CN117929677A - 一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪和分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪和分析方法，所述分析仪包括：采样模块，用于采集待测天然气样本；传感模块，用于检测所述待测天然气样本中不同类型的加臭剂，输出检测信号；数据处理模块，用于接收所述传感模块的检测信号并进行数据分析，输出指示加臭剂种类和浓度值的分析结果；显示模块，用于显示所述分析结果。本发明实施例提供的多功能天然气加臭剂浓度分析仪具有采样准确、检测多样、分析直观、显示便捷等技术效果，为天然气加臭剂的浓度分析提供了有效的解决方案。

Description

一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪和分析方法

技术领域

本发明涉及一种用于检测和分析天然气中加臭剂浓度的设备和方法，具体涉及一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪和分析方法。

背景技术

天然气作为一种清洁能源，在日常生活和工业生产中得到了广泛应用。由于天然气本身无色无味，在泄漏时不易被察觉，因此通常需要添加一种有特殊气味的加臭剂，以便于及时发现泄漏并采取措施。目前，天然气加臭剂的种类多样，常见的有硫化氢、甲硫醇、乙硫醇等。然而，加臭剂的浓度过高或过低都会影响其安全性和经济性，因此需要准确地监测和控制加臭剂的浓度。

现有的加臭剂浓度分析仪多数基于气相色谱、质谱或电化学传感器等原理，但这些设备通常存在分析时间长、设备复杂、成本高、维护困难等问题，难以满足实时在线监测的需求。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪和分析方法，能够实现对天然气中加臭剂浓度的实时在线监测。

为达上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪，所述分析仪包括：

采样模块，用于采集待测天然气样本；

传感模块，用于检测所述待测天然气样本中不同类型的加臭剂，输出检测信号；

数据处理模块，用于接收所述传感模块的检测信号并进行数据分析，输出指示加臭剂种类和浓度值的分析结果；

显示模块，用于显示所述分析结果。

在一些可能的实施方式中，所述传感模块包括：

金属氧化物半导体传感器，用于利用金属氧化物半导体材料接触所述待测天然气样本时电阻率的变化，检测硫化物类加臭剂；

电化学传感器，用于基于所述待测天然气样本在电极上的氧化还原反应产生的电流，检测有机硫化物类加臭剂；

光电离子化传感器，用于通过紫外光将所述待测天然气样本的分子电离，测量形成的电流来检测具有挥发性的加臭剂。

在一些可能的实施方式中，所述数据处理模块包括：

输入接口，用于接收所述传感模块的检测信号；

信号预处理单元，用于对接收的所述传感模块的检测信号进行包括滤波、基线校正和信号增强在内的预处理；

信号线性化单元，用于将经过预处理的所述传感模块的检测信号转换为线性信号；

校准单元，用于使用预先设定的标准气体浓度对传感器进行校准，确定传感器的响应曲线的参数；以及，

浓度计算单元，用于根据所述传感模块中传感器的响应曲线和实际检测到的线性信号的强度，计算出加臭剂的实际浓度值。

在一些可能的实施方式中，所述数据处理模块包括：

深度神经网络模型，所述深度神经网络模型是使用传感器数据进行训练而生成的，其中所述传感器数据包括原始信号和已知浓度的标准气体数据；

所述深度神经网络模型配置为学习传感器的检测信号与加臭剂浓度之间的非线性关系，并能自动执行信号预处理和特征提取；

该深度神经网络模型能够自我校准，自动适应传感器的特性和可能的变化。

在一些可能的实施方式中，所述深度神经网络模型进一步配置为执行实时信号预处理，包括滤除噪声、基线校正和信号增强，并自动提取与加臭剂浓度相关的特征以进行预测。

在一些可能的实施方式中，所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，还包括：反馈控制模块，用于根据所述数据处理模块计算得到的加臭剂浓度与设定的目标浓度进行比较，并在存在偏差时自动调整加臭剂的投放量，直至加臭剂的浓度达到目标值。

在一些可能的实施方式中，所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，还包括：预测控制模块，用于通过分析历史数据预测未来一段时间内加臭剂的消耗趋势，并提前调整加臭剂的投放量。

在一些可能的实施方式中，所述预测控制模块包括：

数据收集单元，用于收集一段时间内的加臭剂使用量和相关环境参数的历史数据；

趋势分析单元，用于使用统计学方法或机器学习算法对收集到的历史数据进行趋势分析，以识别加臭剂的消耗趋势；

预测模型构建单元，用于基于趋势分析的结果建立预测模型，以预测未来一段时间内的加臭剂消耗量；

调节策略制定单元，用于根据所述预测模型的预测结果，制定加臭剂投放量的调节策略，以使未来一段时间内加臭剂浓度的稳定。

在一些可能的实施方式中，所述数据收集单元，具体用于记录一段时间内的加臭剂使用量与包括环境温度、管道压力、天然气流量、季节变化以及维护活动在内的环境参数的历史数据；

