1.本发明属于激光甲烷遥测技术领域，特别是一种基于支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算方法及系统。
背景技术：2.近年来，天然气作为一种清洁能源已广泛用于工业和人民生活中。天然气的安全问题也更加突出，尤其是天然气集输站场和天然气管道，因为天然气泄漏爆炸造成的经济损失和人员伤亡惨重，天然气安全成为社会的基本安全需求。天然气主要气体是甲烷，目前也多是采取检测甲烷气体来检测天然气，使用最广泛的检测方法是催化燃烧法、火焰离子探测器和半导体气敏传感器测量法，然而这些检测方法存在使用寿命短、精度低以及稳定性差的问题，经常存在误报现象。
3.可调谐二极管激光吸收光谱技术由于其精度高、响应迅速、精准定位等优点，被广泛运用于甲烷传感器，但这个技术的数据处理一般采用最小二乘法、l-m非线性拟合、峰值拟合法等方法，这些方法易受到噪声影响并且拟合结果误差高。以往大多采用原始信号的峰值进行反演浓度，并未考虑原始信号的其他特征，同时也没有考虑到检测距离对甲烷气体浓度的影响，这就会造成激光甲烷传感器检测误差较大，精度不高的问题。
技术实现要素：4.本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种基于支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算方法及系统。
5.一种支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算方法，包括以下步骤：
6.s1、收集样本数据，感测不同检测距离和不同甲烷气体浓度时的甲烷气体原始信号。激光甲烷传感器将每次感测得到的带有浓度信息的甲烷气体原始信号经过处理传输至上位机计算机中。
7.在上位机计算机中对经过处理后的甲烷气体原始信号采用高通滤波器滤除低频噪声，然后提取时域特征和频域特征，将提取的特征与标定浓度作为一组样本，在多种工况下进行数据采集，构建样本数据集，并将样本集标准化。
8.采用支持向量回归机构建浓度计算模型。
9.s2、基于独立分布原则将样本数据集分为训练集和测试集。
10.s3、为了降低浓度计算模型方差及避免浓度计算模型过拟合，将训练集进行乱序处理；将训练集中的时域特征和频域特征作为支持向量回归机的输入，将标定浓度值作为支持向量回归机的样本标签；通过网格搜寻与交叉验证法寻找svr惩罚因子c和核函数参数g的最佳数值。
11.当浓度计算模型的输出预测浓度满足要求时，训练结束；若不满足，则增加样本数据集的样本量和样本类型，重复步骤s1至步骤s3，直到满足要求。
12.s4、将测试集输入基于训练集构建的浓度计算模型得到预测的甲烷浓度，评估泛
化性能，若能满足要求，则浓度计算模型建立完毕；若不满足，则增加样本数据集的样本量和样本类型，重复步骤s1至步骤s4，直到满足要求。
13.将基于支持向量回归机的浓度计算模型编写入激光甲烷传感器计算软件中，依托激光甲烷遥测系统在天然气管道、天然气输气站场、高层楼房等场地进行甲烷气体检测。
14.一种支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算系统由激光甲烷传感器、信号放大模块、数据采集模块和计算机组成。
15.激光甲烷传感器接入信号放大模块，信号放大模块接入数据采集模块，数据采集模块接入计算机。
16.激光甲烷传感器用于感测甲烷气体浓度信号；信号放大模块用于放大激光甲烷传感器感测的甲烷气体浓度信号；数据采集模块用于对信号放大模块放大后的甲烷气体浓度信号进行a/d转换及保存；计算机装有计算机系统和浓度计算软件，用于对数据采集模块a/d转换后甲烷气体浓度信号进行分析、处理以及甲烷气体浓度计算结果输出，浓度计算软件包含了支持向量回归机以及支持向量回归机的参数等；浓度计算软件的功能包括了浓度实时显示、波形图实时显示、信号降噪、浓度预警、检测数据库更新等。
