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原文传递一种基于边缘计算的可燃气体浓度监测系统

专利名称：	一种基于边缘计算的可燃气体浓度监测系统
摘要：	本发明是一种基于边缘计算的可燃气体浓度监测系统，涉及数据监测技术领域；包括服务器，所述服务器连接浓度采集模块、浓度处理模块以及报警模块；所述浓度处理模块包括第一处理单元、第二处理单元以及第三处理单元；所述浓度采集模块用于采集工业环境的可燃气体以及对应的实时浓度；将其发送至浓度处理模块，利用第一处理单元、第二处理单元以及第三处理单元，对可燃气体进行分类处理，获得其对应实时浓度的扩散速率；从而获得其对应可燃气体的发生危险概率，并生成报警信号；所述报警模块用于根据报警信号对可燃气体进行对应的处理；加快处理速度以及接收到报警信号速度，避免火灾危险发生。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	辽宁;21
申请人：	大连向量集传感技术有限公司
发明人：	刘学洋;潘瑞超;王桂清;赵家华
专利状态：	有效
申请日期：	2023-08-30T00:00:00+0800
发布日期：	2023-11-28T00:00:00+0800
申请号：	CN202311105812.8
公开号：	CN117129649A
代理机构：	北京中知音诺知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	张通
分类号：	G01N33/22;G;G01;G01N;G01N33;G01N33/22
申请人地址：	116000 辽宁省大连市高新园区黄浦路909C号
主权项：	1.一种基于边缘计算的可燃气体浓度监测系统，包括服务器，其特征在于，所述服务器连接浓度采集模块、浓度处理模块以及报警模块；所述浓度采集模块用于采集工业环境的可燃气体以及对应的实时浓度；所述浓度处理模块包括第一处理单元、第二处理单元以及第三处理单元；所述第一处理单元用于对可燃气体进行分类处理，根据分类结果，建立可燃无毒边缘处理单元和可燃有毒边缘处理单元；所述第二处理单元用于对可燃无毒气体和可燃有毒气体进行分类处理，根据处理结果，获得其对应实时浓度的扩散速率；所述第三处理单元用于根据实时浓度的扩散速率，获得其对应可燃气体的发生危险概率，并生成报警信号；所述报警模块用于根据报警信号对可燃气体进行对应的处理。 2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的可燃气体浓度监测系统，其特征在于，所述浓度采集模块采集工业环境的可燃气体以及对应的实时浓度的过程包括：所述可燃气体包括名称和性质；所述性质包括可燃无毒气体和可燃有毒气体；在工业环境范围内安装可燃气体监测仪和有毒气体监测仪；所述可燃性气体监测仪用于采集工业环境内可燃气体名称以及对应的实时浓度；所述有毒气体监测仪用于采集工业环境内有毒气体名称以及对应的实时浓度；将采集的可燃气体名称以及对应的实时浓度传输至云端分别进行存储，并基于边缘计算，对其对应的实时浓度进行处理。 3.根据权利要求2所述的一种基于边缘计算的可燃气体浓度监测系统，其特征在于，建立可燃无毒边缘处理单元和可燃有毒边缘处理单元的过程包括：将云端分别存储的可燃气体进行分类，根据分别存储的名称进行判断，若存储有毒气体监测仪监测出的可燃气体名称不包含在可燃气体监测仪监测出的可燃气体名称中，则将其对应的可燃气体名称的性质划分为可燃无毒气体；若存储有毒气体监测仪监测出的可燃气体名称包含在可燃气体监测仪监测出的可燃气体名称中，则将其对应的可燃气体名称的性质划分为可燃有毒气体；将可燃无毒气体和可燃有毒气体分别存储在边缘节点，将存储可燃无毒气体的边缘节点进行连接，将存储可燃有毒气体的边缘节点进行连接，将连接可燃无毒气体的边缘节点形成可燃无毒边缘处理单元，将连接可燃有毒气体的边缘节点形成可燃无毒边缘处理单元。 4.根据权利要求3所述的一种基于边缘计算的可燃气体浓度监测系统，其特征在于，获得其对应实时浓度的扩散速率的过程包括：在获得实时浓度时，基于边缘计算采集获得实时浓度对应的时间点，将实时浓度与对应时间点进行对应连接，获得若干组可燃气体对应的数据表，所述数据表包括可燃气体的若干组实时浓度和若干组时间点；将若干组时间点按照时间先后顺序进行排序，获得相邻两个时间点的时间差，以及时间差对应的可燃气体的实时浓度差；一个时间差对应形成一个实时浓度差，一个时间差和对应的实时浓度差生成一组数据差，从第一个时间差与对应的实时浓度差形成的数据差开始为第一组数据差，将五组数据差形成一个时间窗，并生成时间窗处理模型。 5.根据权利要求4所述的一种基于边缘计算的可燃气体浓度监测系统，其特征在于，当时间窗不足五组数据差时，则不启动时间窗处理模型，则直接对实时浓度进行处理；设置实时浓度阈值，分别在可燃无毒边缘处理单元和可燃有毒边缘处理单元内设置不同的实时浓度阈值；若实时浓度高于实时浓度阈值，则生成报警信号，并将该对应的数据表发送至终端；反之，则继续采集该可燃气体的实时浓度；当时间窗存在五个数据差时，则启动时间窗处理模型，获得第五组对应的实时浓度的扩散速率。 6.根据权利要求5所述的一种基于边缘计算的可燃气体浓度监测系统，其特征在于，建立时间窗处理模型的过程包括：根据加权平均数计算时间窗五组数据差对应的五组时间差的平均时间差值，根据平均时间差值和时间窗五组数据差对应的五组实时浓度差，获得第五组对应的实时浓度的扩散速率。 7.根据权利要求6所述的一种基于边缘计算的可燃气体浓度监测系统，其特征在于，获得可燃气体的发生危险概率的过程包括：第三处理单元接收到实时浓度的扩散速率，获得该对应的可燃气体的名称以及性质，根据可燃气体的名称和性质设置对实时浓度的扩散速率阈值；根据实时浓度的扩散速率和实时浓度的扩散速率阈值，获得对应可燃气体的发生危险概率。 8.根据权利要求7所述的一种基于边缘计算的可燃气体浓度监测系统，其特征在于，生成报警信号的过程包括：设置对应可燃气体的发生危险概率阈值ε'，将获得对应可燃气体的发生危险概率与其进行对比；若ε≤ε'，则表示该对应的可燃气体实时浓度的扩散速率可以直接抑制，并生成抑制报警信号发送至管理终端；若ε＞ε'，则表示该对应的可燃气体实时浓度的扩散速率无法直接抑制，并生成异常报警信号发送至管理终端和消防管理终端。 9.根据权利要求8所述的一种基于边缘计算的可燃气体浓度监测系统，其特征在于，当管理终端接收到报警信号和抑制报警信号，则对对应的可燃气体进行抑制；当消防管理员接收到异常报警信号，则和管理员一起对可燃气体进行抑制和监督。