CN115409063B - 医用气体供给管道系统的监测方法、装置及系统 - Google Patents

医用气体供给管道系统的监测方法、装置及系统 Download PDF

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CN115409063B CN202211050387.2A CN202211050387A CN115409063B CN 115409063 B CN115409063 B CN 115409063B CN 202211050387 A CN202211050387 A CN 202211050387A CN 115409063 B CN115409063 B CN 115409063B
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Abstract

本发明涉及医用气体监测技术领域，解决了目前对医用气体供给管道系统缺少相应泄漏监测方法的问题，尤其涉及一种医用气体供给管道系统的监测方法，包括以下步骤：S1、获取医用气体供给管道系统上各监测点位在一个周期内的监测数据；S2、将一个周期内的监测数据进行数据融合；S3、根据相似度算法和融合后的数据判断医用气体供给管道系统是否存在泄漏现象。本发明能够第一时间判断出管道系统是否出现泄漏现象，并根据判断结果迅速通知管理人员做出相应的处理措施，保证了医用气体供给管道系统对于医用气体输送的稳定性，从而保证了医用气体的稳定供给，提高医用气体使用的安全性。

Description

医用气体供给管道系统的监测方法、装置及系统
技术领域
本发明涉及医用气体监测技术领域，尤其涉及一种医用气体供给管道系统的监测方法、装置及系统。
背景技术
医用气体供给管道系统是一个现代化医院重要的且必不可少的组成部分，它包括医用氧气系统、负压吸引系统、压缩空气系统、笑气、氮气系统及二氧化碳系统和中心工作站等。通过医疗气体中心管道系统工程的合理设计，使医院能以较低的投资获得一个功效强大的供气系统，确保医院的医疗系统高效运行。
而目前，医院各站房和楼层的数据信息分散独立，传统人工巡检抄表登记的监测方式仍在采用，传统监测方式存在着诸多弊端，值班员需24小时不间断巡检，人力成本高、巡检周期长，难以保证监控的连续性，一旦管线系统出现泄漏现象无法及时掌握泄漏位置范围，这为后续的泄漏处理造成极大的不便，同时对于泄漏位置的检查周期长，导致医用气体供给管道系统的检查作业耗时费力，而且系统的停用时间较长，严重时还可能造成医疗事故。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种医用气体供给管道系统的监测方法、装置及系统，解决了目前对医用气体供给管道系统缺少相应泄漏监测方法的问题，能够第一时间判断出管道系统是否出现泄漏现象，并根据判断结果迅速通知管理人员做出相应的处理措施，保证了医用气体供给管道系统对于医用气体输送的稳定性，从而保证了医用气体的稳定供给，提高医用气体使用的安全性。
为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：一种医用气体供给管道系统的监测方法，包括以下步骤：
S1、获取医用气体供给管道系统上各监测点位在一个周期内的监测数据；
S2、将一个周期内的监测数据进行数据融合；
S3、根据相似度算法和融合后的数据判断医用气体供给管道系统是否存在泄漏现象；
若存在泄漏现象则进入步骤S4，若不存在泄漏现象，则结束并返回步骤S1对下一个周期内的监测数据进行检测；
S4、对医用气体供给管道系统出现的泄漏位置进行范围确定；
S5、将医用气体供给管道系统的泄漏位置范围发送至终端并预警。
进一步地，在步骤S2中将一个周期内的监测数据进行数据融合包括以下步骤：
S21、确定一个节点的检测数据作为参考节点；
S22、计算其余参与融合的节点数据与参考节点的支持度；
S23、对时长T内的所有节点N分配权重；
S24、对监测数据完成数据融合得出每个时刻相应的融合后的数据M(t)。
进一步地，在步骤S3中，根据相似度算法对融合后的数据进行检测并判断医用气体供给管道系统是否存在泄漏现象包括以下步骤：
S31、获取数据融合中医用气体供给管道系统上下游的动态压力波信号
Figure BDA0003823544710000021
S32、采用局部投影降噪方法对动态压力波信号
Figure BDA0003823544710000022
进行处理得到去噪信号序列xi(l)；
S33、获取医用气体供给管道系统上下游在无泄漏时的动态压力波信号
Figure BDA0003823544710000023
