CN113945327A - 多物理量耦合的氢气泄漏监测系统和方法 - Google Patents
多物理量耦合的氢气泄漏监测系统和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113945327A CN113945327A CN202110129602.7A CN202110129602A CN113945327A CN 113945327 A CN113945327 A CN 113945327A CN 202110129602 A CN202110129602 A CN 202110129602A CN 113945327 A CN113945327 A CN 113945327A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- hydrogen
- physical quantity
- sensor
- hydrogen leakage
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 title claims abstract description 115
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 115
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 105
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 34
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 claims abstract description 19
- 125000004435 hydrogen atom Chemical group [H]* 0.000 claims abstract description 17
- 230000008030 elimination Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000003379 elimination reaction Methods 0.000 claims abstract description 13
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 12
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 29
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 claims description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 5
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 5
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 abstract 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 4
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000009616 inductively coupled plasma Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M3/00—Investigating fluid-tightness of structures
- G01M3/02—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum
- G01M3/04—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by detecting the presence of fluid at the leakage point
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M3/00—Investigating fluid-tightness of structures
- G01M3/002—Investigating fluid-tightness of structures by using thermal means
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M3/00—Investigating fluid-tightness of structures
- G01M3/02—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum
- G01M3/04—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by detecting the presence of fluid at the leakage point
- G01M3/24—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by detecting the presence of fluid at the leakage point using infrasonic, sonic, or ultrasonic vibrations
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Fuel Cell (AREA)
