[发明专利]一种基于高斯扩散模型和深度神经网络的液态危化品挥发浓度估算方法在审
| 申请号： | 202110782484.X | 申请日： | 2021-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN113468815A | 公开（公告）日： | 2021-10-01 |
| 发明（设计）人： | 彭振峰;薛善良;毛青青 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/28;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/08;G06F119/08;G06F119/14 |
| 代理公司： | 南京天华专利代理有限责任公司 32218 | 代理人： | 瞿网兰 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于高斯扩散模型和深度神经网络的液态危化品挥发浓度估算方法，其特征是首先在待测区域内构建液态危化品挥发物的高斯扩散模型；使用伯努利公式计算泄漏源强，再通过相变公式将液相源强转变为气相源强；然后，通过传感器阵列数值调整高斯扩散模型的参数；最后使用深度神经网络对模型估值进行数值修正，得到待估区域内各位点的挥发物气体浓度预测值。本发明通过使用高斯扩散模型来预估气体扩散规律，再利用深度神经网络和少量传感器的实时数据来修正高斯扩散模型的估算结果，提高了高斯扩散模型在待估区域内各点估算的准确度，从而帮助液态危化品加工企业或石化企业更准确的判断液态危化品的挥发情况，加强安全风险的识别能力，防范安全事故的发生。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 扩散 模型 深度 神经网络 液态 危化品 挥发 浓度 估算 方法 | ||
【主权项】：
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