CN114609329A - 一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统 - Google Patents

一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114609329A
CN114609329A CN202210108872.4A CN202210108872A CN114609329A CN 114609329 A CN114609329 A CN 114609329A CN 202210108872 A CN202210108872 A CN 202210108872A CN 114609329 A CN114609329 A CN 114609329A
Authority
CN
China
Prior art keywords
gas
sensor
edge node
gas data
preset area
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
Application number
CN202210108872.4A
Other languages
English (en)
Inventor
李光夏
李芮宇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xidian University
Original Assignee
Xidian University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xidian University filed Critical Xidian University
Priority to CN202210108872.4A priority Critical patent/CN114609329A/zh
Publication of CN114609329A publication Critical patent/CN114609329A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G01N33/0009General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
    • G01N33/0027General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector
    • G01N33/0031General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector comprising two or more sensors, e.g. a sensor array
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01DMEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N27/00Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
    • G01N27/02Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance
    • G01N27/04Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance by investigating resistance
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G01N33/0009General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
    • G01N33/0027General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector
    • G01N33/0036Specially adapted to detect a particular component
    • G01N33/004Specially adapted to detect a particular component for CO, CO2
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G01N33/0009General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
    • G01N33/0027General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector
    • G01N33/0036Specially adapted to detect a particular component
    • G01N33/0047Specially adapted to detect a particular component for organic compounds
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L12/00Data switching networks
    • H04L12/66Arrangements for connecting between networks having differing types of switching systems, e.g. gateways

Abstract

本发明公开了一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统,包括:位于各个预设区域内的传感器阵列、与各传感器阵列分别通信连接的边缘节点、以及与边缘节点通信连接的云服务器;其中,传感器阵列用于获取当前时刻下,自身所在预设区域内的第一气体数据;边缘节点用于根据与自身通信连接的传感器阵列发送的第一气体数据,预测自身对应的预设区域在当前时刻之后的预设时间段内的第二气体数据;云服务器用于根据各边缘节点发送的各个预设区域对应的第一气体数据和第二气体数据,对工业环境中的气体进行分析。上述监测系统通过引入传感器阵列,能够多维度、准确、高效的采集所在预设区域在当前时刻下的第一气体数据,有效提高了环境数据的采集效能。

