基于物联网与AI技术的化学品储罐感知与预警

摘要

针对危化品储罐安全监测领域存在的多源异构数据融合效率低、预警模型泛化能力不足等问题，本研究设计了一套融合物联网(IoT)与人工智能(AI)技术的危险化学品储罐感知与预警系统，以提升储罐的安全管理水平，系统架构的感知层需要部署多类型传感器以实时采集环境温度、环境气体浓度、罐体压力、罐体液位和罐体温度等关键参数，通过处理层的特征工程提取时间序列特征来构建特征向量，并采用支持向量机(SVM)建立预警模型。本研究构建的系统具有数据采集的实时采集、边缘计算的高效性、异常情况的高效识别等特征，能够有效提升危险化学品储罐的安全管理水平。

关键词

传感器 / 物联网 / 人工智能 / 支持向量机 / 故障预警