17.本发明的有益效果是：本发明能够学习甲烷气体信号特征与浓度之间关系，使得对于甲烷浓度的检测精度高，降低了甲烷浓度误检概率，更能适应多种工况下的检测，降低因甲烷泄漏带来的经济损失与安全隐患。
附图说明
18.图1为激光甲烷遥测系统的工作流程图；
19.图2为基于支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算模型的建立流程图；
20.图3为激光甲烷遥测系统浓度计算软件的框架图。
具体实施方式
21.为了进一步理解本发明，下面结合实施例对本发明优选实施方案进行描述，但是应当理解，这些描述只是为进一步说明本发明的特征和优点，用来帮助理解本发明，而不是对本发明权利要求的限制。以下所述仅为本发明的优选实施例而已，多种工况包括但不限于实施例中的工况。在不脱离本发明的前提下，还可以对本发明进行若干修饰，这些修饰与改进也落入本发明权利要求的保护范围。
22.一种支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算方法存在于浓度计算软件中，采用支持向量回归机构建浓度计算模型，选取带有浓度信息的原始信号的21个特征作为样本集自变量，标定浓度作为样本集因变量，使用非线性映射将数据映射到高维空间。原始信号21个特征包括时域特征和频域特征，其中时域特征包括熵、能量、最大值、最小值、平均值、均方根值、方根幅值、方差、标准差、偏度、偏态因数、峭度、波形因数、脉冲因数、峰值因数和裕度因数，频域特征包括重心频率、均方频率、均方根频率、频率方差和频率标准差。同一浓度不同距离或者同一距离不同浓度测得的甲烷气体原始信号有差异，单一特征并不能完整的表达原始信号，此21个特征基本涵盖了甲烷气体原始信号的大部分信息与特性，所以本发明用21个特征来表达甲烷气体原始信号。
23.基于支持向量回归机构建激光甲烷遥测的浓度计算方法，图2所示，具体有如下步
骤：
24.1)收集数据。实验检测距离在70mm到3500mm之间，改变距离和甲烷气体浓度，重复实验。每次实验同一浓度同一距离下气体测量2组。依次对50ppm
·
m、100ppm
·
m、200ppm
·
m、500ppm
·
m、1000ppm
·
m、1700ppm
·
m、2000ppm
·
m、5000ppm
·
m和10000ppm
·
m 9种规格的甲烷气体气池进行试验，最后构建的样本数据集有858组样本，并将样本数据集进行标准化，让不同维度之间的特征在数值上有一定比较性，用来提升模型的收敛速度与检测精度。
25.将激光甲烷传感器每次测得带有浓度信息的甲烷气体原始信号经处理后传输至上位机软件中。
26.在上位机计算机中对经过处理后的甲烷气体原始信号采用高通滤波器进行降噪处理，然后提取特征，将提取的特征作为一组数据，提取的特征包含甲烷气体原始信号的时域特征和频域特征共21个特征。
27.2)再基于独立分布原则将样本集划分为训练集和测试集，提升基于支持向量回归机(svr)的浓度计算模型泛化性能。本实施例858组浓度样本数据集被划分为训练集和测试集，数量分别为675：183。
28.3)对训练集进行乱序处理，以降低浓度计算模型方差及避免所述浓度计算模型过拟合，测试集对所述浓度计算模型没有影响，不进行乱序处理，训练集用于学习浓度计算模型的参数，测试集用于评估浓度计算模型的整体泛化性能。本实施例采用ε-svm类型支持向量回归机作为计算模型；采用的核函数为径向核函数(rbf)。
29.惩罚因子c和核函数参数g通过训练集训练并优化选取，采用的是网格搜寻法，搜寻范围在[-10，10]之间，步长为0.5，让c和g在这个范围内取值。对于取定的c和g，把训练集利用k折交叉验证法得到在此组c和g下训练集的准确率，最终取使得训练集上预测结果准确率最高的那组c和g作为最佳的参数，这里采用5折交叉验证。损失函数ε的数值取0.01。
[0030]
