CN117935519A - 一种燃气检测警报系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种燃气检测警报系统，涉及燃气预警技术领域，包括：事件检测模块，设置于燃气系统，用于对燃气系统进行事件采集，获得燃气系统事件数据；事件识别模块，用于识别燃气系统事件数据中的事件关键词；事件学习模块，用于计算事件关键词的异常关联性指标；智能分析模块，用于基于燃气系统事件数据中的事件关键词，确定燃气系统的事件异常风险；防护预警模块，用于基于燃气系统的事件异常风险，输出防护预警信号。本发明的优点在于：有效的实现了对于历史运行数据的复用学习，可有效的结合燃气系统的运行数据进行智能化学习更新，进而极大的提高警报系统的故障事件防护精准性和及时性，实现警报系统的智慧化防护。

Description

一种燃气检测警报系统

技术领域

本发明涉及燃气预警技术领域，具体是涉及一种燃气检测警报系统。

背景技术

燃气管网的安全运行关系到社会生产和人民生命财产的安全，燃气企业为千家万户提供清洁、高效的能源，管理着经营区域范围内纵横交错的地下燃气管网和大量生产设备，涉及生产、传输、存储、计量、使用、营销等多个环节，做好燃气管道的监测，是保证燃气使用安全的重要前提。

现有的燃气检测警报极大依赖于预先设定的安全故障判定标准，难以根据燃气系统运行过程中的实时数据结合燃气系统的运维大数据进行综合分析，导致警报系统缺乏智能化学习更新能力，难以应对复杂故障事件的防护识别，导致警报系统对于故障事件的应对能力不佳，存在安全漏洞。

发明内容

为解决上述技术问题，提供一种燃气检测警报系统，本技术方案解决了上述的现有技术中警报系统缺乏智能化学习更新能力，难以应对复杂故障事件的防护识别，导致警报系统对于故障事件的应对能力不佳，存在安全漏洞的问题。

为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：

一种燃气检测警报系统，包括：

至少一个事件检测模块，多个所述事件检测模块设置于燃气系统，多个所述事件检测模块用于对燃气系统进行事件采集，获得燃气系统事件数据；

事件识别模块，所述事件识别模块与所述事件检测模块采用有线或无线实现通讯连接，所述事件识别模块用于识别燃气系统事件数据中的事件关键词；

事件学习模块，所述事件学习模块与大数据库采用有线或无线实现通讯连接，所述事件学习模块用于计算事件关键词的异常关联性指标；

智能分析模块，所述智能分析模块与所述事件识别模块和事件学习模块电性连接，所述智能分析模块用于基于燃气系统事件数据中的事件关键词的异常关联性指标，确定燃气系统的事件异常风险；

防护预警模块，所述防护预警模块用于与所述智能分析模块电性连接，所述防护预警模块用于基于燃气系统的事件异常风险，输出防护预警信号。

优选的，所述事件识别模块具体包括：

标准事件学习单元，所述标准事件学习单元用于确定燃气系统运行过程中各个事件的标准参数运行区间；

事件分析单元，所述事件分析单元用于筛选出燃气系统事件数据中不符合事件的标准参数运行区间的若干个时刻，记为异常时刻；

关键词提取单元，所述关键词提取单元用于提取异常时刻对应的不符合事件的标准参数运行区间的事件异常值，记为事件关键词。

优选的，所述确定燃气系统运行过程中各个事件的标准参数运行区间具体包括：

获取燃气系统运行过程中的每个事件对应的若干个历史运行数据，记为样本数据；

基于格拉布斯准则，剔除样本数据中的异常数据，得到事件对应的若干个标准运行数据；

求取事件对应的若干个标准运行数据的平均值和标准差，事件的标准参数运行区间为，/>为事件对应的若干个标准运行数据的平均值，/>为事件对应的若干个标准运行数据的标准差；

所述格拉布斯准则的表达式为：，

式中，为第/>个样本数据，/>为样本数据平均值，/>为样本数据标准差，为样本数据总数，/>为显著水平/>下的/>分布的值，若满足格拉布斯准则的表达式，则/>为异常数据。