Description

一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统
技术领域
本发明属于气体监测技术领域,具体涉及一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统。
背景技术
工业环境下,空气中的气体成分往往比较复杂,含有一氧化碳、挥发性有机化合物VOC等危害人体健康、污染大气环境的有毒气体,人体若长时间处于此种环境下必然会造成不可逆转的伤害。
相关技术中,通常采用单点检测、即通过单一传感器实现工业环境下的气体监测,但是,该方法只能在一个维度上对环境中有害气体的成分和含量进行监测,而无法对周围有害气体的成分、含量实现准确测量,并且上述监测过程中所使用的测试设备复杂,响应时间较长,这种以点带面的方式具有很大的片面性,无法保证监测结果的准确性和有效性。
因此,为了避免有毒气体对人体健康产生不良影响、并采取有效措施控制有毒气体,必须对其气体的成分和含量进行监测。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述问题,本发明提供了一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现:
本发明提供一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统,包括:位于各个预设区域内的传感器阵列、与各所述传感器阵列分别通信连接的边缘节点、以及与所述边缘节点通信连接的云服务器;其中,
所述传感器阵列,用于获取当前时刻下,自身所在预设区域内的第一气体数据;
所述边缘节点,用于根据与自身通信连接的传感器阵列发送的所述第一气体数据,预测自身对应的预设区域在当前时刻之后的预设时间段内的第二气体数据;
所述云服务器,用于根据各边缘节点发送的各个预设区域对应的所述第一气体数据和所述第二气体数据,对所述工业环境中的气体成分与含量进行分析。
在本发明的一个实施例中,所述边缘节点处的硬件包括树莓派。
在本发明的一个实施例中,所述传感器阵列包括:气体传感器、温度传感器和湿度传感器。
在本发明的一个实施例中,所述气体传感器为MEMS电导型气敏传感器;
所述气体传感器包括:CO传感器、CO2传感器和有机挥发性气体VOC传感器。
在本发明的一个实施例中,所述传感器阵列中的各传感器与自身对应的树莓派的通用输入输出接口GPIO连接。
在本发明的一个实施例中,还包括多个显示屏,所述显示屏与各边缘节点对应连接;
所述显示屏,用于可视化显示自身对应的预设区域的所述第一气体数据和所述第二气体数据。
在本发明的一个实施例中,所述边缘节点,具体用于根据与自身通信连接的传感器阵列发送的所述第一气体数据,利用预先训练好的Transformer模型,预测自身对应的预设区域在当前时刻之后的预设时间段内的第二气体数据,并存储所述第一气体数据及所述第二气体数据至边缘节点。
在本发明的一个实施例中,所述边缘节点,还用于根据所述第一气体数据和预设阈值,判断自身对应的预设区域中有害气体的含量是否超标;若是,则发出报警信号。
与现有技术相比,本发明的有益效果在于:
本发明提供了一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统,包括:位于各个预设区域内的传感器阵列、与各传感器阵列分别通信连接的边缘节点、以及与边缘节点通信连接的云服务器。利用上述气体监测系统进行监测时,传感器阵列能够多维度、准确、高效的采集所在预设区域在当前时刻下的第一气体数据,有效提高了环境数据的采集效能。进一步地,与各传感器阵列分别通信连接的边缘节点可以根据第一气体数据,预测对应的预设区域在当前时刻之后的预设时间段内的第二气体数据,能够为调控各预设区域的空气质量提供数据支持。云服务器从各个边缘节点处接收获得所有预设区域的第一气体数据和第二气体数据后,便于管理人员对整个工业环境进行及时的管控。
附图说明
图1为本发明实施例提供的工业环境下基于传感器组网的气体监测系统的一种结构示意图;
图2为本发明实施例提供的工业环境下基于传感器组网的气体监测系统中边缘节点的工作流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此。
图1为本发明实施例提供的工业环境下基于传感器组网的气体监测系统的一种结构示意图。本发明实施例提供了一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统,包括:位于各个预设区域内的传感器阵列、与各传感器阵列分别通信连接的边缘节点、以及与边缘节点通信连接的云服务器;其中,
传感器阵列,用于获取当前时刻下,自身所在预设区域内的第一气体数据;
边缘节点,用于根据与自身通信连接的传感器阵列发送的第一气体数据,预测自身对应的预设区域在当前时刻之后的预设时间段内的第二气体数据;
云服务器,用于根据各边缘节点发送的各个预设区域对应的第一气体数据和第二气体数据,对所述工业环境中的气体含量及气体成分进行分析。
本实施例中,上述工业环境下基于传感器组网的气体监测系统包括:传感器阵列、边缘节点和云服务器;具体而言,针对待监测的工业环境,可以将其划分为多个预设区域,每个预设区域内均设置有传感器阵列,传感器阵列感知获得当前时刻下预设区域内的第一气体数据;其中,第一气体数据包括传感器阵列所在预设区域的气体成分和气体含量。应当理解,本实施例通过采用多个传感器组成的传感器阵列,能够多维度、准确、高效的采集各个预设区域在当前时刻下的第一气体数据。
接着,各个边缘节点分别接收与自身通信连接的传感器阵列的第一气体数据,并根据第一气体数据预测各个预设区域在当前时刻之后的预设时间段内的第二气体数据,能够为调控各预设区域的空气质量提供数据支持。
进一步地,各个边缘节点将自身对应的预设区域的第一气体数据和第二气体数据发送至云服务器,云服务器可以对整个工业环境中的气体成分和气体含量加以分析,以便于管理人员进行及时的管控。
可选地,边缘节点具体用于根据与自身通信连接的传感器阵列发送的第一气体数据,利用预先训练好的Transformer模型,预测自身对应的预设区域在当前时刻之后的预设时间段内的第二气体数据,并存储第一气体数据及第二气体数据至本地。
具体而言,本实施例中的边缘节点包括树莓派。在各个边缘节点获取对应预设区域的第一气体数据之后,树莓派能够高效地进行边缘计算,利用预先训练好的Transformer模型快速预测出每个预设区域在未来预设时间段内的第二气体数据,并保存第一气体数据和第二气体数据,有效保证了数据的完整性和安全性;此外,由于树莓派具有算力强、可扩展性强、低功耗、体积小、应用范围广的特点,利用树莓派作为边缘节点也能够解决现有监测系统响应时间较长的问题。
可选地,传感器阵列包括:气体传感器、温度传感器和湿度传感器。
本实施例中,传感器阵列由多种类型的多个传感器组成,如:气体传感器、温度传感器和湿度传感器。在每个传感器阵列中,多个传感器可以按照一定的规则排布,示例性地,多个传感器可以排布成如图1所示的圆形,此种设计方式便于后续准确分析预设区域内的气体密度、变化趋势等信息。
示例性地,气体传感器为MEMS电导型气敏传感器。预设区域内的气体与敏感材料发生作用之后,会产生包含气体成分和浓度的电信号,电信号处理后即可识别气体的成分和浓度。
