一种危化气安全隐患的分析方法
一种危化气安全隐患的分析方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及危化气的安全管理技术领域，尤其涉及一种危化气安全隐患的分析方法。
【背景技术】
[0002]现有的危化气感测系统，都只有在危化气浓度超过报警浓度值时才会进行通报，然而许多安全隐患可在低浓度时被分析出来，以燃气为例，大多数的瓦斯管线老旧或微小裂损带来微弱的燃气外泄，其浓度通常低于10%LEL，甚至比做饭时瓦斯燃烧不完全的浓度还要低一些，如图2为某厨房某日燃气浓度的采样记录，从图2中可以看出，绝大多数的采样记录显示测得的燃气浓度在200ppm?600ppm之间，有时会因为瓦斯燃烧不完全而增加到600ppm?1200ppm之间，由于几乎燃气浓度超过告警值5000ppm才进行通报，所以，这样的低浓度燃气存留现象不会为用户所知，这样的低浓度有可能是没有危害的(例如瓦斯桶放在密闭空间，瓦斯燃烧不完全所累积)，也有可能是有危害的(例如瓦斯管线有轻微锈损，会逐步扩大锈损范围)。若是为了这些可能的隐患而降低告警浓度值，导致常常告警，会造成相关人员对于此告警的不信任。因此，应当在有危化气有泄露倾向时，提早预警并处理，降低可能发生灾害的风险。
【发明内容】
[0003]本发明的目的是克服现有技术存在的缺陷，提供一种可以预测出较高风险的隐患并通知相关人员前往处理，以提升安全隐患侦测的精准度，并降低安全隐患防治的成本的危化气安全隐患的分析方法。
[0004]实现本发明目的的技术方案是:一种危化气安全隐患的分析方法，包括如下步骤:
[0005]1)设定多个时间周期01，02，"也几+1‘"，011，满足0^1 = 1^0^1^为大于1的整数；
[0006]2)针对步骤1)中的时间周期Di，设定对应的危化气浓度随时间增加的速率上限值Ai以及在该时间周期危化气浓度的初始浓度Bi;
[0007]3)危化气传感器将测得的危化气浓度值上传给危化气感知数据处理服务器，危化气感知数据处理服务器对0:时间段所收集的危化气浓度值，采用线性回归分析方法，得到Di时间段的危化气浓度值的线性回归方程为:yi = aix+bi，其中yi是在时间x的危化气浓度值，X为时间，ai表示在Di时间段危化气浓度值随时间增加的速率，bi为在Di时间段采用线性回归分析方法得到的危化气浓度初始值；
[0008]4)若步骤3)中的&1 >。且匕〉Bi，或者是满足ai〉Ai，通告此危化气传感器的安装地存在危化气安全隐患；
[0009]5)当i大于1，危化气感知数据处理服务器对0,时间段中各时间段危化气浓度代表值，采用线性回归分析方法，得到D,时间段的危化气浓度值的线性回归方程为:yi = aix+bi，其中yi是Di时间段的危化气浓度值，X为时间，ai表示在Di时间段危化气浓度值随时间增加的速率，h为在队时间段采用线性回归分析方法得到的危化气浓度初始值；
[0010]6)若步骤5)中的ai^O且bi〉Bi，或者是满足ai〉Ai，通告此危化气传感器的安装地存在危化气安全隐患。
[0011]作为本发明的优化方案，通过最小二乘法求得线性回归方程的系数值ahaubdP
b1
[0012]作为本发明的优化方案，D1-1时间段危化气浓度代表值为线性回归方程y1-1= a1-1x+bi—1上的一个值。
[0013]作为本发明的优化方案，D1-1时间段危化气浓度代表值为该D1-1时间段危化气浓度的平均值。
[0014]本发明具有积极的效果:本发明通过对危化气传感器测得的危化气浓度值进行定期分析，预测可能存在的安全隐患，克服了常常告警而造成相关人员对危化气告警的不信任，提升安全隐患侦测的精准度，并降低安全隐患防治的成本。
【附图说明】
