一种HBI运输船货舱智能安全防控系统及其方法与流程

本发明涉及hbi运输安防技术，尤其涉及一种hbi运输船货舱智能安全防控系统及其方法。

背景技术：

1、绿色炉料热压铁块（hot briquetted iron，以下简称为hbi）作为一种重要的工业原料，在现代钢铁生产中发挥着关键作用。随着全球钢铁产业的发展，hbi 的产量和贸易量逐年增加，其海上运输需求也日益增长。然而，hbi在运输过程中具有诸多特殊性质和潜在风险，给船舶运输安全带来了严峻挑战。

2、由于hbi是属于《国际海运固体散货规则》(imsbc规则)中的“直接还原铁（a）”：即系指由增密处理工艺产生的一种灰色金属物质，用铸模制成砖形。根据 imsbc 规则对“直接还原铁（a）”危害性的描述，该物质在散装状态下装卸后，温度预计可能因自热而暂时升高约 30℃。该物质遇水（特别是盐水）后可能缓慢释放氢。

3、在散装hbi后，短时间在货舱内hbi可能发热使自身温度上升到 50℃。hbi遇到水时，特别是遇到含有盐分的水或与海水接触后，会加剧氧化还原反应，由于释放出大量热量也会加剧氧化反应，形成一个连锁反应。如果氧气在一定的充足条件下，温度可达到 1500℃。在一个封闭的空间（如船舱），释放出来的氢气是一种可燃烧的气体，当它与空气混合，混合浓度到达（按体积）百分数超过 4%时会形成爆炸性混合物。最终易发生人员窒息、自热自燃、爆炸等安全问题。

4、目前，对于hbi还没有专门设计的运输船舶，仍然采用普通的散装船运输。而且，现有的船舶货舱监测系统，多为基于实时阈值的单一报警模式，仅能对已发生的危险进行即时响应，属于“被动触发式”预警。这类系统不但无法提前数小时预测氢气浓度在无通风条件下的积聚趋势，导致在恶劣天气需长时间关闭通风口时，船员缺乏量化的决策依据，而且无法在货物自燃临界点前进行早期干预，往往在险情已发生时才能告警。另外，现有应急响应多为人工判断与手动操作，响应时间通常在10分钟以上，远不能满足hbi自燃与氢气爆炸的快速演化需求。

技术实现思路

1、为了解决现有技术的上述问题，本发明提供了一种hbi运输船货舱智能安全防控系统及其方法，能够进行多参数融合预判，并能够分级联动及时响应。

2、一方面，一种hbi运输船货舱智能安全防控系统包括：

3、多参数传感器系统，实时采集货舱内的温度梯度数据、氢气浓度数据、氧气浓度数据及船舶姿态数据；

4、多参数融合预判模块，内置有基于bp神经网络的实时融合预判单元，所述实时融合预判单元以货舱的上下层温度差速率、氢气浓度变化速率及船舶横摇角为输入参数，经双隐藏层特征提取后由softmax层输出五类风险等级概率分布，并基于耦合修正系数的外推模型计算预警时间，以确保预警提前不少于三十分钟；

5、分级联动应急模块，接收所述多参数融合预判模块的输出信号，并依据预设逻辑执行分级处置指令。

6、所述多参数传感器系统包括分别布设于货舱底部及顶部的温度传感器、布设于货舱顶部的氢气浓度传感器与氧气传感器、布设于货舱中部的刚性结构上船舶姿态传感器。

7、所述多参数融合预判模块的bp神经网络采用四层结构，输入层为3个节点，接收经z-score标准化处理后的三维输入特征向量x=[δt_norm,δh2_norm,θ_norm]，其中δt_norm为归一化后的上下层温度差速率，δh2_norm为归一化后的氢气浓度变化速率，θ_norm为归一化后的船舶横摇角；第一隐藏层12个节点，采用relu激活函数，输出h(1)=relu(w(1)·x+b(1))，其中w(1)为12×3权重矩阵，b(1)为12×1偏置向量；第二隐藏层8个节点，采用relu激活函数，输出h(2)=relu(w(2)·h(1)+b(2))，其中w(2)为8×12权重矩阵，b(2)为8×1偏置向量；输出层5个节点，采用softmax激活函数，输出risk_level=softmax(w(3)·h(2)+b(3))，其中w(3)为5×8权重矩阵，b(3)为5×1偏置向量，输出向量各元素分别对应五类风险等级的预测概率，所有元素之和为1，取概率最大类别作为输出风险等级。