S34、采用局部投影降噪方法对动态压力波信号
Figure BDA0003823544710000024
进行处理得到去噪信号序列ri(l)作为模板序列；
S35、计算模板序列ri(l)的傅里叶变换信号功率谱pri(l)，并对信号功率谱pri(l)归一化处理后分别计算均值和方差；
S36、计算去噪信号序列xi(l)的傅里叶变换信号功率谱pxi，j(l)，并对信号功率谱pxi，j(l)归一化处理后分别计算均值和方差；
S37、分别计算模板序列ri(l)和去噪信号序列xi(l)的结构相似度，并根据相似度SSIM判断医用气体供给管道系统是否出现泄漏；
若相似度SSIM小于预设阈值，则医用气体供给管道系统出现泄漏；
若相似度SSIM大于或等于预设阈值，则医用气体供给管道系统没有出现泄漏。
进一步地，在步骤S4中，对医用气体供给管道系统出现的泄漏位置进行范围确定包括以下步骤：
S41、获取医用气体供给管道系统中主管道在时间T内的流量数值P；
S42、设流量数值P在时间T内的起始数值为W，末尾的数值为M，得出流量数值P内的真实数值G；
S43、将流量数值P划分为N个数据范围段，P1-P2，P2-P3，…，Pn-Pn+1；
S44、计算N个数据范围段P1-P2，P2-P3，…，Pn-Pn+1相对应的平均值F；
S45、获取医用气体供给管道系统中若干消耗末端在时间T内的医用气体总流量值K；
S46、比对流量数值P与医用气体总流量值K是否相同，若相同则供给管道系统无泄漏现象，且医用气体供给过程中流量趋于稳定状态，进入步骤S48；
若不相同，则：
若P小于K，则供给管道系统中的主管道至消耗末端之间存在泄漏现象；
若P大于K，则供给管道系统中的主管道至气源之间存在泄漏现象；
S47、比对真实数值G与平均值F是否相同或超出设定阈值；
若真实数值G与平均值F相同，则主管道至气源之间不存在泄漏现象；
若G-F的值在±0.01～0.1的范围内，则为允许的误差范围，定义为不存在泄漏现象；
若G-F的值在±0.01～0.1的范围外，则主管道上存在泄漏现象；
若真实数值G与平均值F不相等，则进入步骤S48。
S48、比对真实数值G与总流量值K是否相同；
若真实数值G与总流量值K相同，则主管道至消耗末端之间不存在泄漏现象；
若真实数值G与总流量值K不相等，或者超出步骤S47所设定的阈值，此时主管道至消耗末端之间的管路存在漏点；
S49、将医用气体供给管道系统的泄漏范围发送至终端并生成预警提示信息。
进一步地，在步骤S1中，
一个周期为在一个时间范围内采集系统所实时在线监测的数据，监测数据为采集系统中流量传感器、浓度传感器以及压力传感器所测得的数据，包含医用气体在一个时间范围内流量值、浓度值以及压力值；
其中，监测点位的设置主要包括在气站接入汇流排后至分流排之间的主管道上，以及供给管道系统的消耗末端位置。
本发明还提供了一种用于实现上述监测方法的装置，包括：
监测数据获取模块，所述监测数据获取模块用于获取医用气体供给管道系统上各监测点位在一个周期内的监测数据；
数据融合模块，所述数据融合模块用于将一个周期内的监测数据进行数据融合；
泄漏判断模块，所述泄漏判断模块用于根据相似度算法和融合后的数据判断医用气体供给管道系统是否存在泄漏现象；
泄漏范围确定模块，所述泄漏范围确定模块用于对医用气体供给管道系统出现的泄漏位置进行范围确定；
发送模块，所述发送模块用于将医用气体供给管道系统的泄漏位置范围发送至终端并预警。
本发明还提供了一种用于实现上述监测方法的系统，包括：采集单元、监测单元、存储单元和终端；
采集单元与监测单元之间通过无线数据传输建立数据通信连接，所述采集单元用于在一个周期时间段内采集医用气体供给管道系统中医用气体的流量、浓度以及压力的实时数据，并将采集到的数据发送至监测单元；
所述监测单元用于接收采集单元所发送的数据，对接收到的数据进行数据融合判断是否存在泄漏，若出现泄漏则对泄漏位置进行范围确定并向终端发送信息；
所述存储单元用于接收监测单元发送的数据融合后的数据并进行本地存储生成记录日志，同步将数据融合后的数据发送至云端备份，所述存储单元与监测单元和采集单元建立数据通信连接；
所述终端用于接收监测单元发出的泄漏位置范围信息并发出声光或其他可提醒方式的预警。
进一步地，所述采集单元由若干组无线传感器组成，并分布在医用气体供给管道系统的主管道、消耗末端以及管道支路上。
进一步地，所述无线传感器包括若干流量、浓度或压力传感器，ZigBee无线收发模块以及电源模块。
进一步地，所述终端包括PC、手机、平板、笔记本。
借由上述技术方案，本发明提供了一种医用气体供给管道系统的监测方法、装置及系统，至少具备以下有益效果：