优选的，所述计算事件关键词的异常关联性指标具体包括：

获取燃气系统运行过程中的所有历史运行事件；

将燃气系统运行过程中的所有历史运行事件的所有事件关键词组成事件关键词库；

对事件关键词进行分类，获得若干个事件关键词类；

获取事件关键词库中对应到每个事件关键词类下的事件关键词，并组合成事件关键词集合，其中，/>为第i个事件关键词类对应的事件关键词集合，/>为事件关键词库中对应到第i个事件关键词类下的第j个事件关键词，为事件关键词库中对应到第i个事件关键词类下的事件关键词总数；

通过相关性计算算法计算任意两个事件关键词集合的元素之间的异常关联性指标。

优选的，所述相关性计算算法具体包括：

任意获取两个事件关键词集合，分别记为和/>；

调取大数据库中出现的元素/>的所有故障事件，记为第一异常数据；

调取大数据库中出现的元素/>的所有故障事件，记为第二异常数据，

其中，为事件关键词库中对应到第l个事件关键词类下的第m个事件关键词；

基于相关性计算公式计算和/>之间的异常关联性指标。

优选的，所述相关性计算公式具体为：，

式中，为/>和/>之间的异常关联性指标，/>为第一异常数据总数，/>为第二异常数据总数，/>为燃气系统的历史运行数据总数。

优选的，所述智能分析模块具体包括：

事件关键词分类单元，所述事件关键词分类单元用于将每个燃气系统事件数据中的事件关键词于事件关键词库进行遍历检索，得到每个燃气系统事件数据中的事件关键词对应的匹配事件关键词；

异常风险计算单元，所述异常风险计算单元用于基于所有匹配事件关键词的异常关联性指标，计算燃气系统事件数据对应的事件异常风险值。

优选的，所述基于所有匹配事件关键词的异常关联性指标，计算燃气系统事件数据对应的事件异常风险值具体包括：

将所有匹配事件关键词进行任意的两两组合，得到若干个匹配事件关键词组；

确定每个匹配事件关键词组的两个所述匹配事件关键词之间的异常关联性指标，记为匹配事件关键词组的异常指标；

将所有匹配事件关键词组的异常指标进行累加得到燃气系统事件数据对应的事件异常风险值。

优选的，所述基于燃气系统的事件异常风险，输出防护预警信号具体包括：

判断燃气系统事件数据对应的事件异常风险值是否大于预设值，若是，则判定燃气系统出现故障事件，输出防护预警信号，若否，则判定燃气系统未出现故障事件，不输出防护预警信号。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

本发明提出一种燃气检测警报系统，基于燃气系统运行过程中的历史运行数据进行综合分析，构建燃气系统运行过程中存在的所有事件关键词两两之间的异常关联性指标，该异常关联性指标代表着事件关键词同时出现时，会导致燃气系统发生故障的风险，并对监测到的燃气系统事件数据进行识别提取燃气系统事件数据中的事件关键词，并进行事件异常风险值计算，进而可及时的发现燃气系统发生故障的风险，通过本方案，有效的实现了对于历史运行数据的复用学习，可有效的结合燃气系统的运行数据进行智能化学习更新，进而极大的提高警报系统的故障事件防护精准性和及时性，实现警报系统的智慧化防护。

