CN110192098B - 用于量化气体泄漏的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
公开了量化在指定视场中的气体泄漏的系统和方法。该系统可以包括冷却检测器和两个可互换的带通非冷却滤波器。第一非冷却带通滤波器传输在与不透明泄漏气体光谱带重合的第一光谱带中的电磁辐射。第二非冷却带通滤波器仅传输在与透明泄漏气体光谱带重合的第二光谱带中的电磁辐射。该系统可以包括量化单元,该量化单元被布置成处理由冷却检测器生成的图像,从而基于其图像来确定在指定视场中的泄漏气体的流速。该系统可以包括检测单元,该检测单元被布置成基于交替地生成的多个第一光谱带图像和多个第二光谱带图像来确定在指定视场中的气体泄漏。
Description
发明领域
本发明涉及气体泄露检测的领域,且更具体地涉及用于量化气体泄露的系统和方法。
发明背景
石油、天然气、化学和发电厂工业不断寻求对易挥发气体泄漏的高效原位检测。在这些行业中使用的大多数气体(例如甲烷、丙烷、苯等)当与空气混合时是高度爆炸性的。此外,大多数泄漏气体属于温室气体的类别,且因此促成气候不稳定和温度升高。此外,气体泄漏问题正在对其工业造成利润损失。
通常,在大多数发达国家中的法规需要对装备的持续监测,以便控制和减少到最低气体泄漏。现今,存在便于对挥发性有机成分(VOC)和其他气体的检测的许多不同的产品。这些产品中的大多数属于名为“嗅探器”的类别。嗅探器提供准确的气体浓度读数,但承受与检查过程有关的大量劳动力,该检查过程必须在管阀或任何其他气体输送部件附近在本地地被执行。
光学气体检测系统也是已知的。不同的气体由在不同光谱带中的不同吸收线表征,这可实现使用不同的滤波器检测不同的气体。一般,光学气体检测系统包括例如都位于相机的杜瓦瓶中的冷却检测器和冷却带通滤波器。由于例如不能够用适合于不同类型气体的不同滤波器替换冷却的带通滤波器,这种系统的灵敏度受限于单一类型的气体(或有限类型的气体)。
发明概述
本发明的一个方面提供了一种用于量化在指定视场中的气体泄漏的系统,该系统包括:成像单元,其包括被布置成检测在指定光谱带内的电磁辐射的低温冷却检测器;滤波器组件,其包括:被布置成传输范围在第一光谱带内的电磁辐射的第一非冷却带通滤波器;以及被布置成传输范围在第二光谱带内的电磁辐射的第二非冷却带通滤波器;其中,第一光谱带与不透明泄漏气体光谱带重合,在不透明泄漏气体光谱带中泄漏气体发射和吸收电磁辐射,其中,第二光谱带与透明泄漏气体光谱带重合,在透明泄漏气体光谱带中泄漏气体不发射或吸收电磁辐射,并且其中,所述指定光谱带包括第一光谱带和第二光谱带;其中,低温冷却检测器被布置成使用第一非冷却带通滤波器来生成视场的在第一光谱带中的至少一个第一光谱带图像,并且使用第二非冷却带通滤波器来生成视场的在第二光谱带中的至少一个第二光谱带图像;以及量化单元,其被布置为:接收至少一个第一光谱带图像并接收至少一个第二光谱带图像;基于至少一个第二光谱带图像和第一预定参考模型在假设没有气体泄漏的情况下确定指定视场的在第一光谱带中的至少一个重构的第一光谱带图像;以及通过将至少一个第一光谱带图像除以(例如,逐像素地或逐样本地)至少一个重构的第一光谱带图像来确定至少一个比率图像。
本发明的另一方面提供了一种量化在指定视场中的泄漏气体的方法,该方法包括:通过低温冷却检测器并使用第一非冷却带通滤波器来生成指定视场的在与不透明泄漏气体光谱带重合的第一光谱带中的至少一个第一光谱带图像,在不透明泄漏气体光谱带中泄漏气体发射和吸收电磁辐射,以及通过低温冷却检测器并使用第二非冷却带通滤波器来生成指定视场的在与透明泄漏气体光谱带重合的第二光谱带中的至少一个第二光谱带图像,在透明泄漏气体光谱带中泄漏气体不发射或吸收电磁辐射;由量化单元基于至少一个第二光谱带图像和第一预定参考模型在假设没有气体泄漏的情况下确定指定视场的在第一光谱带中的至少一个重构的第一光谱带图像;以及由量化单元通过将至少一个第一光谱带图像除以(例如,逐像素地或逐样本地)至少一个重构的第一光谱带图像来确定至少一个比率图像。
本发明的另一个方面提供了一种用于自动检测在指定视场中的气体泄漏的系统,该系统包括:成像单元,其包括被布置成检测在指定光谱带内的电磁辐射的低温冷却检测器;滤波器组件,其包括:被布置成传输范围在第一光谱带内的电磁辐射的第一非冷却带通滤波器;以及被布置成传输范围在第二光谱带内的电磁辐射的第二非冷却带通滤波器;其中,第一光谱带与不透明泄漏气体光谱带重合,在不透明泄漏气体光谱带中泄漏气体发射和吸收电磁辐射,其中,第二光谱带与透明泄漏气体光谱带重合,在透明泄漏气体光谱带中泄漏气体不发射或吸收电磁辐射,并且其中,指定光谱带包括第一光谱带和第二光谱带;其中,低温冷却检测器被布置成在预定数量的气体泄漏检测循环中的每个气体泄漏检测循环处交替地使用第一非冷却带通滤波器来生成指定视场的在第一光谱带中的多个第一光谱带图像和使用第二非冷却带通滤波器来生成指定视场的在第二光谱带中的多个第二光谱带图像;以及检测单元,其被布置为:在预定数量的气体泄漏检测循环中的每个气体泄漏检测循环处接收交替地生成的多个第一光谱带图像和多个第二光谱带图像;在每个气体泄漏检测循环处,基于多个第一光谱带图像的至少一部分来确定被怀疑为在指定视场中的气体泄漏的第一变化,并且确定多个第一光谱带图像中的包括其第一变化的至少一个第一光谱带图像;在每个气体泄漏检测循环处,基于多个第二光谱带图像的至少一部分来确定被怀疑为在指定视场中的气体泄漏的第二变化,并且确定多个第一光谱带图像中的包括其第二变化的至少一个第二光谱带图像;在每个气体泄漏检测循环处,基于所确定的第一变化、所确定的第二变化、包括第一变化的至少一个第一光谱带图像和包括第二变化的至少一个第二光谱带图像中的至少一者来确定第一变化和/或第二变化是否是气体泄漏;以及确定在预定数量的气体检测循环中的气体泄漏检测的总数,并且基于气体检测的总数和预定气体泄漏检测阈值来进一步确定气体泄漏警报的激活是否是需要的。
本发明的另一方面提供了一种自动检测在指定视场中的气体泄漏的方法,该方法包括:在预定数量的气体泄漏检测循环的每个气体泄漏检测循环处交替地由冷却检测器并使用第一非冷却带通滤波器来生成在第一光谱带中的多个第一光谱带图像以及由检测器并使用第二非冷却带通滤波器来生成在第二光谱带中的多个第二光谱带图像,其中,第一光谱带与不透明泄漏气体光谱带重合,在不透明泄漏气体光谱带中泄漏气体发射和吸收电磁辐射,并且其中,第二光谱带与透明泄漏气体光谱带重合,在透明泄漏气体光谱带中泄漏气体不发射或吸收电磁辐射;在每个气体泄漏检测循环处,基于多个第一光谱带图像的至少一部分来确定被怀疑为在指定视场中的气体泄漏的第一变化,并且确定多个第一光谱带图像中的包括其第一变化的至少一个第一光谱带图像;在每个气体泄漏检测循环处,基于多个第二光谱带图像的至少一部分来确定被怀疑为在指定视场中的气体泄漏的第二变化,并且确定多个第一光谱带图像中的包括其第二变化的至少一个第二光谱带图像;在每个气体泄漏检测循环处,基于所确定的第一变化、所确定的第二变化、包括第一变化的至少一个第一光谱带图像和包括第二变化的至少一个第二光谱带图像中的至少一者来确定第一变化和/或第二变化是否是气体泄漏;以及确定在预定数量的气体检测循环中的气体泄漏检测的总数,并且基于气体检测的总数和预定气体泄漏检测阈值来进一步确定气体泄漏警报的激活是否是需要的,其中,预定气体泄漏检测阈值被设置为降低误警报率和/或增加气体泄漏警报的概率。
本发明的这些、另外的、和/或其他的方面和/或优点在接下来的详细描述中被阐述;可能从详细描述中可推断;和/或通过本发明的实践可获悉。
