基于信息融合与GM的石油罐区安全监控预测模型

近年来,石油罐区安全事故发生频率呈不断上升趋势。为有效增强罐区安全监控预警系统监测数据的可靠性,并实现对事故的早期预警,基于多传感器信息融合技术和灰色模型(GM)理论,建立出石油罐区安全监控预测模型。首先,研究了基于递推最小二乘法改进的最优加权融合算法,并将其作为一级(特征级)融合模型,其次,介绍分析了灰色预测理论及GM(1,1)模型的实现过程,最后建立出基于GA-BP神经网络算法的二级(决策级)数据融合模型,并得到石油罐区安全监控预测模型。     

基于数据挖掘法的矿井瓦斯联动监测

为解决传统矿井监测技术存在的监测效果差、数据利用率低、预警能力不足等问题,提出采用多点及多因素融合的联动监测方法。采用计算机数据挖掘、多级数据融合处理技术建立基于实际预警、规则评判、历史数据检测等方法的矿井故障分析及瓦斯浓度预警数据处理模型。该技术在临汾市尧都区5个煤矿的安全生产监控中试验应用,结果表明联动分析法有助于分析矿井故障原因、提高瓦斯浓度预警能力,且数据挖掘及多级数据融合技术的应用有助于规范样本,提高分析预警规则的稳定性、适应性。     

基于三维GIS的油罐区应急管理平台研究与实现

分析油罐区危险特性和事故模式,将三维GIS系统、日常管理、监控预警、应急指挥与辅助决策等功能进行集成,建立基于三维GIS的油罐区一体化应急管理平台。该平台利用数据融合技术,将液位、可燃气体、温度等多参数进行了融合,提高了报警可靠性。同时构建了DEA-BP应急资源配置模型,结合罐区事故类型,实现了罐区重大事故应急资源的优化配置。平台还提供数字化预案和三维应急演练,为油罐区员工提高应急安全技能提供了培训环境。     

基于信息融合的智能安全监控自动化系统

介绍了安全监控系统的基本概念、特点以及国内外研究现状,给出了智能安全监控系统的基本结构,包括信息采集、信息处理、信息融合和安全监控报警等模块。构建了综合的智能安全监控自动化系统。智能安全监控自动化系统,是多学科知识融合的产物。对该领域进行深入的研究,必须综合先进的自动控制技术、计算机技术、智能传感器技术、通信技术以及信息处理技术等成果。指出了基于信息融合的智能安全监控系统的几个重要研究方向,即新型智能传感器技术、先进的信息处理与传输技术、先进的信息融合方法以及相应的软件系统开发。创造性地提出了安全监控信息融合方法的融合以及多学科知识和技术的融合。     

多源信息融合的埋地管道健康评价方法

埋地管道长期受多种复杂因素作用而出现腐蚀、裂纹等多种损伤,很难由管道内检测数据以解析模型描述和评价管道健康状况问题,笔者提出了一种基于Vague集的多源信息多级融合方法,充分利用层次间信息特征的冗余性和互补性进行管道健康状况评价。建立了多信息源多级融合模型,定义了基于Vague集的多源信息数学描述,给出了该方法的数据组织形式和算法实现过程,并将其应用于埋地供水管道健康评价体系,验证了该方法的有效性、合理性。     

基于CAN总线和K均值聚类方法的火灾预警系统研究

针对传统的火灾预警系统中存在的灵敏度低、误报率高的特点,将多种传感器信息智能处理技术和CAN总线技术应用到火灾预警系统中,提出了一种用K均值聚类算法将多传感器数据进行聚类融合后分级,通过CAN总线传输到火灾预警控制中心,实现对安全生产中重点防火区域进行实时监控。实验测试表明该系统具有传输数据可靠、实时性强、可扩展,漏报率达0.7%以下,误报率达1.8%以下,较传统相比,下降了50%以上。     