8、所述预警时间tpredict的计算公式为：

9、

10、式中，tpredict为预警时间，thresholdcritical为临界阈值，取氢气浓度临界值1%vol或温度临界值100℃，current_value为当前实测值，dx/dt为参数变化速率，α(δh2, θ)为耦合修正系数。

11、所述耦合修正系数α的取值规则为：当δh2≥1.0%vol/h时，α=0.8；当θ≥15°时α=0.7；当δh2≥1.0%vol/h时且θ≥15°时，α=0.6，正常工况下α=1.0。

12、经所述多参数融合预判模块的输入-输出逻辑决策矩阵为：当δt<3℃/h、δh2<0.1%vol/h、θ<10°时，输出level 0，系统待机监测；当δt≥3且<5℃/h、δh2<0.5%vol/h、θ<10°时，输出level 1，预警时间≥30min；当δt≥5℃/h、δh2处于0.5-1.0%vol/h、θ<10°时，输出level 2，预警时间≥30min；当δt≥5℃/h或温度≥100℃、δh2处于1.0-4.0%vol/h、θ≥10°时，输出level 3，预警时间≥30min；当温度≥150℃、δh2≥4.0%vol/h、θ≥15°时，输出level 4。

13、所述分级联动应急模块包括四级联动单元，其触发条件由所述多参数融合预判模块输出的风险等级与传感器实测阈值构成的逻辑门进行判断，具体包括：

14、一级预警单元：当风险等级为level 1且δt≥3℃/h、h2≤0.5%vol时，提升多参数传感器系统采样频率至1次/10秒；

15、二级预警单元：当风险等级为level 2且δt≥5℃/h、h2处于0.5%~1.0%vol时，自动开启货舱顶部强制通风，通风量为3次/小时换气；

16、三级报警单元：当风险等级为level 3且h2处于1.0%-4.0%vol或温度≥100℃时，启动氮气惰化系统，以标准流量50m³/h向货舱内注入氮气，在30秒内将舱内氧气体积含量降至5%以下以抑制燃烧，之后通过氧气传感器闭环反馈进行间歇补氮维持；此时货舱防爆泄压口保持关闭；

17、四级应急单元：当风险等级为level 4且h2≥4.0%vol或温度≥150℃时，同步执行以下动作：将氮气注入速率提升至强化流量150m³/h，在60秒内将舱内氧气体积含量降至2%以下以抑制爆炸，并进行全舱强制惰化循环；货舱防爆泄压口全部开启；切断货舱周边所有非防爆电源；锁定货舱舱口盖。

18、所述分级联动应急模块的响应时序为：信号传输延迟<100ms，控制器处理周期<50ms，执行器机械响应<3s，从信号采集到联动执行的总响应时间<5秒。

19、还包括冗余通信模块和数据存储单元，所述冗余通信模块包括can总线有线通信单元和5g无线通信单元，端到端数据延迟<100ms；所述数据存储单元用于保存不少于6个月连续监测数据。

20、另一方面，一种hbi运输船货舱智能安全防控系统的防控方法，包括以下步骤：

21、a.通过多参数传感器系统实时采集货舱内的温度梯度数据、氢气浓度数据、氧气浓度数据及船舶姿态数据；

22、b.通过内置有基于bp神经网络的实时融合预判单元的多参数融合预判模块，以货舱的上下层温度差速率、氢气浓度变化速率及船舶横摇角为输入参数，经双隐藏层特征提取后由softmax层输出五类风险等级概率分布，并基于耦合修正系数的外推模型计算预警时间，以确保预警提前不少于三十分钟；

23、c.通过分级联动应急模块接收所述多参数融合预判模块的输出信号，并依据预设逻辑执行分级处置指令。

24、采用本发明的一种hbi运输船货舱智能安全防控系统及其方法，具备以下优点：

25、1、基于bp神经网络（双隐藏层12×8结构，softmax五分类输出）构建的温度梯度、氢气增速、船舶横摇角三维融合模型，配合耦合修正系数α的预警时间外推算法，实现了对hbi自热风险的精准预判，预警准确率较传统阈值报警提升80%，误报率<5%，漏报率<1%，预警提前时间≥30分钟。

26、2、建立了与hbi货物危险性严格对应的四级梯度响应机制，通过“模型预判+实时阈值”的双输入逻辑门进行触发控制。三级报警30秒内将氧含量降至5%以下抑制燃烧，四级应急60秒内将氧含量降至2%以下并配合全舱惰化循环与防爆泄压，全程响应时间小于5秒，满足船舶安全规范要求。