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申请/专利权人：中用科技有限公司

摘要：本发明涉及气体检测技术领域，公开了一种半导体AMC动态含量检测系统及方法。本方法通过：在AMC动态含量监测区域内设置监测点并安装AMC动态含量检测设备的方式洁净室内的AMC动态含量进行检测；同时基于安装AMC动态含量检测设备对AMC动态含量的检测建立电流信号与AMC含量之间的关系模型，通过调整AMC动态含量检测设备将被测AMC中的各类成分分离出来，同时通过建立样本集比对的方式确定被测AMC中的各类成分，通过聚类算法对半导体洁净室内各个监测点的检测结果进行聚类，并输出聚类结果，将聚类结果与设置的AMC中各类气态分子污染物的含量阈值进行对比，实现对AMC动态含量的检测，提高了检测的实时性和准确性。

主权项：1.一种AMC动态含量检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设定AMC动态含量监测区域，并在设定的AMC动态含量监测区域内设置n个监测点；S2、在每个监测点上安装AMC动态含量检测设备，实时监测当前监测点周围的AMC含量大小，并通过监测AMC动态含量检测设备中电流变化情况建立电流信号与AMC含量的关系模型，监测出AMC中各类气态分子污染物的含量；所述AMC动态含量检测设备包括光离子化检测器以及电流检测设备；S3、建立各种单一污染物气体的AMC对照样本集，保证每一个AMC对照样本中仅存在一类污染物气体，并通过AMC动态含量检测设备对各类单一污染物气体进行检测，将在同等环境下的检测结果与监测出AMC中各类气态分子污染物进行对比，确定AMC中各类气态分子污染物的类型；S4、确定AMC中各类气态分子污染物的类型后，收集各个监测点周围监测的多组确定各类气态分子污染物的类型的AMC构建样本集，并通过聚类算法对样本集中各监测点的检测结果进行聚类，并输出聚类结果，聚类结果包括各个样本中AMC中各类气体污染物类型以及含量；S5、实时采集各个监测点的AMC中各类气态分子污染物的含量并确定各类气态分子污染物的种类，并将实时采集的各个监测点的AMC加入至样本集中，进行聚类迭代；并设定AMC中各类气态分子污染物的含量阈值，通过遍历每个簇的核心点以及边界点中的各类气态分子污染物的含量变化情况，判断环境状况；所述通过监测AMC动态含量检测设备中电流变化情况建立电流信号与AMC含量的关系模型包括以下步骤：通过光离子化检测器发射紫外线，将被测AMC进行电离；被测AMC中的气体分子在被紫外线照射时会基于气体分子成分发生电离反应，放出电子，产生电流；通过电流检测设备实时监测被测AMC中的电流变化情况，并建立计算模型；在电流检测设备中实际测得的离子电流模型为： ；其中，表示被测气态分子污染物的含量，含量单位为摩尔，表示空气含量，含量单位为摩尔，表示光离子化检测器中离子化室的面积，表示被测AMC离子化反应速度常数，表示氮气离子化反应速度常数，表示氧气离子化反应速度常数，表示紫外线的光辐射强度，表示空气在常态下的摩尔体积，i表示实际测得的离子电流，表示被测气体的Loschmidt常数，表示为光路的长度；通过调整光离子化检测器中的紫外线的光辐射强度将被测AMC中各类成分电离出来，并记录被测AMC中各类气态分子污染物的含量；所述将在同等环境下的检测结果与监测出AMC中各类气态分子污染物进行对比包括以下步骤：所述同等环境包括氮气离子化反应速度常数、氮气离子化反应速度常数以及空气含量以及被测气态分子污染物的含量保持不变；通过控制变量法，通过记录在相同紫外线的光辐射强度下，将AMC动态含量检测设备在被测AMC中监测到的电流和AMC动态含量检测设备在单一污染物气体中监测到的电流进行对比；设