- Examining Or Testing Airtightness (AREA)
Abstract
本申请提出一种多物理量耦合的氢气泄漏监测系统和方法。其中，该监测系统包括：传感器采集模块、信号传输模块、数据分析模块和警示报警模块，其中，传感器采集模块，用于对当前环境进行多种物理量信号的采集；信号传输模块，用于将传感器采集模块采集到的多种物理量信号传输至数据分析模块；数据分析模块，用于针对多种物理量信号，采用溯源算法和噪音排除判断氢气泄漏发生的可能性和位置，并在确定发生氢气泄漏时，向警示报警模块发送通知信息；警示报警模块，用于在接收到数据分析模块发送的通知信息时，进行报警。本申请可以使得氢气泄漏的监测准确率高，响应速度快，方便操作人员及时作出判断，可进行泄漏定位，指导氢能设施的设备检修。
Description
技术领域
本申请涉及检测技术领域，尤其涉及一种多物理量耦合的氢气泄漏监测系统和方法。
背景技术
氢能作为一种清洁能源，燃烧热值高、导热性好、近些年的产业发展引起高度关注，世界各国相继出台各种促进氢能源产业发展的政策。但氢气由于其分子量最小，容易泄漏，且具有最宽的可燃范围、最快的火焰传播速度、最低的点火能，泄漏后可能引起严重的事故后果，因此有必要对氢能设施的氢气进行监测，快速检测出可能发生的气体泄漏。
发明内容
本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本申请的第一个目的在于提出一种多物理量耦合的氢气泄漏监测系统。该监测系统可以使得氢气泄漏的监测准确率高，响应速度快，方便操作人员及时作出判断，可进行泄漏定位，指导氢能设施的设备检修。
本申请的第二个目的在于提出一种多物理量耦合的氢气泄漏监测方法。
为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种多物理量耦合的氢气泄漏监测系统，包括：传感器采集模块、信号传输模块、数据分析模块和警示报警模块，其中，
所述传感器采集模块，用于对当前环境进行多种物理量信号的采集；
所述信号传输模块，用于将所述传感器采集模块采集到的多种物理量信号传输至所述数据分析模块；
所述数据分析模块，用于针对所述多种物理量信号，采用溯源算法和噪音排除判断氢气泄漏发生的可能性和位置，并在确定发生氢气泄漏时，向所述警示报警模块发送通知信息；
所述警示报警模块，用于在接收到所述数据分析模块发送的所述通知信息时，进行报警。
在本申请一些实施例中，所述传感器采集模块为多个，多个所述传感器采集模块分别设置于加氢站的多个检测点。
可选地，在本申请实施例中，所述传感器采集模块包括：
氢气浓度传感器，用于对所述当前环境中的氢气浓度进行检测，获得针对氢气浓度的物理量信号；
振动传感器，用于对所述当前环境中气体泄漏导致的振动进行检测，获得针对振动的物理量信号。
可选地，在本申请实施例中，所述传感器采集模块还包括：
声压传感器，用于对所述当前环境中的声压进行检测，获得针对声压的物理量信号。
可选地，在本申请实施例中，所述传感器采集模块还包括：
应变传感器，用于对所述当前环境中的应变力进行检测，获得针对应变力的物理量信号。
可选地，在本申请实施例中，所述传感器采集模块还包括：
温度传感器，用于对所述当前环境中的温度进行检测，获得针对温度的物理量信号。
可选地，在本申请一些实施例中，所述数据分析模块具体用于：
采用预设分析算法以及不同位置传感器布置的溯源算法和噪音排除对所述多种物理量信号进行分析处理，以识别氢气泄漏发生的可能性和位置；其中，所述预设分析算法包括：
时域分析、频谱分析、倍频程分析、阶次分析、冲击响应谱分析、李萨如图分析中的任意一种或多种。
可选地，在本申请一些实施例中，所述通知消息包括氢气泄漏发生的位置；其中，所述警示报警模块还用于显示所述氢气泄漏发生的位置。
为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种多物理量耦合的氢气泄漏监测方法，包括：
传感器采集模块对当前环境进行多种物理量信号的采集；
信号传输模块将所述传感器采集模块采集到的多种物理量信号传输至数据分析模块；
所述数据分析模块采用溯源算法和噪音排除对所述多种物理量信号进行分析处理，以判断氢气泄漏发生的可能性和位置，并在确定发生氢气泄漏时，向警示报警模块发送通知信息；
所述警示报警模块在接收到所述数据分析模块发送的所述通知信息时，进行报警。
在本申请一些实施例中，所述通知消息包括氢气泄漏发生的位置；所述方法还包括：
所述警示报警模块显示所述氢气泄漏发生的位置。
根据本申请实施例的多物理量耦合的氢气泄漏监测系统和方法，通过采用氢气浓度、振动、声压、应变、温度等多种(至少含氢气浓度传感器在内的两种)原理的传感器，多物理量测量氢气泄漏信号，判断气体泄漏的发生，可以大大减少由于现场振动等原因导致泄漏误判的发生次数，从而可以提高氢气泄漏监测的准确率。另外，通过针对采集的不同物理量信号，利用溯源算法和噪音排除快速判断泄漏发生的位置，极大地缩短了发现氢气泄漏的响应时间，并可快速定位出泄漏发生的位置，减少误判率，指导氢能设备的检修，具有实际推广价值。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本申请实施例所提供的一种多物理量耦合的氢气泄漏监测系统的结构示意图；
图2为根据本申请实施例的多物理量耦合的氢气泄漏监测系统的结构示意图；
图3是根据本申请一个具体实施例的多物理量耦合的氢气泄漏监测系统的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的一种多物理量耦合的氢气泄漏监测方法的流程图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的多物理量耦合的氢气泄漏监测系统和方法。
