【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及燃氣儲存罐運輸的，尤其是涉及一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法及系統。
技術介紹
1、目前燃氣罐運輸主要依賴于壓縮天然氣(cng)和液化天然氣(lng)兩種形式，其中cng通過高壓壓縮天然氣至200kgf/cm2，使得天然氣體積縮小200倍并儲存于燃氣儲存罐中，便于汽車運輸，適用于短途運輸。
2、現有的運輸監測技術往往依賴于在運輸過程中進行定期檢查和人工監控，難以及時響應運輸過程中可能出現的異常情況，缺乏實時性，通過人工檢查不僅影響了運輸效率，同時存在因檢查不及時而導致的安全風險，降低燃氣儲存罐運輸的安全性，因此需要改進。
技術實現思路
1、為了提高燃氣儲存罐運輸的效率和安全性，本申請提供一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法及系統。
2、第一方面，本申請的上述專利技術目的是通過以下技術方案得以實現的：
3、一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法，所述方法包括步驟：
4、獲取運輸需求數據，并根據所述運輸需求數據與預設置的燃氣儲存罐數據庫匹配，以生成對應的燃氣罐運輸數據，所述燃氣罐運輸數據包括運輸數量、運輸的燃氣罐型號和燃氣罐對應的基礎參數，其中預設置的燃氣儲存罐數據庫包括各個型號燃氣罐對應的基礎參數、安全閾值數據；
5、獲取全部待運輸燃氣罐的實際出廠數據，并將待運輸燃氣罐的所述實際出廠數據與所述安全閾值數據進行對比，以生成燃氣罐的安全波動閾值，所述安全波動閾值用于表示燃氣罐在運輸過
6、獲取運輸中的燃氣罐狀態數據，并基于預設置的公共時間軸記錄所述燃氣罐狀態數據，以構建燃氣罐狀態數據集；
7、獲取實時運輸數據，所述實時運輸數據包括實時環境數據、實時路面信息，并將所述實時運輸數據輸入至所述燃氣罐狀態數據集，基于所述公共時間軸將所述實時運輸數據與所述燃氣罐狀態數據關聯，以構建運輸狀態數據集；
8、預設置的運輸狀態分析模型基于機器自學習算法對所述運輸狀態數據集進行分析，以生成實時燃氣罐狀態變化趨勢，所述實時燃氣罐狀態變化趨勢用于表示運輸數據變化時對應的燃氣罐狀態變化趨勢；
9、獲取運輸路線數據和環境預測數據，并基于所述實時燃氣罐狀態變化趨勢進行預測以生成預測燃氣罐狀態變化趨勢；
10、提取所述預測燃氣罐狀態變化趨勢的燃氣罐狀態數據特征，并將所述預測燃氣罐狀態變化趨勢的燃氣罐狀態數據特征與所述安全閾值數據比較，判斷是否存在超出閾值的情況；
11、若存在超出閾值的情況，則發出預警信號并根據所述運輸路線數據和環境預測數據生成應急響應策略，以調整燃氣罐狀態變化趨勢以控制燃氣罐狀態數據特征處于安全閾值內。
12、通過采用上述技術方案，實時監測和分析燃氣罐在運輸過程中的關鍵參數，與預設的安全閾值進行比較，確保了運輸的安全性，該方法通過自動化的監測系統減少了人為錯誤，提高了響應速度，優化了運輸效率，降低了成本，同時，它還能夠根據實時環境和路面信息動態調整運輸策略，增強了對不同環境條件的適應性，此外，該方案通過數據驅動的決策支持，提高了運輸管理者的決策質量，提升了客戶滿意度，并有助于減少對環境的影響，實現了燃氣罐運輸的高效、安全和環保目標。
13、本申請在一較佳示例中可以進一步配置為：在預設置的運輸狀態分析模型基于機器自學習算法對所述運輸狀態數據集進行分析，以生成實時燃氣罐狀態變化趨勢，所述實時燃氣罐狀態變化趨勢用于表示運輸數據變化時對應的燃氣罐狀態變化趨勢這一步驟中，包括步驟如下：
14、提取所述運輸狀態數據集中與燃氣罐狀態數據相關的狀態特征，狀態特征包括燃氣罐的壓力閥數據特征和罐體內部壓強數據特征；