[0015]为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中:
[0016]图1为本发明的流程图；
[0017]图2为某厨房某日燃气浓度的采样记录图和采用危化气安全隐患的分析方法的结果图。
【具体实施方式】
[0018]如图1所示，公开了一种危化气安全隐患的分析方法，包括如下步骤:
[0019]1)设定多个时间周期01，02，"必几+1‘"，011，满足01+1 = 1^04为大于1的整数；
[0020 ] 2)针对步骤1)中的时间周期Di，设定对应的危化气浓度随时间增加的速率上限值Ai以及在该时间周期危化气浓度的初始浓度Bi;
[0021]3)危化气传感器将测得的危化气浓度值上传给危化气感知数据处理服务器，危化气感知数据处理服务器对0:时间段所收集的危化气浓度值，采用线性回归分析方法，得到Di时间段的危化气浓度值的线性回归方程为:yi = aix+bi，其中yi是在时间x的危化气浓度值，X为时间，ai表示在Di时间段危化气浓度值随时间增加的速率，bi为在Di时间段采用线性回归分析方法得到的危化气浓度初始值；
[0022]4)若步骤3)中的&12 0且131〉81，或者是满足adAi，通告此危化气传感器的安装地存在危化气安全隐患；
[0023]5)当i大于1，危化气感知数据处理服务器对Di时间段中各D1-dt间段危化气浓度代表值，采用线性回归分析方法，得到D,时间段的危化气浓度值的线性回归方程为:yi = aix+bi，其中yi是Di时间段的危化气浓度值，X为时间，ai表示在Di时间段危化气浓度值随时间增加的速率，h为在队时间段采用线性回归分析方法得到的危化气浓度初始值；
[0024]6)若步骤5)中的ai^O且bi〉Bi，或者是满足ai〉Ai，通告此危化气传感器的安装地存在危化气安全隐患。
[0025]通过最小二乘法求得线性回归方程的系数值&1、&1、131和131。其中，01-1时间段危化气浓度代表值为线性回归方程y1-1 = a1-1x+b1-1上的一个值。D1-1时间段危化气浓度代表值为该D1-1时间段危化气浓度的平均值。
[0026]图2中的斜线为某厨房某日内燃气浓度经过一种危化气安全隐患的分析方法的分析结果，y = 2.51x+233，可以看出，这个厨房的浓度上升速度很明显，该厨房的安全隐患很可能在短时间内突破危化气浓度告警值，危化气浓度值随时间增加的速率越大，浓度上升的速度就会变大，安全隐患越大，同时，第一个测得的危化气浓度值很大时，则代表浓度的基数比较高，即背景浓度高，安全隐患同样不能忽视。
[0027]采用危化气安全隐患的分析方法需要经过长时期测量浓度数据，有可能每天的变化量很小，但几个月观察下来却发现该浓度数值是不断增加的。因此分析长时期测量浓度值以进行危化气浓度的趋势分析确实有其必要。
[0028]以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1.一种危化气安全隐患的分析方法，其特征在于:包括如下步骤: 1)设定多个时间周期Di，D2，…Di，Di+1…，Dn，满足Di+1= k X Di，k为大于1的整数； 2)针对步骤1)中的时间周期Di，设定对应的危化气浓度随时间增加的速率上限值Ai以及在该时间周期危化气浓度的初始浓度Bi; 3)危化气传感器将测得的危化气浓度值上传给危化气感知数据处理服务器，危化气感知数据处理服务器对^时间段所收集的危化气浓度值，采用线性回归分析方法，得到Di时间段的危化气浓度值的线性回归方程为:yi = aix+bi，其中yi是在时间x的危化气浓度值，x为时间，ai表示在Di时间段危化气浓度值随时间增加的速率，bi为在Di时间段采用线性回归分析方法得到的危化气浓度初始值； 4)若步骤3)中的&120且131沾1，或者是满足&1〉^，通告此危化气传感器的安装地存在危化气安全隐患； 5)当i大于1，危化气感知数据处理服务器对0,时间段中各Dh时间段危化气浓度代表值，采用线性回归分析方法，得到D,时间段的危化气浓度值的线性回归方程为=其中yi是Di时间段的危化气浓度值，X为时间，ai表示在Di时间段危化气浓度值随时间增加的速率，匕为在队时间段采用线性回归分析方法得到的危化气浓度初始值； 6)若步骤5)中的ai2。