所述趋势分析单元，还用于分析环境温度、管道压力、天然气流量、季节变化以及维护活动对加臭剂消耗量的影响。

在一些可能的实施方式中，所述预测模型构建单元包括时间序列分析模块、回归模型和机器学习模型中的一个或多个；

所述时间序列分析模块，用于预测基于时间变化的加臭剂消耗趋势；

回归模型，用于确定影响加臭剂消耗量的多个自变量与一个作为因变量的加臭剂消耗量之间的定量关系公式；以及获取自变量的值，使用所述定量关系公式来预测加臭剂的消耗量；所述多个自变量包括：环境温度、天然气管道压力和天然汽流量；

机器学习模型，用于处理输入特征，所述输入特征包括环境温度、管道压力和天然气流量，建立所述输入特征与加臭剂消耗量之间的非线性关系；基于机器学习算法来预测加臭剂消耗量；

所述调节策略制定单元还用于设置加臭剂浓度阈值、调整加臭剂投放时间和加臭剂投放频率。

在一些可能的实施方式中，所述调节策略制定单元包括：第一调节策略制定器，其包括：

预测数据分析模块，用于接收并仔细分析预测模型得出的加臭剂消耗量预测数据，这些数据涵盖了未来特定时间段内加臭剂的预期消耗量；

阈值比较模块，用于将预测消耗量与预设的加臭剂浓度阈值进行比较，以确保天然气中加臭剂的浓度在安全标准和效率要求的范围内；

投放量计算模块，根据比较结果计算出未来每个时间段内需要投放的加臭剂量，并在预测消耗量接近或低于最低阈值时增加投放量，或在预测消耗量接近或超过最高阈值时减少投放量；

策略整合模块，用于将每个时间段的投放量数据整合成一套完整的调节策略，该策略包括每个时间点的具体投放量、投放频率和投放时间等细节；

实时监控与调整模块，用于实时监控加臭剂的实际使用情况和环境参数的变化，并与预测结果进行对比，以及在发现实际情况与预测有较大出入时及时调整策略。

其中，预测模型是基于历史数据、实时数据或其他相关因素构建的，用于预测未来一段时间内加臭剂的消耗量。预设的加臭剂浓度阈值是根据安全标准、效率要求、法律法规或用户需求设定的。所述调节策略制定单元能够与其他系统或设备进行通信，以接收预测数据、发送调节策略或接收实际使用情况和环境参数的变化信息。所述调节策略制定单元能够自动或半自动地执行加臭剂投放量的调节策略，并根据需要进行实时调整。

在一些可能的实施方式中，所述调节策略制定单元包括：第二调节策略制定器，其用于优化加臭剂的投放量，以实现加臭剂使用的经济性与效率性；所述第二调节策略制定器包括：

预测数据分析模块，用于接收并分析预测模型提供的未来一段时间内加臭剂消耗量的预测数据，包括预测的消耗量大小、消耗速率及可能的消耗波动范围；

存量评估模块，用于基于预测结果评估当前加臭剂存量是否满足预测期间的需求，并考虑当前库存、在途补给及未来需求估计；

调节策略制定模块，用于根据预测的消耗趋势和当前存量情况制定具体调节策略，包括调整投放量、投放频率，并针对预测的高峰或低谷制定特别策略。

第二方面，本发明实施例提供了一种第一方面任意一种所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪的分析方法，所述方法包括以下步骤：

利用采样模块采集待测天然气样本；

利用传感模块检测所述待测天然气样本中不同类型的加臭剂，输出检测信号；

利用数据处理模块接收所述传感模块的检测信号并进行数据分析，输出指示加臭剂种类和浓度值的分析结果；

利用显示模块显示所述分析结果。

上述技术方案具有如下有益效果：

采样模块能够采集待测天然气样本，确保后续检测和分析的准确性和可靠性。传感模块能够检测待测天然气样本中不同类型的加臭剂，并输出相应的检测信号，这使得分析仪能够适应多种加臭剂类型，提高了其通用性和灵活性。数据处理模块能够接收传感模块的检测信号，并进行数据分析，最终输出指示加臭剂种类和浓度值的分析结果。这为用户提供了直观、清晰的加臭剂浓度信息，便于用户了解天然气中加臭剂的具体情况。显示模块能够显示分析结果，使得用户能够方便地查看和了解天然气中加臭剂的种类和浓度值。这提高了分析仪的易用性和用户体验。综上所述，本发明实施例提供的多功能天然气加臭剂浓度分析仪具有采样准确、检测多样、分析直观、显示便捷等技术效果，为天然气加臭剂的浓度分析提供了有效的解决方案。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例的一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪的功能框图；

图2是本发明实施例的数据处理模块的功能框图；

图3是本发明实施例的另一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪的功能框图；

图4是本发明实施例的预测控制模块的功能框图；

图5是本发明实施例的一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪的分析方法的流程图。

附图标号说明：

100、多功能天然气加臭剂浓度分析仪；

110、采样模块；120、传感模块；130、数据处理模块；140、显示模块；150、反馈控制模块；160、预测控制模块；

131、输入接口；132、信号预处理单元；133、信号线性化单元；134、校准单元；135、浓度计算单元；

161、数据收集单元；162、趋势分析单元；163、预测模型构建单元；164、调节策略制定单元。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供了一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪和分析方法，该分析仪具有快速响应、高精度、低成本、易维护等特点，能够实现对天然气中加臭剂浓度的实时在线监测。