附图说明

图1为本发明提出的燃气检测警报系统结构框图；

图2为本发明中的确定燃气系统运行过程中各个事件的标准参数运行区间的方法流程图；

图3为本发明中的计算事件关键词的异常关联性指标的方法流程图；

图4为本发明中的相关性计算算法的方法流程图；

图5为本发明中的计算燃气系统事件数据对应的事件异常风险值的方法流程图；

图6为本发明中的基于燃气系统的事件异常风险输出防护预警信号的方法流程图。

具体实施方式

以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。

参照图1所示，一种燃气检测警报系统，包括：

至少一个事件检测模块，多个事件检测模块设置于燃气系统，多个事件检测模块用于对燃气系统进行事件采集，获得燃气系统事件数据；

事件识别模块，事件识别模块与事件检测模块采用有线或无线实现通讯连接，事件识别模块用于识别燃气系统事件数据中的事件关键词；

事件学习模块，事件学习模块与大数据库采用有线或无线实现通讯连接，事件学习模块用于计算事件关键词的异常关联性指标；

智能分析模块，智能分析模块与事件识别模块和事件学习模块电性连接，智能分析模块用于基于燃气系统事件数据中的事件关键词的异常关联性指标，确定燃气系统的事件异常风险；

防护预警模块，防护预警模块用于与智能分析模块电性连接，防护预警模块用于基于燃气系统的事件异常风险，输出防护预警信号。

本方案基于燃气系统运行过程中的历史运行数据进行综合分析，构建燃气系统运行过程中存在的所有事件关键词两两之间的异常关联性指标，该异常关联性指标代表着事件关键词同时出现时，会导致燃气系统发生故障的风险，并对监测到的燃气系统事件数据进行识别提取燃气系统事件数据中的事件关键词，并进行事件异常风险值计算，进而可及时的发现燃气系统发生故障的风险；

例如，对于向危险区内部投掷物品这一燃气系统防护故障事件，在使用本系统优化前，仅仅在燃气管道腐蚀泄漏发生时，才会出现预警，而在本系统优化后，基于燃气系统运行过程中的历史运行事件中，所有与腐蚀这一燃气系统故障相关的异常事件进行智能学习，当燃气系统还未被腐蚀泄露时，仅仅出现腐蚀的初期事件，基于异常事件也被防护系统所学习识别，因此可在故障事件的初期阶段即进行防护预警，且警报系统运行时间越长，对于燃气系统的故障事件学习程度越深，对于燃气系统的警报精准度越高。

参照图1所示，事件识别模块具体包括：

标准事件学习单元，标准事件学习单元用于确定燃气系统运行过程中各个事件的标准参数运行区间；

事件分析单元，事件分析单元用于筛选出燃气系统事件数据中不符合事件的标准参数运行区间的若干个时刻，记为异常时刻；

关键词提取单元，关键词提取单元用于提取异常时刻对应的不符合事件的标准参数运行区间的事件异常值，记为事件关键词。

参照图2所示，确定燃气系统运行过程中各个事件的标准参数运行区间具体包括：

获取燃气系统运行过程中的每个事件对应的若干个历史运行数据，记为样本数据；

基于格拉布斯准则，剔除样本数据中的异常数据，得到事件对应的若干个标准运行数据；

求取事件对应的若干个标准运行数据的平均值和标准差，事件的标准参数运行区间为，/>为事件对应的若干个标准运行数据的平均值，/>为事件对应的若干个标准运行数据的标准差；

格拉布斯准则的表达式为：，

式中，为第/>个样本数据，/>为样本数据平均值，/>为样本数据标准差，为样本数据总数，/>为显著水平/>下的/>分布的值，若满足格拉布斯准则的表达式，则/>为异常数据。

可以理解的是，在燃气系统过程中，由于燃气系统运行环境的影响，往往会导致运行参数出现偏差点，这些偏差点在进行参数标准区间计算时会产生较大的误差影响，为剔除这些偏差点，本方案中基于格拉布斯检验算法，对样本数据的密集程度及离群点位进行识别计算，对样本数据中的离群点进行剔除，进而降低偏差点对于参数标准区间计算的影响，进而有效的提高参数标准区间的精准度，提高对于燃气系统的异常运行事件的识别精准度。

参照图3所示，计算事件关键词的异常关联性指标具体包括：

获取燃气系统运行过程中的所有历史运行事件；

将燃气系统运行过程中的所有历史运行事件的所有事件关键词组成事件关键词库；

对事件关键词进行分类，获得若干个事件关键词类；

获取事件关键词库中对应到每个事件关键词类下的事件关键词，并组合成事件关键词集合，其中，/> 为第i个事件关键词类对应的事件关键词集合，/>为事件关键词库中对应到第i个事件关键词类下的第j个事件关键词，为事件关键词库中对应到第i个事件关键词类下的事件关键词总数；

