一种应用于多领域化工生产链的物联网服务系统的制作方法

本申请涉及物联网领域，且更为具体地，涉及一种应用于多领域化工生产链的物联网服务系统。

背景技术：

1、在化工生产行业中，粉尘浓度是一个重要的环境参数，粉尘浓度过高会增加爆炸风险，影响设备运行，导致生产问题或安全风险。

2、为了保证生产安全，在现有的化工生产链中，通常使用通风系统来改善工作环境中的粉尘浓度。其中，通风系统的风速直接影响到粉尘的扩散与清除，如果通风系统的风速过小可能导致粉尘无法有效排出，而风速过大又可能扬起更多粉尘，进一步恶化生产环境。

3、传统上，对于通风系统风速的调控主要依赖人工经验或预设的阈值进行简单的反馈控制，这种调控方式存在着反应滞后、无法动态适应生产环境变化等问题，难以实现对粉尘浓度的合理控制，同时也会造成通风系统的不必要的能源浪费。因此，期待一种优化的应用于多领域化工生产链的物联网服务系统。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种应用于多领域化工生产链的物联网服务系统，其通过利用深度学习技术对化工生产环境中的粉尘浓度和通风系统的风速进行持续监测和数据分析，捕捉到粉尘浓度和通风系统风速的时序变化特征模式，并基于粉尘浓度和风速之间的时序动态交互响应信息来进行风速的自动调整。这样，可以实现对环境安全的实时预判和生产效率的提升，克服传统方法的局限性，为化工生产环境的实时优化提供科学依据，从而提高生产安全性和效率。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种应用于多领域化工生产链的物联网服务系统，其包括：部署于厂区内的粉尘感应器、通风系统、物联网服务平台和物联网连接总线；

3、其中，粉尘感应器用于采集厂区内的粉尘浓度值的时间序列，物联网连接总线用于将粉尘浓度值的时间序列传输至物联网服务平台且物联网连接总线用于将通风系统的风速值的时间序列传输至物联网服务平台；

4、其中，物联网服务平台用于对粉尘浓度值的时间序列和风速值的时间序列进行数据处理以生成通风系统的优化指令，通风系统的优化指令通过物联网连接总线被传输至通风系统以控制通风系统的运行状态。

5、物联网服务平台，包括：

6、粉尘浓度数据获取模块，用于获取由粉尘感应器采集的粉尘浓度值的时间序列；

7、通风系统风速数据获取模块，用于获取通风系统的风速值的时间序列；

8、数据时序编码模块，用于对粉尘浓度值的时间序列和风速值的时间序列分别进行时序编码以得到粉尘浓度时序关联隐含特征向量和风速时序关联隐含特征向量；

9、特征交互响应融合模块，用于将粉尘浓度时序关联隐含特征向量和风速时序关联隐含特征向量输入特征向量动态交互融合与门控响应模块以得到粉尘浓度-风速时序交互响应表示特征向量；

10、优化指令生成模块，用于基于粉尘浓度-风速时序交互响应表示特征向量，生成优化指令。

11、数据时序编码模块，用于：

12、将粉尘浓度值的时间序列和风速值的时间序列分别输入包含卷积神经网络和双向门控循环单元的双分支序列编码结构以得到粉尘浓度时序关联隐含特征向量和风速时序关联隐含特征向量。

13、特征交互响应融合模块，包括：

14、特征联合单元，用于将粉尘浓度时序关联隐含特征向量和风速时序关联隐含特征向量输入特征联合模块以得到粉尘浓度-风速时序特征联合表示向量；

15、信息融合门控响应计算单元，用于将粉尘浓度-风速时序特征联合表示向量输入门控响应函数以得到信息融合的响应门；

16、特征加权融合单元，用于计算一与信息融合的响应门的差值，并以信息融合的响应门和差值作为权重，来计算粉尘浓度时序关联隐含特征向量和风速时序关联隐含特征向量的按位置加权和以得到粉尘浓度-风速时序交互响应表示特征向量。

17、特征联合单元，用于：

18、将粉尘浓度时序关联隐含特征向量和风速时序关联隐含特征向量进行特征级联以得到粉尘浓度-风速时序特征联合表示向量。

19、信息融合门控响应计算单元，用于：

20、使用预定权重向量乘以粉尘浓度-风速时序特征联合表示向量以得到信息交互融合相关系数；

21、将信息交互融合相关系数和预定偏置参数相加后通过sigmoid函数进行激活处理以得到信息融合的响应门。

22、优化指令生成模块，用于：

23、将粉尘浓度-风速时序交互响应表示特征向量输入基于分类器的出风系统优化器以得到优化指令，优化指令用于表示增大风速值、减小风速值或保持风速值。

24、应用于多领域化工生产链的物联网服务系统，还包括用于对包含卷积神经网络和双向门控循环单元的双分支序列编码结构、特征向量动态交互融合与门控响应模块和基于分类器的出风系统优化器进行训练的训练模块。

25、训练模块，包括：

26、训练数据获取单元，用于获取训练数据，训练数据包括由粉尘感应器采集的训练粉尘浓度值的时间序列,通风系统的训练风速值的时间序列，以及，优化指令的真实值；

27、训练数据时序编码单元，用于将训练粉尘浓度值的时间序列和训练风速值的时间序列分别输入包含卷积神经网络和双向门控循环单元的双分支序列编码结构以得到训练粉尘浓度时序关联隐含特征向量和训练风速时序关联隐含特征向量；

28、训练数据交互响应融合单元，用于将训练粉尘浓度时序关联隐含特征向量和训练风速时序关联隐含特征向量输入特征向量动态交互融合与门控响应模块以得到训练粉尘浓度-风速时序交互响应表示特征向量；

29、分类损失单元，用于将训练粉尘浓度-风速时序交互响应表示特征向量输入基于分类器的出风系统优化器以得到分类损失函数值；

30、模型训练单元，用于以分类损失函数值来对特征向量动态交互融合与门控响应模块和基于分类器的出风系统优化器进行训练，其中，在训练的每一轮迭代中，对训练粉尘浓度-风速时序交互响应表示特征向量进行迭代优化。

31、与现有技术相比，本申请提供的一种应用于多领域化工生产链的物联网服务系统，其通过利用深度学习技术对化工生产环境中的粉尘浓度和通风系统的风速进行持续监测和数据分析，捕捉到粉尘浓度和通风系统风速的时序变化特征模式，并基于粉尘浓度和风速之间的时序动态交互响应信息来进行风速的自动调整。这样，可以实现对环境安全的实时预判和生产效率的提升，克服传统方法的局限性，为化工生产环境的实时优化提供科学依据，从而提高生产安全性和效率。

技术特征：

1.一种应用于多领域化工生产链的物联网服务系统，其特征在于，包括：部署于厂区内的粉尘感应器、通风系统、物联网服务平台和物联网连接总线；

2.根据权利要求1所述的应用于多领域化工生产链的物联网服务系统，其特征在于，所述物联网服务平台，包括：

3.根据权利要求2所述的应用于多领域化工生产链的物联网服务系统，其特征在于，所述数据时序编码模块，用于：

4.根据权利要求3所述的应用于多领域化工生产链的物联网服务系统，其特征在于，所述特征交互响应融合模块，包括：

5.根据权利要求4所述的应用于多领域化工生产链的物联网服务系统，其特征在于，所述特征联合单元，用于：

6.根据权利要求5所述的应用于多领域化工生产链的物联网服务系统，其特征在于，所述信息融合门控响应计算单元，用于：

7.根据权利要求6所述的应用于多领域化工生产链的物联网服务系统，其特征在于，所述优化指令生成模块，用于：

8.根据权利要求7所述的应用于多领域化工生产链的物联网服务系统，其特征在于，还包括用于对所述包含卷积神经网络和双向门控循环单元的双分支序列编码结构、所述特征向量动态交互融合与门控响应模块和所述基于分类器的出风系统优化器进行训练的训练模块。

9.根据权利要求8所述的应用于多领域化工生产链的物联网服务系统，其特征在于，所述训练模块，包括：

技术总结
本申请公开了一种应用于多领域化工生产链的物联网服务系统，本申请涉及物联网领域，其通过利用深度学习技术对化工生产环境中的粉尘浓度和通风系统的风速进行持续监测和数据分析，捕捉到粉尘浓度和通风系统风速的时序变化特征模式，并基于粉尘浓度和风速之间的时序动态交互响应信息来进行风速的自动调整。这样，可以实现对环境安全的实时预判和生产效率的提升，克服传统方法的局限性，为化工生产环境的实时优化提供科学依据，从而提高生产安全性和效率。

技术研发人员：吕英胜,夏辉福,刘延峰,杨泽华,刘永亮
受保护的技术使用者：山东创恩信息科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/5