附图简述
为了对本发明的实施例的更好理解并示出其可以如何被实施,现在将纯粹以示例的方式参考附图,其中通篇相似的数字表示相对应的元素或部分。
在附图中:
图1是根据本发明的一些实施例的用于量化气体泄漏和/或用于自动检测在指定视场中的气体泄漏的系统的示意图;
图2A是根据本发明的一些实施例的由用于量化气体泄漏和/或用于自动检测气体泄漏的系统的量化单元执行的方法的流程图;
图2B是根据本发明的一些实施例的由用于量化气体泄漏和/或用于自动检测气体泄漏的系统的检测单元执行的方法的流程图;
图3A-3B是根据本发明的一些实施例的指定视场的由用于量化气体泄漏和/或用于针对各种泄漏气体速度自动检测在指定视场中的气体泄漏的系统的量化单元确定的比率图像;
图4A-4D是示出根据本发明的一些实施例的由用于量化气体泄漏和/或用于自动检测在指定视场中的气体泄漏的系统的量化单元确定的特定气体参数的曲线图;
图5是根据本发明的一些实施例的量化在指定视场中的气体泄漏的方法的流程图;以及
图6是根据本发明的一些实施例的在指定视场中的自动气体泄漏检测的方法的流程图。
本发明的详细描述
在下面的描述中,描述了本发明的各个方面。为了解释的目的,阐述了特定配置和细节,以便提供对本发明的透彻理解。然而,对本领域中的技术人员也将明显,本发明可以在没有在本文中呈现的特定细节的情况下被实践。此外,可以省略或简化众所周知的特征,以便避免使本发明模糊。对附图的特定参考,强调所示的细节是作为示例的方式且仅仅为了本发明的说明性讨论的目的,并为了提供被认为是本发明的原理和概念方面的最有用和容易理解的描述的东西而呈现。在这点上,没有试图比对本发明的基本理解所必要的更详细地显示本发明的结构细节,关于附图进行的描述使本发明的几种形式可如何体现在实践中对本领域中的技术人员变得明显。
在详细解释本发明的至少一个实施例之前,应当理解的是,本发明在其应用中不限于在下面的描述中阐述的和在附图中示出的部件的结构和布置的细节。本发明可适用于可以以各种方式被实践或实现的其他实施例以及所公开的实施例的组合。此外,应理解的是,在本文采用的措辞和术语是为了描述的目的且不应被看作是限制性的。
除非另有特别规定,如从下面的讨论中明显的,应认识到,在整个说明书讨论中,利用术语例如“处理”、“计算(computing)”、“计算(calculating)”、“确定”、“增强”等指的是计算机或计算系统或类似的电子计算设备的动作和/或过程,所述电子计算设备将被表示为在计算系统的寄存器和/或存储器内的物理(例如电子)量的数据操纵和/或转换成被类似地表示为在计算系统的存储器、寄存器或其它这样的信息存储、传输或显示设备内的物理量的其它数据。任何公开的模块或单元可以至少部分地由计算机处理器实现。
总体上,公开了量化在指定视场中的气体泄漏的系统和方法。该系统可以包括冷却检测器和光学器件以及位于光学器件和检测器之间的两个可互换的带通非冷却滤波器。第一非冷却带通滤波器传输在与不透明泄漏气体光谱带重合的第一光谱带中的电磁辐射。第二非冷却带通滤波器仅传输在与透明泄漏气体光谱带重合的第二光谱带中的电磁辐射。该系统可以包括量化单元,其被布置成处理由冷却检测器生成的图像以从而基于其图像来确定在指定视场中的泄漏气体的流速。此外,该系统可以包括检测单元,其被布置成基于交替地生成的多个第一光谱带图像和多个第二光谱带图像来确定在指定视场中的气体泄漏。
现在参考图1,图1是根据本发明一些实施例的用于量化气体泄漏和/或用于自动检测在指定视场中的气体泄漏的系统的示意图。
系统100可以包括成像单元110(例如,红外(IR)视频或静止相机),其包括与检测器116相关联的光学器件114。光学器件114可以被布置成将电磁辐射聚焦到检测器116上和/或确保其电磁辐射的期望光路。在一些实施例中,检测器116是低温冷却热检测器(例如,由冷却组件111低温地冷却)。检测器116可以被布置成在指定光谱范围内操作(例如,检测电磁辐射)。在各种实施例中,检测器116被布置成在中波红外(IR)范围(例如,检测范围在3-5μm内的电磁辐射)内操作和/或在长波IR范围(例如,检测范围在7-14μm内的电磁辐射)内操作。检测器116可以被布置成基于检测到的电磁辐射来生成指定视场的至少一个图像。在一些实施例中,指定视场包括泄漏气体。
在一些实施例中,基于泄漏气体的类型来确定检测器116的指定光谱带。例如,对于泄漏气体(例如乙炔、乙烷、庚烷、氯化氢、异丁烷、异辛烷、异戊烷、辛烷和/或甲烷)指定光谱带可以被设置为范围在3-5μm之间。注意,检测器116的指定光谱带可以基于例如泄漏气体的类型而被设置为不同的值。
系统100可以包括滤波器组件120。滤波器组件120可以包括第一带通滤波器122。第一带通滤波器122可以是非冷却滤波器(例如,不受到任何热稳定手段的滤波器)。第一带通滤波器122可以被布置成传输范围在第一光谱带内的电磁辐射。可以基于泄漏气体的类型来确定第一光谱带。在一些实施例中,第一光谱带被设置成与不透明泄漏气体光谱带重合,在不透明泄漏气体光谱带中泄漏气体发射和吸收电磁辐射。
例如,如果泄漏气体是甲烷,则第一光谱带可以被设置为范围在3.15-3.45μm之间,在该范围中甲烷发射和吸收电磁辐射。在各种实施例中,泄漏气体具有其中它发射或吸收电磁辐射的几个光谱带,和/或第一光谱带被设置成与最佳泄漏气体光谱带重合。
滤波器组件120可以包括第二带通滤波器124。第二带通滤波器122可以是非冷却滤波器(例如,不受到任何温度稳定手段的滤波器)。第二带通滤波器124可以被布置成传输范围在第二光谱带内的电磁辐射。可以基于第一带通滤波器122的第一光谱带和/或检测器116的指定光谱带中的至少一者来确定第二光谱带。在一些实施例中,第二光谱带被设置成与透明泄漏气体光谱带重合,在该透明泄漏气体光谱带中泄漏气体不发射或吸收电磁辐射。例如,提到甲烷作为泄漏气体的示例,第二光谱带可以被设置为范围在3.45-5μm之间,其中甲烷是透明的(例如,不发射或吸收电磁辐射)。在一些实施例中,检测器116的指定光谱带包括第一带通滤波器122的第一光谱带和第二带通滤波器124的第二光谱带。例如,提到甲烷作为泄漏气体的示例,检测器116的指定光谱带可以被设置为范围在3-5μm之间,从而包括范围在3.15-3.45μm之间的第一光谱带和范围在3.45-5μm之间的第二光谱带。
在各种实施例中,第一光谱带和/或第二光谱带被设置为在透明大气光谱带中,其中大气不发射或吸收辐射。在各种实施例中,第一光谱带和/或第二光谱带被进一步设置成使得检测器116能够以可用于生成实时图像的方式将检测到的光子转换成光电子。
滤波器组件120可以包括滤波器切换机构126。滤波器切换机构126可以被布置成在第一带通滤波器122和第二带通滤波器124之间可互换,从而将第一带通滤波器122或第二带通滤波器124定位在检测器116(或杜瓦瓶112)和光学器件114之间。在各种实施例中,滤波器切换机构126包括例如滑动(未示出)或枢转机构(例如,如图1所示)。
在各种实施例中,第一带通滤波器122和/或第二带通滤波器124是可变的,例如可以基于例如被检测和/或量化的泄漏气体的类型而用其他滤波器来代替。
由非冷却滤波器(例如,第一带通滤波器122和第二带通滤波器124)传输到检测器(例如,检测器116)的电磁辐射可以不在焦点上。非冷却带通滤波器对由检测器生成的图像的空间贡献可以具有类似高斯的形式,并且可以包括低空间频率。非冷却滤光器的这种空间贡献可能导致例如在所生成图像中的不均匀性。系统100可以包括滤波单元130,其被布置为将数字二维高通滤波器应用于由检测器116生成的图像,从而过滤非冷却滤波器(例如,第一带通滤波器122和第二带通滤波器124)在其图像中的空间贡献。
