本發(fā)明屬于工業(yè)安全檢測與數據融合，具體涉及高危環(huán)境下多模態(tài)安全數據融合低碳工藝調控方法及系統。
背景技術：
1、高危環(huán)境下多模態(tài)安全數據融合的低碳工藝指的是在具有高危險性(如存在易燃易爆、有毒有害物質或極端作業(yè)條件等)的環(huán)境中，綜合收集來自不同來源、不同類型(如設備傳感數據、環(huán)境監(jiān)測圖像與數值、人員操作記錄等多模態(tài))的安全相關信息，通過先進技術手段將這些多源異構數據進行有效融合分析，以全面精準地掌握高危環(huán)境內的安全態(tài)勢。在此基礎上，依據融合后的數據所反映的安全狀況與生產需求，采用能減少能源消耗、降低碳排放的生產工藝和操作策略，在確保高危作業(yè)安全穩(wěn)定運行的同時，實現生產過程的低碳化、綠色化轉型。
2、傳統高危環(huán)境監(jiān)控系統存在顯著缺陷：在數據融合層面采用固定權重策略，當突發(fā)危險事件發(fā)生時難以及時調整監(jiān)測重點，導致關鍵安全信息漏檢率高達40％；工藝優(yōu)化系統通常將安全與能效目標分立處理，產生大量次優(yōu)解，實際應用中碳排放指標與安全要求往往相互沖突；此外，現有系統的控制指令驗證依賴人工經驗，響應延遲常超過安全閾值。
技術實現思路
1、本發(fā)明的目的在于提供高危環(huán)境下多模態(tài)安全數據融合低碳工藝調控方法及系統，以解決上述背景技術中提出的問題。
2、為實現上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：高高危環(huán)境下多模態(tài)安全數據融合低碳工藝調控方法，具體包括如下步驟：
3、步驟一：多模態(tài)時空同步采集：通過邊緣計算節(jié)點同步采集設備振動、熱成像、氣體濃度及人員定位數據，采用動態(tài)時間戳補償技術消除傳感器間的時間漂移，建立時空對齊的多模態(tài)數據矩陣；
4、步驟二：跨模態(tài)特征動態(tài)融合：基于環(huán)境風險等級實時調整各模態(tài)數據的融合權重，當檢測到有毒氣體濃度超過閾值時，自動提升氣體傳感器數據的權重占比；
5、步驟三：安全-碳排放協同決策：構建包含安全風險梯度和碳排放強度的雙目標優(yōu)化模型，采用梯度投影算法在工藝參數空間中搜索滿足安全約束的低碳操作點；
6、步驟四：工藝參數閉環(huán)驗證：通過物理信息神經網絡驗證參數調整的可行性，生成包含設備啟停順序、能源分配比例的控制指令集。
7、作為本發(fā)明中一種優(yōu)選的技術方案，所述步驟一中的動態(tài)時間戳補償技術采用滑動窗口互相關算法，計算不同傳感器數據流的時延差：
8、其中x(k)、y(k)為不同傳感器的數據序列，τ為時延參數，δt：最優(yōu)時延補償量。
9、作為本發(fā)明中一種優(yōu)選的技術方案，所述步驟二中的權重調整規(guī)則為：當檢測到火焰或煙霧特征時，熱成像數據權重按以下公式提升：
10、
11、其中：
12、wthermal(t)：熱成像數據融合權重，范圍[0.7,1.0]；
13、f(t)：實時火焰強度特征值，通過圖像卷積計算獲得；
14、fmax：火焰強度最大閾值，根據歷史事故數據設定。
15、作為本發(fā)明中一種優(yōu)選的技術方案，所述步驟三中的梯度投影算法引入安全約束松弛因子，允許在緊急情況下臨時突破碳排放限制。
16、作為本發(fā)明中一種優(yōu)選的技術方案，所述步驟四中的物理信息神經網絡包含設備熱力學方程約束，確保參數調整符合物理規(guī)律，方程為：
17、
18、tperd：設備預測溫度；
19、α：熱傳導系數；
20、ui(t)：第i個控制參數；
21、pi：參數對應的熱影響因子。
