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成果名称
智能安全检测监测技术
项目来源
西安交通大学国家技术转移中心
成果介绍
目前国内化工化工安全事故形势严峻。2018 年全国事故176次,死亡223人;2019.1-6 月,全国化工事故 817 起,死亡 409 人,超过 2018全年总和。其 中,装备的不安全状态和人的不安全行为是引发安全事故的主要原因,同时存在智能安全检测监测面临准确性、有效性、快速性难以兼顾的问题,智能安全检测监测技术亟待发展。课题组基于上述情况,面向智能安全检测监测需求开发了一系列的技术和方法。
技术特点及应用:
1.基于人工智能嗅觉系统的挥发性介质检测识别
基本原理:模拟动物嗅觉对未知多组分进行检测识别解决问题:单组分、多组分微量挥发性分或气体定性定量识别。技术特点:克服传统单点传感器交叉响应、选择性差、误报高的缺点;气体组分适应选择性好、检测气体灵敏度高、操作简单成本低;利用同一模块识别不同的组分;对于多组分混合状态整体识别具有优势。
应用场景:容器管道挥发组分泄漏;环境污染物释放;危险物质释放;材料热致状态检测(电气热致故障);物料品质检测(比如食品掺假、油品质量劣化)。
2.容器管道设备全周期多场耦合泄漏检测监测方法解决问题:为管道容器泄漏前腐蚀状态监测—早期泄漏痕迹监测—明显泄漏可视化监测全周期提供精细化检测监测。技术原理:导波超声检测技术对腐蚀缺陷检测;人工嗅觉对早期痕迹气体进行检测;利用增强辐射红外成像技术对气体泄漏进行可视化监测。应用场景:材料和构建的腐蚀、缺陷检测监测;介质泄漏检测监测。
3.泄漏监测及反演溯源方法和装置
解决问题:未知泄漏释放源的辨识确定。
基本原理:利用静态传感器分布或移动机器人,结合溯源算法实现泄漏溯源。 技术特点:根据监测浓度和大气信息反演泄漏源信息;定位精度高;可估计释放泄漏速率等源项信息;可同时固定分布传感器和移动机器人。
应用场景:大型危险介质生产、储存、运输、生产厂园区、边境口岸、环境领域危险物释放辨识溯源。
4.智能安全信息感知与安全行为识别技术装置和系统解决问题:站场园区安全状态、人的安全行为自动监测和识别。
技术原理:利用固定式检测装置、智能头盔搭载危险气体、视觉、温度、湿 度等传感器,无线远程监测相关安全信息,并传至监测系统。利用智能算法对危险状态(气体泄漏、高温等)和不安全行为(安全帽佩戴、防护装备穿戴、违规抽烟、打手机等)进行自动识别。
应用场景:化工厂区巡检、矿区作业巡检、危险作业安全监测、特殊作业(有 限空间、动火、高处作业等)危险行为监测、作业规范识别;可拓展至其它可视化危险因素识别。
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