1、本发明能够在整个系统中出现泄漏现象时及时对可能出现漏点的位置范围做出判断，并同时向管理人员以及系统终端发送预警信息，能够及时为管理人员提供检查依据，同时锁定相应的泄漏范围，便于管理人员对漏点进行检查并做出相应的处理措施，不仅提高了对于泄漏位置的检查效率，同时能够及时做出应对处理，避免医用气体的长时间泄漏造成安全隐患，并且及时止损，减少医用气体的无故消耗量。
2、本发明解决了目前对医用气体供给管道系统缺少相应泄漏监测方法的问题，能够第一时间判断出管道系统是否出现泄漏现象，并根据判断结果迅速通知管理人员做出相应的处理措施，保证了医用气体供给管道系统对于医用气体输送的稳定性，从而保证了医用气体的稳定供给，提高医用气体使用的安全性。
3、本发明从模板序列匹配角度出发，根据信号序列功率谱特征的几何结构相似准则完成对医用气体供给管道系统是否存在泄漏进行检测，能够在管道系统出现泄漏的同时及时做出反应，并对管道系统进行实时监测，在管道系统出现泄漏现象时，能够迅速做出判断，而且采用融合后的数据作为检测样本数据，能够提高样本数据的准确性和可靠性，避免出现误判的现象。
4、本发明通过对时间T内所对应的医用气体的监测数据进行数据融合，能够将多个传感器所实时对医用气体监测到的流量、压力以及流量数据进行融合，将各种知识源和传感器收集的信息组合在一起以更好地理解和解决问题，可以使用来自不同传感器的数据来引入和增强监测系统的功能。
5、本发明能够降低监测数据中的噪声以及环境因素所带来影响而产生数据波动，消除监测数据中大量的冗余信息，因此对监测数据进行数据融合处理，能为监测系统提供有效的信息，进而做出高效有力的判断。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例一中医用气体供给管道系统的监测方法的流程图；
图2为本发明实施例一中数据融合的流程图；
图3为本发明实施例一中判断是否存在泄漏的流程图；
图4为本发明实施例一中泄漏位置进行范围确定的流程图；
图5为本发明实施例一中医用气体供给管道系统的监测装置的原理框图；
图6为本发明实施例二中泄漏位置进行范围确定的流程图。
图中：100、监测数据获取模块；200、数据融合模块；300、泄漏判断模块；400、泄漏范围确定模块；500、发送模块；10、采集单元；20、监测单元；30、存储单元；40、终端。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
实施例一
请参照图1-图5，示出了本实施例的一种具体实施方式，本实施例便于管理人员对漏点进行检查并做出相应的处理措施，不仅提高了对于泄漏位置的检查效率，同时能够及时做出应对处理，避免医用气体的长时间泄漏造成安全隐患，并且及时止损，减少医用气体的无故消耗量。
请参照图1，一种医用气体供给管道系统的监测方法，包括以下步骤：
S1、获取医用气体供给管道系统上各监测点位在一个周期内的监测数据，一个周期为在一个时间范围内采集系统所实时在线监测的数据，监测数据为采集系统中流量传感器、浓度传感器以及压力传感器所测得的数据，包含医用气体在一个时间范围内流量值、浓度值以及压力值，其中，监测点位的设置主要包括在气站接入汇流排后至分流排之间的主管道上，以及供给管道系统的消耗末端位置，消耗末端为病房或手术室等场所内。
S2、将一个周期内的监测数据进行数据融合。
请参照图2，在步骤S2中将一个周期内的监测数据进行数据融合包括以下步骤：
S21、确定一个节点的检测数据作为参考节点。
参考节点的特点最能反应泄漏源的情况，默认选择一个周期内采集的医用气体监测数据的最大值，在固定时长T内对所有节点(假设为N)的监测数据分别求均值为N1、N2、…、Nn，然后经过排序将均值最大的节点N设定为参考节点B。
例如，以其中一个节点N在时间T内所对应的医用气体的监测数据分别为：
流量值X：X1、X2、…、Xn。
流量值X的平均值X，为：
Figure BDA0003823544710000091
式中，Xn为在事件T内所测量的第n个压力值，n为在时间T中测量流量值的数量。
浓度值C：C1、C2、…、Cn。
浓度值C的平均值C，为：
Figure BDA0003823544710000092
式中，Cn为在事件T内所测量的第n个压力值，n为在时间T中测量浓度值的数量。
压力值P：P1、P2、…、Pn。
压力值P的平均值P’为：
Figure BDA0003823544710000093
式中，Pn为在事件T内所测量的第n个压力值，n为在时间T中测量压力值的数量。
以上述为例在得到某一个节点N在时间T内所对应的平均值，根据下述公式得出该节点N的平均值Nn。
Figure BDA0003823544710000094
