一种基于大数据的液体废物泄漏智能监测系统及方法

专利主权项内容

1.一种基于大数据的液体废物泄漏智能监测方法，其特征在于，包括以下分析步骤：步骤S1：构建以泄漏监测、设备配置、算法管理和历史查询为功能主体的液体废物泄漏监测系统，所述液体废物泄漏监测系统以泄漏监测和设备配置为数据来源，将数据来源中每一监测告警事件记录的监测告警数据作为子区块存储至中心数据库；基于监测告警数据，对监测场景进行分类；步骤S2：基于分类完成的监测场景，对每一监测场景记录的监测告警数据对应的算法参数配置进行分析，输出每一监测场景下的最优参数配置；所述算法参数配置是指基于算法管理功能中的泄漏监测算法配置；所述步骤S2包括以下分析步骤：步骤S21：所述算法参数配置是指对图像抓拍间隔、泄露扩散速度、泄露面积扩散阈值对应的算法参数进行数值调整的配置；提取每一类监测场景下记录的监测告警事件以及监测告警事件对应的监测告警数据，所述监测告警数据还包括告警原因和告警时间；步骤S22：将同一类监测场景下记录的监测告警事件以算法参数配置的不同进行分类，每一类监测告警事件对应一种算法参数配置，提取第i类监测告警事件在第j种告警原因下的平均间隔告警时间t所述平均间隔告警时间是指在若干监测告警事件中告警内容记录捕捉到的运行图像数据与初始图像数据的相似度小于等于相似度阈值时的监测时刻到传输告警信号的告警时刻对应的平均间隔时长；利用公式：T=(1/m)∑tij，iij，计算第i类监测告警事件在所有告警原因对应监测告警事件下的有效间隔告警时间T，m表示告警原因的种类数，且m个告警原因均存在于n类监测告警事件中；j≤m，i≤n，n表示监测告警事件的总类型数；i步骤S23：提取第i类监测告警事件在历史查询功能中记录的事件属性，所述事件属性包括有效告警事件和无效告警事件；获取第i类监测告警事件对应算法参数配置参与监测训练的训练时长L，输出n类监测告警事件中训练时长Li的最小值minL为目标训练时长；计算第i类监测告警事件在目标训练时长内的无效告警指数P，P=G/minL，G表示第i类监测告警事件在目标训练时长内记录为无效告警事件的个数；iiiiiii步骤S24：将有效间隔告警时间和无效告警指数进行归一化处理，利用公式：计算第i类监测告警事件对应的评估指数Yi，Yi=k1*T+k2*P，其中k1、k2表示对应有效间隔告警时间的参考系数和无效告警指数的参考系数，0<k1、k2<1，且k1+k2=1；T表示第i类监测告警事件对应有效间隔告警时间归一化后的值，P表示第i类监测告警事件对应无效告警指数归一化后的值；i0i0i0i0步骤S25：将n类监测告警事件按照对应评估指数的数值进行由小到大的排序，输出序列第一的监测告警事件为目标告警事件，提取目标告警事件对应的算法参数配置为对应监测场景下的最优参数配置；步骤S3：当新增监测场景时，遍历历史监测场景匹配相似度最高的历史监测场景，并将相似度最高的历史监测场景对应的最优参数配置于新增监测场景；步骤S4：记录新增监测场景在监测周期的监测告警数据，计算新增监测场景的训练偏差值，基于训练偏差值进行新增监测场景对应算法参数配置的预警响应；所述步骤S4包括以下分析步骤：所述监测周期是指新增监测场景中记录d个监测告警事件对应的周期时长；d≥2；计算新增监测场景中d个监测告警事件的有效间隔时长U以及无效告警指数V；11当监测周期≠目标训练时长时，更新计算无效告警指数为V<<<=(V*L)/minL，其中L表示新增监测场景中记录d个监测告警事件对应的周期时长；<<<<<基于更新后的无效告警指数V和有效间隔时长U，计算新增监测场景的评估指数Y<<<<将新增监测场景的评估指数和核准监测场景对应的评估指数进行比较，输出训练偏差值E，E=｜Y-Y｜；<<设置训练偏差值阈值E，当E><时，对新增监测场景的参数配置进行预警响应，提醒管理人员进行参数调整；当E≤E时，保存当前算法参数配置为新增监测场景的最优算法配置并继续监测。<<<