检测器116可以被布置成使用第一带通滤波器122来生成指定视场的在第一光谱带中的至少一个第一光谱带图像。检测器116可以被布置成使用第二光谱带通滤波器124(例如,在例如通过滤波器切换机构126进行在第一光谱带通滤波器122和第二光谱带通滤波器124之间交换时)来生成指定视场的在第二光谱带中的至少一个第二光谱带图像。
在各种实施例中,至少一个第一光谱带图像和/或至少一个第二光谱带图像中的每一个都是静止图像或视频图像之一。在一些实施例中,系统100是被动成像系统,其中至少一个第一光谱带图像和至少一个第二光谱带图像在没有外部照明的情况下被获取。在一些实施例中,系统100可以是主动成像系统,其中至少一个第一光谱带图像和至少一个第二光谱带图像利用外部照明来被获取。
系统100可以包括非均匀校正(NUC)和坏像素替换(BPR)单元135。在各种实施例中,NUC-BPR单元135被布置成执行对至少一个第一光谱带图像和/或至少一个第二光谱带图像的NUC和BPR。NUC和BPR可以被布置成例如减少在由检测器116生成的至少一个第一光谱带图像和/或至少一个第二光谱带图像中的噪声。
根据一些实施例,系统100包括量化单元140。量化单元140可以被布置成接收指定视场的至少一个第一光谱带图像,并接收指定视场的至少一个第二光谱带图像。在一些实施例中,量化单元140被布置成基于至少一个第一光谱带图像和至少一个第二光谱带图像来确定在指定视场中的泄漏气体的质量(例如,如下面关于图2A所述的)。在一些实施例中,量化单元140被布置成基于至少一个第一光谱带图像和至少一个第二光谱带图像来确定在指定视场中的泄漏气体的流速(例如,如下面关于图2A所述的)。
根据一些实施例,系统100包括检测单元150。检测单元150可以被布置成自动检测在指定视场中的气体泄漏(例如,如下面关于图2B所述的)。系统100可以被布置成执行预定数量的气体泄漏检测循环以从而检测气体泄漏。每个气体泄漏检测循环可以包括交替地生成在第一光谱带中的多个第一光谱带图像(例如,通过检测器116并使用第一带通滤波器122)和在第二光谱带中的多个第二光谱带图像(例如,通过检测器116并使用第二带通滤波器124),并且基于多个第一光谱带图像和多个第二光谱带图像来进一步确定气体泄漏(例如,如下面关于图2B所述的)。在各种实施例中,多个第一光谱带图像和/或多个第二光谱带图像中的每一个是静止图像或视频图像之一。
在一些实施例中,系统100只包括量化单元140。在一些实施例中,系统100只包括检测单元150。在一些实施例中,系统100包括量化单元140和检测单元150。
现在参考图2A,其是根据本发明一些实施例的由用于量化气体泄漏和/或用于自动检测气体泄漏的系统(例如系统10)的量化单元(例如量化单元140)执行的方法的流程图。
量化单元140可以被布置成接收指定视场的至少一个第一光谱带图像,并接收指定视场的至少一个第二光谱带图像。在各种实施例中,量化单元140在例如由NUC-BPD单元135执行的NUC和BPR之后接收至少一个第一光谱带图像和/或至少一个第二光谱带图像(例如,如上面关于图1所述的)。
在一些实施例中,至少一个第一光谱带图像包括指定视场的多个时间顺序的第一光谱带图像和/或至少一个第二光谱带图像包括指定视场的多个时间顺序的第二光谱带图像。量化单元140还可以被布置为基于多个时间顺序的第一光谱带图像的相应像素值来为至少一个第一光谱带图像的每个像素确定相应像素的平均值,和/或基于多个时间顺序的第二光谱带图像的相应像素值来为至少一个第二光谱带图像的每个像素确定相应像素的平均值。其求平均数可以被布置成例如减少在至少一个第一光谱带图像和至少一个第二光谱带图像中的噪声,从而提高其图像的信噪比(SNR)。
在一些实施例中,量化单元140被布置成执行至少一个第一光谱带图像相对于至少一个第二光谱带图像的配准。在一些实施例中,通过使至少一个第一光谱带图像相对于至少一个第二光谱带图像相关联来执行配准。其配准可以被布置成校正至少一个第一光谱带图像相对于至少一个第二光谱带图像的偏移。偏移可能是由于例如系统100的位移和/或在第一带通滤波器122和第二带通滤波器124之间的差异(例如,由于滤波器的不均匀性和/或在其滤波器之间的未对准)。
量化单元140可以被布置成基于指定视场的至少一个第二光谱带图像和第一预定参考模型在假设没有气体泄漏的情况下确定指定视场的在第一光谱带中的至少一个重构的第一光谱带图像。在一些实施例中,第一预定参考模型包括将在至少一个第二光谱带图像中的每个像素转换成在重构的第一光谱带图像中的相应像素的转换。
例如,重构的第一光谱带图像P_reci,j(其中i,j表示像素索引)可以基于至少一个第二光谱带图像P_secondi,j、在生成至少一个第一光谱带图像期间检测器116的曝光时间Δt_firstex、以及在生成至少一个第二光谱带图像期间检测器116的曝光时间Δt_secondex。等式1如下示出了重构的图像P_reci,j:
注意,等式1中的k表示多项式次数。还应注意,更复杂的数学模型可以用于预定参考模型。
在各种实施例中,基于针对多个预定条件和/或针对多个各种气体生成的多个第一光谱带图像和多个第二光谱带图像来确定第一参考模型。多个预定条件可以包括例如多个预定泄漏气体温度值、多个预定环境温度值、多个背景温度值和/或多个泄漏气体浓度值。
量化单元140可以被布置成基于至少一个第一光谱带图像和至少一个重构的第一光谱带图像来确定指定视场的至少一个比率图像。在一些实施例中,通过将至少一个第一光谱带图像中的每个像素除以在至少一个重构的第一光谱带图像中的相对应的像素来确定至少一个比率图像。在一些实施例中,比率图像可以包括关于由泄漏气体引起的发射率(或吸收)的信息。
例如,在至少一个比率图像P_firsti,j/P_reci,j(例如,至少一个第一光谱带图像P_firsti,j与至少一个重构的第一光谱带图像P_reci,j的比率)中的每个像素可以基于相应像素的泄漏气体值密度ρNgas(例如,以[#分子/cm3]为单位)的值、泄漏气体吸收系数μgas(例如,以[cm2/#分子]为单位)以及在检测器116和气体泄漏源Lopt之间的光路。例如,等式2如下示出了至少一个比率图像:
量化单元140可以被布置成基于至少一个比率图像、指定成像单元110的参数和指定的泄漏气体参数来确定在至少一个比率图像的每个像素中的泄漏气体的质量。
下面的描述显示了例如在至少一个比率图像中的泄漏气体质量的量化。
在至少一个比率图像中的每个像素中的泄漏气体的质量(Gasmass)i,j可以基于相应像素的泄漏气体值密度(ρNgas)i,j、相应像素的瞬时视场(IFOV)体积(VIFOV)i,j(例如,以[cm3]为单位)、泄漏气体分子量MWgas(例如,以[gr/mol]为单位)和Avogadro常数(例如,以[#分子/mol]为单位)。例如,等式3如下示出了在至少一个比率图中的每个像素中的泄漏气体的质量(Gasmass)i,j:
在至少一个比率图像中的每个像素中的泄漏气体的值密度(ρNgas)i,j可以基于在至少一个比率图像中的相应像素、泄漏气体吸收系数μgas和光路Lopt。例如,等式4如下示出了在至少一个比率图像(ρNgas)i,j中的每个像素中的泄漏气体的值密度:
在至少一个比率图像中的每个像素的IFOV的体积(VIFOV)i,j(例如,以[cm3]为单位)可以基于相应像素的IFOV的面积(AIFOV)i,j(例如,以[cm2]为单位)、光学器件114的面积(例如,透镜的面积)Alens(例如,以[cm2]为单位)和光路Lopt。例如,等式5如下示出了在至少一个比率图像的中每个像素的IFOV的体积(VIFOV)i,j:
相应像素的IFOV的面积(AIFOV)i,j可以基于检测器的116的间距Dpt(例如,以[cm]为单位)、光学器件114的焦距FL(例如,以[cm]为单位)和光学长度Lopt。例如,等式6如下示出了相应像素的IFOV的面积(AIFOV)ij:
光学器件110的面积(例如,透镜的面积)Alens可以基于光学器件114的焦距FL和光学器件114的f数(f-number)F#。例如,等式7如下示出了光学器件110的面积(例如,透镜的面积)Alens:
在各种实施例中,检测器116的间距为Dpt=30·10-4cm,光学器件114的焦距为FL=3cm,以及光学器件114的f数为F#≈1。因此,在各种实施例中,相应像素的IFOV的面积是(AIFOV)i,j=9·10-2cm2,以及光学器件114的面积为Alens=7cm2。因为相应像素的IFOV的面积(AIFOV)i,j与光学器件114的面积Alens相比是可忽略的,相应像素的IFOV的体积(VIFOV)i,j可以基于例如光学器件114的面积Alens和光学长度Lopt。例如,等式8如下示出了在至少一个比率图像中的相应像素的IFOV的体积(VIFOV)i,j:
因此,在至少一个比率图像中的每个像素中的泄漏气体的质量(Gasmass)i,j(例如,以[gr]为单位)可以基于在至少一个比率图像P_firsti,j/P_reci,j中的相应像素、泄漏气体吸收系数μgas、检测器的116焦距FL、泄漏气体分子质量MWgas和Avogadro常数。例如,等式9如下示出了在至少一个比率图像中的每个像素中的泄漏气体的质量(Gasmass)i,j:
在指定视场的至少一个比率图像中的泄漏气体的总质量可以通过汇总在至少一个比率图像中的所有像素中的泄漏气体的质量来确定。例如,等式10如下示出了在至少一个比率图像中的泄漏气体的总质量(Gasmass)i,j(例如,以[gr]为单位):
量化单元140可以被布置成基于至少一个比率图像、指定成像单元110的参数、指定的环境条件和第二预定参考模型来确定在指定视场中的泄漏气体的流速。
在各种实施例中,量化单元140被布置成在至少一个比率图像中确定包括具有高于或低于预定信噪比(SNR)阈值的SNR值的像素的第一区域。例如,如果背景具有与泄漏气体温度相比的更高的温度,则包括泄漏气体发射率的像素将具有与包括背景发射率的像素相比的更低的信号(例如,视频信号)值。在另一个示例中,如果背景具有与泄漏气体温度相比的更低的温度,则包括泄漏气体发射率的像素将具有与包括背景发射率的像素相比的更大的信号(例如,视频信号)值。基于例如检测器116的灵敏度(例如检测器116检测由泄漏气体发射或吸收的电磁辐射的能力)来确定SNR阈值。
在一些实施例中,量化单元140被布置成确定在第一区域的第一区域轮廓中的像素的数量。在一些实施例中,量化单元140还被布置成基于在第一区域轮廓中的像素的数量和指定成像单元110的参数来确定第一区域轮廓的第一区域轮廓长度。
第一区域轮廓长度Lcont(例如,以[cm]为单位)可以基于在第一区域轮廓中的像素的数量Ncont_pix、检测器116的间距Dpt、光学器件114的焦距FL和光学长度Lopt。例如,等式11如下示出轮廓长度Lcont:
在一些实施例中,量化单元140被布置成确定在第一区域中的像素的数量。在一些实施例中,量化单元140还被布置成基于在第一区域中的像素的数量和指定成像单元110的参数来确定第一区域的第一区域面积。第一区域面积Areg(例如,以[cm2]为单位)可以基于在第一区域中的像素的数量Nreg_pix、检测器116的间距Dpt、光学器件114的焦距FL和光学长度Lopt。例如,等式12如下示出第一区域面积:
在一些实施例中,量化单元140被布置成基于第一区域轮廓长度、第一区域面积、指定的环境条件(例如,泄漏气体温度、环境温度和/或风速)和第二参考模型来确定在指定视场中的泄漏气体的流速。
在各种实施例中,基于针对多个预定温度值和多个预定环境条件(例如,各种气体温度值、各种环境温度值和/或各种风速)和/或针对多个各种气体生成的多个比率图像来确定第二参考模型。
在一些实施例中,泄漏气体的流速Qgas(例如,以[gr/小时]为单位)基于第一区域轮廓长度Lcont、第一区域面积Areg、泄漏气体温度Tgas(例如,以[℃]为单位)、环境温度Tamb(例如,以[℃]为单位)和风速Vwind(例如,以[cm/sec]为单位)。例如,等式13如下示出了泄漏气体的流速Qgas:
注意,等式13中的k、l是多项式次数,以及Ek、Rl是多项式常数。
在一些实施例中,基于例如由温度计进行的直接测量来确定环境温度。在各种实施例中,基于例如由温度计对在泄漏源中的泄漏气体进行的直接测量和/或基于在泄漏源中的泄漏气体的辐射测量温度来确定泄漏气体温度。可以基于例如至少一个第二光谱带图像来确定在泄漏源中的泄漏气体的辐射测量温度。
在一些实施例中,量化单元140被布置成基于至少一个比率图像、指定成像单元110的参数、指定的环境条件、第二预定参考模型、并且进一步基于在至少一个比率图像中的泄漏气体的质量来确定在指定视场中的泄漏气体的流速。
现在参考图2B,其是根据本发明的一些实施例的由用于量化气体泄漏和/或用于自动检测气体泄漏的系统(例如系统100)的检测单元(例如检测单元150)执行的方法的流程图。
根据一些实施例,系统100可以被布置成执行预定数量的气体泄漏检测循环,从而检测气体泄漏。每个气体泄漏检测循环可以包括交替地生成在第一光谱带中的多个第一光谱带图像(例如,通过检测器116并使用第一带通滤波器122)和在第二光谱带中的多个第二光谱带图像(例如,通过检测器116并使用第二带通滤波器124),并且基于多个第一光谱带图像和多个第二光谱带图像来进一步确定气体泄漏。
检测单元150可以被布置成在预定数量的气体泄漏检测循环的每个气体泄漏检测循环处接收交替地生成的多个第一光谱带图像和多个第二光谱带图像。
检测单元150可以被布置成在每个气体泄漏检测循环处基于多个第一光谱带图像的至少一部分来确定被怀疑为在指定视场中的气体泄漏的第一变化,并且确定多个第一光谱带图像中的包括其第一变化的至少一个第一光谱带图像。在一些实施例中,检测单元150被布置成比较多个第一光谱带图像的至少一部分(例如,使用相关或交叉相关)以从而确定第一变化。
检测单元150可以被布置成在每个气体泄漏检测循环处基于多个第二光谱带图像的至少一部分来确定被怀疑为在指定视场中的气体泄漏的第二变化,并且确定多个第一光谱带图像中的包括其第二变化的至少一个第二光谱带图像。在一些实施例中,检测单元150被布置成比较多个第二光谱带图像的至少一部分(例如,使用相关或交叉相关),从而确定第二变化。
在各种实施例中,被怀疑为气体泄漏的第一变化和/或第二变化可能是由于例如在指定视场中的空气湍流、水蒸气释放、蒸汽释放、灰尘流动和/或气体泄漏。
检测单元150可以被布置成在每个气体泄漏检测循环处基于所确定的第一变化、所确定的第二变化、包括第一变化的至少一个第一光谱带图像和包括第二变化的至少一个第二光谱带图像中的至少一者来确定第一变化和/或第二变化是否是气体泄漏。
例如,如果在多个第一光谱带图像中的至少一个第一光谱带图像中确定了第一变化并且如果在多个第二光谱带图像中没有检测到第二变化,则第一变化可以被指示为在指定视场中的气体泄漏。
