基于多源数据融合的化工园区危险态势感知

• 作者: 张广宇 熊智华 王焕钢 窦珊
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 数据融合 危险识别 马氏距离 数值分析 安全 集成
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 460-466
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438?1157.20181363

摘要

化工园区存在危险品储罐、运输车等众多安全威胁,需要实时感知园区的危险态势,及时发现并排除潜在的安全威胁.传统方法是依靠危险品储罐实时监测等单一数据源进行危险识别,难以满足目前化工园区对安全状态评估的需求.从大数据分析的角度出发,整合化工园区内危险品储罐监测传感器、危险品运输车、地理信息等数据,基于危险品泄漏呈高斯扩散的特点,提出了一种多源异构数据融合的危险识别方法,实现园区的危险态势感知,并实时展示整个化工园区内的潜在危险区域.结合某化工园区的实际数据,验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王焕钢	清华大学自动化系	9	132	5.0	9.0
2	熊智华	清华大学自动化系	31	297	9.0	16.0
3	窦珊	清华大学自动化系	2	9	1.0	2.0
4	张广宇		6	14	2.0	3.0