式中，n为在时间T内监测数据的数量。
S22、计算其余参与融合的节点数据与参考节点的支持度。
所有参与数据融合的节点数据需要计算与参考节点的支持度，计算支持度采用指数衰减函数度量传感器间的支持度，时刻t时传感器i对参考节点间的支持度的计算公式为：
diB(t)＝exp(-(xi(t)-xB(t))2)i∈(1,n)
使用指数衰减来度量距离的好处是避免出现0或1的绝对情况，因此diB在0～1之间，则获得在t时刻的N个节点与参考节点的距离，t时刻为时间T内的某一时刻，xi(t)为在t时刻i节点的监测数据值，同理xB(t)为在t时刻参考节点B的监测数据值。
S23、对时长T内的所有节点N分配权重。
在某个时刻的传感器对参考传感器支持度很高，但下一刻有可能变小，并且是在固定时长T内进行数据融合，因此应该考虑时长T内支持度的均值最大，且支持度波动小的节点N分配更大的权重。
因此每个节点在时间T内和虚拟漏源的距离DiB表示为：
Figure BDA0003823544710000101
其中，支持度的均值表示为：
Figure BDA0003823544710000102
方差计算表示为：
Figure BDA0003823544710000103
在时长T内N个节点与参考节点距离的集合DN为：
DN＝{D1B，D2B，…，DNB}
依据距离DiB的大小，距离参考节点最大的前m个传感器及其数据被选取，用来完成数据的融合，被选出来的传感器集合为：
Sm＝{S1，S2，…，Sm}
S24、对监测数据完成数据融合得出每个时刻相应的融合后的数据M(t)。
在集合Sm中的传感器i在时长T内的权重Ci表示为：
Figure BDA0003823544710000104
则，在时长T内每个时刻融合后的数据表示为：
Figure BDA0003823544710000111
上式中，xi(t)为在t时刻i节点的监测数据值，Ci为在集合Sm中的传感器i在时长T内的权重。
在本实施例中，通过对时间T内所对应的医用气体的监测数据进行数据融合，能够将多个传感器所实时对医用气体监测到的流量、压力以及流量数据进行融合，将各种知识源和传感器收集的信息组合在一起以更好地理解和解决问题，可以使用来自不同传感器的数据来引入和增强监测系统的功能。
同时能够降低监测数据中的噪声以及环境因素所带来影响而产生数据波动，消除监测数据中大量的冗余信息，因此对监测数据进行数据融合处理，能为监测系统提供有效的信息，进而做出高效有力的判断。
而且，当判定监测系统中存在大量传感器时，真正可以用于做异常检测判断的数据只是很少量的传感器数据，因此多传感器监测到数据进行数据融合的作用很大程度上是为了去除冗余信息，而保存大量有用信息。
S3、根据相似度算法和融合后的数据判断医用气体供给管道系统是否存在泄漏现象。
若存在泄漏现象则进入步骤S4，若不存在泄漏现象，则结束并返回步骤S1对下一个周期内的监测数据进行检测。
请参照图3，在步骤S3中，根据相似度算法对融合后的数据进行检测并判断医用气体供给管道系统是否存在泄漏现象包括以下步骤：
S31、获取数据融合中医用气体供给管道系统上下游的动态压力波信号
Figure BDA0003823544710000112
N为采集点数6000，信号采样间隔10ms，采样频率为60Hz，采样总时长80s，动态压力波信号由上下游相应位置上的压力传感器进行采集，并且处于同一时刻中同时进行采集，该项数据经过数据融合处理。
S32、采用局部投影降噪方法对动态压力波信号
Figure BDA0003823544710000121
进行处理得到去噪信号序列xi(l)(i＝1，2；l＝1，2，…，N)。
S33、获取医用气体供给管道系统上下游在无泄漏时的动态压力波信号
Figure BDA0003823544710000122
S34、采用局部投影降噪方法对动态压力波信号
Figure BDA0003823544710000123
进行处理得到去噪信号序列ri(l)作为模板序列，其中模板序列为采样点数为N1的子序列，N1＝50，其中，ri(l)(i＝1，2；l＝1，2，…，N1)。
S35、计算模板序列ri(l)的傅里叶变换信号功率谱pri(l)，并对信号功率谱pri(l)归一化处理后分别计算均值和方差。
其中：
pri(l)(i＝1，2；l＝1，2，…，N1)
对信号功率谱pri(l)归一化处理通过下述公式完成：
Figure BDA0003823544710000124
上式中：i＝1，2；l＝1，2，…，N1。
max{pri(j)}1≤j≤N1
min{pri(j)}1≤j≤N1
计算信号功率谱pri(l)的均值通过下述公式完成：