在另一个示例中,如果在多个第一光谱带图像中没有检测到第一变化并且如果在多个第二光谱带图像的至少一个第二光谱带图像中检测到第二变化,则第二变化可以被指示为例如空气湍流、水蒸气释放、蒸汽释放或灰尘流动,但不是气体泄漏。
在另一个示例中,如果在多个第一光谱带图像中的至少一个第一光谱带图像中检测到第一变化并且如果在多个第二光谱带图像的至少一个第二光谱带图像中检测到第二变化,则检测单元150可以被布置为比较包括第一变化的至少一个第一光谱带图像和包括第二变化的至少一个第二光谱带图像,从而确定第一变化和/或第二变化是否是气体泄漏。
在各种实施例中,检测单元150可以被布置成基于包括第一变化的至少一个第一光谱带图像来确定第一吸收值,基于包括第二变化的至少一个第二光谱带图像来确定第二吸收值,和/或基于第一吸收值和第二吸收值进一步确定第一变化和/或第二变化是否是气体泄漏。例如,如果第一吸收值比第二吸收值大,则第一变化可以被指示为气体泄漏。在另一个示例中,如果第二吸收值大于第一吸收值,则第二变化不被指示为气体泄漏。
检测单元150可以进一步被布置成确定在预定数量的气体检测循环中的气体泄漏检测的总数,并且基于气体检测的总数和预定气体泄漏检测阈值来进一步确定气体泄漏警报的激活是否是需要的。例如,气体泄漏检测循环的预定数量可以被设置为20,并且预定气体泄漏检测阈值可以被设置为17。在一些实施例中,预定气体泄漏检测阈值被设置为降低误警报率并增加气体泄漏警报的概率。
现在参考图3A-3B,其是根据本发明的一些实施例的由用于量化气体泄漏和/或用于自动检测在指定视场中的气体泄漏的系统(例如系统100)的量化单元(例如量化单元140)所确定的指定视场的比率图像200。
图3A和图3B分别示出了指定视场的针对1gr/小时和60gr/小时的泄漏气体的恒定流速产生的模拟比率图像200a和模拟比率图像200b。图3A和图3B中的第一区域轮廓210a、210b分别指示包括具有低于或高于预定信噪比(SNR)阈值的SNR值的像素(例如,如上文关于图2A所述)的第一区域220a、220b。图3A-3B中的灰度级指示可能与泄漏气体局部浓度成比例的泄漏气体发射率(或吸收率)。
现在参考图4A-4D,其是示出根据本发明的一些实施例的由用于量化气体泄漏和/或用于自动检测在指定视场中的气体泄漏的系统(例如系统100)的量化单元(例如量化单元140)确定的特定气体参数的曲线图。图4A示出了对于各种泄漏气体速度的根据泄漏气体流速在气体泄漏膨胀的4秒钟后的泄漏气体的泄漏值(例如,以[gr/cm3]为单位)。图4B示出了对于各种泄漏气体速度的根据泄漏气体流速的泄漏气体衰减(例如路径透射率)。图4C示出了对于各种泄漏气体速度的根据泄漏气体流速的泄漏气体信噪比(SNR)。图4D示出了对于各种泄漏气体速度的根据泄漏气体流速的泄漏气体对比度。
在一些实施例中,量化单元140被布置成基于至少一个比率图像、泄漏气体的流速(例如Qgas)和泄漏气体的速度来确定涉及泄漏气体的特定气体参数。特定气体参数可以包括例如泄漏气体浓度(例如,如图4A所示)、泄漏气体路径透射率(例如,如图4B所示)、泄漏气体SNR(例如,如图4C所示)和/或泄漏气体对比度(例如,如图4D所示)。
现在参考图5,其是根据本发明的一些实施例的量化在指定视场中的气体泄漏的方法300的流程图。方法300可以由可以被配置为实现方法300的系统100实现。
方法300可以包括由冷却检测器并使用第一非冷却带通滤波器来生成310指定视场的在第一光谱带中的至少一个第一光谱带图像,以及由检测器并使用第二非冷却带通滤波器来生成指定视场的在第二光谱带中的至少一个第二光谱带图像。
在各种实施例中,检测器是低温冷却检测器,和/或第一非冷却带通滤波器和第二非冷却带通滤波器中没有一个受到用于温度稳定的手段(例如,如上面关于图1所述)。
在一些实施例中,方法300还包括将第一光谱带设置312为与不透明泄漏气体光谱带重合,在不透明泄漏气体光谱带中泄漏气体发射和吸收电磁辐射(例如,如上面关于图1所述)。在一些实施例中,方法300还包括将第二光谱带设置314为与透明泄漏气体光谱带重合,在透明泄漏气体光谱带中泄漏气体不发射或吸收电磁辐射(例如,如上面关于图1所述)。
在各种实施例中,至少一个第一光谱带图像和/或至少一个第二光谱带图像中的每一个都是静止图像或视频图像之一。
方法300可以包括由量化单元基于至少一个第二光谱带图像和第一预定参考模型在假设没有气体泄漏的情况下确定320指定视场的在第一光谱带中的至少一个重构的第一光谱带图像(例如,如上面关于图2A所述)。
在一些实施例中,方法300还包括配置322第一预定参考模型以将在至少一个第二光谱带图像中的每个像素转换成在至少一个重构的第一光谱带图像中的相应像素(例如,如上面关于图2A所述)。
方法300可以包括由量化单元通过将至少一个第一光谱带图像除以至少一个重构的第一光谱带图像来确定330至少一个比率图像(例如,如上面关于图2A所述)。
在一些实施例中,方法300还包括通过将在至少一个第一光谱带图像中的相应像素除以在至少一个重构的第一光谱带图像中的相应像素来确定332在至少一个比率图像中的每个像素(例如,如上面关于图2A所述)。
方法300可以包括由量化单元基于至少一个比率图像、指定的成像单元的参数和指定的泄漏气体参数来确定340在至少一个比率图像的每个像素中的泄漏气体的质量(例如,如上面关于图2A所述)。
方法300可以包括由量化单元基于至少一个比率图像、指定的成像单元的参数、指定的环境条件和第二预定参考模型来确定350在指定视场中的泄漏气体的流速(例如,如上面关于图2A和图3A-3B所述)。
在各种实施例中,方法300还包括在至少一个比率图像中确定352具有第一区域轮廓并包括具有高于或低于预定信噪比(SNR)阈值的SNR值的像素的第一区域(例如,如上面关于图2A和图3A-3B所述)。在一些实施例中,方法300还包括基于在第一区域轮廓中的像素的数量和指定的成像单元的参数来确定354第一区域的第一区域轮廓长度(例如,如上面关于图2A和图3A-3B所述的)。在一些实施例中,方法300还包括基于在第一区域中的像素的数量和指定的成像单元的参数来确定356第一区域的第一区域面积(例如,如上面关于图2A和图3A-3B所述)。在一些实施例中,方法300还包括基于第一区域轮廓、第一区域面积和指定的环境条件来确定358在指定视场中的泄漏气体的流速(例如,如上面关于图2A所述)。在一些实施例中,指定的环境条件包括泄漏气体温度、环境温度和风速(例如,如上面关于图2A所述)。
在一些实施例中,方法300还包括在确定至少一个重构的光谱带图像之前和在确定至少一个比率图像之前通过非均匀性校正和坏像素置换单元来在至少一个第一光谱带图像和至少一个第二光谱带图像中校正360非均匀性并置换坏像素(例如,如上面关于图1和图2A所述)。
在一些实施例中,方法300还包括在确定至少一个重构的光谱带图像之前和在确定至少一个比率图像之前由量化单元对至少一个第一光谱带图像取平均362并且由量化单元对至少一个第二光谱带图像取平均(例如,如上面关于图2A所述)。
现在参考图6,其是根据本发明的一些实施例的自动检测在指定视场中的气体泄漏的方法400的流程图。方法400可以由可以被配置成实现方法400的系统100来实现。
方法400可以包括在预定数量的气体泄漏检测循环中的每个气体泄漏检测循环处交替地由冷却检测器和使用第一非冷却带通滤波器来生成410在第一光谱带中的多个第一光谱带图像与由检测器和使用第二非冷却带通滤波器来生成在第二光谱带中的多个第二光谱带图像。
在各种实施例中,多个第一光谱带图像和/或多个第二光谱带图像中的每一个都是静止图像或视频图像之一。
