[发明专利]一种监测化工园区有毒有害气体的方法

权利要求书

1.一种监测化工园区有毒有害气体的方法,包括以下步骤，

S1：在监测点现场执行标气通气测试，将零级空气先通入硬件监测单元中，待传感器数据标0时通入标准气体做测试，记录通气起始时间数据，执行10组标气测试，并将测试数据上传至服务器；

S2:将服务器后台采集的m*n维传感器报警数据作为原始训练集，其中m为样本数量，n为数据个数，m*n维数据对m组数据通过人工经验对数据集D_i编标签{0，1，2，3，4，5，6，7，8，9}，数据特征为未标定标签的样本集D_u不编码；

所述步骤S2包括，

S21：极大似然估计高斯混合模型三参数(α_i，μ_i，∑_i)，D_i∪D_u的对数似然为：

其中D_i为有标签数据集，D_u为无标签的数据集，α_i为混合系数，μ_i和μ_j为样本的均值，∑_i为协方差矩阵，i表示第i个样本，j表示数据集D_i标签0到9中第j个类别，x为样本集，y为标签集，p(θ＝i|x)为样本x由第i个高斯混合成分的后验概率，θ表示样本x隶属的高斯混合成分，p(y＝j|θ＝i，x)为x由第i个高斯混合成分生成其类别为j的概率，N为数据个数；

S22：根据当前模型参数计算数据特征明显样本x_j属于各高斯混合成分概率：

基于Y_ji更新参数，其中l_i为第i类的有标记样本数目：

S23：通过高斯混合模型预测出特征明显的样本标签；

S24：利用无监督数据增强方法对无标签数据集进行特征增强，通过高斯混合聚类有标签数据集得到p_θ(y|x)，将无标签数据集D_u输入p_θ(y|x)得到模型将无监督数据增强得到的数据通过p_θ(y|x)得到其中没有梯度传递，利用D_u低特征数据集和增强过后的D_u通过无监督一致性损失进行训练，最终的损失函数为KL散度表示，

即

其中，-logp_θ(y^*|x)表示有标签数据集的交叉熵损失，表示无标签数据与无标签数据增强后的随机分布度量距离，L为有标签数据集，U为无标签数据集，为最终损失，λ为微调系数根据实际情况设定，为数据增强变换，E为期望。

2.根据权利要求1所述的一种监测化工园区有毒有害气体的方法，其特征在于，有毒有害气体浓度报警分为四个报警等级，其中四级报警影响度最小，一级报警影响度最大；

待分类的气体种类为氯气、氨气、硫化氢、三氯甲烷、甲醛、甲醇、氯化氢。

3.根据权利要求1所述的一种监测化工园区有毒有害气体的方法，其特征在于，所述步骤S2包括，特征信息明显的报警样本全部通过人工经验先标定标签，特征信息不明显的报警样本则不标定。

4.根据权利要求1所述的一种监测化工园区有毒有害气体的方法，其特征在于，硬件监测单元采用的传感器为工业电化学传感器；

硬件监测单元包括气体预处理模块、检测模块、UPS电源、通讯模块、显示模块和箱体，各模块运行由主控程序统一控制，各传感器所检测信号统一进行处理，运行的参数和测量数据参数在本地和远程数据中心查看；

硬件监测单元在监测点开机过后，每隔预设时间发送一组样本给后台服务器，服务器保存数据，在网络客户端导出。

5.根据权利要求2所述的一种监测化工园区有毒有害气体的方法，其特征在于，四个报警等级的阈值判断依据为时间加权容许浓度、短时间接触容许浓度、立即威胁生命和健康浓度、最高容许浓度。