Figure BDA0003823544710000131
式中，N1＝50。
计算信号功率谱pri(l)的方差通过下述公式完成：
Figure BDA0003823544710000132
式中，N1＝50。
S36、计算去噪信号序列xi(l)的傅里叶变换信号功率谱pxi，j(l)，并对信号功率谱pxi，j(l)归一化处理后分别计算均值和方差。
取长度为N1的子序列xi，j(l)(i＝1，2；j＝1，2，…，N-N1；l＝1，2，…，N1)，其中xi，j(l)＝xi(j+l-1)。
对信号功率谱pxi，j(l)进行归一化处理通过下述公式完成：
Figure BDA0003823544710000133
上式中，i＝1，2；j＝1，2，…，N-N1；l＝1，2，…，N1。
max{pxi，j(r)}1≤r≤N1
min{pxi，j(r)}1≤r≤N1
计算信号功率谱pxi，j(l)的均值通过下述公式完成：
Figure BDA0003823544710000134
式中，N1＝50，i＝1,2，j＝1，2，…，N-N1。
计算信号功率谱pxi，j(l)的方差通过下述公式完成：
Figure BDA0003823544710000141
式中，N1＝50，i＝1,2，j＝1，2，…，N-N1。
S37、分别计算模板序列ri(l)和去噪信号序列xi(l)的结构相似度，并根据相似度SSIM判断医用气体供给管道系统是否出现泄漏。
若相似度SSIM小于预设阈值，则医用气体供给管道系统出现泄漏。
若相似度SSIM大于或等于预设阈值，则医用气体供给管道系统没有出现泄漏。
Figure BDA0003823544710000142
其中，i＝1，2；j＝1，2，…，N-N1；c1＝0.0001。
本实施例从模板序列匹配角度出发，根据信号序列功率谱特征的几何结构相似准则完成对医用气体供给管道系统是否存在泄漏进行检测，能够在管道系统出现泄漏的同时及时做出反应，并对管道系统进行实时监测，在管道系统出现泄漏现象时，能够迅速做出判断，而且采用融合后的数据作为检测样本数据，能够提高样本数据的准确性和可靠性，避免出现误判的现象。
而且通过任意时刻采样长度为50个采样点的信号均可作为模板信号，解决了目前对医用气体供给管道系统缺少相应泄漏监测的问题，能够第一时间判断出管道系统是否出现泄漏现象，并根据判断结果迅速通知管理人员做出相应的处理措施，保证了医用气体供给管道系统对于医用气体输送的稳定性，从而保证了医用气体的稳定供给，提高医用气体使用的安全性。
S4、对医用气体供给管道系统出现的泄漏位置进行范围确定。
请参照图4，在步骤S4中，对医用气体供给管道系统出现的泄漏位置进行范围确定包括以下步骤：
S41、获取医用气体供给管道系统中主管道在时间T内的流量数值P。
S42、设流量数值P在时间T内的起始数值为W，末尾的数值为M，得出流量数值P内的真实数值G。
Figure BDA0003823544710000151
S43、将流量数值P划分为N个数据范围段，P1-P2，P2-P3，…，Pn-Pn+1。
S44、计算N个数据范围段P1-P2，P2-P3，…，Pn-Pn+1相对应的平均值F。
Figure BDA0003823544710000152
上式中，T为在一个时间范围段内的具体数值，即为时间范围T。
S45、获取医用气体供给管道系统中若干消耗末端在时间T内的医用气体总流量值K，消耗末端为若干个医用气体使用端口，即在时间T内所有端口的使用流量，因为在使用时管道系统才会出现流量变化，也就是医用气体的消耗量。
单个消耗末端的流量值分别为K1，K2，…，Kn，在某个消耗末端未消耗医用气体时，Kn的值默认为0，因此医用气体总流量值K的表达为：
K＝K1+K2+…+Kn
S46、比对流量数值P与医用气体总流量值K是否相同，若相同则供给管道系统无泄漏现象，且医用气体供给过程中流量趋于稳定状态，无异常，进入步骤S48。
若不相同，则：
若P小于K，则供给管道系统中的主管道至消耗末端之间存在泄漏现象，医用气体供给状态出现异常。
若P大于K，则供给管道系统中的主管道至气源之间存在泄漏现象，医用气体供给状态出现异常，气源为医用气体供应气站，可以为用于存储医用气体的气瓶，或者其他能够向管道系统中输送医用气体的装置或设备。
S49、将医用气体供给管道系统的泄漏范围发送至终端并生成预警提示信息，预警提示信息可以为手机短信、系统弹窗、异常记录等能够达到预警提示效果的各种方式，同时并在本地储存生成异常状态记录日志。