气体传感器包括:CO传感器、CO2传感器和有机挥发性气体VOC传感器。
可选地,传感器阵列中的各传感器与自身对应的树莓派的通用输入输出接口GPIO连接。
具体而言,树莓派具有数量众多的GPIO(General-purpose input/output,通用输入输出)接口,因此在以树莓派作为边缘节点时,传感器阵列中的每个传感器都可以通过GPIO接口将采集到的第一气体数据传输至树莓派中,进而由树莓派进行预测。
可选地,上述工业环境下基于传感器组网的气体监测系统还包括多个显示屏,显示屏与各边缘节点对应连接;
显示屏,用于可视化显示自身对应的预设区域的第一气体数据和第二气体数据。
本实施例中,气体监测系统还可以包括多个显示屏,显示屏分别与边缘节点对应连接,此种设计方式可以使边缘节点具有数据显示功能,从而接收到第一气体数据、以及根据第一气体数据预测得到第二气体数据之后,实现第一气体数据与第二气体数据的可视化,从而进一步提高用户体验。
图2为本发明实施例提供的工业环境下基于传感器组网的气体监测系统中边缘节点的工作流程图。如图2所示,边缘节点还用于根据第一气体数据和预设阈值,判断自身对应的预设区域中有害气体的含量是否超标;若是,则发出报警信号。
本实施例中,边缘节点在接收到对应的传感器阵列所采集的第一气体数据之后,由于第一气体数据中包含不同类型的气体传感器的检测结果,因此可以从中获取有害气体的检测结果、并将其与预设阈值比较;若有害气体的含量大于等于预设阈值,则表示该边缘节点对应的预设区域中有害气体含量超标,此时边缘节点将第一气体数据存储至本地和云端服务器,并发出报警信号;反之,则在存储第一气体数据至本地和云端服务器后,根据第一气体数据预测该边缘节点对应的预设区域在未来预设时间段内的第二气体数据。
通过上述各实施例可知,本发明的有益效果在于:
本发明提供了一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统,包括:位于各个预设区域内的传感器阵列、与各传感器阵列分别通信连接的边缘节点、以及与边缘节点通信连接的云服务器。利用上述气体监测系统进行监测时,传感器阵列能够多维度、准确、高效的采集所在预设区域在当前时刻下的第一气体数据,有效提高了环境数据的采集效能。进一步地,与各传感器阵列分别通信连接的边缘节点可以根据第一气体数据,预测对应的预设区域在当前时刻之后的预设时间段内的第二气体数据,能够为调控各预设区域的空气质量提供数据支持。云服务器从各个边缘节点处接收获得所有预设区域的第一气体数据和第二气体数据后,便于管理人员对整个工业环境进行及时的管控。
在本发明的描述中,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一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,“多个”的含义是两个或两个以上,除非另有明确具体的限定。
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发明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何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,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进行接合和组合。
尽管在此结合各实施例对本申请进行了描述,然而,在实施所要求保护的本申请过程中,本领域技术人员通过查看所述附图、公开内容、以及所附权利要求书,可理解并实现所述公开实施例的其他变化。在权利要求中,“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤,“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施,但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统,其特征在于,包括:位于各个预设区域内的传感器阵列、与各所述传感器阵列分别通信连接的边缘节点、以及与所述边缘节点通信连接的云服务器;其中,
所述传感器阵列,用于获取当前时刻下,自身所在预设区域内的第一气体数据;
所述边缘节点,用于根据与自身通信连接的传感器阵列发送的所述第一气体数据,预测自身对应的预设区域在当前时刻之后的预设时间段内的第二气体数据;
所述云服务器,用于根据各边缘节点发送的各个预设区域对应的所述第一气体数据和所述第二气体数据,对所述工业环境中的气体成分与含量进行分析。
2.根据权利要求1所述的工业环境下基于传感器组网的气体监测系统,其特征在于,所述边缘节点所采用的硬件包括树莓派。
3.根据权利要求2所述的工业环境下基于传感器组网的气体监测系统,其特征在于,所述传感器阵列包括:气体传感器、温度传感器和湿度传感器。
4.根据权利要求3所述的工业环境下基于传感器组网的气体监测系统,其特征在于,所述气体传感器为MEMS电导型气敏传感器;
所述气体传感器包括:CO传感器、CO2传感器和有机挥发性气体VOC传感器。
5.根据权利要求3所述的工业环境下基于传感器组网的气体监测系统,其特征在于,所述传感器阵列中的各传感器与自身对应的树莓派的通用输入输出接口GPIO连接。
6.根据权利要求1所述的工业环境下基于传感器组网的气体监测系统,其特征在于,还包括多个显示屏,所述显示屏与各边缘节点对应连接;
所述显示屏,用于可视化显示自身对应的预设区域的所述第一气体数据和所述第二气体数据。
7.根据权利要求1所述的工业环境下基于传感器组网的气体监测系统,其特征在于,所述边缘节点,具体用于根据与自身通信连接的传感器阵列发送的所述第一气体数据,利用预先训练好的Transformer模型,预测自身对应的预设区域在当前时刻之后的预设时间段内的第二气体数据,并存储所述第一气体数据及所述第二气体数据至边缘节点。
8.根据权利要求7所述的工业环境下基于传感器组网的气体监测系统,其特征在于,所述边缘节点,还用于根据所述第一气体数据和所述预设阈值,判断自身对应的预设区域中有害气体的含量是否超标;若是,则发出报警信号。
CN202210108872.4A 2022-01-28 2022-01-28 一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统 Pending CN114609329A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210108872.4A CN114609329A (zh) 2022-01-28 2022-01-28 一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210108872.4A CN114609329A (zh) 2022-01-28 2022-01-28 一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114609329A true CN114609329A (zh) 2022-06-10

