[發明專利]直觀定性和精確定量協同高效檢測氣體泄漏的方法及系統在審
| 申請號: | 202010393410.2 | 申請日: | 2020-05-11 |
| 公開(公告)號: | CN111537157A | 公開(公告)日: | 2020-08-14 |
| 發明(設計)人: | 尹真;趙婉伊;郭遜敏 | 申請(專利權)人: | 嘉興極光物聯網科技有限公司 |
| 主分類號: | G01M3/20 | 分類號: | G01M3/20;G01N21/3504;G01N21/39;G01N21/27;G01N21/17;G01J3/28;G01J3/10;G06K9/62;G06N3/08 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 直觀 定性 精確 定量 協同 高效 檢測 氣體 泄漏 方法 系統 | ||
本發明提供了一種直觀定性和精確定量協同高效檢測氣體泄漏的方法,首先以高光譜成像技術大面積覆蓋目標區域,全景監控,再基于歷史數據通過機器學習算法分類器在全場景中找到疑似泄漏點,然后觸發定位設備使開放光路氣體遙測設備在疑似泄漏區域精確遙測濃度,并與高光譜氣體成像獲得的實時氣團位置、形狀、分布互為印證,從而確認是否泄漏,再由人工智能算法給出經校準后的氣團濃度定量分布動態信息。本發明結合高光譜成像技術與激光氣體探測技術,實現快速定位原始泄漏源,給出定性定量的檢測結果。
技術領域
本發明屬于氣體泄漏檢測技術領域,尤其是涉及一種直觀定性和精確定量協同高效檢測氣體泄漏的方法及系統,具體地涉及使用紅外吸收光譜測量泄漏氣團的濃度和高光譜氣體成像顯示泄漏氣團的位置、形狀,目的是確定危險氣體的存在并測量其濃度。該技術同時涉及工業安全/預警和決策支持。
背景技術
中國的天然氣消費量將迅速增加。但是,與此同時,天然氣輸送基礎設施正在老化。因此,可靠和及時的天然氣泄漏檢測對于確保天然氣輸送基礎設施的可靠性至關重要。
在很多遙測氣體泄漏的實際應用場景中,一方面,比如待監控目標面積廣闊(需要平臺旋轉掃描),或者距離遙遠(需要載具位移掃描),如果以激光逐點掃描雖然能精確定量,但缺乏空間覆蓋度效率太低,遍歷目標中的每一個點費時太長,導致信息獲取不及時存在滯后,測到的很可能已經是氣體泄漏然后擴散之后的結果,無法快速定位原始泄漏源;另一方面,單一的紅外氣體成像對氣體分辨靈敏度低,僅能給出定性、半定量分析,不夠準確、靈敏,而且因為被動式檢測受環境干擾大,常有誤報。
發明內容
有鑒于此,本發明旨在提出一種直觀定性和精確定量協同高效檢測氣體泄漏的方法及系統,以快速定位原始泄漏源,給出定性定量的檢測結果。
為達到上述目的,本發明的技術方案是這樣實現的:
第一方面,本發明提供一種直觀定性和精確定量協同高效檢測氣體泄漏的方法,包括如下步驟:
1)針對目標區域進行高光譜成像的數據采集;
2)將獲取到的高光譜圖像通過神經網絡算法分類器分類,判斷是否發生疑似泄漏;若否則指向新的目標區域返回執行步驟1,若是則轉到步驟3;
3)定位疑似泄漏點,通過激光氣體檢測系統獲取光電數據,對光電數據進行處理,得到氣體吸收數據,再通過閾值比較,判斷是否存在氣體泄露,若否則返回步驟1,若是則輸出檢測結果。
2、根據權利要求1所述的方法,其特征在于:步驟3中,判斷泄露后再由人工智能算法給出經校準后的氣團濃度定量分布動態信息。
進一步的,步驟1中,通過分束選擇背景輻射的波長,通過濾光片轉輪選擇n個不同波長范圍,再進行高光譜采樣。
進一步的,步驟2中所述的神經網絡算法分類器是基于持續積累的各種泄漏與否場景的圖片庫,結合人工智能深度學習算法的進行大數據訓練得到的分類器。
第二方面,本發明提供的另一種直觀定性和精確定量協同高效檢測氣體泄漏的方法,包括如下步驟:
1)指向目標選定區域,采用開放式光路激光遙測裝置針對待測區域進行掃描,分束選擇激光波長,采集光電數據;
2)根據光電數據,計算氣體濃度,再根據閾值或者分布規律判斷是否存在泄漏,若否則指向新的目標區域返回執行步驟1,若是則觸發高光譜氣體成像裝置,直接對該區域進行氣團成像;
3)根據高光譜成像通過圖像處理技術定位泄露源位置,若無法定位泄漏源,則指向新的目標區域返回執行步驟1;若成功定位泄漏源,則輸出檢測結果。
第三方面,本發明提供一種直觀定性和精確定量協同的高效氣體泄漏檢測系統,包括中央處理器、控制器、可調諧激光器系統和高光譜氣體成像系統,
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