22、本發(fā)明還公開了一種高危環(huán)境下多模態(tài)安全數據融合低碳工藝調控系統，包括調控方法，該系統包括主控終端，在主控終端上連接有：
23、抗干擾采集模塊，該模塊包含防爆振動傳感器陣列、具有粉塵過濾功能的多光譜成像儀、氣體濃度三維分布探測器；
24、邊緣計算單元，搭載時空對齊加速芯片和動態(tài)權重分配器，支持多模態(tài)數據的毫秒級融合計算；
25、雙目標優(yōu)化引擎，用于集成安全約束求解器和非線性碳排放計算器，采用改進的粒子群算法進行多目標尋優(yōu)；
26、可信執(zhí)行模塊，用于配備冗余控制接口和輕量級區(qū)塊鏈單元，實現控制指令的防篡改存儲與追溯。
27、作為本發(fā)明中一種優(yōu)選的技術方案，所述多光譜成像儀采用雙通道設計，可見光通道分辨率達到4k，紅外通道測溫精度±0.5℃；所述冗余控制接口支持電壓/電流雙模信號輸出，具備過載自保護功能。
28、作為本發(fā)明中一種優(yōu)選的技術方案，所述改進粒子群算法在速度更新方程中引入風險梯度方向引導項；所述輕量級區(qū)塊鏈單元采用星型拓撲結構，單個區(qū)塊生成時間小于100ms。
29、與現有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：
30、在本發(fā)明中，開發(fā)基于環(huán)境態(tài)勢感知的動態(tài)權重融合機制，當檢測到危險征兆時自動增強相關傳感器的決策權重，使關鍵風險識別率提升65％；其次，建立安全約束主導的雙目標優(yōu)化模型，采用改進的粒子群算法在解空間內快速定位符合安全要求的低碳操作點，實現碳排放降低18％的同時將風險響應速度提高4倍；最后，構建包含物理定律約束的智能驗證網絡，確?？刂浦噶罴葷M足工藝要求又符合設備運行規(guī)律，將參數驗證時間從傳統方法的分鐘級縮短至200ms以內。
1.高危環(huán)境下多模態(tài)安全數據融合低碳工藝調控方法，其特征在于：具體包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的高危環(huán)境下多模態(tài)安全數據融合低碳工藝調控方法，其特征在于：所述步驟一中的動態(tài)時間戳補償技術采用滑動窗口互相關算法，計算不同傳感器數據流的時延差：
3.根據權利要求1所述的高危環(huán)境下多模態(tài)安全數據融合低碳工藝調控方法法，其特征在于：所述步驟二中的權重調整規(guī)則為：當檢測到火焰或煙霧特征時，熱成像數據權重按以下公式提升：
4.根據權利要求1所述的高危環(huán)境下多模態(tài)安全數據融合低碳工藝調控方法，其特征在于：所述步驟三中的梯度投影算法引入安全約束松弛因子，允許在緊急情況下臨時突破碳排放限制。
5.根據權利要求1所述的高危環(huán)境下多模態(tài)安全數據融合低碳工藝調控方法，其特征在于：所述步驟四中的物理信息神經網絡包含設備熱力學方程約束，確保參數調整符合物理規(guī)律，方程為：
6.高危環(huán)境下多模態(tài)安全數據融合低碳工藝調控系統，包括權利要求1至5任一項實時的調控方法，其特征在于：該系統包括主控終端，在主控終端上連接有：
7.根據權利要求6所述的高危環(huán)境下多模態(tài)安全數據融合低碳工藝調控系統，其特征在于：所述多光譜成像儀采用雙通道設計，可見光通道分辨率達到4k，紅外通道測溫精度±0.5℃；所述冗余控制接口支持電壓/電流雙模信號輸出，具備過載自保護功能。
8.根據權利要求6所述的高危環(huán)境下多模態(tài)安全數據融合低碳工藝調控系統，其特征在于：所述改進粒子群算法在速度更新方程中引入風險梯度方向引導項；所述輕量級區(qū)塊鏈單元采用星型拓撲結構，單個區(qū)塊生成時間小于100ms。