基于多源数据融合的化工园区危险态势感知

论文摘要

化工园区存在危险品储罐、运输车等众多安全威胁,需要实时感知园区的危险态势,及时发现并排除潜在的安全威胁。传统方法是依靠危险品储罐实时监测等单一数据源进行危险识别,难以满足目前化工园区对安全状态评估的需求。从大数据分析的角度出发,整合化工园区内危险品储罐监测传感器、危险品运输车、地理信息等数据,基于危险品泄漏呈高斯扩散的特点,提出了一种多源异构数据融合的危险识别方法,实现园区的危险态势感知,并实时展示整个化工园区内的潜在危险区域。结合某化工园区的实际数据,验证了所提方法的有效性。

论文目录

• 引言
• 1 算法综述与设计
•   1.1 算法框架
•   1.2 基础数据
•   1.3 权重设计
•   1.4 危险区域识别
• 2 实验结果与仿真分析
•   2.1 实验数据
•   2.2 危险区域识别
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 窦珊,张广宇,熊智华,王焕钢

关键词: 数据融合,危险识别,马氏距离,数值分析,安全,集成

来源: 化工学报 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 无机化工,有机化工,安全科学与灾害防治

单位: 清华大学自动化系,浙江航天恒嘉数据科技有限公司

分类号: TQ086.52

页码: 460-466+789

总页数: 8

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