在一些实施例中,方法400包括将第一光谱带设置412为与不透明泄漏气体光谱带重合,在不透明泄漏气体光谱带中泄漏气体发射和吸收电磁辐射。在一些实施例中,方法400包括将第二光谱带设置414为与透明泄漏气体光谱带重合,在透明泄漏气体光谱带中泄漏气体不发射或吸收电磁辐射。
在一些实施例中,检测器是低温冷却检测器(例如,如上面关于图1所述)。在一些实施例中,第一非冷却带通滤波器和第二非冷却带通滤波器都不受到用于温度稳定的手段(例如,如上面关于图1所述)。
方法400可以包括:在每个气体泄漏检测循环处基于多个第一光谱带图像的至少一部分来确定420被怀疑为在指定视场中的气体泄漏的第一变化,并确定多个第一光谱带图像中的包括其第一变化的至少一个第一光谱带图像。
方法400可以包括在每个气体泄漏检测循环处基于多个第二光谱带图像的至少一部分来确定422被怀疑为在指定视场中的气体泄漏的第二变化,并且确定多个第一光谱带图像中的包括其第二变化的至少一个第二光谱带图像。
在各种实施例中,被怀疑为气体泄漏的第一变化和/或第二变化中的每一个可能是由于例如在指定视场中的空气湍流、水蒸气释放、蒸汽释放、灰尘流动和/或气体泄漏。
方法400可以包括在每个气体泄漏检测循环处基于所确定的第一变化、所确定的第二变化、包括第一变化的至少一个第一光谱带图像和包括第二变化的至少一个第二光谱带图像中的至少一个来确定424第一变化和/或第二变化是否是气体泄漏。
方法400可以包括确定430在预定数量的气体检测循环中的气体泄漏检测的总数,并且基于气体检测的总数和预定气体泄漏检测阈值来进一步确定对气体泄漏警报的激活是否是需要的。
在各种实施例中,方法400包括设置432预定气体泄漏检测阈值以降低误警报率和/或增加气体泄漏警报的概率。
上面参考根据本发明的实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图图示和/或部分关系图描述了本发明的方面。将要理解的是,可通过计算机程序指令来实现流程图图示和/或部分关系图的每个部分以及在流程图图示和/或部分关系图中的部分的组合。这些计算机程序指令可被提供到通用计算机、专用计算机、或生产机器的其他可编程数据处理装置的处理器,使得经由计算机或其他可编程数据处理装置的处理器执行的指令创建用于实现在流程图和/或部分关系图或其部分中指定的功能/动作的工具。
这些计算机程序指令还可被存储在计算机可读介质中,所述计算机程序指令可指导计算机或其他可编程数据处理装置或其它设备以特定方式起作用,使得存储在计算机可读介质中的指令产生包括实现在流程图和/或部分关系图部分或其部分中指定的功能/动作的指令的制造物品。计算机程序指令还可被装载到计算机、其他可编程数据处理装置、或其他设备上,以使一系列操作步骤在计算机、其他可编程装置或其他设备上被执行以产生计算机实现的过程,使得在计算机或其他可编程装置上执行的指令提供用于实现在流程图和/或部分关系图部分或其部分中指定的功能/动作的过程。
前面提到的流程图和图示出了根据本公开的各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能的实现方式的架构、功能、和操作。在这点上,在流程图或部分关系图中的每个部分可以代表包括用于实现指定逻辑功能的一个或多个可执行指令的模块、片段、或代码的部分。还应当注意到,在一些可选的实现方式中,在部分中提到的功能可以以与在附图中提到的顺序不同的顺序出现。例如,根据所涉及的功能/动作,连续示出的两个部分可实际上基本上同时被执行,或部分有时可以按相反的顺序被执行。还将注意到的是,在部分关系图和/或流程图图示中的每个部分以及在部分关系图和/或流程图图示中的部分的组合可以由执行指定功能或动作的基于专用硬件的系统、或专用硬件和计算机指令的组合来实现。
在上面的描述中,实施例是本发明的示例或实现方式。“一个实施例”、“实施例”、“某些实施例”或“一些实施例”的各种出现不一定都指相同的实施例。尽管本发明的各种特征可以在单个实施例的上下文中被描述,但是这些特征也可以单独地或以任何合适的组合被提供。相反,尽管为了清楚起见本发明可在本文在单独实施例的上下文中被描述,本发明也可以在单个实施例中实现。本发明的某些实施例可包括来自上面公开的不同实施例的特征,且某些实施例可合并来自上面公开的其它实施例的元素。在特定实施例的上下文中的本发明的元素的公开不应被理解为将它们的使用仅仅限制在特定的实施例中。此外,应当理解,本发明可以以各种方式来被实现或实践,以及本发明可以在除了在上面的描述中概述的实施例之外的某些实施例中实现。
本发明并不限于这些图或相对应的描述。例如,流程不需要经过每个所示出的框或状态或以与所示出和描述的完全相同的顺序移动。在本文使用的技术和科学术语的含义应如由本发明所属的领域的普通技术人员通常理解的,除非另有规定。虽然本发明关于有限数量的实施例被描述,但是这些不应被解释为对本发明的范围的限制,而是作为一些优选实施例的示例。其他可能的变化、修改、和应用也在本发明的范围内。相应地,本发明的范围不应由到现在为止已经描述的内容来限制,而是由所附的权利要求及其法律等效物限制。
Claims (11)
1.一种用于量化在指定视场中的气体泄漏的系统(100),所述系统包括:
成像单元(110),其包括被布置成检测在指定光谱带内的电磁辐射的低温冷却检测器(116)和被布置成将所述电磁辐射聚焦到所述低温冷却检测器上的光学器件(114);
滤波器组件(120),其包括:
第一非冷却带通滤波器(122),其被布置成传输范围在第一光谱带内的电磁辐射;
第二非冷却带通滤波器(124),其被布置成传输范围在第二光谱带内的电磁辐射;以及
滤波器切换机构(126),其被布置成在所述第一非冷却带通滤波器和所述第二非冷却带通滤波器之间互换,从而将所述第一非冷却带通滤波器或所述第二非冷却带通滤波器定位在所述光学器件和所述低温冷却检测器之间;
其中,所述第一非冷却带通滤波器和所述第二非冷却带通滤波器中没有一个受到用于温度稳定的手段;
其中,所述第一光谱带与不透明泄漏气体光谱带重合,在所述不透明泄漏气体光谱带中所述泄漏气体发射和吸收电磁辐射,其中,所述第二光谱带与透明泄漏气体光谱带重合,在所述透明泄漏气体光谱带中所述泄漏气体不发射或吸收电磁辐射,并且其中,所述指定光谱带包括所述第一光谱带和所述第二光谱带;
其中,所述低温冷却检测器被布置成使用所述第一非冷却带通滤波器来生成所述视场的在所述第一光谱带中的至少一个第一光谱带图像,并且使用所述第二非冷却带通滤波器来生成所述视场的在所述第二光谱带中的至少一个第二光谱带图像;以及
量化单元(140),其被布置为:
接收所述至少一个第一光谱带图像并接收所述至少一个第二光谱带图像;
基于所述至少一个第二光谱带图像和第一预定参考模型在假设没有气体泄漏的情况下确定所述视场的在所述第一光谱带中的至少一个重构的光谱带图像;
通过将所述至少一个第一光谱带图像除以所述至少一个重构的光谱带图像来确定至少一个比率图像(200);以及
基于所述至少一个比率图像来量化在所述指定视场中的所述气体泄漏。
2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述第一预定参考模型被布置成将在所述至少一个第二光谱带图像中的每个像素转换成在所述至少一个重构的光谱带图像中的相应像素。
3.根据权利要求1或2所述的系统,其中,通过将所述至少一个第一光谱带图像中的相应像素除以在所述至少一个重构的光谱带图像中的相应像素来确定在所述至少一个比率图像(200)中的每个像素。