本实施例通过同步监测医用气体供给管道系统的流量变化做出相应的判断，能够根据变化状态做出相应的泄漏位置范围确认，在整个系统中出现泄漏现象时能够及时对可能出现漏点的位置范围做出判断，并同时向管理人员以及系统终端发送预警信息，能够及时为管理人员提供检查依据，同时锁定相应的泄漏范围，便于管理人员对漏点进行检查并做出相应的处理措施，不仅提高了对于泄漏位置的检查效率，同时能够及时做出应对处理，避免医用气体的长时间泄漏造成安全隐患，并且及时止损，减少医用气体的无故消耗量。
S5、将医用气体供给管道系统的泄漏位置范围发送至终端并预警。
请参照图5，本实施例还提供了一种用于实现上述监测方法的装置，包括：
监测数据获取模块100，监测数据获取模块100用于获取医用气体供给管道系统上各监测点位在一个周期内的监测数据。
数据融合模块200，数据融合模块200用于将一个周期内的监测数据进行数据融合。
泄漏判断模块300，泄漏判断模块300用于根据相似度算法和融合后的数据判断医用气体供给管道系统是否存在泄漏现象。
泄漏范围确定模块400，泄漏范围确定模块400用于对医用气体供给管道系统出现的泄漏位置进行范围确定。
发送模块500，发送模块500用于将医用气体供给管道系统的泄漏位置范围发送至终端并预警。
本实施例还提供了一种用于实现上述监测方法的系统，包括：采集单元10、监测单元20、存储单元30和终端40。
采集单元10由若干组无线传感器组成，并分布在医用气体供给管道系统的主管道、消耗末端以及管道支路上，采集单元10与监测单元20之间通过无线数据传输建立数据通信连接，采集单元10用于在一个周期时间段内采集医用气体供给管道系统中医用气体的流量、浓度以及压力的实时数据，并将采集到的数据发送至监测单元20，无线传感器包括若干流量、浓度或压力传感器，ZigBee无线收发模块以及电源模块。
监测单元20用于接收采集单元10所发送的数据，对接收到的数据进行数据融合判断是否存在泄漏，若出现泄漏则对泄漏位置进行范围确定并向终端40发送信息。
存储单元30用于接收监测单元20发送的数据融合后的数据并进行本地存储生成记录日志，同步将数据融合后的数据发送至云端备份，存储单元30与监测单元20和采集单元10建立数据通信连接。
终端40用于接收监测单元20发出的泄漏位置范围信息并发出声光或其他可提醒方式的预警，终端40包括PC、手机、平板、笔记本。
本实施例解决了目前对医用气体供给管道系统缺少相应泄漏监测方法的问题，能够第一时间判断出管道系统是否出现泄漏现象，并根据判断结果迅速通知管理人员做出相应的处理措施，保证了医用气体供给管道系统对于医用气体输送的稳定性，从而保证了医用气体的稳定供给，提高医用气体使用的安全性。
实施例二
本实施例所提供的实施方式是在实施例一的基础上做出的，通过相同的方法步骤、装置以及系统的技术方案解决相同的技术问题，并且具有相同的有益效果，相同部分相互参见即可，本实施例在此不再详细赘述。
请参阅图1和图6，示出了本实施例的一种具体实施方式，本实施例够在整个系统中出现泄漏现象时及时对可能出现漏点的位置范围做出判断，并同时向管理人员以及系统终端发送预警信息，能够及时为管理人员提供检查依据，同时锁定相应的泄漏范围，便于管理人员对漏点进行检查并做出相应的处理措施，不仅提高了对于泄漏位置的检查效率，同时能够及时做出应对处理，避免医用气体的长时间泄漏造成安全隐患，并且及时止损，减少医用气体的无故消耗量。
请参照图1，一种医用气体供给管道系统的监测方法，包括以下步骤：
S1、获取医用气体供给管道系统上各监测点位在一个周期内的监测数据。
S2、将一个周期内的监测数据进行数据融合。
S3、根据相似度算法和融合后的数据判断医用气体供给管道系统是否存在泄漏现象。
若存在泄漏现象则进入步骤S4，若不存在泄漏现象，则结束并返回步骤S1对下一个周期内的监测数据进行检测。
S4、对医用气体供给管道系统出现的泄漏位置进行范围确定。
请参照图6，在步骤S4中，对医用气体供给管道系统出现的泄漏位置进行范围确定包括以下步骤：
S47、比对真实数值G与平均值F是否相同或超出设定阈值。
若真实数值G与平均值F相同，则主管道至气源之间不存在泄漏现象，由于将流量数值P划分为N个范围段，从小范围中得出每个范围段相对应的流量值，随后在进行累加，求取所有范围段的平均值F，此时再将平均值F与真实值G进行比较，若两者不相同，说明主管道至气源之间出现了泄漏，导致流量不一致，而与主管道至消耗末端无相关的联系，此时需要对主管道至消耗末端之间的管道进行漏点检查。
若G-F的值在±0.01～0.1的范围内，则为允许的误差范围，定义为不存在泄漏现象。
若G-F的值在±0.01～0.1的范围外，则主管道上存在泄漏现象，在主管道这一阶段中，由于管道的管径一致，而在相同的时间范围内，此时主管道上任意一处的流量应当保持一致性，而在侧得的流量超出所允许的误差范围，此时主管道上两处的流量出现偏差，因此能够判定主管道上存在漏点。
