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一种浸没式液冷冷却系统的监控方法及系统 

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申请/专利权人:欧伏电气股份有限公司

摘要:本申请涉及一种浸没式液冷冷却系统的监控方法及系统,其方法包括以下步骤:获取冷却系统基本信息,通过预设置的方案规划模型规划生成监控布局方案;基于监控布局方案在冷却系统中对应安装状态参数采集设备,以采集冷却系统的状态参数信息,并根据监控布局方案在冷却系统所在区域内设置视频采集设备,以采集冷却系统的图像信息;实时获取冷却系统的状态参数信息根据状态参数监测阈值信息,通过预设置的风险预警模型进行数据清洗,提炼高危状态参数信息生成状态风险预警信息;实时获取冷却系统的图像信息,通过预设置的图像识别模型识别图像信息生成图像风险预警信息。本申请具有提高对冷却系统的监控效率以及监测精度的效果。

主权项:1.一种浸没式液冷冷却系统的监控方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、获取冷却系统基本信息,通过预设置的方案规划模型规划生成监控布局方案;所述冷却系统基本信息包括冷却系统布局信息、冷却系统元件信息以及冷却系统运行参数信息;所述方案规划模型为机器学习模型通过历史数据训练得到,所述监控布局方案包括至少一种状态参数采集设备的布局信息、状态参数监测阈值信息以及至少一种视频采集设备布局信息,所述状态参数监测阈值信息包括状态参数预警阈值和状态参数报警阈值,所述状态参数预警阈值位于状态参数报警阈值以及冷却系统运行参数信息中记载的常态状态参数之间;S2、基于监控布局方案在冷却系统中对应安装状态参数采集设备,以采集冷却系统的状态参数信息,并根据监控布局方案在冷却系统所在区域内设置视频采集设备,以采集冷却系统的图像信息;S3、实时获取冷却系统的状态参数信息根据状态参数监测阈值信息,通过预设置的风险预警模型进行数据清洗,提炼高危状态参数信息生成状态风险预警信息;所述风险预警模型为机器学习模型通过历史数据训练得到;S4、实时获取冷却系统的图像信息,通过预设置的图像识别模型识别图像信息生成图像风险预警信息,所述图像识别模型以ChatGPT4.0模型为基础,通过风险数据训练得到。

全文数据:

权利要求:

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