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信息记录材料２０２５年８月第２６卷第８期

基于物联网与ＡＩ技术的化学品储罐感知与预警

王鹏

（甘肃交通职业技术学院甘肃兰州７３０２０７）

【摘要】针对危化品储罐安全监测领域存在的多源异构数据融合效率低、预警模型泛化能力不足等问题，本研究设计了一套融合

物联网（ＩｏＴ）与人工智能（ＡＩ）技术的危险化学品储罐感知与预警系统，以提升储罐的安全管理水平，系统架构的感知层需要部署多

类型传感器以实时采集环境温度、环境气体浓度、罐体压力、罐体液位和罐体温度等关键参数，通过处理层的特征工程提取时间序列

特征来构建特征向量，并采用支持向量机（ＳＶＭ）建立预警模型。本研究构建的系统具有数据采集的实时采集、边缘计算的高效性、

异常情况的高效识别等特征，能够有效提升危险化学品储罐的安全管理水平。

【关键词】传感器；物联网；人工智能；支持向量机；故障预警

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【中图分类号】ＴＰ２１２【文献标识码】Ａ【文章编号】１００９５６２４（２０２５）０８０１９３０３

０引言１系统设计

近年来，随着工业自动化和信息技术的迅速发展，物１１系统整体架构设计

［１］本研究设计的基于ＩｏＴ的储罐感知系统架构如图１

联网（ｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓ，ＩｏＴ）与人工智能（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ

［２］所示。该架构整体上可划分为感知层、传输层和应用层

ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）技术在各行各业的应用也逐步深化，这

为传统产业转型升级提供了新动力。危险化学品的储存三个层级：感知层主要包括各储罐及其配备的传感器，

管理作为安全生产的重要环节，其安全性与实时监控水平这些传感器用于实时采集储罐的温度、压力、液位及其

直接关系到环境保护、人员安全以及企业可持续发展他关键参数；传输层以现场配电箱和储罐监测箱为核

［３］心，负责将各监测节点采集的数据通过工业以太网或无

等。针对这一现实需求，利用ＩｏＴ技术实现的对危险化

［４］［５］线通信方式汇聚起来并传送至云端；应用层则借助云

学品储罐的实时感知并结合ＡＩ构建安全预警模型已

端、计算机以及终端设备，完成数据的深度处理、智能分

成为当前的研究热点。

析和预警决策，进而实现对储罐运行状态的全时监控与

现有研究主要集中于单一技术在危险化学品安全

［６］风险管理。

监控中的应用，如基于传感器的环境监测系统或基于

在系统工作时，传感器实时监测外部环境及储罐内部

规则的预警机制。然而，单一技术在数据采集、信息融

状态，然后储罐监测箱对数据进行初步汇总和预处理，并

合与风险预警等方面存在着局限性：传感器数据可能受

随后将处理后的数据高效传输至云端；在云端平台上，可

到硬件精度、环境干扰以及网络传输稳定性等因素的影

以利用大数据分析与ＡＩ算法对数据进行多维度建模与风

响，导致数据质量下降；预警算法在处理复杂场景时难