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申请/专利权人：山东港源管道物流有限公司

摘要：本发明提供一种数字孪生平台的液体散货安全管控系统及装置，属于液体散货管理领域；解决了液体散货智能化安全管控问题；具体如下：接收船舶预测数据和船舶作业数据进行计算，得到船舶作业数据标准分数和船舶预测数据标准分数，并进行分析，得到筛选船舶作业数据和筛选船舶预测数据；对筛选船舶作业数据进行计算，得到船舶运动预测数据；对筛选船舶预测数据进行计算，得到船舶作业就绪度；对船舶运动预测数据和船舶作业就绪度进行分析，得到作业风险预测区间；根据作业风险预测区间，对液体散货进行安全管理，本发明通过对船舶数据进行分析，有效地进行智能管理，减少对于人工经验的依赖程度，提高液体散货安全管理的效率。

主权项：1.一种数字孪生平台的液体散货安全管控系统，其特征在于，包括：数据处理模块：接收船舶预测数据YW和船舶作业数据UW，对船舶预测数据YW进行计算，得到船舶预测数据标准分数ZYWi；对船舶作业数据UW进行计算，得到船舶作业数据标准分数ZUWi；对船舶作业数据标准分数ZUWi和船舶预测数据标准分数ZYWi进行分析，得到筛选船舶作业数据YG和筛选船舶预测数据UG；计算模块：对筛选船舶作业数据YG进行计算，得到船舶运动预测数据YP；对筛选船舶预测数据UG进行计算，得到船舶作业就绪度UP；液体散货安全管理模块：对船舶运动预测数据和船舶作业就绪度进行分析，得到作业风险预测区间；根据作业风险预测区间，对液体散货进行安全管理；所述数据处理模块的工作流程如下：对船舶预测数据进行计算，得到筛选船舶作业数据YG；对筛选船舶作业数据YG进行获取，具体步骤如下：对船舶预测数据进行读取，得到船舶预测数据数据点YWi和船舶预测数据数据量LW1；对船舶预测数据数据点YWi和船舶预测数据数据量LW1进行计算，得到船舶预测数据均值； ；对船舶预测数据均值、船舶预测数据数据点YWi和船舶预测数据数据量LW1进行计算，得到船舶预测数据标准差β1； ；对船舶预测数据均值、船舶预测数据数据点YWi和船舶预测数据标准差β1进行计算，得到船舶预测数据标准分数ZYWi； ；所述筛选船舶作业数据YG的工作流程如下：对船舶作业数据进行读取，得到船舶作业数据数据点UWi和船舶作业数据数据量LW2；对船舶作业数据数据点UWi和船舶作业数据数据量LW2进行计算，得到船舶作业数据均值； ；对船舶作业数据均值、船舶作业数据数据点UWi和船舶作业数据数据量LW2进行计算，得到船舶作业数据标准差β2； ；对船舶作业标准差β2、船舶作业数据数据点UWi和船舶作业数据均值进行计算，得到船舶作业数据标准分数ZUWi； ；根据标准分数异常值判断标准，对船舶作业数据标准分数ZUWi和船舶预测数据标准分数ZYWi进行比较，得到筛选船舶作业数据YG和筛选船舶预测数据UG；数据处理模块将筛选船舶作业数据YG和筛选船舶预测数据UG，传输至计算模块；所述计算模块的工作流程如下：根据时间段，对筛选船舶作业数据YG进行划分，分为第一预估参数组YGt、第二预估参数组YGt+1、第三预估参数组YGt+2、第四预估参数组YGt+3；对第一预估参数组进行计算，得到第一门控信号YGft； ；对第二预估参数组进行计算，得到第二门控信号YGft+1； ；对第三预估参数组进行计算，得到第三门控信号YGft+2； ；对第四预估参数组进行计算，得到第四门控信号YGft+3； ；其中，、、和表示sigmoid激活函数、权重、偏置项和前一时间步的隐藏状态，ht、ht+1以及ht+2均表示其中的偏置项；将第一门控信号YGft、第二门控信号YGft+1、第三门控信号YGft+2和第四门控信号YGft+3，记作门控信息YGf；利用Python语言的PyTorch库中的torch.nn.LSTM模块，对门控信息YGf进行计算，得到船舶运动预测数据YP；对筛选船舶预测数据UG进行读取，得到筛选等待时间数据、筛选船员因素数据、筛选船舶维护状态数据和筛选货种数据，记作一级指标；对筛选等待时间数据、筛选船员因素数据、筛选船舶维护状态数据和筛选货种数据进行读取，得到筛选液体散货密度数值、筛选黏度数值、筛选完成维护次数、筛选维护总次数、筛选维护时间周期、筛选船员健康指标、筛选船员安全指标和筛选船员工作经验指标，记作二级指标；对一级指标和二级指标进行计算，得到一级指标权重和二级指标权重；对一级指标、二级指标、一级指标权重和二级指标权重进行计算，得到船舶作业就绪度UP；计算模块将船舶运动预测数据YP和船舶作业就绪度UP，传输至液体散货安全管控模块；所述液体散货安全管理模块的工作流程如下：对船舶运动预测数据YP和船舶作业就绪度UP的中位数进行获取，得到船舶运动预测数据中位数YPz和船舶作业就绪度中位数UPz；对船舶运动预测数据YP、船舶作业就绪度UP、船舶运动预测数据中位数YPz和船舶作业就绪度中位数UPz进行分析，得到作业风险预测区间；对作业风险预测区间进行获取，具体过程如下：当船舶运动预测数据YP小于二分之一船舶运动预测数据中位数YPz，船舶作业就绪度UP小于二分之一船舶作业就绪度中位数UPz时；液体散货状态为安全状态；当船舶运动预测数据YP大于二倍船舶运动预测数据中位数YPz，船舶作业就绪度UP大于二倍船舶作业就绪度中位数UPz时；液体散货安全状态为危急状态；当船舶运动预测数据YP在船舶运动预测数据中位数YPz二分之一和二倍之间时，船舶作业就绪度UP在船舶作业就绪度中位数UPz二分之一和二倍之间时；液体散货安全状态为潜在状态；当船舶运动预测数据YP在船舶运动预测数据中位数YPz二分之一和二倍之间时，船舶作业就绪度UP大于二倍船舶作业就绪度中位数UPz时；液体散货安全状态为可控状态；根据作业风险预测区间，对液体散货进行安全管理；安全管理的工作流程如下：当液体散货安全状态为安全状态时，不需要对液体散货进行安全管理；当液体散货安全状态为潜在状态时，增强安全意识；当液体散货安全状态为可控状态时，对设备进行检查和预防性维护、建立设备故障应急预案；当液体散货安全状态为危急状态时，发出预警。

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