图1为本申请实施例所提供的一种多物理量耦合的氢气泄漏监测系统的结构示意图。如图1所示，该多物理量耦合的氢气泄漏监测系统100可以包括：传感器采集模块110、信号传输模块120、数据分析模块130和警示报警模块140。
其中，传感器采集模块110用于对当前环境进行多种物理量信号的采集。信号传输模块120用于将传感器采集模块110采集到的多种物理量信号传输至数据分析模块130。数据分析模块130用于针对多种物理量信号，采用溯源算法和噪音排除判断氢气泄漏发生的可能性和位置，并在确定发生氢气泄漏时，向警示报警模块140发送通知信息。警示报警模块140用于在接收到数据分析模块130发送的通知信息时，进行报警。
在本申请实施例中，数据分析模块130可采用预设分析算法以及不同位置传感器布置的溯源算法和噪音排除对多种物理量信号进行分析处理，以识别氢气泄漏发生的可能性和位置；其中，预设分析算法包括：时域分析、频谱分析、倍频程分析、阶次分析、冲击响应谱分析、李萨如图分析中的任意一种或多种。
作为一种示例，该通知消息可包括氢气泄漏发生的位置。其中，在本示例中，警示报警模块140还用于显示该氢气泄漏发生的位置。
需要说明的是，本申请实施例的多物理量耦合的氢气泄漏监测系统可应用于对加氢站的氢气泄漏的监测。例如，传感器采集模块可为多个，加氢站中的检测点也可为多个，这样，可在加氢站的每个检测点处设置至少一个传感器采集模块，这样，通过该检测点处的传感器采集模块即可采集到针对该处环境的多种物理量信号，进而通过数据分析模块对该处环境的多种物理量信号进行分析，以识别该处环境中氢气泄漏发生的可能性和位置。
还需要说明的是，传感器采集模块110所采集的多种物理量信号可以是通过多种不同原理的传感器来实现多种物理量信号的采集。其中，在本申请的描述中，“多种”的含义是至少两种，例如，两种，三种等。作为一种可能实现方式的示例，如图2所示，该传感器采集模块110可以包括：氢气浓度传感器111和振动传感器112。其中，氢气浓度传感器111用于对当前环境中的氢气浓度进行检测，获得针对氢气浓度的物理量信号。振动传感器112用于对当前环境中的振动进行检测，获得针对声压的物理量信号。
在本示例中，氢气浓度传感器111和振动传感器112均输出各自的压电信号进行信号传输。信号传输模块120将氢气浓度传感器111和振动传感器112各自输出的压电信号传输至数据分析模块130。数据分析模块130在接收到信号传输模块120传输的压电信号时，结合信号处理(如滤波、微积分等)、时域分析、频谱分析、倍频程分析、阶次分析、冲击响应谱、李萨如图等分析算法，以及不同位置传感器布置的溯源算法(如小波分析、神经网络等方法)，对信号传输模块120传输的压电信号进行分析处理，以识别氢气泄漏发生的可能性和位置，并在确定发生氢气泄漏时，向警示报警模块140发送通知信息。警示报警模块140在接收到该通知信息时进行报警。
为了进一步提高氢气泄漏监测的准确率，且进一步缩短氢气泄漏的响应时间，并快速定位出泄漏发生的位置，可选地，在本申请一些实施例中，传感器采集模块110还可包括：声压传感器。其中，声压传感器用于对当前环境中的声压进行检测，获得针对声压的物理量信号。可选地，传感器采集模块110还可包括应变传感器，该应变传感器可用于对当前环境中的应变力进行检测，获得针对应变力的物理量信号。可选地，传感器采集模块110还可包括温度传感器，该温度传感器用于对当前环境中的温度进行检测，获得针对温度的物理量信号。
也就是说，该传感器采集模块110在包括氢气浓度传感器的基础上，还可包括振动传感器、声压传感器、应变传感器和温度传感器中的至少一个。为了方便本领域技术人员更加清楚地的了解本申请，下面将以传感器采集模块可包括氢气浓度传感器、振动传感器、声压传感器、应变传感器和温度传感器为例进行详细说明。
如图3所示，本申请实施例的多物理量耦合的氢气泄漏监测系统主要由传感器采集模块110、信号传输模块120、数据分析模块130、警示报警模块140等组成。并且按照采集的信号不同分为浓度监测单元、声音监测单元、光学监测单元。
如图3所示，传感器采集模块110可包括氢气浓度传感器111、振动传感器112、声压传感器113、应变传感器114、温度传感器115。利用氢气浓度传感器111、振动传感器112、声压113、应变传感器114、温度传感器115这五种原理的传感器，对氢气浓度、振动、声压、应变力、温度等多种物理量信号进行采集。其中，氢气浓度传感器111可采用MEMS(Micro-Electro-Mechanical System，微机电系统)原理的气体传感器，具有高灵敏度、响应速度快等特点，输出电压信号进行信号传输，最后到数据分析模块130显示氢气浓度，组成浓度监测单元。振动传感器112、声压传感器113可采用ICP(Inductive Coupled Plasma EmissionSpectrometer，电感耦合等离子光谱发生仪)内置电路压电传感器，将采集到的信号通过高精度动态信号采集仪进行信号传输，并利用声学数据采集分析软件进行算法分析、信号处理，组成声音监测单元。应变传感器114、温度传感器115可采用光纤光栅原理的传感器，光学监测单元主要由光纤光栅传感器、连接光缆、光纤光栅解调软件等三部分组成，光学传感监测具有灵敏度高、抗电磁干扰能力强的特点。
信号传输模块120将以上采集到的多种物理量信息进行传输，包含以上提到的压电信号、光信号进等信号进行传输。数据分析模块130集成了以上氢气浓度显示、声学数据分析软件、光纤光栅解调软件等功能，包含信号处理(滤波、微积分等)、时域分析、频谱分析、倍频程分析、阶次分析、冲击响应谱、李萨如图等分析算法，以及不同位置传感器布置的溯源算法，如小波分析、神经网络等方法，对信号传输模块120传输的压电信号、光信号进行分析、处理、集成显示和储存，并在发现气体泄漏时向警示报警模块140发送通知信息。警示报警模块140在接收到该通知消息时进行报警，并显示泄漏发生的位置。