15、提取所述運輸狀態數據集中的運輸數據特征，所述運輸數據特征包括車輛速度、車輛轉角幅度和運輸的環境數據特征；
16、所述運輸狀態分析模型對所提取的狀態特征和運輸數據特征進行分析，通過狀態特征的變化規律生成實時燃氣罐狀態變化趨勢，且所述實時燃氣罐狀態變化趨勢與運輸數據特征關聯，從而根據運輸數據特征的變化分析實時燃氣罐狀態變化趨勢的變化。
17、通過采用上述技術方案，運輸狀態分析模型綜合考慮燃氣罐的狀態特征和運輸數據特征，通過機器學習算法分析這些特征之間的關聯性和變化規律，例如，模型可能發現在特定速度下，罐體內部壓強的波動與車輛轉角幅度有顯著的相關性，基于這些分析，模型能夠預測在不同運輸條件下燃氣罐的狀態變化趨勢，將實時燃氣罐狀態變化趨勢與運輸數據特征關聯起來，可以實時調整運輸策略，如建議減速或避免急轉彎，以減少對燃氣罐的不利影響，確保運輸過程中燃氣罐始終處于安全狀態。
18、本申請在一較佳示例中可以進一步配置為：在獲取運輸路線數據和環境預測數據，并基于所述實時燃氣罐狀態變化趨勢進行預測以生成預測燃氣罐狀態變化趨勢這一步驟中，包括步驟如下：
19、獲取運輸路線數據，并提取所述運輸路線數據中的路況特征數據，
20、其中根據實際運輸情況將所述路況特征數據歸類為已行駛路況數據和待行駛路況數據，所述已行駛路況數據用于構建所述運輸狀態數據集，所述待行駛路況數據用于分析預測后續運輸的預測燃氣罐狀態變化趨勢；
21、將所述待行駛路況數據與所述已行駛路況數據進行對比，生成路況差異數據；
22、基于所述實時燃氣罐狀態變化趨勢與運輸數據特征關聯關系，通過路況差異數據對所述實時燃氣罐狀態變化趨勢進行分析以生成路況預測狀態變化趨勢，所述路況預測狀態變化趨勢用于生成預測燃氣罐狀態變化趨勢。
23、通過采用上述技術方案，結合實時燃氣罐狀態變化趨勢和路況差異數據，分析預測在不同路況下燃氣罐可能的狀態變化，生成路況預測狀態變化趨勢，路況預測狀態變化趨勢為運輸過程中的決策提供支持，幫助規避可能的風險。
24、本申請在一較佳示例中可以進一步配置為：在獲取運輸路線數據和環境預測數據，并基于所述實時燃氣罐狀態變化趨勢進行預測以生成預測燃氣罐狀態變化趨勢這一步驟中，還包括步驟如下：
25、獲取環境預測數據，并將所述環境預測數據與所述實時運輸數據中的實時環境數據進行對比，生成環境差異數據；
26、基于所述實時燃氣罐狀態變化趨勢與運輸數據特征關聯關系，通過環境差異數據對所述實時燃氣罐狀態變化趨勢進行分析以生成環境預測狀態變化趨勢，所述環境預測狀態變化趨勢用于生成預測燃氣罐狀態變化趨勢；
27、具體的，預設置的預測狀態變化模型基于機器自學習算法對所述路況預測狀態變化趨勢和所述環境預測狀態變化趨勢進行分析以生成預測燃氣罐狀態變化趨勢。
28、通過采用上述技術方案，利用環境差異數據和實時燃氣罐狀態變化趨勢，系統分析預測環境變化對燃氣罐狀態的影響，生成環境預測狀態變化趨勢，環境預測狀態變化趨勢使運輸管理者能夠提前準備應對極端天氣等環境因素，確保運輸安全，預測燃氣罐狀態變化趨勢考慮了路況和環境因素的本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法，其特征在于，所述方法包括步驟：獲取運輸需求數據，并根據所述運輸需求數據與預設置的燃氣儲存罐數據庫匹配，以生成對應的燃氣罐運輸數據，所述燃氣罐運輸數據包括運輸數量、運輸的燃氣罐型號和燃氣罐對應的基礎參數，其中預設置的燃氣儲存罐數據庫包括各個型號燃氣罐對應的基礎參數、安全閾值數據；
2.根據權利要求1所述的一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法，其特征在于，在預設置的運輸狀態分析模型基于機器自學習算法對所述運輸狀態數據集進行分析，以生成實時燃氣罐狀態變化趨勢，所述實時燃氣罐狀態變化趨勢用于表示運輸數據變化時對應的燃氣罐狀態變化趨勢這一步驟中，包括步驟如下：