通过相关性计算算法计算任意两个事件关键词集合的元素之间的异常关联性指标。

参照图4所示，相关性计算算法具体包括：

任意获取两个事件关键词集合，分别记为 和/>；

调取大数据库中出现的元素/>的所有故障事件，记为第一异常数据；

调取大数据库中出现的元素/>的所有故障事件，记为第二异常数据，其中，为事件关键词库中对应到第l个事件关键词类下的第m个事件关键词；

基于相关性计算公式计算和/>之间的异常关联性指标。

相关性计算公式具体为：，

式中，为/>和/>之间的异常关联性指标，/>为第一异常数据总数，/>为第二异常数据总数，/> 为燃气系统的历史运行数据总数。

可以理解的是，不同的事件关键词组合其可能造成的事件异常风险不同，基于此，本方案中通过结合燃气系统历史运行事件中的故障事件中出现的事件关键词进行综合分析计算，每两个不同事件关键词类下的事件关键词之间的异常关联性指标，该异常关联性指标代表着两个事件关键词同时在同一事件中出现时，该时间为故障事件的风险指标，该值越大，则说明两个事件关键词同时在同一时刻同时出现时，该时刻为故障事件的风险指标越大。

参照图1所示，智能分析模块具体包括：

事件关键词分类单元，事件关键词分类单元用于将每个燃气系统事件数据中的事件关键词于事件关键词库进行遍历检索，得到每个燃气系统事件数据中的事件关键词对应的匹配事件关键词；

异常风险计算单元，异常风险计算单元用于基于所有匹配事件关键词的异常关联性指标，计算燃气系统事件数据对应的事件异常风险值。

参照图5所示，基于所有匹配事件关键词的异常关联性指标，计算燃气系统事件数据对应的事件异常风险值具体包括：

将所有匹配事件关键词进行任意的两两组合，得到若干个匹配事件关键词组；

确定每个匹配事件关键词组的两个匹配事件关键词之间的异常关联性指标，记为匹配事件关键词组的异常指标；

将所有匹配事件关键词组的异常指标进行累加得到燃气系统事件数据对应的事件异常风险值。

参照图6所示，基于燃气系统的事件异常风险，输出防护预警信号具体包括：

判断燃气系统事件数据对应的事件异常风险值是否大于预设值，若是，则判定燃气系统出现故障事件，输出防护预警信号，若否，则判定燃气系统未出现故障事件，不输出防护预警信号。

可以理解的是，对于同一时刻可能有着很多事件关键词，对于这些事件关键词之间的异常关联性指标进行综合累加，进而得到当前检测到的时刻发生需要警惕的故障事件的风险，事件异常风险值越高，则出现故障事件的概率越大。

综上所述，本发明的优点在于：有效的实现了对于历史运行数据的复用学习，可有效的结合燃气系统的运行数据进行智能化学习更新，进而极大的提高警报系统的故障事件防护精准性和及时性，实现警报系统的智慧化防护。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (6)

1.一种燃气检测警报系统，其特征在于，包括：

至少一个事件检测模块，多个所述事件检测模块设置于燃气系统，多个所述事件检测模块用于对燃气系统进行事件采集，获得燃气系统事件数据；

事件识别模块，所述事件识别模块与所述事件检测模块采用有线或无线实现通讯连接，所述事件识别模块用于识别燃气系统事件数据中的事件关键词；

事件学习模块，所述事件学习模块与大数据库采用有线或无线实现通讯连接，所述事件学习模块用于计算事件关键词的异常关联性指标；

智能分析模块，所述智能分析模块与所述事件识别模块和事件学习模块电性连接，所述智能分析模块用于基于燃气系统事件数据中的事件关键词的异常关联性指标，确定燃气系统的事件异常风险；