基于安全系统理论的水电工程智能安全管控模型设计

针对水电工程智能安全管控体系建设的问题,根据以信息化建造、数字大坝、智能大坝为特征的发展阶段趋势,运用安全系统理论,结合大数据、人工智能及云计算等最新信息技术,提出水电工程智能安全管理的内涵特征、层次结构、基础要素及技术体系,建立基于安全系统理论的水电工程智能安全管控模型。该模型借助数据感知技术,以推动人、机、环境三元融合为目标,形成基于群智数据协同的水电工程智能安全管控体系。以大渡河金川水电站为例,在该模型下实现了安全管理的风险识别、全面感知、智能管控和实时预警,为水电工程智能安全管控和智慧高效决策提供支撑。     

浅谈信息融合技术在周界入侵报警系统建设中的应用

<正>一、前言周界防范是整个安全防范系统的第一道防线,对整个安全防范系统预警的及时性、处置的有效性具有决定性的意义。本文在分析周界入侵报警系统的发展现状、面临的主要问题和技术发展总体趋势的基础上,结合周界安防雷达、振动传感器等新型产品的特点,提出了基于物联网技术的周界防入侵系统建设的总体思路,对多源传感器的信息融合技术进行了初步探讨,     

城市烟花爆竹安全监控与业务管理综合信息系统的研究和开发

对城市烟花爆竹安全监控与业务管理综合信息系统的需求进行分析;提出了网络化信息管理系统的设计架构和功能设置;并设计开发了城市烟花爆竹安全监控与业务管理综合信息系统,将先进的网络通讯技术、数据实时采集技术、组态技术、安全监控与预警技术和基于W eb的信息管理软件开发技术进行集成设计;实现了基于烟花爆竹仓库现场实时数据监测结果的多媒体联动、多用途智能报警监视硬件设备和配套的业务管理软件的信息融合。     

基于多源数据融合的煤矿工作面瓦斯浓度预测*

为了解决瓦斯浓度预测使用的单一数据在预测中影响还不够深入的问题,提出基于LSTM神经网络的多源数据融合瓦斯浓度预测模型。模型将上隅角瓦斯浓度、采煤机速度、工作面吨煤瓦斯涌出量等不同数据融合作为输入层参数,使用Adam优化算法更新LSTM网络层参数,利用Attention机制突出关键影响瓦斯浓度的因素,开展多源数据融合的瓦斯浓度预测,结合某矿1008工作面的实际数据,分析不同数据在瓦斯浓度预测中的作用。研究结果表明:单变量下的Attention-aLSTM预测效果相比LSTM提升14.2%;多源数据融合下的Attention-aLSTM相比自身提升了5%。     

Risk assessment of an oil depot using the improved multi-sensor fusion approach based on the cloud model and the belief Jensen-Shannon divergence

At present, enterprises have introduced the Internet of Things (IoT) technology to monitor and evaluate the safety status of oil depots, allowing for the collection of a substantial amount of multi-source monitoring data from factories. However, sensor monitoring data is often inaccurate and fuzzy. To improve the reliability of risk prevention and control based on multi-source sensor data, this study proposed a CM-BJS-DS model based on the cloud model (CM), the Belief Jensen-Shannon (BJS) divergence and Dempster-Shafer(D-S) evidence theory. First, the relevant evaluation factors of the accident and their threshold intervals of different risk levels were determined, and the fuzzy cloud membership functions (FCMFs) corresponding to different risk levels were constructed. Then, the sensor monitoring data were processed using the correlation measurement of the FCMF, and basic probability assignments (BPAs) were generated under the risk assessment frame of discernment. Finally, the BPAs were pre-processed by the improved evidence fusion model and the accident risk level was evaluated. Based on the monitoring data, a case study was performed to assess the risk level of vapor cloud explosion (VCE) accidents due to liquid petroleum gas (LPG) tank leaks. The results show that the proposed method presents the following characteristics: (i) The BPAs were constructed based on the monitoring data, which reduced the subjectivity of the construction process; (ii) Compared with single sensors, the multiple sensor fusion evaluation yielded more specific results; (iii) When dealing with highly conflicting evidence, the evaluation results of the proposed method exhibited a higher belief degree. This method can be used as a decision-making tool to detect potential risks and identify critical risk spots to improve the specificity and efficiency of emergency response.     