3.根據權利要求2所述的一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法，其特征在于，在獲取運輸路線數據和環境預測數據，并基于所述實時燃氣罐狀態變化趨勢進行預測以生成預測燃氣罐狀態變化趨勢這一步驟中，包括步驟如下：
4.根據權利要求3所述的一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法，其特征在于，在獲取運輸路線數據和環境預測數據，并基于
5.根據權利要求4所述的一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法，其特征在于，在預設置的預測狀態變化模型基于機器自學習算法對所述路況預測狀態變化趨勢和所述環境預測狀態變化趨勢進行分析以生成預測燃氣罐狀態變化趨勢這一步驟之后，包括步驟如下：
6.根據權利要求1所述的一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法，其特征在于，所述應急響應策略包括調整運輸路線、對存在異常的燃氣罐進行排查、發出警報信號、考慮事故對環境的潛在影響并制定相應的環境保護和污染控制措施。
7.根據權利要求1所述的一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法，其特征在于，所述機器自學習算法包括深度學習算法、支持向量機算法和隨機森林算法。
8.一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應裝置，應用于權利要求1至7任一所述的一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現如權利要求1至7任一項所述的一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法的步驟。
10.一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法，其特征在于，所述方法包括步驟：獲取運輸需求數據，并根據所述運輸需求數據與預設置的燃氣儲存罐數據庫匹配，以生成對應的燃氣罐運輸數據，所述燃氣罐運輸數據包括運輸數量、運輸的燃氣罐型號和燃氣罐對應的基礎參數，其中預設置的燃氣儲存罐數據庫包括各個型號燃氣罐對應的基礎參數、安全閾值數據；
2.根據權利要求1所述的一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法，其特征在于，在預設置的運輸狀態分析模型基于機器自學習算法對所述運輸狀態數據集進行分析，以生成實時燃氣罐狀態變化趨勢，所述實時燃氣罐狀態變化趨勢用于表示運輸數據變化時對應的燃氣罐狀態變化趨勢這一步驟中，包括步驟如下：
3.根據權利要求2所述的一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法，其特征在于，在獲取運輸路線數據和環境預測數據，并基于所述實時燃氣罐狀態變化趨勢進行預測以生成預測燃氣罐狀態變化趨勢這一步驟中，包括步驟如下：
4.根據權利要求3所述的一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法，其特征在于，在獲取運輸路線數據和環境預測數據，并基于所述實時燃氣罐狀態變化趨勢進行預測以生成預測燃氣罐狀態變化趨勢這一步驟中，還包括步驟如下：
5.根據權利要求4所述的一種用于燃氣儲存罐運輸的智能監測和應急響應方法，其特征在...
【專利技術屬性】
技術研發人員：熊風漢，王巧玲，文澤波，
申請(專利權)人：廣東熠煉能源有限公司，
類型：發明
國別省市：
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