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申请/专利权人：广东诚誉工程咨询监理有限公司

摘要：本发明提供一种电力隧道有毒气体检测方法及检测系统，涉及气体检测技术领域，包括通过部署在电力隧道内的传感器集获取气体数据以及环境数据，分别对MOS传感器、电化学传感器和红外气体传感器所采集的气体数据进行特征提取，得到气体特征，利用预训练的深度学习模型对提取到的所有气体特征进行动态加权融合，得到动态融合特征，将所述动态融合特征和所述环境数据输入预训练的自适应阈值模型进行阈值生成，输出动态阈值，将电阻率变化值与动态阈值进行比较，在所述电阻率变化值超过动态阈值时，触发预警机制，本发明通过集成多种类型的气体传感器和环境传感器，结合特征提取、深度学习模型和数据融合技术，实现对电力隧道内有毒气体的检测与预警。

主权项：1.一种电力隧道有毒气体检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤：S1：通过部署在电力隧道内的传感器集获取气体数据以及环境数据，其中，所述传感器集包括气体传感器阵列和环境传感器阵列，所述气体传感器阵列由多个传感器节点组成，且每个传感器节点集成有MOS传感器、电化学传感器和红外气体传感器；S2：分别对MOS传感器、电化学传感器和红外气体传感器所采集的气体数据进行特征提取，得到对应于各传感器的气体特征，其中，所述MOS传感器的气体特征为电阻率变化值，所述电化学传感器的气体特征为电流率变化值，所述红外气体传感器为光谱强度变化值；步骤S2具体包括以下步骤：S201：通过平滑处理所述MOS传感器的气体数据，并基于基准电阻值计算变化量，得到所述MOS传感器的电阻率变化值；S202：根据所述电化学传感器的电流信号，并基于基线电流计算变化量，得到电化学传感器的电流率变化值；S203：根据所述红外气体传感器的光谱数据，并基于参考光谱强度计算变化量，得到红外气体传感器的光谱强度变化值；S3：利用预训练的深度学习模型对提取到的所有气体特征进行动态加权融合，得到动态融合特征；步骤S3具体包括以下步骤：S301：对所述电阻率变化值、电流率变化值和光谱强度变化值进行归一化处理；S302：基于预训练的深度学习模型中的权重分配机制，动态计算各传感器的气体特征的权重系数，得到动态权重矩阵；S303：根据所述动态权重矩阵对归一化后的所述电阻率变化值、电流率变化值和光谱强度变化值进行加权求和，得到动态融合特征；S4：将所述动态融合特征和所述环境数据输入预训练的自适应阈值模型进行阈值生成，输出动态阈值，其中，所述自适应阈值模型是基于历史数据训练得到的神经网络模型；步骤S4具体包括以下步骤：S401：对所述动态融合特征和环境数据进行合并，得到综合特征向量；S402：将所述特征向量作为输入，并利用自适应阈值模型的输入层进行前向传播，得到所述自适应阈值模型的各隐藏层的激活输出；S403：根据每一隐藏层的权重矩阵和偏置项，对上一隐藏层的输出进行线性变换，得到该隐藏层的线性组合；S404：应用激活函数对隐藏层的线性组合进行非线性转换，并对转换后的结果进行计算，得到动态阈值；S5：将同一时刻下的电阻率变化值与动态阈值进行比较，并在所述电阻率变化值超过动态阈值时，触发预警机制。

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