图1是本发明实施例的一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪100的功能框图，如图1所示，本发明实施例提供了一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪100，该分析仪100包括：采样模块110，用于采集待测天然气样本；传感模块120，用于检测待测天然气样本中不同类型的加臭剂，输出检测信号；数据处理模块130，用于接收传感模块120的检测信号并进行数据分析，输出指示加臭剂种类和浓度值的分析结果；显示模块140，用于显示分析结果。

在一些实施例中，传感模块120包括：金属氧化物半导体传感器，用于利用金属氧化物半导体材料接触待测天然气样本时电阻率的变化，检测硫化物类加臭剂。除了硫化氢以外，硫化物类加臭剂还包括其他多种硫化物。例如，甲硫醇、乙硫醇、二甲二硫、二甲硫醚、二乙硫醚、噻吩等。这些硫化物都具有特定的臭味，并被用作天然气的加臭剂，以便在泄漏时能够被人们及时察觉到。金属氧化物半导体传感器对这些硫化物类加臭剂具有良好的检测效果，其对硫化物的敏感性高，能够在低浓度下准确检测到加臭剂的存在。金属氧化物半导体传感器输出与硫化氢等硫化物浓度相关的电阻变化信号或电压信号。

在一些实施例中，传感模块120包括：电化学传感器，用于基于待测气体在电极上发生氧化还原反应时产生的电流的原理，检测包括甲硫醇、乙硫醇、丙硫醇、丁硫醇、戊硫醇、二硫化碳、二甲基二硫醚、二乙基硫醚等在内的有机硫化物类加臭剂。不同的加臭剂气体在电极上产生的电流大小和方向不同，从而可以区分和检测。电化学传感器输出与有机硫化物浓度相关的电流信号。电化学传感器对这些有机硫化物类加臭剂具有良好的检测效果，能够快速、准确地测定它们的浓度，为气体安全监控提供重要的技术支持。

在一些实施例中，传感模块120包括：光电离子化传感器，用于通过紫外光将所述待测天然气样本的分子电离，测量离子形成的电流来检测具有挥发性的加臭剂。光电离子化传感器通过紫外光照射样本气体，使其电离产生电流，电流的大小与气体浓度成正比。具有挥发性的加臭剂是指在常温下容易挥发到空气中的加臭剂。这些加臭剂具有较低的沸点，使得它们能够在常温下从液态或固态转变为气态，并散发出特定的臭味。例如，甲硫醇、乙硫醇、四氢噻吩等都是有挥发性的加臭剂。光电离子化传感器能够对这些具有挥发性的加臭剂进行有效的检测。这种传感器能够通过光电离化的原理，将挥发性的有机化合物离子化，并测量其产生的电流，从而确定加臭剂的种类和浓度。光电离子化传感器输出与挥发性加臭剂浓度相关的电流信号。

图2是本发明实施例的数据处理模块130的功能框图，如图2所示，在一些实施例中，数据处理模块130包括：输入接口131，用于接收传感模块120的检测信号；信号预处理单元132，用于对接收的传感模块120的检测信号进行包括滤波、基线校正和信号增强在内的预处理；信号线性化单元133，用于将经过预处理的传感模块120的检测信号转换为线性信号；校准单元134，用于使用预先设定的标准气体浓度对传感器进行校准，确定传感器的响应曲线的参数；以及，浓度计算单元135，用于根据传感模块120中传感器的响应曲线和实际检测到的线性信号的强度，计算出加臭剂的实际浓度值。

数据处理模块130主要基于微处理器或微控制器，其功能是接收来自上述传感器的信号，通过相应的算法处理后输出加臭剂的浓度值。该数据处理模块130采用的算法包括：信号预处理算法、信号线性化算法、校准算法和浓度计算算法。

信号预处理算法用于滤除传感器信号中的噪声，提高信号的准确性和稳定性。信号预处理算法的目标是提供更清晰、更稳定的信号，为后续的线性化和浓度计算提供良好的基础。这包括以下几个方面：滤波，其是指去除信号中的噪声和干扰，例如使用低通滤波器、高通滤波器或带通滤波器；基线校正，其消除传感器信号中的长期漂移或基线偏移；信号增强，其提高信号与噪声的比例，增强信号的可检测性。

信号线性化算法是信号预处理之后的步骤，它专门针对传感器的非线性响应特性。许多传感器的输出信号与测量的物理量或化学量之间的关系是非线性的，这意味着信号的变化幅度不是与测量量成正比的。线性化的目的是通过数学变换将这种非线性关系转换为线性关系，从而简化后续的浓度计算过程。例如，如果传感器的响应与浓度的对数成正比，那么线性化处理找到数学模型，将非线性的对数响应转换为线性响应，使得后续的浓度计算可以直接通过简单的比例关系来完成。

总之，信号预处理算法是对原始信号进行初步处理，以提高信号的可用性和稳定性，而信号线性化是在预处理的基础上，对信号进行数学变换，使其满足线性关系，便于进行准确的浓度计算。