且匕沾,，或者是满足&1〉仏，通告此危化气传感器的安装地存在危化气安全隐患。2.根据权利要求1所述的一种危化气安全隐患的分析方法，其特征在于:通过最小二乘法求得线性回归方程的系数值a1、a,、匕和匕。3.根据权利要求1或2所述的一种危化气安全隐患的分析方法，其特征在于:所述的Dh时间段危化气浓度代表值为线性回归方程y1-1 = a1-1x+b1-1上的一个值。4.根据权利要求1或2所述的一种危化气安全隐患的分析方法，其特征在于:所述的Dh时间段危化气浓度代表值为该D1-1时间段危化气浓度的平均值。
【专利摘要】本发明涉及危化气的安全管理技术领域，尤其涉及一种危化气安全隐患的分析方法，危化气传感器将测得的危化气浓度值上传给危化气感知数据处理服务器，危化气感知数据处理服务器对一段时间段所收集的危化气浓度值，采用线性回归分析方法，预测此危化气传感器安装地存在的危化气安全隐患。本发明通过对危化气传感器测得的危化气浓度值进行定期分析，预测可能存在的安全隐患，克服了常常告警而造成相关人员对告警的不信任，提升安全隐患侦测的精准度，并降低安全隐患防治的成本。
【IPC分类】G01N33/00
【公开号】CN105486807
【申请号】CN201510829741
【发明人】金明辉, 许斌, 蔡升斌, 吴丹, 杜炎, 李青
【申请人】南京缔尔达智能科技有限公司
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年11月25日
【技术领域】
[0001]本发明涉及危化气的安全管理技术领域，尤其涉及一种危化气安全隐患的分析方法。
【背景技术】
[0002]现有的危化气感测系统，都只有在危化气浓度超过报警浓度值时才会进行通报，然而许多安全隐患可在低浓度时被分析出来，以燃气为例，大多数的瓦斯管线老旧或微小裂损带来微弱的燃气外泄，其浓度通常低于10%LEL，甚至比做饭时瓦斯燃烧不完全的浓度还要低一些，如图2为某厨房某日燃气浓度的采样记录，从图2中可以看出，绝大多数的采样记录显示测得的燃气浓度在200ppm?600ppm之间，有时会因为瓦斯燃烧不完全而增加到600ppm?1200ppm之间，由于几乎燃气浓度超过告警值5000ppm才进行通报，所以，这样的低浓度燃气存留现象不会为用户所知，这样的低浓度有可能是没有危害的(例如瓦斯桶放在密闭空间，瓦斯燃烧不完全所累积)，也有可能是有危害的(例如瓦斯管线有轻微锈损，会逐步扩大锈损范围)。若是为了这些可能的隐患而降低告警浓度值，导致常常告警，会造成相关人员对于此告警的不信任。因此，应当在有危化气有泄露倾向时，提早预警并处理，降低可能发生灾害的风险。
【发明内容】
[0003]本发明的目的是克服现有技术存在的缺陷，提供一种可以预测出较高风险的隐患并通知相关人员前往处理，以提升安全隐患侦测的精准度，并降低安全隐患防治的成本的危化气安全隐患的分析方法。
[0004]实现本发明目的的技术方案是:一种危化气安全隐患的分析方法，包括如下步骤:
[0005]1)设定多个时间周期01，02，"也几+1‘"，011，满足0^1 = 1^0^1^为大于1的整数；
[0006]2)针对步骤1)中的时间周期Di，设定对应的危化气浓度随时间增加的速率上限值Ai以及在该时间周期危化气浓度的初始浓度Bi;
