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申请/专利权人：应急管理部沈阳消防研究所

摘要：本发明涉及消防救援队伍的应急救援领域，公开一种消防应急救援现场有毒有害气体风险监测预警系统，感知单元获取所有参战消防单兵携带的有毒有害气体传感器的有毒有害气体浓度信息的实时感知数据及单兵携带的通信终端的位置信息后传输到消防战斗网，后接入消防指挥调度网，预测单元通过救援现场数据信息，应用神经网络Reformer模型实现现场有毒有害气体浓度趋势预测并根据单兵所在区域的预警等级判定方法，对预测后的数据进行单兵预警等级更新。本发明以消防救援队伍现有的应急通信体系、装备为基础，实现了消防单兵体域周围的有毒有害气体浓度的实时感知、传输、处理，实现有毒有害气体蔓延浓度预测与预警，为现场指挥员科学指挥提供了数据支撑。

主权项：1.一种消防应急救援现场有毒有害气体风险监测预警系统，其特征在于，系统运行环境包括消防单兵体域网、消防战斗网和消防指挥调度网，系统包括感知单元、传输单元及预测单元，所述感知单元运行在消防单兵体域网内，所述传输单元运行在消防战斗网，所述预测单元运行在现场指挥部的消防指挥调度网；所述感知单元获取所有参战消防单兵携带的有毒有害气体传感器的有毒有害气体浓度信息的实时感知数据及单兵携带的通信终端的位置信息后传输到消防战斗网；所述消防战斗网的传输单元接收感知单元传输的数据后通过Mesh的方式接入消防指挥调度网，预测单元基于传输单元发送的数据，通过救援现场有毒有害气体浓度信息的实时感知数据及结合消防单兵作战轨迹信息，应用神经网络Reformer模型实现现场网格区域的有毒有害气体浓度趋势预测并根据单兵所在区域的预警等级判定方法，对预测后的数据进行单兵预警等级更新；所述预测单元对救援现场的有毒有害气体浓度趋势预测包括以下步骤：S1、收集有毒有害气体扩散历史数据及火灾实验室试验数据，建立训练数据集；S2、对于训练数据集，采用优化算法对神经网络Reformer模型进行训练，得到优化的Reformer模型；S3、建立救援现场坐标系，建立急救援现场有毒有害气体风险监测数据矩阵并与现场坐标系建立对应关系，初始化矩阵单元的有毒有害气体种类和浓度，得到现场实时数据集；S4、每1秒采集一次参战消防单兵携带的有毒有害气体传感器的有毒有害气体浓度信息的实时感知数据及单兵携带的通信终端的位置信息并记录到输入参数矩阵中，形成基于时间序列实时数据集；S5、将基于时间序列实时数据集输入到优化后的Reformer模型中，得到根据时间序列预测的各区域有毒有害气体浓度值和救援现场有毒有害气体浓度趋势。

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