校准算法根据预先设定的标准气体浓度对传感器进行校准，确保测量结果的准确性。

浓度计算算法根据传感器的响应曲线和实际检测到的信号强度，计算出加臭剂的实际浓度。浓度计算算法是数据处理模块130的核心部分，其基本原理是将传感器的电信号转换为加臭剂的浓度值。

该数据处理模块130的具体工作过程包括以下步骤：

信号预处理步骤：在进行信号线性化之前，首先对传感器的原始输出信号进行预处理。这包括滤除噪声（例如使用数字滤波器），校正基线偏移，以及增强信号。这一步骤是为了确保信号的质量，减少后续处理中的误差。

信号线性化步骤：传感器的原始输出信号可能是非线性的，需要通过数学模型进行线性化处理，以便于后续的计算。例如，如果传感器输出的是电压信号V，而其与加臭剂浓度C的关系是对数型的，即V = a * ln(C) + b，其中a和b是校准时确定的常数，那么可以通过反函数求得C = exp((V - b) / a)。

校准步骤：使用已知浓度的标准气体对传感器进行校准，确定传感器响应曲线的参数。例如，如果已知在标准气体浓度C1时，传感器输出信号为V1，在已知浓度C2时，输出为V2，可以通过这两个点确定上述对数关系中的a和b。

浓度计算步骤：在实际测量中，传感器输出的信号V根据上述校准得到的关系，可以转换为加臭剂的实际浓度C。

假设电化学传感器在10 ppm的甲硫醇浓度下输出0.5V，在50ppm下输出2.5V，通过实验确定其响应曲线为V = 0.1 * C（C为甲硫醇浓度，单位为ppm）。在实际测量中，如果传感器输出1.5V，则根据传感器的响应曲线，计算得到的甲硫醇浓度为C = V / 0.1 = 1.5 /0.1 = 15 ppm。

在一些实施例中，数据处理模块130包括：深度神经网络模型，深度神经网络模型是使用传感器数据进行训练而生成的，其中传感器数据包括原始信号和已知浓度的标准气体数据；深度神经网络模型配置为学习传感器的检测信号与加臭剂浓度之间的非线性关系，并能自动执行信号预处理和特征提取；该深度神经网络模型能够自我校准，自动适应传感器的特性和可能的变化。在一些实施例中，深度神经网络模型进一步配置为执行实时信号预处理，包括滤除噪声、基线校正和信号增强，并自动提取与加臭剂浓度相关的特征以进行预测。

在另外实施例中，使用基于人工智能算法来处理传感器信号并计算加臭剂的浓度，而不需要信号线性化算法和校准算法。以下对人工智能驱动的数据处理模块130进行具体说明：

在深度神经网络模型训练时，使用大量的传感器数据（包括原始信号和已知浓度的标准气体数据）来训练深度神经网络模型。这个深度神经网络模型将学习传感器信号与加臭剂浓度之间的复杂非线性关系。训练过程中，深度神经网络模型会自动学习到信号预处理和特征提取的方法，无需显式的信号线性化处理。深度神经网络模型可以自我校准，因为它会在训练过程中考虑到传感器的特性和可能的变化。

在实时信号处理时，传感器实时采集的数据将直接输入到训练好的深度神经网络模型中。深度神经网络模型自动进行信号预处理，包括滤除噪声、基线校正和信号增强等步骤。深度神经网络模型还会自动提取与加臭剂浓度相关的特征，并进行准确的预测。

关于模型更新和自适应，随着时间的推移，传感器会发生老化或性能变化，深度神经网络模型定期使用新收集的数据进行更新，以保持其准确性。通过持续学习，深度神经网络模型能够自适应传感器的变化，无需人工干预进行校准。

本实施例的上述技术方案的有益技术效果在于：

深度神经网络模型能够自动学习和适应传感器的特性，减少了人工校准的需求。深度神经网络模型具有高度自适应，其可以自动适应环境变化和传感器老化，保持长期的测量准确性。深度神经网络模型能够捕捉传感器信号与加臭剂浓度之间的复杂非线性关系，提高了测量的准确度。深度神经网络模型可以快速处理实时数据，实现即时的浓度预测，适用于在线监测系统。通过采用这种先进的人工智能算法，可以实现更加智能、高效和准确的天然气加臭剂浓度分析仪，并且有望提高整个系统的性能和可靠性。

图3是本发明实施例的另一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪100’的功能框图，如图3所示，在一些实施例中，多功能天然气加臭剂浓度分析仪100’，还包括：反馈控制模块150，用于根据数据处理模块130计算得到的加臭剂浓度与设定的目标浓度进行比较，并在存在偏差时自动调整加臭剂的投放量，直至加臭剂的浓度达到目标值；和/或，预测控制模块160，用于通过分析历史数据预测未来一段时间内加臭剂的消耗趋势，并提前调整加臭剂的投放量，以保证浓度的稳定。例如，如果历史数据显示每当温度升高时，加臭剂的消耗量会增加，预测控制模块160可以在温度上升前自动增加加臭剂的投放量，以维持稳定的浓度水平。

