自适应神经网络在FPSO火灾预警中的应用

• 作者: 唐静静 胡瑾秋
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 浮式生产系统(FPSO) 火源定位 火灾预警 自适应神经网络 自适应学习率
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 安全工程技术科学
• 页码范围: 8-13
• 页数: 6页
• 分类号: X932
• 语种: 中文
• DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2017.12.002

摘要

为实现海上浮式生产系统(FPSO)火灾的预警,准确定位火源点,针对传统神经网络在火灾预警中存在收敛速度慢等问题,开发一种基于自适应神经网络的实时监测火灾预警方法.首先通过添加动量项和自适应学习率改进传统神经网络,并依据FPSO火灾事故数据训练学习网络;然后根据现场温度的实时监测数据,预测FPSO的火灾发生情况及位置;以FPSO平台的工艺处理模块Ⅰ区为例,建立实时监测火灾预警自适应神经网络模型,利用FLACS软件设置火灾场景,将火灾发生后的温度监测数据输入到模型中.结果表明:输出的火源点位置与FLACS设置的火灾场景一致,验证了模型的有效性.