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摘要：本发明涉及监控技术领域，尤其涉及一种用于井下充换电硐室安全监控视频系统及监控方法。所述方法包括以下步骤：对充换电硐室进行电磁场强度扫描，得到电硐室电磁场强度分布数据；基于电硐室电磁场强度分布数据对充换电硐室进行电磁屏蔽效能评估，得到电硐室电磁屏蔽效能指数；对充换电硐室进行温度梯度测量，得到电硐室温度梯度分布数据；根据电硐室温度梯度分布数据对充换电硐室进行热应力分析，得到电硐室热应力分布数据；根据电硐室热应力分布数据对充换电硐室进行材料热疲劳预测分析，得到电硐室材料热疲劳寿命预测数据。本发明实现了对硐室安全状况的全方位、精准评估。

主权项：1.一种用于井下充换电硐室安全监控方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对充换电硐室进行电磁场强度扫描，得到电硐室电磁场强度分布数据；基于电硐室电磁场强度分布数据对充换电硐室进行电磁屏蔽效能评估，得到电硐室电磁屏蔽效能指数；其中，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：对充换电硐室进行电磁传感网络部署，得到电磁传感器网络；步骤S12：基于电磁传感器网络对充换电硐室进行全频段电磁扫描，得到电硐室原始电磁谱数据；步骤S13：对电硐室原始电磁谱数据进行噪声抑制和干扰消除，得到电硐室净化电磁谱数据；步骤S14：对电硐室净化电磁谱数据进行多维度空间插值和频谱重构，得到电硐室高分辨率电磁场分布数据；步骤S15：对电硐室高分辨率电磁场分布数据进行非线性时空动态建模，得到电硐室电磁场强度分布数据；步骤S16：基于电硐室电磁场强度分布数据对充换电硐室进行电磁屏蔽效能评估，得到电硐室电磁屏蔽效能指数；其中，步骤S16包括以下步骤：步骤S161：对电硐室电磁场强度分布数据进行多分辨率小波频域分解分析，得到电硐室多频段电磁场强度谱；步骤S162：对充换电硐室进行三维有限元电磁仿真建模，得到电硐室电磁波传播模型；步骤S163：基于电硐室电磁波传播模型根据电硐室多频段电磁场强度谱对充换电硐室进行蒙特卡洛电磁屏蔽特性模拟，得到电硐室理论屏蔽效能分布数据；步骤S164：对电硐室理论屏蔽效能分布数据进行空间聚类分析，得到电硐室屏蔽效能空间分布特征数据；步骤S165：对电硐室屏蔽效能空间分布特征数据进行潜在屏蔽缺陷识别，得到电硐室潜在屏蔽缺陷位置数据；步骤S166：根据电硐室潜在屏蔽缺陷位置数据对充换电硐室进行局部电磁场重扫描，得到电硐室屏蔽薄弱点精确定位数据；步骤S167：基于电硐室电磁波传播模型根据电硐室屏蔽薄弱点精确定位数据对充换电硐室进行频率响应分析，并进行空间屏蔽不均匀性评估，得到电硐室频率相关屏蔽效能数据与电硐室空间屏蔽不均匀性数据；步骤S168：对电硐室频率相关屏蔽效能数据与电硐室空间屏蔽不均匀性数据进行加权融合，得到电硐室电磁屏蔽效能指数；步骤S2：对充换电硐室进行温度梯度测量，得到电硐室温度梯度分布数据；根据电硐室温度梯度分布数据对充换电硐室进行热应力分析，得到电硐室热应力分布数据；根据电硐室热应力分布数据对充换电硐室进行材料热疲劳预测分析，得到电硐室材料热疲劳寿命预测数据；其中，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：对充换电硐室进行多光谱热成像系统部署，得到电硐室热成像监测网络；步骤S22：基于电硐室热成像监测网络对充换电硐室进行动态温度扫描，得到电硐室动态温度分布原始数据；步骤S23：对电硐室动态温度分布原始数据进行热场重构，得到电硐室三维温度场；步骤S24：对电硐室三维温度场进行高阶数值微分分析，得到电硐室温度梯度分布数据；步骤S25：对充换电硐室进行材料组成扫描分析，得到电硐室材料组成分布数据，并将电硐室材料组成分布数据与预设的高温材料特性数据库进行匹配，得到电硐室材料热力学特性数据；步骤S26：基于电硐室温度梯度分布数据与电硐室材料热力学特性数据对充换电硐室进行多物理场耦合建模，得到电硐室热-结构耦合模型；步骤S27：基于电硐室热-结构耦合模型根据电硐室温度梯度分布数据对充换电硐室进行热应