[发明专利]一种反应釜风险在线智能监测装置与方法

权利要求书

1.一种反应釜风险在线智能监测装置，其特征在于：包括与反应釜(1)导电外壳电连接的导电体(2)，与所述导电体(2)电连接的检测模块(3)，与所述检测模块(3)电连接的供电模块(4)，与所述供电模块(4)电连接的耐腐蚀导体(5)，所述耐腐蚀导体(5)置于反应釜(1)内且未与反应釜(1)导电外壳相接触，所述检测模块(3)用于实时监测导线回路中的电流值并输出电流信号，所述检测模块(3)连接有用于接收电流信号的预警模块(6)，所述预警模块(6)基于电流信号判断反应釜(1)是否正常，若否，所述预警模块(6)输出预警信号。

2.根据权利要求1所述的一种反应釜风险在线智能监测装置，其特征在于：所述预警模块(6)通过机器学习模型判断反应釜是否正常，若不正常，输出预警信号。

3.根据权利要求2所述的一种反应釜风险在线智能监测装置，其特征在于：所述检测模块(3)为电流计，所述电流计用于实时监测导线回路中的电流值并输出电流信号。

4.根据权利要求1或2或3所述的一种反应釜风险在线智能监测装置，其特征在于：所述供电模块(4)为直流可变电源，所述直流可变电源能够调节电源的功率。

5.一种反应釜风险在线智能监测方法，应用于权利要求1-4中任一所述的一种反应釜风险在线智能监测装置，其特征在于：

获取导电介质样本信息以及导电性能信息；

实时监测能够与导电介质样本形成回路的导线回路中的电流值大小，并输出电流信号至机器学习模型；

机器学习模型通过接收的电流信号判断反应釜是否正常；

当机器学习模型判断反应釜不正常时，输出预警信号；

反之，不动作。

6.根据权利要求5所述的一种反应釜风险在线智能监测方法，其特征在于：所述机器学习模型包括但不限于支持向量机、神经网络中的一种或多种。

7.根据权利要求5或6所述的一种反应釜风险在线智能监测方法，其特征在于：所述机器学习模型的抽象模型包括：

，

其中，表示t时刻的反应釜的危险程度，t的取值范围为0-1S，为t时刻采集到的电流信号，n为时间点上采样的数目。

8.根据权利要求5所述的一种反应釜风险在线智能监测方法，其特征在于：还包括：

多次获取导电介质样本信息和导电性能信息；

针对每次获取到的导电介质样本信息和导电性能信息，实时监测能够与导电介质样本形成回路的导线回路中的电流值的大小，并输出电流信号至机器学习模型；

机器学习模型根据多次收集到的电流信号样本信息，优化机器学习模型的抽象模型。

9.根据权利要求6或8所述的一种反应釜风险在线智能监测方法，其特征在于：还包括：

导电介质样本信息、导电性能信息以及抽象函数模型信息通过计算机仿真和真实数据相结合的方式来获取。

10.根据权利要求8所述的一种反应釜风险在线智能监测方法，其特征在于：所述机器学习模型获取的样本信息还包括不同的反应釜类型、反应釜内导电介质的化学反应以及反应釜运行环境。