图4是本发明实施例的预测控制模块160的功能框图，如图4所示，在一些实施例中，预测控制模块160包括：数据收集单元161，用于收集一段时间内的加臭剂使用量和相关环境参数的历史数据；趋势分析单元162，用于使用统计学方法或机器学习算法对收集到的历史数据进行趋势分析，以识别加臭剂的消耗趋势；预测模型构建单元163，用于基于趋势分析的结果建立预测模型，以预测未来一段时间内的加臭剂消耗量；调节策略制定单元164，用于根据预测模型的预测结果，制定加臭剂投放量的调节策略，以使未来一段时间内加臭剂浓度的稳定。

调节策略制定单元164包括：第一调节策略制定器和/或第二调节策略制定器。

在一些实施例中，第一调节策略制定器，其包括：

预测数据分析模块，用于接收并分析预测模型得出的加臭剂消耗量预测数据，这些预测数据涵盖了未来特定时间段内（例如小时、天、周）加臭剂的预测消耗量；

阈值比较模块，用于将预测消耗量与预设的加臭剂浓度阈值进行比较，以确保天然气中加臭剂的浓度在安全标准和效率要求的范围内；这些加臭剂浓度阈值是基于安全标准、效率要求等因素设定的，它们确保了天然气中加臭剂的浓度既不会过高也不会过低。

投放量计算模块，根据比较结果计算出未来每个时间段内需要投放的加臭剂量，并在预测消耗量接近或低于最低阈值时增加投放量，或在预测消耗量接近或超过最高阈值时减少投放量；

策略整合模块，用于将每个时间段的投放量数据整合成一套完整的调节策略，该调节策略包括每个时间点的具体投放量、投放频率和投放时间等细节；

实时监控与调整模块，用于实时监控加臭剂的实际使用情况和环境参数的变化，并与预测结果进行对比，以及在发现实际情况与预测结果之间的偏差超过预定阈值即具有较大出入时及时调整加臭剂投放量的调节策略。

其中，预测模型是基于历史数据、实时数据或其他相关因素构建的，用于预测未来一段时间内加臭剂的消耗量。预设的加臭剂浓度阈值是根据安全标准、效率要求、法律法规或用户需求设定的。调节策略制定单元164能够与其他系统或设备进行通信，以接收预测数据、发送调节策略或接收实际使用情况和环境参数的变化信息。调节策略制定单元164能够自动或半自动地执行加臭剂投放量的调节策略，并根据需要进行实时调整。

在又一些实施例中，第二调节策略制定器利用预测模型的输出（即预测的加臭剂消耗量）来优化加臭剂的投放量，以实现加臭剂使用的经济性与效率性。第二调节策略制定器包括：

预测数据分析模块，用于接收并分析预测模型提供的未来一段时间内加臭剂消耗量的预测数据，包括预测的消耗量大小、消耗速率及可能的消耗波动范围；

存量评估模块，用于基于预测结果评估当前加臭剂存量是否满足预测期间的需求，并考虑当前库存、在途补给及未来需求估计；

调节策略制定模块，用于根据预测的消耗趋势和当前存量情况制定具体调节策略，包括调整投放量和/或投放频率，并针对预测的高峰或低谷制定特别策略；具体地，根据预测的消耗趋势和当前的存量情况，制定具体的调节策略具体可以包括：如果预测显示未来消耗量将增加，则提前增加投放量以避免缺货。相反，如果预测显示消耗量减少，则可以相应减少投放量以避免过剩。根据消耗趋势的波动，调整加臭剂的投放频率，以更灵活地响应需求变化。对于预测出现的消耗高峰或低谷，制定特别的策略，例如在预测的高峰期前增加库存，或在低谷期间减少采购量。

进一步地，第二调节策略制定器还可以包括环境因素分析模块，用于在制定调节策略时考虑季节变化、节假日等可能影响加臭剂消耗的外部因素，以及相关法规和安全标准。环境因素分析模块的处理过程包括：

收集环境因素数据，其包括季节变化、节假日安排、天气预报等信息，以及相关的法规和安全标准。这些数据可以通过公开的应用程序接口、政府发布的法规文档等方式获得。将这些环境因素数据整合到一个统一的数据框架中，以便于分析和使用。例如，创建一个数据库或数据表，记录每天的日期、是否节假日、季节标识、特殊法规生效日期等信息。

分析历史数据，识别特定环境因素对加臭剂消耗量的影响。例如，使用统计分析或机器学习模型来评估节假日或不同季节对加臭剂消耗的影响程度。基于历史数据分析结果，建立影响模型，量化不同环境因素对加臭剂消耗量的影响。这可以通过回归分析、时间序列分析等方法实现。

预测即将到来的环境因素，其包括使用已收集的数据和外部应用程序接口，预测未来一段时间内的环境因素，例如节假日、季节变化等。根据环境因素影响模型，计算即将到来的环境因素对加臭剂消耗量的预期影响。将加臭剂消耗量的预测结果与环境因素影响计算结果结合，调整预测的加臭剂消耗量。根据调整后的预测消耗量，考虑存量、法规和安全标准，制定加臭剂的投放量调节策略。

进一步地，第二调节策略制定器还可以包括策略实施与监控模块，用于负责实施制定的调节策略，并持续监控其实施效果，与数据收集单元161交互以实时更新数据，并根据实际情况调整策略。