综上所述，本申请通过采用氢气浓度、振动、声压、应变、温度等多种(至少含氢气浓度传感器在内的两种)原理的传感器，多物理量测量氢气泄漏信号，判断气体泄漏的发生，可以大大减少由于现场振动等原因导致泄漏误判的发生次数，从而可以提高氢气泄漏监测的准确率。另外，通过针对采集的不同物理量信号，利用溯源算法和噪音排除快速判断泄漏发生的位置，极大地缩短了发现氢气泄漏的响应时间，并可快速定位出泄漏发生的位置，减少误判率，指导氢能设备的检修，具有实际推广价值。
为了实现上述实施例，本申请还提出一种多物理量耦合的氢气泄漏监测方法。
图4为本申请实施例提供的一种多物理量耦合的氢气泄漏监测方法的流程图。如图4所示，该多物理量耦合的氢气泄漏监测方法可包括：
步骤401，传感器采集模块对当前环境进行多种物理量信号的采集。
步骤402，信号传输模块将传感器采集模块采集到的多种物理量信号传输至数据分析模块。
步骤403，数据分析模块采用溯源算法和噪音排除对多种物理量信号进行分析处理，以判断氢气泄漏发生的可能性和位置，并在确定发生氢气泄漏时，向警示报警模块发送通知信息。
步骤404，警示报警模块在接收到数据分析模块发送的通知信息时，进行报警。
在本申请实施例中，该通知消息包括氢气泄漏发生的位置。其中，警示报警模块可在接收到该通知信息并进行报警时，可显示氢气泄漏发生的位置。
需要说明的是，前述对多物理量耦合的氢气泄漏监测系统实施例的解释说明也适用于该实施例的多物理量耦合的氢气泄漏监测方法，此处不再赘述。
根据本申请实施例的多物理量耦合的氢气泄漏监测方法，通过采用氢气浓度、振动、声压、应变、温度等多种(至少含氢气浓度传感器在内的两种)原理的传感器，多物理量测量氢气泄漏信号，判断气体泄漏的发生，可以大大减少由于现场振动等原因导致泄漏误判的发生次数，从而可以提高氢气泄漏监测的准确率。另外，通过针对采集的不同物理量信号，利用溯源算法和噪音排除快速判断泄漏发生的位置，极大地缩短了发现氢气泄漏的响应时间，并可快速定位出泄漏发生的位置，减少误判率，指导氢能设备的检修，具有实际推广价值。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种多物理量耦合的氢气泄漏监测系统，其特征在于，包括：传感器采集模块、信号传输模块、数据分析模块和警示报警模块，其中，
所述传感器采集模块，用于对当前环境进行多种物理量信号的采集；
所述信号传输模块，用于将所述传感器采集模块采集到的多种物理量信号传输至所述数据分析模块；
所述数据分析模块，用于针对所述多种物理量信号，采用溯源算法和噪音排除判断氢气泄漏发生的可能性和位置，并在确定发生氢气泄漏时，向所述警示报警模块发送通知信息；
所述警示报警模块，用于在接收到所述数据分析模块发送的所述通知信息时，进行报警。
2.根据权利要求1所述的氢气泄漏监测系统，其特征在于，所述传感器采集模块为多个，多个所述传感器采集模块分别布置于加氢站的多个检测点。
3.根据权利要求1所述的氢气泄漏监测系统，其特征在于，所述传感器采集模块包括：
氢气浓度传感器，用于对所述当前环境中的氢气浓度进行检测，获得针对氢气浓度的物理量信号；
振动传感器，用于对所述当前环境中的泄漏导致的振动进行检测，获得针对振动的物理量信号。
4.根据权利要求3所述的氢气泄漏监测系统，其特征在于，所述传感器采集模块还包括：
声压传感器，用于对所述当前环境中的声压进行检测，获得针对声压的物理量信号。
5.根据权利要求3所述的氢气泄漏监测系统，其特征在于，所述传感器采集模块还包括：
应变传感器，用于对所述当前环境中的应变力进行检测，获得针对应变力的物理量信号。
6.根据权利要求3所述的氢气泄漏监测系统，其特征在于，所述传感器采集模块还包括：
温度传感器，用于对所述当前环境中的温度进行检测，获得针对温度的物理量信号。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的氢气泄漏监测系统，其特征在于，所述数据分析模块具体用于：
采用预设分析算法以及不同位置传感器布置的溯源算法和噪音排除对所述多种物理量信号进行分析处理，以识别氢气泄漏发生的可能性和位置；其中，所述预设分析算法包括：
时域分析、频谱分析、倍频程分析、阶次分析、冲击响应谱分析、李萨如图分析中的任意一种或多种。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的氢气泄漏监测系统，其特征在于，所述通知消息包括氢气泄漏发生的位置；其中，所述警示报警模块还用于显示所述氢气泄漏发生的位置。
9.一种多物理量耦合的氢气泄漏监测方法，其特征在于，包括：
传感器采集模块对当前环境进行多种物理量信号的采集；
信号传输模块将所述传感器采集模块采集到的多种物理量信号传输至数据分析模块；
所述数据分析模块采用溯源算法和噪音排除对所述多种物理量信号进行分析处理，以判断氢气泄漏发生的可能性和位置，并在确定发生氢气泄漏时，向警示报警模块发送通知信息；
所述警示报警模块在接收到所述数据分析模块发送的所述通知信息时，进行报警。
10.根据权利要求9所述的氢气泄漏监测方法，其特征在于，所述通知消息包括氢气泄漏发生的位置；所述方法还包括：
所述警示报警模块显示所述氢气泄漏发生的位置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110129602.7A CN113945327A (zh) | 2021-01-29 | 2021-01-29 | 多物理量耦合的氢气泄漏监测系统和方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110129602.7A CN113945327A (zh) | 2021-01-29 | 2021-01-29 | 多物理量耦合的氢气泄漏监测系统和方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113945327A true CN113945327A (zh) | 2022-01-18 |
Family
ID=79327272