力分析，得到电硐室热应力分布数据；根据电硐室热应力分布数据对充换电硐室进行材料热疲劳预测分析，得到电硐室材料热疲劳寿命预测数据；其中，步骤S27包括以下步骤：步骤S271：基于电硐室热-结构耦合模型根据电硐室温度梯度分布数据对充换电硐室进行时变热应力有限元分析，得到电硐室瞬态热应力演化数据；步骤S272：对电硐室瞬态热应力演化数据进行高阶应力张量场计算，得到电硐室完整应力张量场；步骤S273：对电硐室完整应力张量场进行最大主应力区域和应力集中点识别，得到电硐室主应力分布数据；步骤S274：对电硐室主应力分布数据进行多准则等效应力评估，得到电硐室等效应力分布数据；步骤S275：对充换电硐室进行材料屈服强度扫描，得到电硐室材料屈服强度分布数据，并基于电硐室等效应力分布数据根据电硐室材料屈服强度分布数据对充换电硐室进行应力安全评估，得到电硐室应力安全系数矩阵；步骤S276：基于电硐室完整应力张量场、电硐室主应力分布数据、电硐室等效应力分布数据与电硐室应力安全系数矩阵对充换电硐室进行多维热应力数据融合，得到电硐室热应力分布数据；步骤S277：基于电硐室热-结构耦合模型根据电硐室热应力分布数据对充换电硐室进行材料热疲劳预测分析，得到电硐室材料热疲劳寿命预测数据；其中，步骤S277包括以下步骤：步骤S2771：对充换电硐室进行温度敏感疲劳损伤累积建模，得到电硐室温度依赖疲劳损伤模型；步骤S2772：基于电硐室温度依赖疲劳损伤模型与电硐室热应力分布数据对充换电硐室进行循环应力谱分析，得到电硐室热应力循环谱数据；步骤S2773：对电硐室热应力循环谱数据进行局部弹塑性应力-应变分析，得到关键位置应力-应变响应数据；步骤S2774：根据电硐室热应力循环谱数据与关键位置应力-应变响应数据对充换电硐室进行热-机械疲劳交互效应评估，得到电硐室热-机械疲劳损伤因子；步骤S2775：基于电硐室热-结构耦合模型根据电硐室热-机械疲劳损伤因子对充换电硐室进行随机热疲劳寿命模拟，得到材料热疲劳寿命概率分布数据；步骤S2776：对材料热疲劳寿命概率分布数据进行统计特征提取，得到电硐室材料热疲劳寿命预测数据；步骤S3：对充换电硐室进行气体成分分析，得到电硐室气体组分浓度数据；根据电硐室热应力分布数据与电硐室气体组分浓度数据对充换电硐室进行气体爆炸风险评估，得到电硐室气体爆炸风险指数；根据电硐室气体爆炸风险指数对充换电硐室进行时空动态模拟，得到电硐室气体风险演变预测数据；其中，步骤S3包括以下步骤：步骤S31：对充换电硐室进行三维气体监测网络部署，得到电硐室气体传感器网络；步骤S32：基于电硐室气体传感器网络对充换电硐室进行多组分光谱气体分析，得到电硐室实时气体组分浓度数据；步骤S33：基于电硐室实时气体组分浓度数据对充换电硐室进行流体动力学计算模拟，得到电硐室气体浓度三维分布模型；步骤S34：对电硐室热应力分布数据与电硐室气体浓度三维分布模型进行热-气耦合，得到电硐室热-气耦合效应模型；步骤S35：基于电硐室热-气耦合效应模型对充换电硐室进行多组分气体爆炸极限评估，得到电硐室气体爆炸极限数据；步骤S36：通过自主巡检机器人对充换电硐室进行潜在火源点识别，得到电硐室潜在火源点分布数据；步骤S37：基于电硐室热-气耦合效应模型、电硐室气体爆炸极限数据与电硐室潜在火源点分布数据对充换电硐室进行多因素爆炸风险评估，得到电硐室气体爆炸风险指数；步骤S38：基于电硐室热-气耦合效应模型根据电硐室气体爆炸风险指数对充换电硐室进行时空动态模拟，得到电硐室气体风险演变预测数据；步骤S4：对充换电硐室进行振动频谱采集，得到电硐室振动频谱数据；基于电硐室振动频谱数据对充换电硐室进行结构稳定性分析，得到电硐室结构稳定性评估数据；步骤S5：通过自主巡检机器人对充换电硐室进行全方位视觉扫描，得到电硐室全方位视频数据；基于电硐室全方位视频数据对充换电硐室进行异常行为识别分析，得到电硐室异常事件检测数据；根据电硐室电磁屏蔽效能指数、电硐室材料热疲劳寿命预测数据、电硐室气体风险演变预测数据、电硐室结构稳定性评估数据与电硐室异常事件检测数据对充换电硐室进行综合安全风险评估，得到电硐室综合安全报告。

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