Family

ID=81858861

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210108872.4A Pending CN114609329A (zh) 2022-01-28 2022-01-28 一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114609329A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117310088A (zh) * 2023-08-28 2023-12-29 中国计量科学研究院 一种智能的co2传感器系统及其操作方法

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130174646A1 (en) * 2012-01-09 2013-07-11 David Martin Networked air quality monitoring
WO2017054101A1 (zh) * 2015-09-30 2017-04-06 苏州富米信息技术有限公司 一种物联云在线监测通用平台系统
CN206249052U (zh) * 2016-11-25 2017-06-13 南京航空航天大学 一种基于树莓派的电气实验室环境监测云服务报警系统
CN109640284A (zh) * 2019-01-23 2019-04-16 南京邮电大学 无线传感器网络系统
CN110505597A (zh) * 2019-07-31 2019-11-26 北京邮电大学 一种无线传感器网络的数据传输方法
CN110568351A (zh) * 2019-09-04 2019-12-13 上海卓电电气有限公司 一种基于边缘计算的高精度气体密度监视器和监测系统
CN111273573A (zh) * 2018-12-04 2020-06-12 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种环境数据监测方法及装置
CN111417178A (zh) * 2020-03-17 2020-07-14 重庆大学 基于机器学习与边缘计算的工业互联网节能系统及方法
CN111800502A (zh) * 2020-07-03 2020-10-20 江苏艾什顿科技有限公司 一种基于LoRa的立体式环境在线监测系统及方法
CN113125675A (zh) * 2021-04-19 2021-07-16 北京物资学院 边缘计算架构的堆场煤炭自燃预警装置和预警方法
CN113132456A (zh) * 2021-03-02 2021-07-16 西安电子科技大学 一种基于截止时间感知的边云协同任务调度方法及系统
CN113758890A (zh) * 2021-08-18 2021-12-07 清华大学 一种气体浓度计算方法、装置、设备及存储介质
CN113780377A (zh) * 2021-08-26 2021-12-10 重庆理工大学 基于物联网数据在线学习的降雨等级预测方法及系统
CN113919233A (zh) * 2021-10-29 2022-01-11 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) 城市VOCs污染总量时序预测方法、系统、存储介质及设备

