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申请/专利权人：广东鑫轩电子科技有限公司

摘要：本申请涉及一种NB独立式可燃气体监测方法及监测系统，其包括步骤：接收对各监测子区域的采集数据；基于可燃气体类型匹配对应的关联提取规则；对采集数据进行关联特征提取；将获取的关联特征输入至气体扩散模型进行模拟分析；当接收到气体扩散模型发出的异常特征时，基于异常特征执行对应预设的异常处理措施。本申请通过利用NB‑IoT技术实时收集并分析监测区域内的可燃气体及环境数据，结合气体扩散模型进行模拟分析，实现了对可燃气体泄漏及扩散等异常情况的精准监测和预警，通过全面且实时的数据处理和异常识别，及时有效地识别和预警潜在的气体泄漏或异常情况，具有提高安全隐患的发现速度，大幅减少了人工巡检的成本和风险的效果。

主权项：1.一种NB独立式可燃气体监测方法，其特征在于：包括步骤：实时接收监测区域中每组NB-IoT采集终端发出的对各监测子区域的采集数据，所述采集数据包括可燃气体数据以及环境数据；识别可燃气体数据的可燃气体类型，并基于可燃气体类型匹配对应的关联提取规则；分别基于所匹配的关联提取规则对各监测子区域的采集数据进行关联特征提取，以获取各监测子区域的采集数据对应的关联特征；将获取的关联特征输入至气体扩散模型，使气体扩散模型识别异常关联特征及其关联类型，并对该异常关联特征与其关联类型预设对应的若干监测子区域的关联特征进行模拟分析；当接收到气体扩散模型发出的异常特征时，基于异常特征执行对应预设的异常处理措施，所述异常特征包括异常扩散特征、异常泄漏源特征以及异常因子特征；所述实时接收监测区域中每组NB-IoT采集终端发出的对各监测子区域的采集数据，所述采集数据包括可燃气体数据以及环境数据的步骤，包括步骤：基于监测区域预设对应的划分规则集以及NB-IoT采集终端的采集参数，匹配对应的划分参数；基于匹配的划分参数对监测区域进行划分，以获取若干个监测子区域；实时接收各组NB-IoT采集终端发出的对其映射的监测子区域的采集数据；所述可燃气体数据包括气体成分信息以及气体浓度信息，所述识别可燃气体数据的可燃气体类型，并基于可燃气体类型匹配对应的关联提取规则的步骤，包括步骤：提取可燃气体数据中的气体成分信息以及气体浓度信息，以确定可燃气体类型，所述可燃气体类型包括饱和烃类、不饱和烃类、无机类以及混合类；基于确定的可燃气体类型，从预设的关联提取规则库中匹配对应的关联提取规则；所述提取可燃气体数据中的气体成分信息以及气体浓度信息，以确定可燃气体类型，所述可燃气体类型包括饱和烃类、不饱和烃类、无机类以及混合类的步骤，包括步骤：分别识别气体成分信息中每个种类的可燃气体对应的气体浓度信息，并将其与预设的第一阈值以及第二阈值进行比对；当任一种类的可燃气体的气体浓度信息大于预设的第一阈值，则确定包含该种类的可燃气体的对应可燃气体类型；当预设数量种类的可燃气体的气体浓度信息同时大于预设的第二阈值且小于预设的第一阈值，则确定可燃气体类型为混合类；所述气体扩散模型包括识别层、匹配层以及模拟层，所述将获取的关联特征输入至气体扩散模型，使气体扩散模型识别异常关联特征及其关联类型，并对该异常关联特征与其关联类型预设对应的若干监测子区域的关联特征进行模拟分析的步骤，包括步骤：识别层对接收到的关联特征进行识别，以识别出异常关联特征并及其对应的关联类型，所述关联类型包括时间关联、空间关联以及环境因素关联；匹配层基于异常关联特征的关联类型以及该异常关联特征对应的监测子区域，匹配预设对应的若干目标监测子区域；模拟层对异常关联特征与目标监测子区域对应的关联特征进行模拟分析。

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