训练时，将乱序处理后的训练集输入到支持向量回归机中，将1)中提取的时域特征和频域特征共21个特征作为支持向量回归机的输入，输出为预测浓度值。当训练的偏差满足要求时，训练结束，此时c＝5.6569、g＝0.70711。
[0031]
4)将测试集输入基于训练集构建的支持向量回归机得到预测的甲烷浓度，测试集样本数183个，平均绝对百分比误差是9.504％，模型预测结果满足要求，模型检验满足偏差要求，基于支持向量回归机的浓度计算模型的预测方法建立结束，流程图如图2所示。
[0032]
在建立了基于支持向量回归机的浓度计算模型之后，将基于支持向量回归机的浓度计算模型编写入激光甲烷遥测系统计算软件中，依托激光甲烷遥测系统在天然气管道、天然气输气站场、高层楼房等场地进行甲烷气体检测。
[0033]
一种基于支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算系统，如图1所示激光甲烷遥测系统由激光甲烷传感器、信号放大模块、数据采集模块和计算机组成。
[0034]
激光甲烷传感器接入信号放大模块，信号放大模块接入数据采集模块，数据采集模块接入计算机。
[0035]
激光甲烷传感器用于感测甲烷气体浓度信号；信号放大模块用于放大激光甲烷传感器感测的甲烷气体浓度信号；数据采集模块用于对信号放大模块放大后的甲烷气体浓度信号进行a/d转换及保存；计算机装有计算机系统和浓度计算软件，用于对数据采集模块a/d转换后甲烷气体浓度信号进行分析、处理以及甲烷气体浓度计算结果输出，浓度计算软件
包含了支持向量回归机以及支持向量回归机的参数等；浓度计算软件的功能包括了浓度实时显示、波形图实时显示、信号降噪、浓度预警、检测数据库更新等。
[0036]
作为优选，激光甲烷传感器中的激光器为分布反馈式激光器(dfb)，控制激光器工作温度为25℃，并设置驱动电流在80ma
±
20ma之间，在80ma左右就可以使激光器发射激光的中心波长为1653.72nm，也就是甲烷气体的吸收峰。
[0037]
采用波长调制光谱技术，通过硬件电路产生20khz高频正弦波与20hz低频三角波注入分布反馈式激光器，使其发射出调制波长。其中低频三角波用于激光波长在气体吸收谱线中心附近进行扫描，高频正弦波用于提升系统的抗噪能力，有利于提取被甲烷气体吸收后光谱中包含甲烷浓度信息的原始信号。
[0038]
图3是激光甲烷遥测系统浓度计算软件的框架图，图1为激光甲烷遥测系统的工作流程图，由图1和图3可知本发明具体步骤如下；
[0039]
(1)激光甲烷传感器感测甲烷气体信号；
[0040]
(2)信号放大模块对步骤(1)所述的甲烷气体信号进行放大处理；
[0041]
(3)基于数据采集模块对步骤(2)得到的甲烷气体信号进行a/d转换，并进行数据保存；
[0042]
(4)将步骤(3)所述数据采集器的输出信号发送至计算机；
[0043]
(5)计算机中浓度计算软件实时显示步骤(4)所述输出信号的波形，然后提取信号的时域特征及频域特征，与标定浓度值一起输入到构建的浓度计算模型中，得到计算结果，并与预警值做比较，显示甲烷浓度和预警结果，并更新检测数据库。
技术特征：1.一种支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算方法，其特征在于包括以下具体步骤：s1、激光甲烷传感器感测不同检测距离和不同甲烷气体浓度时的甲烷气体原始信号，将感测得到甲烷气体原始信号经过处理传输至上位机计算机中；在上位机计算机中对经过处理后的甲烷气体原始信号采用高通滤波器滤除低频噪声，然后提取时域特征和频域特征，将提取的特征与标定浓度作为一组样本；在多种工况下进行数据采集，构建样本数据集，并将样本数据集标准化；采用支持向量回归机svr构建浓度计算模型；s2、将样本数据集分为训练集和测试集；s3、将训练集进行乱序处理，把训练集中的时域特征和频域特征作为支持向量回归机的输入，标定浓度值作为支持向量回归机的样本标签；通过网格搜寻与交叉验证法寻找支持向量回归机svr的惩罚因子c和核函数参数g的最佳数值；当浓度计算模型的输出预测浓度满足要求时，训练结束；若不满足，则增加样本数据集的样本量和样本类型，重复步骤s1至步骤s3，直到满足要求；s4、将测试集输入基于训练集构建的浓度计算模型，得到预测的甲烷浓度，评估浓度计算模型泛化性能，若能满足要求，则浓度计算模型建立完毕；若不满足，则增加样本数据集的样本量和样本类型，重复步骤1至步骤4，直到满足要求。