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110129602.7A Pending CN113945327A (zh) | 2021-01-29 | 2021-01-29 | 多物理量耦合的氢气泄漏监测系统和方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113945327A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115184557A (zh) * | 2022-07-13 | 2022-10-14 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 一种氢气浓度检测装置及检测方法 |
| CN115265963A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-11-01 | 北京航天试验技术研究所 | 一种用于封闭空间的氢泄漏检测及定位方法 |
| CN117516818A (zh) * | 2024-01-04 | 2024-02-06 | 成都渝能能源设备有限公司 | 一种大型储氢罐防泄漏的浓度多向检测系统及其检测方法 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102563361A (zh) * | 2012-01-18 | 2012-07-11 | 中国石油大学(华东) | 基于常规数据和音波信号的输气管道泄漏检测定位装置及方法 |
| US20170270776A1 (en) * | 2016-03-18 | 2017-09-21 | Chia-Jen Wu | Multiple target locating and alarming system |
| CN107402283A (zh) * | 2016-05-20 | 2017-11-28 | 北京化工大学 | 一种借助移动机器人实现的气体泄漏溯源方法 |
| CN109029847A (zh) * | 2018-09-29 | 2018-12-18 | 中国石油大学(华东) | 气体泄漏监测系统、flng系统及其气体泄漏监测方法 |
| CN109186895A (zh) * | 2018-08-08 | 2019-01-11 | 太原理工大学 | 分布式无源输气管线泄漏多参量融合预警检测装置和方法 |
| CN109813501A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-05-28 | 郑州大学 | 测量气体管道泄漏位置的方法、装置及系统 |
| CN110107819A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-09 | 河南工业大学 | 一种石化产品输送管道泄露监测预警系统及方法 |
| CN111141460A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-12 | 西安交通大学 | 一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统及方法 |
| CN111157680A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-15 | 北京辰安科技股份有限公司 | 室内挥发性物质的泄漏溯源方法及装置 |
| AU2020101293A4 (en) * | 2019-07-09 | 2020-08-13 | Anhui University of Science and Technology | Artificial intelligence detection system for deep-buried fuel gas pipeline leakage |
-
2021
- 2021-01-29 CN CN202110129602.7A patent/CN113945327A/zh active Pending
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102563361A (zh) * | 2012-01-18 | 2012-07-11 | 中国石油大学(华东) | 基于常规数据和音波信号的输气管道泄漏检测定位装置及方法 |
| US20170270776A1 (en) * | 2016-03-18 | 2017-09-21 | Chia-Jen Wu | Multiple target locating and alarming system |
| CN107402283A (zh) * | 2016-05-20 | 2017-11-28 | 北京化工大学 | 一种借助移动机器人实现的气体泄漏溯源方法 |
| CN109186895A (zh) * | 2018-08-08 | 2019-01-11 | 太原理工大学 | 分布式无源输气管线泄漏多参量融合预警检测装置和方法 |
| CN109029847A (zh) * | 2018-09-29 | 2018-12-18 | 中国石油大学(华东) | 气体泄漏监测系统、flng系统及其气体泄漏监测方法 |
| CN109813501A (zh) * | 2019-01-30 | 2019-05-28 | 郑州大学 | 测量气体管道泄漏位置的方法、装置及系统 |
| CN110107819A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-09 | 河南工业大学 | 一种石化产品输送管道泄露监测预警系统及方法 |