[0007]3)危化气传感器将测得的危化气浓度值上传给危化气感知数据处理服务器，危化气感知数据处理服务器对0:时间段所收集的危化气浓度值，采用线性回归分析方法，得到Di时间段的危化气浓度值的线性回归方程为:yi = aix+bi，其中yi是在时间x的危化气浓度值，X为时间，ai表示在Di时间段危化气浓度值随时间增加的速率，bi为在Di时间段采用线性回归分析方法得到的危化气浓度初始值；
[0008]4)若步骤3)中的&1 >。且匕〉Bi，或者是满足ai〉Ai，通告此危化气传感器的安装地存在危化气安全隐患；
[0009]5)当i大于1，危化气感知数据处理服务器对0,时间段中各时间段危化气浓度代表值，采用线性回归分析方法，得到D,时间段的危化气浓度值的线性回归方程为:yi = aix+bi，其中yi是Di时间段的危化气浓度值，X为时间，ai表示在Di时间段危化气浓度值随时间增加的速率，h为在队时间段采用线性回归分析方法得到的危化气浓度初始值；
[0010]6)若步骤5)中的ai^O且bi〉Bi，或者是满足ai〉Ai，通告此危化气传感器的安装地存在危化气安全隐患。
[0011]作为本发明的优化方案，通过最小二乘法求得线性回归方程的系数值ahaubdP
b1
[0012]作为本发明的优化方案，D1-1时间段危化气浓度代表值为线性回归方程y1-1= a1-1x+bi—1上的一个值。
[0013]作为本发明的优化方案，D1-1时间段危化气浓度代表值为该D1-1时间段危化气浓度的平均值。
[0014]本发明具有积极的效果:本发明通过对危化气传感器测得的危化气浓度值进行定期分析，预测可能存在的安全隐患，克服了常常告警而造成相关人员对危化气告警的不信任，提升安全隐患侦测的精准度，并降低安全隐患防治的成本。
【附图说明】
[0015]为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中:
[0016]图1为本发明的流程图；
[0017]图2为某厨房某日燃气浓度的采样记录图和采用危化气安全隐患的分析方法的结果图。
【具体实施方式】
[0018]如图1所示，公开了一种危化气安全隐患的分析方法，包括如下步骤:
[0019]1)设定多个时间周期01，02，"必几+1‘"，011，满足01+1 = 1^04为大于1的整数；
[0020 ] 2)针对步骤1)中的时间周期Di，设定对应的危化气浓度随时间增加的速率上限值Ai以及在该时间周期危化气浓度的初始浓度Bi;
[0021]3)危化气传感器将测得的危化气浓度值上传给危化气感知数据处理服务器，危化气感知数据处理服务器对0:时间段所收集的危化气浓度值，采用线性回归分析方法，得到Di时间段的危化气浓度值的线性回归方程为:yi = aix+bi，其中yi是在时间x的危化气浓度值，X为时间，ai表示在Di时间段危化气浓度值随时间增加的速率，bi为在Di时间段采用线性回归分析方法得到的危化气浓度初始值；
[0022]4)若步骤3)中的&12 0且131〉81，或者是满足adAi，通告此危化气传感器的安装地存在危化气安全隐患；
[0023]5)当i大于1，危化气感知数据处理服务器对Di时间段中各D1-dt间段危化气浓度代表值，采用线性回归分析方法，得到D,时间段的危化气浓度值的线性回归方程为:yi = aix+bi，其中yi是Di时间段的危化气浓度值，X为时间，ai表示在Di时间段危化气浓度值随时间增加的速率，h为在队时间段采用线性回归分析方法得到的危化气浓度初始值；
[0024]6)若步骤5)中的ai^O且bi〉Bi，或者是满足ai〉Ai，通告此危化气传感器的安装地存在危化气安全隐患。
[0025]通过最小二乘法求得线性回归方程的系数值&1、&1、131和131。其中，01-1时间段危化气浓度代表值为线性回归方程y1-1 = a1-1x+b1-1上的一个值。D1-1时间段危化气浓度代表值为该D1-1时间段危化气浓度的平均值。