定电流监测阈值范围为98%-102%，当对两组监测到的电流对比结果的比值在设定的电流监测阈值范围内，判断当前两组气体为相同气体；进行重复比对直到确定AMC中各类气态分子污染物的类型；所述确定AMC中各类气态分子污染物的类型后，收集各个监测点周围监测的多组确定各类气态分子污染物的类型的AMC构建样本集，并通过聚类算法对样本集中各监测点的检测结果进行聚类，并输出聚类结果包括以下步骤：S41、确定AMC中各类气态分子污染物的类型后，收集各n个监测点监测的多组确定各类气态分子污染物的类型AMC构建样本集X，基于构建的样本集X={}，z=1,2,...,m，其中，表示样本集中第z个样本点；设定各样本点的邻域的邻域半径、各样本点的密度、聚类的邻域密度阈值M、核心点、边界点以及噪声点；S42、基于设定各样本点的邻域的邻域半径、各样本点的密度、聚类的邻域密度阈值M，通过DBSCAN算法进行聚类；S43、基于设定的核心点和边界点，设定每个簇的聚类中心以及影响范围；设定每个簇的核心点为该簇的聚类中心；设定每个簇的边界点为该簇的影响范围；设定各样本点的邻域的邻域半径、各样本点的密度、聚类的邻域密度阈值M、核心点、边界点以及噪声点包括以下步骤：设定邻域： ；其中，D表示样本点之间的距离，表示邻域函数；设定的密度为： ；设定核心点：设∈X，若≥M，则称为X的核心点，设定X中所有核心点构成的集合为，设定所有非核心点构成的集合为；设定边界点：当∈，且存在∈X，满足： ；即的邻域中存在核心点，设定为X的边界点，设定X中所有的边界点构成的集合为；设定噪声点：当满足：，设定为噪声点；通过DBSCAN算法进行聚类包括以下步骤：标记所有的样本点构成集合中未遍历样本组成集合u；标记完成后，随机选取集合u中一个样本点；标记样本点为已遍历；当样本点的邻域内存在至少M个样本点，则；创建一个新的簇，并把样本点放入簇中；设Q为样本点的邻域内样本的集合，对Q中的样本点；如果样本点是未遍历；则标记样本点为已遍历；当样本的邻域内存在至少M个样本点，则把这些点添加到Q；当样本还不是任何簇的成员，则把添加到簇，并保存簇；当样本点的邻域内不存在样本点，则标记样本点为噪声点；输出聚类后的各簇以及标记的各噪声点；设定标记的每个噪声点为单独一簇；所述实时采集各个监测点的AMC中各类气态分子污染物的含量并确定各类气态分子污染物的种类，并将实时采集的各个监测点的AMC加入至样本集中，进行聚类迭代；设定AMC中各类气态分子污染物的含量阈值，通过遍历每个簇的核心点以及边界点中的各类气态分子污染物的含量变化情况，判断环境状况包括以下步骤：当遍历每个簇的核心点以及边界点中的各类气态分子污染物的含量都不大于设定的AMC中各类气态分子污染物的含量阈值，判断环境状况为正常；当遍历每个簇的核心点中的各类气态分子污染物的含量都不大于设定的AMC中各类气态分子污染物的含量阈值，而存在边界点中至少一类气态分子污染物的含量大于设定的AMC中对应类气态分子污染物的含量阈值时，判断环境状况存在潜在风险；计算聚类后各簇影响范围的平均值，并将计算后的平均值设定为影响范围阈值；各簇影响范围平均值计算公式： ；其中，G表示为计算聚类后各簇影响范围的平均值，m为样本个数，样本为样本集中实时采集的各个监测点的AMC，表示第g个样本的影响范围，影响范围为边界点到簇核心点的距离；当遍历过程中存在某个簇的核心点的至少一类气态分子污染物的含量大于设定的AMC中对应类气态分子污染物的含量阈值时，比较该簇的影响范围与影响范围阈值之间的大小；当该簇的影响范围小于影响范围阈值时，判断环境状况为初级危险；当该簇的影响范围大于或等于影响范围阈值时，判断环境状况为高级危险。

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