进一步地，第二调节策略制定器还可以包括策略优化模块，用于根据实施结果和新的预测数据不断优化调节策略，以提高加臭剂投放的精确度和效率。

通过这个多步骤、动态调整的过程，第二调节策略制定器旨在确保加臭剂的投放既能满足实际需求，又能高效利用资源，减少浪费。

在一些实施例中，数据收集单元161，具体用于记录一段时间内的加臭剂使用量与包括环境温度、管道压力、天然气流量、季节变化以及维护活动在内的环境参数的历史数据；趋势分析单元162，还用于分析环境温度、管道压力、天然气流量、季节变化以及维护活动对加臭剂消耗量的影响。

在一些实施例中，预测模型构建单元163包括时间序列分析模块、回归模型和机器学习模型中的一个或多个；时间序列分析模块，用于预测基于时间变化的加臭剂消耗趋势；回归模型，用于确定影响加臭剂消耗量的多个自变量与一个作为因变量的加臭剂消耗量之间的定量关系公式；以及获取自变量的值，使用定量关系公式来预测加臭剂的消耗量；多个自变量包括：环境温度、天然气管道压力和天然汽流量；机器学习模型，用于处理输入特征，输入特征包括环境温度、管道压力和天然气流量，建立输入特征与加臭剂消耗量之间的非线性关系；基于机器学习算法来预测加臭剂消耗量；调节策略制定单元164还用于设置加臭剂浓度阈值、调整加臭剂投放时间和加臭剂投放频率。

以下对预测控制模块160具体解释说明如下：

预测控制模块160是控制模块的高级功能，它利用历史数据来预测未来的加臭剂消耗趋势。这包括以下步骤：

数据收集步骤：收集一段时间内的加臭剂使用量和相关环境参数（例如环境温度、管道压力、天然气流量等）的数据。在这一步骤中，系统会自动记录加臭剂的使用量以及可能影响其消耗的环境参数。例如，系统会记录过去几个月内每天的加臭剂使用量，同时记录相应的环境温度、管道压力和天然气流量等数据。例如，假设系统记录了1月至3月的数据，发现在温度较低的日子里，加臭剂的使用量为每天100单位，在温度较高的日子里，使用量为每天150单位。例如，针对压力，记录一段时间内的天然气管道的实时压力数据。例如，针对流量，监测并记录一段时间内的天然气的流量，以了解天然气使用的动态变化。例如，针对季节变化，记录不同季节的加臭剂消耗数据，考虑季节对天然气使用量的影响。例如，针对特殊事件或维护活动，记录因特殊事件或天然气系统维护活动导致的天然气使用量变化对应的加臭剂消耗数据。例如大型活动导致的短期内天然气需求激增。

趋势分析步骤：使用统计学方法或机器学习算法对收集到的历史数据进行分析，以识别加臭剂消的消耗趋势和消耗模式。通过趋势分析可以识别出影响加臭剂消耗量的关键因素和模式，这包括季节性变化、温度变化的影响、压力变化的影响等。例如，通过统计分析，发现加臭剂的使用量与环境温度之间存在正相关关系，即环境温度每升高1度，加臭剂的使用量增加5单位。例如，分析管道压力变化对加臭剂消耗量的影响，例如，发现随着管道压力的增加，加臭剂的消耗量减少。例如，分析加臭剂消耗量与天然气流量的关系。例如，发现加臭剂的消耗量与天然气流量之间的正相关性。例如，分析季节变化对加臭剂消耗量的影响，例如冬季天然气使用量增加导致加臭剂消耗量增加。例如，分析特殊事件或维护活动期间加臭剂消耗量的变化。

预测模型建立步骤：建立预测模型，例如时间序列分析、回归分析等，以预测未来一段时间内的加臭剂消耗量。具体地，本步骤基于趋势分析的结果，建立或多个预测模型来预测未来的加臭剂消耗量。这些预测模型可以包括时间序列分析模块（例如自回归积分滑动平均模型模型）、回归模型或更复杂的机器学习模型（例如神经网络）。例如，如果使用时间序列分析，会建立模型来预测接下来的月份加臭剂的日均消耗量，考虑到季节性因素和温度的影响。

时间序列分析模块，用于预测基于时间变化的加臭剂消耗趋势。回归模型，用于根据影响加臭剂消耗量的多个因素（例如环境温度、天然气管道压力、天然汽流量等）建立回归模型。机器学习模型，用于使用更复杂的机器学习算法（例如神经网络）来预测加臭剂消耗量，尤其适用于数据模式复杂且非线性的情况。回归模型，用于确定多个自变量（例如环境温度、天然气管道压力、天然汽流量等）与一个因变量（加臭剂消耗量）之间的定量关系。通过收集历史数据，并利用统计方法，回归模型可以建立一个数学公式来描述这些变量之间的关系。这样，当知道自变量的值时，就可以使用这个公式来预测加臭剂的消耗量。回归模型特别适合于那些自变量和因变量之间关系比较明确，且可以用线性或非线性方程来表示的情况。