[0026]图2中的斜线为某厨房某日内燃气浓度经过一种危化气安全隐患的分析方法的分析结果，y = 2.51x+233，可以看出，这个厨房的浓度上升速度很明显，该厨房的安全隐患很可能在短时间内突破危化气浓度告警值，危化气浓度值随时间增加的速率越大，浓度上升的速度就会变大，安全隐患越大，同时，第一个测得的危化气浓度值很大时，则代表浓度的基数比较高，即背景浓度高，安全隐患同样不能忽视。
[0027]采用危化气安全隐患的分析方法需要经过长时期测量浓度数据，有可能每天的变化量很小，但几个月观察下来却发现该浓度数值是不断增加的。因此分析长时期测量浓度值以进行危化气浓度的趋势分析确实有其必要。
[0028]以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1.一种危化气安全隐患的分析方法，其特征在于:包括如下步骤: 1)设定多个时间周期Di，D2，…Di，Di+1…，Dn，满足Di+1= k X Di，k为大于1的整数； 2)针对步骤1)中的时间周期Di，设定对应的危化气浓度随时间增加的速率上限值Ai以及在该时间周期危化气浓度的初始浓度Bi; 3)危化气传感器将测得的危化气浓度值上传给危化气感知数据处理服务器，危化气感知数据处理服务器对^时间段所收集的危化气浓度值，采用线性回归分析方法，得到Di时间段的危化气浓度值的线性回归方程为:yi = aix+bi，其中yi是在时间x的危化气浓度值，x为时间，ai表示在Di时间段危化气浓度值随时间增加的速率，bi为在Di时间段采用线性回归分析方法得到的危化气浓度初始值； 4)若步骤3)中的&120且131沾1，或者是满足&1〉^，通告此危化气传感器的安装地存在危化气安全隐患； 5)当i大于1，危化气感知数据处理服务器对0,时间段中各Dh时间段危化气浓度代表值，采用线性回归分析方法，得到D,时间段的危化气浓度值的线性回归方程为=其中yi是Di时间段的危化气浓度值，X为时间，ai表示在Di时间段危化气浓度值随时间增加的速率，匕为在队时间段采用线性回归分析方法得到的危化气浓度初始值； 6)若步骤5)中的ai2。且匕沾,，或者是满足&1〉仏，通告此危化气传感器的安装地存在危化气安全隐患。2.根据权利要求1所述的一种危化气安全隐患的分析方法，其特征在于:通过最小二乘法求得线性回归方程的系数值a1、a,、匕和匕。3.根据权利要求1或2所述的一种危化气安全隐患的分析方法，其特征在于:所述的Dh时间段危化气浓度代表值为线性回归方程y1-1 = a1-1x+b1-1上的一个值。4.根据权利要求1或2所述的一种危化气安全隐患的分析方法，其特征在于:所述的Dh时间段危化气浓度代表值为该D1-1时间段危化气浓度的平均值。
【专利摘要】本发明涉及危化气的安全管理技术领域，尤其涉及一种危化气安全隐患的分析方法，危化气传感器将测得的危化气浓度值上传给危化气感知数据处理服务器，危化气感知数据处理服务器对一段时间段所收集的危化气浓度值，采用线性回归分析方法，预测此危化气传感器安装地存在的危化气安全隐患。本发明通过对危化气传感器测得的危化气浓度值进行定期分析，预测可能存在的安全隐患，克服了常常告警而造成相关人员对告警的不信任，提升安全隐患侦测的精准度，并降低安全隐患防治的成本。
【IPC分类】G01N33/00
【公开号】CN105486807
【申请号】CN201510829741
【发明人】金明辉, 许斌, 蔡升斌, 吴丹, 杜炎, 李青
【申请人】南京缔尔达智能科技有限公司
【公开日】2016年4月13日
【申请日】2015年11月25日
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