23、危险气体分类与管理系统：原理、架构与实现

危险气体分类与管理系统：原理、架构与实现

1. 引言

环卫工作者的服务至关重要，但他们常常面临恶劣的工作环境。污水环境中氧气含量低，且可燃气体和有毒气体浓度高，如甲烷、氨、一氧化碳和硫化氢等。工人暴露在这些有害气体中，可能会失去意识，大量吸入甚至会引发严重的健康问题。尽管为工人配备了安全设备，但仍可能遭遇危及生命的不确定情况。因此，开发一个高效、灵敏的气体检测系统对于保障工人安全至关重要。

为避免事故发生，需要一个能够识别气体及其浓度的系统，并根据浓度水平采取必要措施，以减少或避免危险气体的危害。基于此，我们利用人工神经网络开发了一个高效的危险气体分类与管理系统。该系统使用了一系列对不同气体敏感的MQ传感器，通过多个不同灵敏度的传感器，可以为每种气体形成特定的模式。此外，系统还支持远程监控，并将数据记录在云端和设备内存中，方便后续参考。

2. 现有方法

目前的气体分类系统通常经过训练，并配备简单的警报系统。然而，这些系统存在一些局限性，例如无法对危险情况进行实时响应，缺乏对来自多个无线传感器节点的数据的综合处理能力，以及远程数据监控和存储功能不足。

• Bashyal等人的方法 ：提出了“使用气体传感器阵列的嵌入式神经网络进行火灾分类”。该系统旨在早期识别火灾并进行分类，使用了TGS系列的不同SnO₂气体传感器、人工神经网络和89c55微控制器。但该系统存在一些技术问题，如未明确指示火灾燃烧的具体程度，使用的隐藏层数量过多，且在识别到超过特定阈值的危险气体时，缺乏相应的响应行动或控制系统。此外，该系统不适用于危险环境，也不收集数据用于未来的研究。