若真实数值G与平均值F不相等，则进入步骤S48。
S48、比对真实数值G与总流量值K是否相同。
若真实数值G与总流量值K相同，则主管道至消耗末端之间不存在泄漏现象，由于真实值G使在时间T内流量数值P的真实值，此时的管道内的医用气体在使用时处于流动状态，并通过流量传感器测得时间T内的具体流量值，而多个消耗末端在使用时为医用气体的消耗量，此时消耗量与真实值G对应的流量相等，在两个数值向等的前提下，此时的主管道至消耗末端之间是不存在泄漏现象的，而主管道至气源之间存在漏点，此时需要对主管道至气源之间的管道进行漏点检查。
若真实数值G与总流量值K不相等，或者超出步骤S47所设定的阈值，此时主管道至消耗末端之间的管路存在漏点。
S49、将医用气体供给管道系统的泄漏范围发送至终端并生成预警提示信息，预警提示信息可以为手机短信、系统弹窗、异常记录等能够达到预警提示效果的各种方式，同时并在本地储存生成异常状态记录日志。
S5、将医用气体供给管道系统的泄漏位置范围发送至终端并预警。
本实施例够在整个系统中出现泄漏现象时及时对可能出现漏点的位置范围做出判断，并同时向管理人员以及系统终端发送预警信息，能够及时为管理人员提供检查依据，同时锁定相应的泄漏范围，便于管理人员对漏点进行检查并做出相应的处理措施，不仅提高了对于泄漏位置的检查效率，同时能够及时做出应对处理，避免医用气体的长时间泄漏造成安全隐患，并且及时止损，减少医用气体的无故消耗量。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可。对于以上各实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上实施方式对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (9)

1.一种医用气体供给管道系统的监测方法，在医用气体供给管道系统的主管道、气源至主管道以及主管道至消耗末端上设置相应的采集单元，采集单元用于在一个周期时间段内采集医用气体供给管道系统中医用气体的流量、浓度以及压力的实时数据，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取医用气体供给管道系统上各监测点位在一个周期内的监测数据；
S2、将一个周期内的监测数据进行数据融合；
S3、根据相似度算法和融合后的数据判断医用气体供给管道系统是否存在泄漏现象；
若存在泄漏现象则进入步骤S4，若不存在泄漏现象，则结束并返回步骤S1对下一个周期内的监测数据进行检测；
S4、对医用气体供给管道系统出现的泄漏位置进行范围确定；
在步骤S4中，对医用气体供给管道系统出现的泄漏位置进行范围确定包括以下步骤：
S41、获取医用气体供给管道系统中主管道在时间T内的流量数值P；
S42、设流量数值P在时间T内的起始数值为W，末尾的数值为M，得出流量数值P内的真实数值G；
S43、将流量数值P划分为N个数据范围段，P1-P2，P2-P3，…，Pn-Pn+1；
S44、计算N个数据范围段P1-P2，P2-P3，…，Pn-Pn+1相对应的平均值F；
S45、获取医用气体供给管道系统中若干消耗末端在时间T内的医用气体总流量值K；
S46、比对流量数值P与医用气体总流量值K是否相同，若相同则供给管道系统无泄漏现象，且医用气体供给过程中流量趋于稳定状态，返回初始阶段步骤S41；
若不相同，则：
若P小于K，则供给管道系统中的主管道至消耗末端之间存在泄漏现象；
若P大于K，则供给管道系统中的主管道至气源之间存在泄漏现象；
S5、将医用气体供给管道系统的泄漏位置范围发送至终端并预警。
2.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于：在步骤S2中将一个周期内的监测数据进行数据融合包括以下步骤：
S21、确定一个节点的检测数据作为参考节点；
S22、计算其余参与融合的节点数据与参考节点的支持度；
S23、对时长T内的所有节点N分配权重；
S24、对监测数据完成数据融合得出每个时刻相应的融合后的数据。
3.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于：在步骤S3中，根据相似度算法对融合后的数据进行检测并判断医用气体供给管道系统是否存在泄漏现象包括以下步骤：
S31、获取数据融合中医用气体供给管道系统上下游的动态压力波信号
Figure FDA0004156918830000021
S32、采用局部投影降噪方法对动态压力波信号
Figure FDA0004156918830000022