机器学习模型则更为灵活和复杂。它不需要预先设定变量之间的关系，而是通过算法自动从历史数据中学习规律。在预测加臭剂消耗量时，机器学习模型可以处理大量的输入特征（例如温度、压力、流量等），并自动发现它们与加臭剂消耗量之间的复杂关系。这种关系可能是非线性的，甚至是无法用传统数学方程来表示的。机器学习模型特别适合于那些数据模式复杂、变量之间关系不明确或存在大量噪声的情况。通过训练和学习，机器学习模型可以逐渐提高预测的准确性和稳定性，从而更好地满足实际应用的需求。

调节策略制定步骤：根据预测模型的预测结果，制定加臭剂投放量的调节策略，以使未来一段时间内加臭剂浓度的稳定或者确保加臭剂浓度保持在理想范围内。具体地，本步骤根据预测模型的输出，制定加臭剂投放量的调节策略。这包括设置加臭剂浓度阈值、调整加臭剂投放时间和加臭剂投放频率等，以确保加臭剂浓度保持在理想范围内。

例如，如果预测模型预测未来一周的平均温度将比上周高5度，那么根据之前的分析，会提前调整加臭剂的投放量，每天增加25单位（5度*5单位/度），以保持加臭剂浓度的稳定。例如，如果预测模型显示未来一段时间内管道压力将显著增加，根据之前的分析，需要相应减少加臭剂的投放量，以避免加臭剂浓度过高。例如，如果预测模型预测未来天然气的使用量将增加，意味着流量增大，那么需要提前增加加臭剂的投放量，以保证加臭剂浓度符合安全标准。例如，提前准备季节变化带来的加臭剂消耗量变化，如果预测模型基于历史数据预测即将到来的冬季会有更高的天然气需求，那么需要提前增加加臭剂的投放量，以应对增加的天然气使用量。例如，对于预测到的特殊事件或维护活动，提前调整加臭剂的投放策略，以适应天然气使用量的变化。如果预测到未来有一段时间因为维护活动导致天然气供应减少，那么可能需要相应减少加臭剂的投放量，以适应减少的天然气流量。

在一些实施例中，阈值是一个关键的参考值，它帮助确定是否需要添加加臭剂以及何时添加。例如，可以设置一个加臭剂浓度的最低阈值，一旦天然气中的加臭剂浓度低于这个阈值，系统就会发出信号，提示需要添加更多的加臭剂。同样，也可以设置最高阈值，以防止加臭剂过量使用。

投放时间指的是将加臭剂添加到天然气中的具体时间点。调节策略制定单元164会根据多种因素（例如天然气流量、使用模式、天气条件等）来确定最佳的投放时间。例如，如果天然气使用量在一天中的某些时段较高，那么这些时段可能就是添加加臭剂的最佳时间。

投放频率指的是在一段时间内添加加臭剂的次数。这个频率可能会根据天然气的消耗量、加臭剂的持久性以及其他相关因素而变化。例如，如果天然气的消耗量增加，可能需要更频繁地添加加臭剂以确保其浓度保持在安全水平。调节策略制定单元164会监控这些因素，并相应地调整投放频率。

总之，调节策略制定单元164通过综合考虑各种因素，制定出最优的加臭剂投放策略，以确保天然气的安全使用和加臭剂的有效利用。

在一些实施例中，该多功能天然气加臭剂浓度分析仪100还包括：通信模块，用于与远程服务器或控制中心进行通信，实现在线监测。通信模块将分析结果实时发送到远程服务器或控制中心，实现远程在线监测。

通过通信模块，可以实时将分析结果发送到远程服务器或控制中心，使相关人员能够及时了解天然气中加臭剂的种类和浓度，确保天然气的安全使用。无需人员现场操作，即可在远程对天然气加臭剂的浓度进行监控，大大提高了工作效率和安全性。多个部门或机构可以同时接收并分析数据，实现数据共享，有助于对天然气加臭剂浓度的整体把握和管理。结合远程服务器或控制中心的软件，可以设置加臭剂浓度的阈值，一旦超过或低于某个阈值，即可发出预警，提醒相关人员及时采取措施。

通过综合考虑温度、压力、流量、季节变化以及特殊事件等多种因素，预测控制模块160能够更准确地预测加臭剂的消耗趋势，并制定相应的调节策略，确保天然气加臭剂浓度的稳定和安全。该多功能有天然气加臭剂浓度分析仪不仅能够检测多种类型的加臭剂，还能够实时监测其浓度，并根据需要自动调节加臭剂的投放量，同时具备数据记录、分析和远程传输等附加功能，满足不同场景下的应用需求。综上所述，通过引入多种类型的传感器、采用先进的数据处理算法以及可选的自动调节模块，本发明实施例的多功能天然气加臭剂浓度分析仪和分析方法能够有效提高天然气加臭剂浓度监测的准确性、灵活性和实用性。

图5是本发明实施例的一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪的分析方法的流程图，如图5所示，其包括以下步骤：