基于数据融合的风机风量值无线监测技术研究

为了解决主要通风机在测风量过程中在线实时监测等问题,建立了以无线传输技术为基础的三层传输系统框架,并将改进的数据融合算法引入到风量值数据处理当中,通过选取阙值区间利用二次曲线函数来消除阙值点处相互支持的模糊性,取得最优融合传感器组,并对实测数据进行抗干扰实验分析。实验结果表明,无线传输方式有利于风量数据的在线实时监测;改进的数据融合算法能及时有效地消除传感器的测量偏差、提高风量数据的测量精确度。研究结果对煤矿主要通风机风量在线远程监测具一定的理论价值和实用意义。     

信息融合技术在采空区安全评价中的应用研究

信息融合技术充分利用多源信息的互补性、综合性,可以极大地提高评价指标信息的质量和可信度。本文利用信息融合的理论和方法,建立了煤矿采空区安全性评价的数学模型,给出了基于D-S证据理论的多源信息分析、处理、分配、融合等信息处理步骤,结合GIS的强大图形处理能力,快速生成成果图。通过对某采空区安全预测的实际应用,获得了满意的效果,说明所建模型的有效性和实用性。     

基于火灾场景的大型浮顶储罐区全过程风险防范体系研究

针对大型浮顶罐区火灾事故风险特征,通过对火灾场景辨识及其火灾风险影响因素分析,结合预防初期火灾场景风险要素和消防系统有效性,提出了罐区火灾事故现实风险的评估框架及确定方法。在此基础上,构建了基于火灾场景的全过程风险防范体系,包括库区评估规划、罐体本质安全化设计、库区火灾预防、罐区火灾扑救、园区火灾事故管理等5个方面,并给出相应的对策措施。大型浮顶罐区全过程火灾风险防范是一个持续改进的结构化过程风险管理体系,有助于实现罐区火灾风险的过程安全管理,进而提高仓储型园区的整体消防安全保障能力和风险防控水平。     

基于激光扫描和无人机倾斜摄影的露天采场安全监测应用

为解决露天采场安全监测中观测困难、效率低下等问题,结合引用三维激光扫描和无人机倾斜摄影等三维测量技术开展露天采场安全监测融合应用研究。通过应用研究表明:2类技术结合应用可实现露天采场生产环境信息完整三维数据采集;通过统一控制点坐标系和基于点云特征点的迭代最临近点配准算法（ICP）可有效融合2类点云数据,能构建高时效、高精度、高分辨率的采场三维点云模型;融合的三维模型能直观再现采场生产环境,多尺度精准监测安全隐患问题,有效辅助采场生产安全规划;该技术方案弥补了人工安全监测缺陷,提高了安全监测效率,可适用于矿山尾矿库、水电大坝等其他危险源安全监测应用。     

基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型*

为解决煤矿瓦斯浓度预测问题,提出基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型。模型首先对煤矿多源监测数据进行数据融合、缺失值处理;其次通过特征衍生、有监督化、无量纲化,融合各环境因素特征和时序数据的时间性特征,且衍生出更多交叉项特征和高次项特征;然后利用经验法和逐步试错法确定隐藏层维度;最后进行模型训练和测试。研究结果表明:基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型的RMSE仅为0.021,MAE为0.01,比单因素LSTM模型、RNN模型预测效果好。因此,基于多因素的LSTM瓦斯浓度预测模型可更精准地进行瓦斯浓度多步预测,促进煤矿安全生产。     

油品储罐区风险评价技术研究

本文通过分析影响储罐安全的五大因素18项指标,系统建立了单个油品储罐的安全评价指标体系,采用层次分析-模糊综合评价方法,实现单个油品储罐的安全状况分级。并结合区域定量风险评价方法,实现对油品储罐区的整体风险评价。以某油品储罐区为例,利用建立的指标体系与区域风险评价方法,给出了单个储罐安全等级以及储罐区个人风险等值线分布图和社会风险曲线。更全面的给出了储罐区单个储罐与罐区整体不同层次的风险状况,为油品储罐区规划,管理及事故预防和应急救援提供依据。