4.根据权利要求1-3中的任一项所述的系统,其中,所述量化单元(140)还被布置成通过基于所述至少一个比率图像(200)、指定的成像单元的参数和指定的泄漏气体参数来确定在所述至少一个比率图像的每个像素中的所述泄漏气体的质量,从而量化所述气体泄漏。
5.根据权利要求1-4中的任一项所述的系统,其中,所述量化单元(140)还被布置成通过基于所述至少一个比率图像(200)、指定的成像单元的参数、指定的环境条件和第二预定参考模型来确定在所述指定视场中的所述泄漏气体的流速,从而量化所述气体泄漏,其中,所述指定的环境条件包括泄漏气体温度、环境温度和风速。
6.根据权利要求5所述的系统,其中,所述量化单元(140)还被布置成:
在所述至少一个比率图像(200)中确定具有第一区域轮廓并且包括具有高于或低于预定信噪比SNR阈值的SNR值的像素的第一区域;
基于在所述第一区域轮廓中的像素的数量和指定的成像单元的参数来确定所述第一区域轮廓的第一区域轮廓长度;
基于在所述第一区域中的像素的数量和所述指定的成像单元的参数来确定所述第一区域的第一区域面积;以及
基于所述第一区域轮廓长度、所述第一区域面积和所述指定的环境条件来确定在所述指定视场中的所述泄漏气体的流速。
7.根据权利要求1-6中的任一项所述的系统,还包括非均匀性NUC和坏像素置换BPR单元(135),其被布置成在由所述量化单元(140)接收所述至少一个第一光谱带图像和所述至少一个第二光谱带图像中的图像之前对所述至少一个第一光谱带图像和所述至少一个第二光谱带图像进行NUC和BPR,并且其中,所述量化单元还被布置成在确定所述至少一个重构的光谱带图像之前和在确定所述至少一个比率图像(200)之前对所述至少一个第一光谱带图像取平均并对所述至少一个第二光谱带图像取平均。
8.根据权利要求1-7中的任一项所述的系统,其中,所述低温冷却检测器(116)被布置成在预定数量的气体泄漏检测循环中的每个气体泄漏检测循环处交替地生成所述指定视场的多个第一光谱带图像和所述指定视场的多个第二光谱带图像。
9.根据权利要求8所述的系统,还包括检测单元(150),其被布置成:
在所述预定数量的气体泄漏检测循环中的每个气体泄漏检测循环处接收交替地所生成的多个第一光谱带图像和多个第二光谱带图像;
在每个气体泄漏检测循环处基于所述多个第一光谱带图像的至少一部分来确定被怀疑为在所述指定视场中的气体泄漏的第一变化,并且确定所述多个第一光谱带图像中的包括其所述第一变化的至少一个第一光谱带图像;
在每个气体泄漏检测循环处基于所述多个第二光谱带图像的至少一部分来确定被怀疑为在所述指定视场中的气体泄漏的第二变化,并确定所述多个第一光谱带图像中的包括其所述第二变化的至少一个第二光谱带图像;
在每个气体泄漏检测循环处基于所确定的第一变化、所确定的第二变化、包括所述第一变化的所述至少一个第一光谱带图像和包括所述第二变化的所述至少一个第二光谱带图像中的至少一者来确定所述第一变化和/或所述第二变化是否是气体泄漏;以及
确定在所述预定数量的气体检测循环中的气体泄漏检测的总数,并且基于气体检测的所述总数和预定气体泄漏检测阈值来进一步确定对气体泄漏警报的激活是否是需要的。
10.一种使用根据权利要求1-9中的任一项所述的系统(100)来量化在指定视场中的泄漏气体的计算机实现的方法(300)。
11.一种使用根据权利要求1-9中的任一项所述的系统(100)来自动检测在指定视场中的气体泄漏的计算机实现的方法(400)。
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3646007B1 (en) * | 2018-06-21 | 2023-08-09 | Opgal Optronic Industries Ltd. | Method for classification of alkanes in a gas leak |
FR3094792B1 (fr) * | 2019-04-08 | 2021-10-15 | Office National Detudes Rech Aerospatiales | Detecteur de gaz |
US11438554B2 (en) * | 2019-08-09 | 2022-09-06 | Mission Support and Test Services, LLC | System and method for remote detection and location of gas leaks |
CN110672278B (zh) * | 2019-10-16 | 2021-04-30 | 北京工业大学 | 一种基于红外成像定量遥测生产装置VOCs泄漏的方法 |
CN112307267B (zh) * | 2020-06-29 | 2023-07-04 | 数量级(上海)信息技术有限公司 | 一种泄漏气体的浓度量化系统及方法 |
CN115359061B (zh) * | 2022-10-21 | 2023-02-17 | 南京智谱科技有限公司 | 一种气体泄漏的检测方法、装置、系统、设备及存储介质 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102138067A (zh) * | 2008-08-28 | 2011-07-27 | 森谢尔公司 | 适于对小浓度气体进行光谱分析的设备 |
CN104346626A (zh) * | 2014-10-30 | 2015-02-11 | 国家电网公司 | 基于图像识别的sf6气体泄漏在线模式识别方法 |
CN104977129A (zh) * | 2014-04-10 | 2015-10-14 | 通用电气公司 | 用于检测蒸汽涡轮中的泄漏的方法和系统 |
CN105182358A (zh) * | 2014-04-25 | 2015-12-23 | 谷歌公司 | 用于使用激光点云进行物体检测的方法和系统 |
CN105447471A (zh) * | 2015-12-04 | 2016-03-30 | 国网技术学院 | 基于红外检测的设备气体泄漏识别方法和装置 |
Family Cites Families (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5656813A (en) | 1995-04-04 | 1997-08-12 | Gmd Systems, Inc. | Apparatus for imaging gas |
US6853452B1 (en) * | 1999-03-17 | 2005-02-08 | University Of Virginia Patent Foundation | Passive remote sensor of chemicals |
SE9904836L (sv) | 1999-12-28 | 2001-06-29 | Jonas Sandsten | Kvantitativ avbildning av gasemissioner utnyttjande optisk teknik |
EA009547B1 (ru) * | 2003-06-11 | 2008-02-28 | ФАРРИ БРАЗЕРС ЛЛСи | Способ визуального обнаружения утечки химиката, выделяющегося из объекта |
US7189970B2 (en) | 2003-08-29 | 2007-03-13 | Power Diagnostic Technologies Ltd. | Imaging of fugitive gas leaks |
