负责人:马登龙

所在学院：机械学院/中国西部质量科学与技术研究院

一、背景介绍

目前国内化工化工安全事故形势严峻。2018年全国事故176次，死亡223人；2019.1-6月，全国化工事故817起，死亡409人，超过2018全年总和。其中，装备的不安全状态和人的不安全行为是引发安全事故的主要原因，同时存在智能安全检测监测面临准确性、有效性、快速性难以兼顾的问题，智能安全检测监测技术亟待发展。课题组基于上述情况，面向智能安全检测监测需求开发了一系列的技术和方法。

二、技术特点及应用

1.基于人工智能嗅觉系统的挥发性介质检测识别

图1人类嗅觉与人工嗅觉系统工作原理

基本原理：模拟动物嗅觉对未知多组分进行检测识别

解决问题：单组分、多组分微量挥发性分或气体定性定量识别。

技术特点：克服传统单点传感器交叉响应、选择性差、误报高的缺点；气体组分适应选择性好、检测气体灵敏度高、操作简单成本低；利用同一模块识别不同的组分；对于多组分混合状态整体识别具有优势。

应用场景：容器管道挥发组分泄漏；环境污染物释放；危险物质释放；材料热致状态检测（电气热致故障）；物料品质检测（比如食品掺假、油品质量劣化）。

图2人工嗅觉系统应用场景

2.容器管道设备全周期多场耦合泄漏检测监测方法

解决问题：为管道容器泄漏前腐蚀状态监测—早期泄漏痕迹监测—明显泄漏可视化监测全周期提供精细化检测监测。

技术原理:导波超声检测技术对腐蚀缺陷检测；人工嗅觉对早期痕迹气体进行检测；利用增强辐射红外成像技术对气体泄漏进行可视化监测。

应用场景：材料和构建的腐蚀、缺陷检测监测；介质泄漏检测监测。

图3容器管道监控过程和主要技术手段

3.泄漏监测及反演溯源方法和装置

图4泄漏监测及反演溯源解决方案

解决问题：未知泄漏释放源的辨识确定。

基本原理：利用静态传感器分布或移动机器人，结合溯源算法实现泄漏溯源。

技术特点：根据监测浓度和大气信息反演泄漏源信息；定位精度高；可估计释放泄漏速率等源项信息；可同时固定分布传感器和移动机器人。

应用场景：大型危险介质生产、储存、运输、生产厂园区、边境口岸、环境领域危险物释放辨识溯源。

4.智能安全信息感知与安全行为识别技术装置和系统

解决问题：站场园区安全状态、人的安全行为自动监测和识别。

技术原理：利用固定式检测装置、智能头盔搭载危险气体、视觉、温度、湿度等传感器，无线远程监测相关安全信息，并传至监测系统。利用智能算法对危险状态（气体泄漏、高温等）和不安全行为（安全帽佩戴、防护装备穿戴、违规抽烟、打手机等）进行自动识别。

应用场景：化工厂区巡检、矿区作业巡检、危险作业安全监测、特殊作业（有限空间、动火、高处作业等）危险行为监测、作业规范识别；可拓展至其它可视化危险因素识别。

三、技术成熟度

□概念验证 √原理样机 □工程样机 □中试 □产业化

四、合作方式

□联合研发  □技术入股 □转让 □授权（许可） √面议