21、高效的气体泄漏检测与智能警报系统

高效的气体泄漏检测与智能警报系统

1 现有解决方案综述

近年来，卷积神经网络和机器学习等新技术在医疗领域得到了有效应用，可优化多种疾病的预测。在灾害管理领域，也有学者致力于物联网和依赖预测的算法研究，以预防和避免重大事故，减少生命和财产损失。

目前，基于物联网的气体泄漏检测系统具有一定优势，但也存在一些缺点，例如：
- 自动检测和警报系统虽优于手动方法，但存在目标气体单一、连续数据传输以及缺乏机器对机器通信等问题。
- 基于物联网的液化石油气（LPG）气体检测系统能定位泄漏点并将信息传输到网站，但温度和湿度会影响系统的灵敏度。该系统的优点是可预防建筑物火灾，拯救生命。

此外，还有一些其他的气体检测方法：
- 利用监督机器学习技术在温度数据集上训练算法，将区域分类为“气体泄漏”或“正常”，其中逻辑回归方法的预测性能最佳。
- 采用多模态人工智能融合方法可实现对气体排放的感知和检测，由于大多数气体无色、无味、无臭，传感器融合对于可靠和一致的检测至关重要。
- 比色带可用于混合气体检测，干燥的色带与释放的气体反应，为每种检测的气体产生独特的污渍。
- 有学者提出从大型数据集中选择权重最高的关键特征的策略，以提高机器学习模型的准确性和时间复杂度。

2 案例研究架构

2.1 系统整体功能

该系统的设计、制造和测试在实际工作环境中进行，能够准确预测分布式发电机的状况，并仅对故障发电机进行维护安排。系统通过传感器监测电线和电表。

2.2 各模块功能及操作步骤

2.2.1 IoT 连接模块