US6822742B1 (en) * | 2003-12-19 | 2004-11-23 | Eastman Kodak Company | System and method for remote quantitative detection of fluid leaks from a natural gas or oil pipeline |
IL173418A (en) * | 2006-01-29 | 2013-10-31 | Rafael Advanced Defense Sys | Correction of unevenness of characters produced by staring detectors |
US20080048121A1 (en) * | 2006-08-24 | 2008-02-28 | Pacific Advanced Technology | Uncooled Infrared Camera System for Detecting Chemical Leaks and Method for Making the Same |
US7687776B2 (en) | 2007-04-11 | 2010-03-30 | General Monitors, Inc. | Gas and/or flame imaging system with explosion proof housing |
US8548271B2 (en) | 2008-01-08 | 2013-10-01 | Opgal Optronic Industries Ltd. | System and method for gas leakage detection |
US7649174B2 (en) * | 2008-02-11 | 2010-01-19 | Flir Systems, Inc. | Thermography camera configured for gas leak detection |
WO2009124241A1 (en) | 2008-04-03 | 2009-10-08 | Delacom Detection Systems, Llc | A method, device and system for determining the presence of volatile organic compounds (voc) in video |
IL190756A0 (en) | 2008-04-09 | 2009-08-03 | Rafael Advanced Defense Sys | Gas detection, identification and concentration estimation based on spectral spatial misregistration |
CN102331402B (zh) * | 2011-06-01 | 2013-05-01 | 哈尔滨工业大学 | 一种高光谱成像化学气体检测识别方法 |
TWI541492B (zh) * | 2012-01-17 | 2016-07-11 | Mks儀器公司 | 用於量測生物氣體中之矽氧烷的方法及裝置 |
US9225915B2 (en) | 2012-07-06 | 2015-12-29 | Providence Photonics, Llc | Calibration and quantification method for gas imaging camera |
CA2870419C (en) | 2013-11-12 | 2023-05-16 | Rebellion Photonics, Inc. | Divided-aperture infra-red spectral imaging system |
WO2015199911A1 (en) * | 2014-06-23 | 2015-12-30 | Exxonmobil Upstream Research Company | Methods and systems for detecting a chemical species |
WO2015199912A1 (en) * | 2014-06-23 | 2015-12-30 | Exxonmobil Upstream Research Company | Image quality enhancement of a differential image for a multiple detector system |
US10458905B2 (en) | 2014-07-07 | 2019-10-29 | Rebellion Photonics, Inc. | Gas leak emission quantification with a gas cloud imager |
US9581543B2 (en) | 2014-11-10 | 2017-02-28 | Ci Systems (Israel) Ltd. | Infrared detection and imaging device with no moving parts |
CN108918441B (zh) * | 2015-11-25 | 2020-11-03 | 上海禾赛科技股份有限公司 | 一种气体遥测方法及装置 |
-
2017
- 2017-11-13 US US16/349,623 patent/US10724919B2/en active Active
- 2017-11-13 CN CN201780081913.2A patent/CN110192098B/zh active Active
- 2017-11-13 WO PCT/IL2017/051233 patent/WO2018087768A1/en unknown
- 2017-11-13 EP EP17870312.0A patent/EP3538874B1/en active Active
- 2017-11-13 ES ES17870312T patent/ES2910112T3/es active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102138067A (zh) * | 2008-08-28 | 2011-07-27 | 森谢尔公司 | 适于对小浓度气体进行光谱分析的设备 |
CN104977129A (zh) * | 2014-04-10 | 2015-10-14 | 通用电气公司 | 用于检测蒸汽涡轮中的泄漏的方法和系统 |
CN105182358A (zh) * | 2014-04-25 | 2015-12-23 | 谷歌公司 | 用于使用激光点云进行物体检测的方法和系统 |
CN104346626A (zh) * | 2014-10-30 | 2015-02-11 | 国家电网公司 | 基于图像识别的sf6气体泄漏在线模式识别方法 |
CN105447471A (zh) * | 2015-12-04 | 2016-03-30 | 国网技术学院 | 基于红外检测的设备气体泄漏识别方法和装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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