S10：利用采样模块110采集待测天然气样本；

S20：利用传感模块120检测所述待测天然气样本中不同类型的加臭剂，输出检测信号；

S30：利用数据处理模块130接收所述传感模块120的检测信号并进行数据分析，输出指示加臭剂种类和浓度值的分析结果；

S40：利用显示模块140显示所述分析结果。

上述技术方案的有益技术效果如下：

本发明实施例采用多种传感器组合，能够同时检测多种类型的加臭剂，提高了设备的适用性和灵活性；本发明实施例的数据处理模块采用先进的算法，能够快速准确地计算出加臭剂的浓度，提高了分析的效率和准确性；本发明实施例的控制模块能够根据实时分析结果自动调节加臭剂的投放量，确保了天然气的安全性和经济性；本发明实施例的设备结构简单，成本低，便于大规模推广应用。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在处理单元中，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单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将实体或者操作与另实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、电子设备及可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，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。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述分析仪包括：

采样模块，用于采集待测天然气样本；

传感模块，用于检测所述待测天然气样本中不同类型的加臭剂，输出检测信号；

数据处理模块，用于接收所述传感模块的检测信号并进行数据分析，输出指示加臭剂种类和浓度值的分析结果；

显示模块，用于显示所述分析结果。

2.根据权利要求1所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述传感模块包括：

金属氧化物半导体传感器，用于利用金属氧化物半导体材料接触所述待测天然气样本时电阻率的变化，检测硫化物类加臭剂；

电化学传感器，用于基于所述待测天然气样本在电极上的氧化还原反应产生的电流，检测有机硫化物类加臭剂；

光电离子化传感器，用于通过紫外光将所述待测天然气样本的分子电离，测量形成的电流来检测具有挥发性的加臭剂。

3.根据权利要求1或2所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述数据处理模块包括：

输入接口，用于接收所述传感模块的检测信号；

信号预处理单元，用于对接收的所述传感模块的检测信号进行包括滤波、基线校正和信号增强在内的预处理；

信号线性化单元，用于将经过预处理的所述传感模块的检测信号转换为线性信号；

校准单元，用于使用预先设定的标准气体浓度对传感器进行校准，确定传感器的响应曲线的参数；以及，

浓度计算单元，用于根据所述传感模块中传感器的响应曲线和实际检测到的线性信号的强度，计算出加臭剂的实际浓度值。

4.根据权利要求1或2所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述数据处理模块包括：

深度神经网络模型，所述深度神经网络模型是使用传感器数据进行训练而生成的，其中所述传感器数据包括原始信号和已知浓度的标准气体数据；所述深度神经网络模型配置为学习传感器的检测信号与加臭剂浓度之间的非线性关系，并且执行实时信号预处理，提取与加臭剂浓度相关的特征以进行预测。

5.根据权利要求1所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，还包括反馈控制模块，用于根据所述数据处理模块计算得到的加臭剂浓度与设定的目标浓度进行比较，并在存在偏差时自动调整加臭剂的投放量，直至加臭剂的浓度达到目标值。

6.根据权利要求1所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，还包括预测控制模块，用于通过分析历史数据预测未来一段时间内加臭剂的消耗趋势，并提前调整加臭剂的投放量。

7.根据权利要求6所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，所述预测控制模块包括：

数据收集单元，用于收集一段时间内的加臭剂使用量和相关环境参数的历史数据；

趋势分析单元，用于使用统计学方法或机器学习算法对收集到的历史数据进行趋势分析，以识别加臭剂的消耗趋势；

预测模型构建单元，用于基于趋势分析的结果建立预测模型，以预测未来一段时间内的加臭剂消耗量；

调节策略制定单元，用于根据所述预测模型的预测结果，制定加臭剂投放量的调节策略，以使未来一段时间内加臭剂浓度的稳定。

8.根据权利要求7所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，

所述数据收集单元，具体用于记录一段时间内的加臭剂使用量与包括环境温度、管道压力、天然气流量、季节变化以及维护活动在内的环境参数的历史数据；

所述趋势分析单元，还用于分析环境温度、管道压力、天然气流量、季节变化以及维护活动对加臭剂消耗量的影响。

9.根据权利要求7所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪，其特征在于，

所述预测模型构建单元包括时间序列分析模块、回归模型和机器学习模型中的一个或多个；

所述时间序列分析模块，用于预测基于时间变化的加臭剂消耗趋势；

回归模型，用于确定影响加臭剂消耗量的多个自变量与一个作为因变量的加臭剂消耗量之间的定量关系公式；以及获取自变量的值，使用所述定量关系公式来预测加臭剂的消耗量；所述多个自变量包括：环境温度、天然气管道压力和天然汽流量；

机器学习模型，用于处理输入特征，所述输入特征包括环境温度、管道压力和天然气流量，建立所述输入特征与加臭剂消耗量之间的非线性关系；基于机器学习算法来预测加臭剂消耗量；

所述调节策略制定单元还用于设置加臭剂浓度阈值、调整加臭剂投放时间和加臭剂投放频率。

10.一种权利要求1-9中任一项所述的多功能天然气加臭剂浓度分析仪的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

利用采样模块采集待测天然气样本；

利用传感模块检测所述待测天然气样本中不同类型的加臭剂，输出检测信号；

利用数据处理模块接收所述传感模块的检测信号并进行数据分析，输出指示加臭剂种类和浓度值的分析结果；

利用显示模块显示所述分析结果。