防护预警模块，所述防护预警模块用于与所述智能分析模块电性连接，所述防护预警模块用于基于燃气系统的事件异常风险，输出防护预警信号；

所述计算事件关键词的异常关联性指标具体包括：

获取燃气系统运行过程中的所有历史运行事件；

将燃气系统运行过程中的所有历史运行事件的所有事件关键词组成事件关键词库；

对事件关键词进行分类，获得若干个事件关键词类；

获取事件关键词库中对应到每个事件关键词类下的事件关键词，并组合成事件关键词集合，/>，其中，/>为第i个事件关键词类对应的事件关键词集合，/>为事件关键词库中对应到第i个事件关键词类下的第j个事件关键词，/>为事件关键词库中对应到第i个事件关键词类下的事件关键词总数；

通过相关性计算算法计算任意两个事件关键词集合的元素之间的异常关联性指标；

所述相关性计算算法具体包括：

任意获取两个事件关键词集合，分别记为和/>；

调取大数据库中出现的元素/>的所有故障事件，记为第一异常数据；

调取大数据库中出现的元素/>的所有故障事件，记为第二异常数据，

其中，为事件关键词库中对应到第l个事件关键词类下的第m个事件关键词；

基于相关性计算公式计算和/>之间的异常关联性指标；

所述相关性计算公式具体为：，

式中，为/>和/>之间的异常关联性指标，/>为第一异常数据总数，/>为第二异常数据总数，/>为燃气系统的历史运行数据总数。

2.根据权利要求1所述的一种燃气检测警报系统，其特征在于，所述事件识别模块具体包括：

标准事件学习单元，所述标准事件学习单元用于确定燃气系统运行过程中各个事件的标准参数运行区间；

事件分析单元，所述事件分析单元用于筛选出燃气系统事件数据中不符合事件的标准参数运行区间的若干个时刻，记为异常时刻；

关键词提取单元，所述关键词提取单元用于提取异常时刻对应的不符合事件的标准参数运行区间的事件异常值，记为事件关键词。

3.根据权利要求2所述的一种燃气检测警报系统，其特征在于，所述确定燃气系统运行过程中各个事件的标准参数运行区间具体包括：

获取燃气系统运行过程中的每个事件对应的若干个历史运行数据，记为样本数据；

基于格拉布斯准则，剔除样本数据中的异常数据，得到事件对应的若干个标准运行数据；

求取事件对应的若干个标准运行数据的平均值和标准差，事件的标准参数运行区间为，/>为事件对应的若干个标准运行数据的平均值，/>为事件对应的若干个标准运行数据的标准差；

所述格拉布斯准则的表达式为：，

式中，为第/>个样本数据，/>为样本数据平均值，/>为样本数据标准差，

为样本数据总数，为显著水平/>下的/>分布的值，若满足格拉布斯准则的表达式，则/>为异常数据。

4.根据权利要求3所述的一种燃气检测警报系统，其特征在于，所述智能分析模块具体包括：

事件关键词分类单元，所述事件关键词分类单元用于将每个燃气系统事件数据中的事件关键词于事件关键词库进行遍历检索，得到每个燃气系统事件数据中的事件关键词对应的匹配事件关键词；

异常风险计算单元，所述异常风险计算单元用于基于所有匹配事件关键词的异常关联性指标，计算燃气系统事件数据对应的事件异常风险值。

5.根据权利要求4所述的一种燃气检测警报系统，其特征在于，所述基于所有匹配事件关键词的异常关联性指标，计算燃气系统事件数据对应的事件异常风险值具体包括：

将所有匹配事件关键词进行任意的两两组合，得到若干个匹配事件关键词组；

确定每个匹配事件关键词组的两个所述匹配事件关键词之间的异常关联性指标，记为匹配事件关键词组的异常指标；

将所有匹配事件关键词组的异常指标进行累加得到燃气系统事件数据对应的事件异常风险值。

6.根据权利要求5所述的一种燃气检测警报系统，其特征在于，所述基于燃气系统的事件异常风险，输出防护预警信号具体包括：

判断燃气系统事件数据对应的事件异常风险值是否大于预设值，若是，则判定燃气系统出现故障事件，输出防护预警信号，若否，则判定燃气系统未出现故障事件，不输出防护预警信号。