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130174646A1 (en) * 2012-01-09 2013-07-11 David Martin Networked air quality monitoring
WO2017054101A1 (zh) * 2015-09-30 2017-04-06 苏州富米信息技术有限公司 一种物联云在线监测通用平台系统
CN206249052U (zh) * 2016-11-25 2017-06-13 南京航空航天大学 一种基于树莓派的电气实验室环境监测云服务报警系统
CN111273573A (zh) * 2018-12-04 2020-06-12 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 一种环境数据监测方法及装置
CN109640284A (zh) * 2019-01-23 2019-04-16 南京邮电大学 无线传感器网络系统
CN110505597A (zh) * 2019-07-31 2019-11-26 北京邮电大学 一种无线传感器网络的数据传输方法
CN110568351A (zh) * 2019-09-04 2019-12-13 上海卓电电气有限公司 一种基于边缘计算的高精度气体密度监视器和监测系统
CN111417178A (zh) * 2020-03-17 2020-07-14 重庆大学 基于机器学习与边缘计算的工业互联网节能系统及方法
CN111800502A (zh) * 2020-07-03 2020-10-20 江苏艾什顿科技有限公司 一种基于LoRa的立体式环境在线监测系统及方法
CN113132456A (zh) * 2021-03-02 2021-07-16 西安电子科技大学 一种基于截止时间感知的边云协同任务调度方法及系统
CN113125675A (zh) * 2021-04-19 2021-07-16 北京物资学院 边缘计算架构的堆场煤炭自燃预警装置和预警方法
CN113758890A (zh) * 2021-08-18 2021-12-07 清华大学 一种气体浓度计算方法、装置、设备及存储介质
CN113780377A (zh) * 2021-08-26 2021-12-10 重庆理工大学 基于物联网数据在线学习的降雨等级预测方法及系统
CN113919233A (zh) * 2021-10-29 2022-01-11 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室) 城市VOCs污染总量时序预测方法、系统、存储介质及设备

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117310088A (zh) * 2023-08-28 2023-12-29 中国计量科学研究院 一种智能的co2传感器系统及其操作方法
CN117310088B (zh) * 2023-08-28 2024-04-02 中国计量科学研究院 一种智能的co2传感器系统及其操作方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10373065B2 (en) Generating database cluster health alerts using machine learning
CN114254879B (zh) 多传感器信息融合的电力设备安全诊断方法和装置
US10268836B2 (en) System and method for detecting sensitivity content in time-series data
CN112765257B (zh) 一种基于时序序列预测温度的环境采集系统设计的方法
KR101989962B1 (ko) 통합 관리 서버 및 이를 이용한 건물 관리 시스템
JP2021092385A (ja) 環境監視システムおよび環境監視プログラムおよび環境監視記録媒体および環境監視装置
CN114609329A (zh) 一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统
CN107270968A (zh) 一种室内无尘环境监测的一体机系统
CN113687609A (zh) 应用于异常环境下的物联网智能监测系统及监测方法
CN113542017A (zh) 基于网络拓扑和多指标的一种网络故障定位方法
CN114398354A (zh) 数据监测方法、装置、电子设备及存储介质
CN115145788A (zh) 一种针对智能运维系统的检测数据生成方法和装置
EP3093770A2 (en) System and method for the creation and detection of process fingerprints for monitoring in a process plant
CN117079211A (zh) 一种网络机房的安全监控系统及其方法
KR101916411B1 (ko) 산업용 사물 인터넷에 기반한 공사 현장 안전을 위한 사고 예측 시스템 및 방법
KR101969936B1 (ko) 가스센서 집중관리 시스템 및 이의 동작방법
CN115510901A (zh) 带式输送机托辊的故障识别方法和装置
CN114882688A (zh) 一种基于边缘计算的酒吧安全监测系统
CN115098326A (zh) 一种系统异常检测方法及装置、存储介质及电子设备
CN117405177B (zh) 电缆隧道有害气体泄漏预警方法、系统、设备及介质
CN114387391A (zh) 变电站设备的安全监测方法、装置、计算机设备和介质
KR20150056268A (ko) 공장 운영 장애에 대한 분석용 어플리케이션 및 분석 방법
CN110263811B (zh) 一种基于数据融合的设备运行状态监测方法及系统
CN106768652A (zh) 油库监测方法和系统
CN114598627A (zh) 一种基于知识图谱的异常网络信息检测方法

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
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20220610

RJ01 Rejection of invention patent application after publication