进行处理得到去噪信号序列xi(l)；
S33、获取医用气体供给管道系统上下游在无泄漏时的动态压力波信号
Figure FDA0004156918830000023
S34、采用局部投影降噪方法对动态压力波信号
Figure FDA0004156918830000024
进行处理得到去噪信号序列ri(l)作为模板序列；/>
S35、计算模板序列ri(l)的傅里叶变换信号功率谱pri(l)，并对信号功率谱pri(l)归一化处理后分别计算均值和方差；
S36、计算去噪信号序列xi(l)的傅里叶变换信号功率谱pxi，j(l)，并对信号功率谱pxi，j(l)归一化处理后分别计算均值和方差；
S37、分别计算模板序列ri(l)和去噪信号序列xi(l)的结构相似度，并根据相似度SSIM判断医用气体供给管道系统是否出现泄漏；
若相似度SSIM小于预设阈值，则医用气体供给管道系统出现泄漏；
若相似度SSIM大于或等于预设阈值，则医用气体供给管道系统没有出现泄漏。
4.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于：在步骤S4中，还包括以下步骤：
S47、比对真实数值G与平均值F是否相同或超出设定阈值；
若真实数值G与平均值F相同，则主管道至气源之间不存在泄漏现象；
若G-F的值在±0.01～0.1的范围内，则为允许的误差范围，定义为不存在泄漏现象；
若G-F的值在±0.01～0.1的范围外，则主管道上存在泄漏现象；
若真实数值G与平均值F不相等，则进入步骤S48；
S48、比对真实数值G与总流量值K是否相同；
若真实数值G与总流量值K相同，则主管道至消耗末端之间不存在泄漏现象；
若真实数值G与总流量值K不相等，或者超出步骤S47所设定的阈值，此时主管道至消耗末端之间的管路存在漏点；
S49、将医用气体供给管道系统的泄漏范围发送至终端并生成预警提示信息。
5.根据权利要求1所述的监测方法，其特征在于：在步骤S1中，
一个周期为在一个时间范围内采集系统所实时在线监测的数据，监测数据为采集系统中流量传感器、浓度传感器以及压力传感器所测得的数据，包含医用气体在一个时间范围内流量值、浓度值以及压力值；
其中，监测点位的设置主要包括在气站接入汇流排后至分流排之间的主管道上，以及供给管道系统的消耗末端位置。
6.一种用于实现上述权利要求1-5任一项所述的监测方法的装置，其特征在于，包括：
监测数据获取模块(100)，所述监测数据获取模块(100)用于获取医用气体供给管道系统上各监测点位在一个周期内的监测数据；
数据融合模块(200)，所述数据融合模块(200)用于将一个周期内的监测数据进行数据融合；
泄漏判断模块(300)，所述泄漏判断模块(300)用于根据相似度算法和融合后的数据判断医用气体供给管道系统是否存在泄漏现象；
泄漏范围确定模块(400)，所述泄漏范围确定模块(400)用于对医用气体供给管道系统出现的泄漏位置进行范围确定；
发送模块(500)，所述发送模块(500)用于将医用气体供给管道系统的泄漏位置范围发送至终端并预警。
7.一种用于实现上述权利要求1-5任一项所述的监测方法的系统，其特征在于，包括：采集单元(10)、监测单元(20)、存储单元(30)和终端(40)；
采集单元(10)与监测单元(20)之间通过无线数据传输建立数据通信连接，所述采集单元(10)用于在一个周期时间段内采集医用气体供给管道系统中医用气体的流量、浓度以及压力的实时数据，并将采集到的数据发送至监测单元(20)；
所述监测单元(20)用于接收采集单元(10)所发送的数据，对接收到的数据进行数据融合判断是否存在泄漏，若出现泄漏则对泄漏位置进行范围确定并向终端(40)发送信息；
所述存储单元(30)用于接收监测单元(20)发送的数据融合后的数据并进行本地存储生成记录日志，同步将数据融合后的数据发送至云端备份，所述存储单元(30)与监测单元(20)和采集单元(10)建立数据通信连接；
所述终端(40)用于接收监测单元(20)发出的泄漏位置范围信息并发出声光或其他可提醒方式的预警。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于：所述采集单元(10)由若干组无线传感器组成，并分布在医用气体供给管道系统的主管道、消耗末端以及管道支路上。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于：所述无线传感器包括若干流量、浓度或压力传感器，ZigBee无线收发模块以及电源模块。
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