陕西大唐燃气安全科技股份有限公司张明获国家专利权
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龙图腾网获悉陕西大唐燃气安全科技股份有限公司申请的专利一种基于物联网与AI的可燃气体远程监测管理系统及方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN121486706B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202610014860.3,技术领域涉及:H04Q9/00;该发明授权一种基于物联网与AI的可燃气体远程监测管理系统及方法是由张明;姚宏鹏;严朝阳设计研发完成,并于2026-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于物联网与AI的可燃气体远程监测管理系统及方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于物联网与AI的可燃气体远程监测管理系统及方法,涉及可燃气体监测技术领域;该系统包括依次运行的源异构感知模块、边缘AI推理模块、联网通信传输模块、AI协同决策模块以及判定协同响应模块:其技术要点为:本方案采用用户行为画像驱动的AI协同决策模块,并引入多维度特征因子,实现对异常用气行为动态感知的同时,还通过配置超限保护项完成兜底,在一定程度上确保突发泄漏等情况不被遗漏,克服了传统纯数据驱动模型缺乏可解释性与实时性的缺陷,将历史行为上下文与实时物理状态进行融合绑定,完成对安全性与体验效果的协同优化处理。
本发明授权一种基于物联网与AI的可燃气体远程监测管理系统及方法在权利要求书中公布了:1.一种基于物联网与AI的可燃气体远程监测管理系统,其特征在于,包括: 多源异构感知模块:于选定的待监测区域部署传感器阵列,获取原始数据; 边缘AI推理模块:在监测终端内设置MCU+轻量神经网络模型,基于原始数据来执行提取判定动作,至少包括特征提取动作和多模态融合判定动作; 联网通信传输模块:依据提取判定动作的结果,运行预搭建的本地私域联网通信,并接入云端公网复核,构建数据湖; AI协同决策模块:建立用户行为画像模型,输出基础偏离度指标,并引入多维度特征因子,与基础偏离度指标融合得出最终偏离度指标,以识别异常用气行为; 用户行为画像模型的运行过程如下: 用气习惯学习:基于任一用户ID,统计日均用气时段分布Ht、历史用气流量及当前瞬时流量Q、常用流量区间{Q_min,Q_max}; 定义偏离度指标:第一步:将当前流量与历史用气流量均值之间的绝对差值作为分子部分,历史用气流量的标准差作为分母部分,得出偏离倍数;第二步:统计在历史预设周期内发生过用气事件的天数,记为N_uset±Δt;t表示当前时刻,Δt表示时间容忍窗口,将N_uset±Δt除以历史预设周期即可得出时段稀疏系数Rt;第三步:将1减去时段稀疏系数Rt所得的值与偏离倍数进行加权计算,以得出基础偏离度指标D_base; 引入的多维度特征因子至少包括:流量稳定性因子MS和持续时间因子AT_dur; 其中,流量稳定性因子MS的推导过程为:第一步:取当前时刻t前推w秒内所有瞬时流量的采样值,记为从第t-w+1个采样点到第t个采样点的流量序列,并计算该流量序列的标准差;第二步:计算w个采样点的平均流量作为分母部分,将该流量序列的标准差作为分子部分,得到的比值则为稳定指标S;第三步:引入放大系数后将其与稳定指标S相乘,将乘积与1累加,并对累加结果取倒,以推导得出流量稳定性因子MS; 持续时间因子AT_dur的推导过程为:第一步:依据基础偏离度指标来进行初步异常分析动作,将基础偏离度指标D_base与预设的传统阈值进行比对,若D_base超过传统阈值,则表示存在异常,统计当前存在异常已持续的时长T_dur;第二步:设定约束条件,当T_dur少于2min时判定AT_dur=0; 当T_dur处于2至5min之间时判定AT_dur=T_dur-23; 当T_dur超过5min时判定AT_dur=1; 与基础偏离度指标融合得出最终偏离度指标的过程为:将基础偏离度指标D_base与引入的多维度特征因子依次相乘,得出一项结果;设定指示函数IQQ_max_hist,若当前的瞬时流量Q超过该用户历史记录中的最大流量Q_max_hist,则返回1,否则返回0;并将指示函数IQQ_max_hist的结果与设定的超限保护项相乘,得到二项结果;最后将一项结果与二项结果进行求和处理,以获取最终偏离度指标D_fin;识别异常用气行为的依据为:当D_fin超过预设的标准阈值,且持续时长超过临界时长时,则判定其异常用气行为,发出预警信号;反之,则不做响应动作; 判定协同响应模块:基于预构建的规则引擎,获取风险等级及响应动作,在配备点火器存在异常的条件下,触发双反馈专项识别机制,应用边缘层多维特征耦合检测来进行一次反馈,结合云端协同层启动二次反馈校验,以获取校正后的风险等级及响应动作。
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