2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算方法，其特征在于：步骤s1中所述的时域特征包括熵、能量、最大值、最小值、平均值、均方根值、方根幅值、方差、标准差、偏度、偏态因数、峭度、波形因数、脉冲因数、峰值因数和裕度因数；所述的频域特征包括重心频率、均方频率、均方根频率、频率方差和频率标准差。3.根据权利要求1所述的一种支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算方法，其特征在于：步骤s1中所述的原始信号经过处理的过程为先进行信号放大，再将放大后的信号进行a/d转换。4.根据权利要求1所述的一种支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算方法，其特征在于：步骤s3中，时域特征和频域特作为样本集自变量，标定浓度作为样本集因变量，使用非线性映射将数据映射到高维空间；在进行浓度计算模型训练前，先确定损失参数ε与核函数。5.一种支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算系统，其特征在于：所述的一种支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算系统包括激光甲烷传感器、信号放大模块、数据采集模块和计算机；激光甲烷传感器接入信号放大模块，信号放大模块接入数据采集模块，数据采集模块接入计算机；所述的激光甲烷传感器用于感测甲烷气体浓度信号；所述的信号放大模块用于放大激光甲烷传感器感测的甲烷气体浓度信号；所述的数据采集模块用于对信号放大模块放大后的甲烷气体浓度信号进行a/d转换和保存；所述的计算机用于对数据采集模块a/d转换后甲烷气体浓度信号进行分析、处理以及
甲烷气体浓度计算结果输出。6.根据权利要求5所述的一种支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算系统，气特征在于：所述的计算机装有计算机系统和浓度计算软件；所述的浓度计算软件包含了支持向量回归机以及支持向量回归机的参数。7.根据权利要求5所述的一种支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算系统，气特征在于：所述的浓度计算软件的功能包括浓度实时显示、波形图实时显示、信号降噪、浓度预警、检测数据库更新。
技术总结本发明公开了一种支持向量回归机的激光甲烷遥测浓度计算方法及系统，属于激光甲烷遥测技术领域。本发明首先采集不同检测距离和不同甲烷气体浓度时的原始信号，经过处理传输至上位机计算机中进行滤除低频噪声以及提取特征，然后将样本数据集分为训练集和测试集，训练集进行乱序处理后输入支持向量回归机，训练模型，直到的输出预测甲烷气体浓度结果满足要求，训练结束；最后通过测试集来评估基于训练集构建的支持向量回归机算法的泛化性能。本发明能够学习甲烷气体信号特征与浓度之间关系，对于甲烷浓度的预测精度高，检测更加准确，能适应多种工况下的检测，降低因甲烷泄漏带来的经济损失与安全隐患。经济损失与安全隐患。经济损失与安全隐患。
技术研发人员：曹全伟 凃程旭 朱沈宾 许好好 李想 包福兵 高晓燕 董晓舟 孙笼笼 刘婉莹 王军
受保护的技术使用者：浙江浙能技术研究院有限公司
技术研发日：2022.07.22
技术公布日：2022/11/1
