[发明专利]一种用于硫化腐蚀产物自燃灾害监测的边缘计算网关

说明书

本发明提出的是一种用于硫化腐蚀产物自燃灾害监测的边缘计算网关，其结构包括现场传感器网络接口、中央处理单元、内部储存与数据传输单元；其中，内部储存与数据传输单元分别与现场传感器网络接口、中央处理单元相连接；所述中央处理单元内执行硫化腐蚀安全监测算法。本发明能够对现场采集的不同类型数据进行处理、运算，利用深度学习算法对当前涉硫装置的硫化腐蚀的自燃状态得出初步判断，并将数据传输给后方主控平台，进而实现对现场参数的监控、提高系统诊断的实时性、提高现场决策程序的智能化水平、提高整个监测网络的可靠性。

技术领域

本发明涉及一种用于硫化腐蚀产物自燃灾害监测的边缘计算网关，属于物联网技术、边缘计算技术领域。

背景技术

在石油化工领域，储存、运输或反应涉硫物料的过程中，硫元素会对诸如浮顶储罐、输油管道或反应釜等装置造成一定程度的腐蚀；腐蚀形成的金属硫化物在遇到空气的情况下会迅速氧化，放出热量形成潜在点火源，甚至造成涉硫装置燃烧爆炸；为了能在危害发生初期及时识别风险，减轻此类事故的危害，对涉硫装置应用在线状态监控十分迫切。

目前对于涉硫装置的安全监测，尤其是涉硫装置内部硫化腐蚀的监测，主要针对二氧化硫浓度测量和温度测量两个指标；二氧化硫浓度测量可以显示出当前硫化腐蚀的程度，温度测量则是判断是否已经出现异常热源。

在生产过程中，常用监测设备即为二氧化硫传感器（测量二氧化硫浓度）、压力传感器（测量带压装置压力）和热电偶（测量温度）；对于原油储罐等的特殊装置，通常安装光纤光栅测温系统或分布式光纤测温系统等符合本质安全要求的监测设备。

目前布置分布式光纤测温系统的应用中，主要还是利用阈值来进行火灾报警；分布式光纤测温系统可以提供光纤布置通道上大量连续的温度数据，并且这些数据也具备空间相关性；这样的数据并没有被很好的利用；此外，由不同传感器采集的不同类型的现场数据、不应该被孤立地处理和分析，应该结合多种传感器信息对当前生产装置进行状态判断及故障预警；同时，由于日照、降雨等自然因素对传感器工作的影响，可能造成各种误报警的情况发生，这给应急处置带来了挑战；由于引发误报警的传感器数据与异常状态下的返回的传感器数据较为相似，传统的阈值判断无法分清两者之间的差别，所以需要引入深度学习算法进行辅助判断，降低误报警率。

网关设备作为网络间的连接器，用于建立传感器与主控平台之间的连接，转发生产过程现场产生的传感器数据；但现有应用于安全监测的网关功能单一，不能进行数据处理、不能利用数据进行事故状态判断，数据由网关转发后集中在控制中心平台内处理，现场级别的决策没有办法运用针对性的诊断模型或者深度学习算法，监测控制平台存在明显的不足。

因此，需要一种具有边缘计算功能的硫化腐蚀安全监控网关，对现场采集的不同类型数据进行处理、运算，利用高级诊断模型或者深度学习算法对当前涉硫装置的硫化腐蚀的自燃状态得出初步判断，并将数据传输给后方主控平台，进而实现对现场参数的监控、提高系统诊断的实时性、提高现场决策程序的智能化水平、提高整个监测网络的可靠性。

发明内容

本发明提出的是一种用于硫化腐蚀产物自燃灾害监测的边缘计算网关，其目的是解决现有与涉硫装置相关的监测监控平台网关不具有数据处理和状态判断功能的问题。

本发明的技术解决方案：一种用于硫化腐蚀产物自燃灾害监测的边缘计算网关，其结构包括现场传感器网络接口、中央处理单元、内部储存与数据传输单元；其中，内部储存与数据传输单元分别与现场传感器网络接口、中央处理单元相连接；所述中央处理单元内执行硫化腐蚀安全监测算法。