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管道一氧化碳及煤粉泄漏监测解决方案

   在工业生产中，常利用一氧化碳作为载体输送煤粉，其压力最高约为 0 5MPa。由于管道长期处于复杂工况，特别是连接部位如法兰处，易出现泄漏情况。一氧化碳具有毒性，煤粉泄漏不仅污染环境，还存在粉尘爆炸风险，严重威胁人员安全与生产稳定。传统监测手段难以全面、精准、及时地发现此类泄漏，因此，构建一套高效、智能的监测系统迫在眉睫。
一、解决方案：
（一）监测系统架构

1. 前端感知层：
◦ 可见光监测：部署云台式高清摄像头，实时拍摄管道区域画面。通过AI图像识别算法，对管道外观、颜色变化及周边环境异常进行分析，判断是否有煤粉泄漏迹象，如出现粉雾、黑色粉尘堆积、扬尘等。
高清可见光摄像头
◦ 声学成像监测：部署云台式在线声学成像仪，采集管道泄漏产生的异常声音，精准定位泄漏源。
高灵敏度声学成像探头
◦ 制冷型红外监测：部署云台式制冷型红外热像仪，捕捉一氧化碳泄漏后形成的“烟雾”。一氧化碳的特征吸收波长约为4.6μm，而传统的制冷型红外主要是捕捉8-14μm的中长波，因此需要更换中短波的镜头才能捕捉一氧化碳泄漏。
 
制冷型红外监测探头
2. 数据传输层
采用有线和无线相结合的方式。前端设备采集的数据通过工业以太网电缆传输至附近的数据汇聚节点，对于布线困难的区域，使用 LoRa、5G 等无线通信技术进行数据传输，确保数据稳定、实时上传至后端处理平台。
3. 后端处理平台
融合 AI 算法的软件平台，对前端传来的多源数据进行综合分析处理。通过深度学习模型，整合可见光图像特征、声学信号特征及红外温度特征，提高泄漏判断的准确性和可靠性。同时，集成电子围栏和人员定位功能。电子围栏基于管道区域地理信息设置，当监测到泄漏且泄漏位置处于电子围栏内时，立即发出警报；人员定位系统利用蓝牙、UWB 等技术，实时跟踪进入危险区域的人员位置，一旦发生泄漏，可迅速通知相关人员撤离，并为救援提供人员分布信息。
4. 报警执行层
就地式报警器安装在管道附近显眼位置，当后端平台判断发生泄漏时，立即触发就地式报警器，通过声光报警方式提醒现场人员。同时，将报警信息推送至相关管理人员手机 APP，以便及时采取应对措施。

（二）AI 元素应用

1. 图像识别 AI 模型：训练可见光图像识别模型，识别煤粉泄漏产生的粉雾、粉尘堆积、飞扬等特征，以及管道表面的破损、变色等异常情况。通过大量标注样本数据，让模型学习正常与异常状态的差异，提高识别准确率。
2. 人员定位与电子围栏 AI 管理：结合地理信息系统（GIS）和 AI 算法，实现电子围栏的智能管理。当人员进入危险区域（电子围栏内），系统自动识别并记录人员位置信息；若发生泄漏，通过 AI 算法规划最佳疏散路径，并向相关人员推送撤离指示。

二、技术要点

（一）多源数据融合技术

将可见光、声学、红外监测数据在时间和空间维度上进行融合。通过建立统一的数据时间戳和空间坐标体系，使不同类型数据能够相互关联、印证，提高泄漏监测的准确性和可靠性。例如，当可见光监测发现疑似煤粉泄漏区域时，通过声学成像和红外监测数据进一步确认泄漏源及泄漏性质。

（二）AI 算法优化

1. 针对不同监测数据特点，优化 AI 算法结构和参数。如在图像识别中，选择合适的卷积神经网络架构（如 ResNet、YOLO 等），并根据管道监测场景特点进行调整，提高对微小泄漏特征的识别能力。
2. 持续更新和优化 AI 模型。定期收集新的泄漏案例数据，对模型进行重新训练和优化，以适应不断变化的工况和新出现的泄漏模式。

（三）设备抗干扰技术

由于工业现场环境复杂，存在电磁干扰、机械振动等干扰源。前端监测设备需具备良好的抗干扰性能，如采用屏蔽电缆、滤波电路等措施减少电磁干扰；通过减震装置、稳定支架等降低机械振动对设备的影响，确保监测数据的准确性和稳定性。

三、应用效果展示

 
制冷型红外泄漏成像 声学成像泄漏成像定位 虚拟电子围栏



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