| AU2020101293A4 (en) * | 2019-07-09 | 2020-08-13 | Anhui University of Science and Technology | Artificial intelligence detection system for deep-buried fuel gas pipeline leakage |
| CN111141460A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-05-12 | 西安交通大学 | 一种基于人工智能感官的装备气体泄漏监测系统及方法 |
| CN111157680A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-15 | 北京辰安科技股份有限公司 | 室内挥发性物质的泄漏溯源方法及装置 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| WU, J等: "Deployment of Wireless Sensor Network for Gas Leak Monitoring", RESOURCES AND SUSTAINABLE DEVELOPMENT, PTS 1-4, 31 December 2013 (2013-12-31), pages 2807 - 2810 * |
| 王剑锋;: "管道泄漏监测系统的研究和实现", 信息通信, no. 01, 15 January 2018 (2018-01-15), pages 106 - 108 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115265963A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-11-01 | 北京航天试验技术研究所 | 一种用于封闭空间的氢泄漏检测及定位方法 |
| CN115184557A (zh) * | 2022-07-13 | 2022-10-14 | 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 | 一种氢气浓度检测装置及检测方法 |
| CN117516818A (zh) * | 2024-01-04 | 2024-02-06 | 成都渝能能源设备有限公司 | 一种大型储氢罐防泄漏的浓度多向检测系统及其检测方法 |
| CN117516818B (zh) * | 2024-01-04 | 2024-03-22 | 成都渝能能源设备有限公司 | 一种大型储氢罐防泄漏的浓度多向检测系统及其检测方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113945327A (zh) | 多物理量耦合的氢气泄漏监测系统和方法 | |
| KR101874286B1 (ko) | 전력설비 모니터링 및 진단 시스템 | |
| CN101684894B (zh) | 一种管道泄漏监测方法及装置 | |
| CN1908505B (zh) | 分布式光纤输油气管线警戒传感系统 | |
| KR101694700B1 (ko) | 상수관망 진동측정장치를 이용한 상수관망 진단시스템 | |
| CN200979076Y (zh) | 分布式光纤油气管线警戒传感装置 | |
| CN201273457Y (zh) | 一种管道泄漏监测装置 | |
| KR101110069B1 (ko) | 센서 네트워크를 이용한 파이프라인 누수 및 누출 모니터링 시스템 | |
| CN201401641Y (zh) | 手持智能巡检仪 | |
| CN114576566B (zh) | 燃气管道预警方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN109027704A (zh) | 基于微结构光纤分布式传感的管道监测系统及监测方法 | |
| US8638226B2 (en) | Method and device for determining a leak in a system component and/or for determining a state of a system component | |
| CN110926509A (zh) | 用于海缆同步测温测振动的在线监测系统 | |
| KR20090010430A (ko) | 기계 장치의 고장 진단 장치 | |
| CN114323481A (zh) | 一种气体多源泄漏声像定位方法及声像定位系统 | |
| KR101406135B1 (ko) | 초음파 음향스캔 장치를 구비한 전력설비 결함 검출 시스템 | |
| CN111486345B (zh) | 一种粮库地下管网液体泄漏在线监测预警方法及装置 | |
| CN113008154A (zh) | 一种桥梁安全监测的光纤传感系统 | |
| CN107255677A (zh) | 一种基于压电智能传感器的大坝安全损伤监测系统 | |
| CN113625133A (zh) | 一种配电设备局部放电的在线监测反馈系统及方法 | |
| KR20120012103A (ko) | 가스절연 개폐장치의 부분방전원 자동 위치 표시장치 | |
| CN116972957A (zh) | 一种输电gil管道的振动检测方法和系统 | |
| CN111579001A (zh) | 机器人的故障检测方法及装置 | |
| CN209101012U (zh) | 输油管道防泄漏监测系统 | |
| CN116522281A (zh) | 一种基于微服务架构的分布式供热数据融合系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |