基于北斗船舶通过枢纽安全预警数据采集处理方法及系统与流程

本发明属于液化气体运输船安全预警，更具体地，涉及一种基于北斗船舶通过枢纽安全预警数据采集处理方法及系统。

背景技术：

1、液化气体罐箱的日均漏热量是指在每天的时间段内，罐箱内液化气体由于热传导和热辐射等途径而散失的热能量。液化气体罐箱通常用于存储和运输液化气体，如液化石油气（lpg）或液化天然气（lng）。

2、液化气体罐箱通过液化气体运输船进行运输，因此液化气体运输船存在一些安全风险，这些风险需要妥善管理和控制。以下是一些常见的液化气体运输船的安全风险：

3、1.爆炸和火灾风险：液化气体具有易燃易爆的特性，如果发生泄漏或泄露引起火源，可能发生严重的爆炸和火灾。这可能导致船舶沉没、船员伤亡和环境污染。

4、2.气体泄漏风险：由于运输船上的液化气体罐箱或管道出现损坏、腐蚀或操作失误等原因，可能发生气体泄漏。气体泄漏会导致毒性气体释放和火灾风险增加，同时还可能对船员和环境造成危害。

5、3.压力控制失效风险：液化气体运输船上的压力控制系统必须能够有效地控制罐箱内气体的压力，以防止过高或过低的压力造成危险。压力控制系统的故障或操作失误可能导致压力异常，增加爆炸和泄漏的风险。

6、4.罐箱破裂风险：液化气体罐箱的破裂可能由于罐箱的结构问题、操作错误、外部冲击等原因引起。罐箱破裂可能导致液化气体泄漏、火灾和船舶沉没。

7、5.船舶碰撞和触礁风险：液化气体运输船在航行过程中可能遭遇船舶碰撞、触礁或其他意外事件。这些事件可能导致液化气体泄漏、船体结构受损和船舶沉没。

8、6.船舶维护和设备故障风险：不良的船舶维护和设备故障可能导致液化气体运输船的安全风险增加。例如，压力控制设备故障、泄漏检测系统失效等都可能导致事故的发生。

9、现实情况中，大部分的安全风险主要是由于液化气体罐箱导致的，但是现有技术中并没有针对液化气体运输船运输液化气体罐箱时，对安全风险进行预测的技术。

技术实现思路

1、为解决以上技术问题，本发明提出一种基于北斗船舶通过枢纽安全预警数据采集处理方法，包括：

2、通过北斗定位系统，获取所述液化气体运输船在某个位置的某个时间段内的历史数据；

3、设置安全预警模型，并将所述历史数据作为训练集，对所述安全预警模型进行训练，并调整所述安全预警模型中的权重系数，生成多个安全预警预测值；

4、设置安全预警损失函数，并获取与所述安全预警预测值相对应的安全预警真实值，将每个所述安全预警预测值与所述安全预警真实值作为参数，输入到所述安全预警损失函数，计算所述安全预警预测值与所述安全预警真实值的相似度；

5、找出与最大相似度相对应的所述安全预警模型中的权重系数，并对权重系数进行拟合，最终完成所述安全预警模型的训练，并通过最终完成的所述安全预警模型对所述液化气体运输船进行安全预警。

6、进一步的，所述历史数据包括：

7、所述液化气体运输船所处环境的环境温度，所述液化气体运输船所处环境的环境湿度，所述液化气体运输船所处环境的环境大气压力，所述液化气体运输船内气体温度，所述液化气体运输船内气体压力，所述液化气体运输船的船舶振幅。

8、进一步的，所述安全预警模型包括：

9、，

10、其中，为第i个安全预警预测值，为所述液化气体运输船所处环境的第i个环境温度，为所述液化气体运输船所处环境的第i个环境湿度，为所述液化气体运输船所处环境的第i个环境大气压力，为所述液化气体运输船内第i个气体温度，为所述液化气体运输船内第i个气体压力，为所述液化气体运输船的第i个船舶振幅，a、b、c、d、e、f、g、h和i为权重系数。

11、进一步的，安全预警损失函数包括：

12、，

13、其中，为第i个安全预警预测值与安全预警真实值的相似度，为第i个安全预警真实值，为控制安全预警损失函数的整体偏移量，为控制安全预警损失函数的线性和非线性关系之间的权衡因子，为调整因子，用于控制非线性关系的复杂程度，为第i个安全预警预测值的转置。

14、进一步的，并对权重系数进行拟合包括：

15、通过最小二乘法对所述权重系数a、b、c、d、e、f、g、h和i，进行拟合。

16、本发明还提出一种基于北斗船舶通过枢纽安全预警数据采集处理系统，包括：

17、获取数据模块，用于通过北斗定位系统，获取所述液化气体运输船在某个位置的某个时间段内的历史数据；

18、设置模型模块，用于设置安全预警模型，并将所述历史数据作为训练集，对所述安全预警模型进行训练，并调整所述安全预警模型中的权重系数，生成多个安全预警预测值；

19、设置损失函数模块，用于设置安全预警损失函数，并获取与所述安全预警预测值相对应的安全预警真实值，将每个所述安全预警预测值与所述安全预警真实值作为参数，输入到所述安全预警损失函数，计算所述安全预警预测值与所述安全预警真实值的相似度；

20、预警模块，用于找出与最大相似度相对应的所述安全预警模型中的权重系数，并对权重系数进行拟合，最终完成所述安全预警模型的训练，并通过最终完成的所述安全预警模型对所述液化气体运输船进行安全预警。

21、进一步的，所述历史数据包括：

22、所述液化气体运输船所处环境的环境温度，所述液化气体运输船所处环境的环境湿度，所述液化气体运输船所处环境的环境大气压力，所述液化气体运输船内气体温度，所述液化气体运输船内气体压力，所述液化气体运输船的船舶振幅。

23、进一步的，所述安全预警模型包括：

24、，

25、其中，为第i个安全预警预测值，为所述液化气体运输船所处环境的第i个环境温度，为所述液化气体运输船所处环境的第i个环境湿度，为所述液化气体运输船所处环境的第i个环境大气压力，为所述液化气体运输船内第i个气体温度，为所述液化气体运输船内第i个气体压力，为所述液化气体运输船的第i个船舶振幅，a、b、c、d、e、f、g、h和i为权重系数。

26、进一步的，安全预警损失函数包括：

27、，

28、其中，为第i个安全预警预测值与安全预警真实值的相似度，为第i个安全预警真实值，为控制安全预警损失函数的整体偏移量，为控制安全预警损失函数的线性和非线性关系之间的权衡因子，为调整因子，用于控制非线性关系的复杂程度，为第i个安全预警预测值的转置。

29、进一步的，并对权重系数进行拟合包括：

30、通过最小二乘法对所述权重系数a、b、c、d、e、f、g、h和i，进行拟合。

31、总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下有益效果：

32、本发明通过北斗定位系统，获取所述液化气体运输船在某个位置的某个时间段内的历史数据；设置安全预警模型，并将所述历史数据作为训练集，对所述安全预警模型进行训练，并调整所述安全预警模型中的权重系数，生成多个安全预警预测值；设置安全预警损失函数，并获取与所述安全预警预测值相对应的安全预警真实值，将每个所述安全预警预测值与所述安全预警真实值作为参数，输入到所述安全预警损失函数，计算所述安全预警预测值与所述安全预警真实值的相似度；找出与最大相似度相对应的所述安全预警模型中的权重系数，并对权重系数进行拟合，最终完成所述安全预警模型的训练，并通过最终完成的所述安全预警模型对所述液化气体运输船进行安全预警。本发明结合北斗定位系统，并通过以上技术方案能够首先遴选一遍权重系数，再此基础上对安全预警模型中权重系数进行拟合，从而能够极大提高预测精度。