.3
申请日：2023-10-13
Applicant: 中国石油大学(华东)
Abstract: 本发明涉及一种无异常样本下的输氢管网实时智能泄漏监测定位方法，具体为：首先建立氢气管网运行压力数据集，根据氢气管网中管道及传感器位置生成邻接矩阵，构建关系图，应用图注意力神经网络进行关系图的空间特征及节点特征学习，再输入全连接神经网络预测压力值，同时应用变分贝叶斯推理模拟空间特征中节点依赖权重的不确定性，并迭代更新模型参数使损失函数最小化，得到最优模型与变分贝叶斯推理的变分分布；基于最优模型开展实时泄漏监测，并根据节点依赖权重的不确定性方差进行泄漏定位。本发明突破了构建无异常样本下深度学习智能监测定位模型的难题，实现了具备场景普适性的高精度的输氢管网泄漏监测及定位。
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公开(公告)号：CN117236198A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311507623.3
申请日：2023-11-14
Applicant: 中国石油大学(华东)
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种稀疏障碍物下燃爆火焰传播模型的机器学习求解方法，属于燃爆事故防控技术领域。技术方案为：首先构建相应的气体燃爆实验系统并获取燃爆压力监测点实验数据；之后利用OpenFOAM构建燃爆模型，对k‑ε湍流模型中的表征流体不稳定性与障碍物诱导的湍流参数进行拉丁抽样，并进行仿真模拟形成仿真训练数据集；再之后求出湍流火焰传播模型，嵌入到控制方程与湍流模型中；最后实现稀疏分布障碍物下，油气燃爆多时空演化机制与超压特性的表征，分析流体不稳定性与障碍物共同诱导的湍流效应，指导预防措施的制定。有益效果：该方法能够有效的求解气体燃爆的压力、火焰等参数的演化过程及大小范围，保障石化企业的安全运行。
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