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一种基于神经网络的加氢站事故预测方法
申请人信息
- 申请人:江苏省特种设备安全监督检验研究院
- 申请人地址:210036 江苏省南京市鼓楼区草场门大街107号龙江大厦
- 发明人: 江苏省特种设备安全监督检验研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于神经网络的加氢站事故预测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311773216.7 |
| 申请日 | 2023/12/21 |
| 公告号 | CN117745072A |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G06Q10/0635 |
| 权利人 | 江苏省特种设备安全监督检验研究院 |
| 发明人 | 丁春雄; 郑凯; 王晋; 朱庆南; 陈荣华; 郇冬; 俞燕萍; 袁颖 |
| 地址 | 江苏省南京市鼓楼区草场门大街107号龙江大厦 |
摘要文本
本发明公开了一种基于神经网络的加氢站事故预测方法，包括：S1，根据加氢站内目标部件的各项检测信息类型设置相应的第一信息采集策略和第二信息采集策略；S2，采用第一信息采集策略和第二信息采集策略采集加氢站内目标部件的各项检测信息；S3，将采用第一信息采集策略采集到的检测信息输入对应的神经网络，以对加氢站内目标部件进行事故预测；S4，在预测目标部件存在事故风险时，对采用第一信息采集策略和第二信息采集策略采集到的各项检测信息进行信息处理以判定事故地点以及事故起因。根据本发明的事故预测方法，结合采用多种信息采集策略采集到的目标部件在多个方面的检测信息来预测目标部件是否存在事故风险，大大提高了事故预测的准确性。 来自马-克-数-据
专利主权项内容
1.一种基于神经网络的加氢站事故预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，根据所述加氢站内目标部件的各项检测信息类型设置相应的第一信息采集策略和第二信息采集策略；S2，分别采用所述第一信息采集策略和所述第二信息采集策略采集所述加氢站内所述目标部件的各项检测信息；S3，将采用所述第一信息采集策略采集到的检测信息输入对应的神经网络，以对所述加氢站内所述目标部件进行事故预测；S4，在预测所述目标部件存在事故风险时，对采用第一信息采集策略和所述第二信息采集策略采集到的各项检测信息进行信息处理以判定事故地点以及事故起因。 来源：百度马 克 数据网