[发明专利]一种大温差供热黄河隧道智能无人巡检方法

说明书

本发明提供了一种大温差供热黄河隧道智能无人巡检方法，包括如下步骤：步骤一：在隧道内设置传感器设备，采集隧道内的各种环境参数数据；步骤二：将传感器设备采集到的数据上传至云端平台存储，并进行实时监测和分析；步骤三：根据预设的警戒值，判断数据是否异常，并在异常时触发报警系统；步骤四：通过云端平台控制隧道内的通风系统、照明系统和安全门设备，实现对隧道的远程监控和控制；步骤五：基于人工智能算法，对采集到的数据进行分析，提高隧道的安全性和运行效率。

技术领域

本发明涉及隧道巡检技术领域，具体为一种大温差供热黄河隧道智能无人巡检方法。

背景技术

黄河隧道是中国的一项重要水利工程，主要用于黄河水资源的调节和供应。隧道长约10公里，穿越太行山脉，地处复杂的地质构造带，环境条件十分恶劣。由于隧道内的温差较大，会导致隧道内的环境参数发生剧烈变化，例如温度、湿度和氧气浓度等参数。这些变化会对隧道的安全性和运行效率产生较大影响，需要进行有效的监测和控制。

传统的巡检方法主要依赖于人工巡检，这种方法存在人工巡检的盲区和漏检问题，无法保证隧道的全面监测和及时处理。为了提高隧道的安全性和运行效率，需要采用智能化的无人巡检方法，实现对隧道内环境参数的全面监测和及时处理。基于人工智能、物联网和云计算等新兴技术的无人巡检方法具有高效、智能和自动化的特点，可以有效地解决传统巡检方法存在的问题，保障隧道的安全性和稳定运行。因此，本研究申请是探索一种基于人工智能、物联网和云计算等新兴技术的大温差供热黄河隧道智能无人巡检方法，以实现对隧道内环境参数的全面监测和及时处理，提高隧道的安全性和运行效率。

发明内容

本发明提供一种大温差供热黄河隧道智能无人巡检方法，旨在解决上述背景技术提出的问题。

本发明是这样实现的，一种大温差供热黄河隧道智能无人巡检方法，包括如下步骤：

步骤一：在隧道内设置传感器设备，采集隧道内的各种环境参数数据；

步骤二：将传感器设备采集到的数据上传至云端平台存储，并进行实时监测和分析；

步骤三：根据预设的警戒值，判断数据是否异常，并在异常时触发报警系统；

步骤四：通过云端平台控制隧道内的通风系统、照明系统和安全门设备，实现对隧道的远程监控和控制；

步骤五：基于人工智能算法，对采集到的数据进行分析，提高隧道的安全性和运行效率。

优选的，所述传感器设备包括温度传感器、湿度传感器和氧气浓度传感器，实时采集隧道内的环境参数数据。

优选的，在步骤二中，传感器设备通过物联网技术将采集到的数据发送至数据采集器，数据采集器将数据进行处理和编码，然后通过无线通信技术将数据上传至云端平台；在云端平台，数据会被存储在云数据库中，并进行实时监测和分析；其中，数据分析系统采用人工智能算法，对采集到的数据进行分析和挖掘，从中提取有用的信息和模式。

优选的，所述数据分析系统包括数据预处理：在数据分析之前，需要对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化和特征选择；在数据预处理之后，采用人工智能算法对数据进行分析和挖掘；监督学习：通过对已有标注数据进行训练，从中构建出分类器或回归模型，用于对未知数据进行预测或分类；无监督学习：通过对数据本身进行分析和挖掘，从中发现数据的内在规律和特征，以实现对数据的聚类、降维和异常检测；强化学习：通过对智能体的行为进行奖励和惩罚，实现对环境的学习和优化。

优选的，所述步骤三中，首先，需要对隧道内的环境参数进行实时监测和记录，包括温度、湿度和氧气浓度参数；在监测过程中，预设一些阈值作为警戒值；当监测到某一参数的数值超过或低于预设的阈值时，即被判断为异常情况；在判断出异常情况后，自动触发报警系统，包括声光报警、手机短信和邮件形式；同时通过云端平台对相关设备进行远程控制。