面向高原能源高危场景人员体征与环境协同监测预警方法与流程

本发明涉及高危作业场景监测预警，尤其涉及面向高原能源高危场景人员体征与环境协同监测预警方法。

背景技术：

1、高原能源作业环境具有气压骤降、氧分压锐减、温差剧变及气候瞬变的极端特征，在此类高危场景中作业人员的生理状态与环境胁迫因素之间存在强耦合、非线性的动态交互关系。随着高原矿产资源开发与能源基础设施建设规模的持续扩大，作业人员暴露于低氧、低温、强辐射等多重胁迫源叠加环境中的频次和时长显著增加，突发性高原病症与作业失误风险急剧攀升，对人员生命安全和生产作业连续性构成严重威胁。因此，如何对环境扰动与人员体征实施协同监测并实现早期预警，成为高原能源安全生产领域亟待解决的关键技术问题。

2、现有技术通常采用分立式监测架构，将环境参数采集系统与人员生理参数采集系统分别独立部署，环境侧通过气压传感器、氧分压传感器及温湿度传感器获取环境时序数据，人员侧通过血氧仪、心率带及呼吸监测设备获取多模态生理参量，两侧数据经各自独立的阈值判断逻辑产生报警信号。部分改进方案引入数据融合策略，将环境参量与生理参量在决策层进行加权叠加，依据预设固定门限触发预警，并辅以时序趋势分析对参数漂移进行跟踪判别，从而对超出常规波动范围的异常状态给出警示。

3、然而，此类现有技术存在以下缺陷。其一，环境参量与生理参量之间的耦合扰动关系未被有效建模，现有方法将环境变化视作外生变量、将体征变化视作独立响应，忽视了环境胁迫对体征畸变的动态驱动机制以及两者在时序上的协变传导效应，导致预警触发滞后且误报率居高不下。其二，异常判决门限采用静态设定策略，无法自适应追踪高原环境下非平稳扰动引起的体征基线漂移，固定门限在环境剧烈波动时段频繁虚警，而在缓变型胁迫累积阶段又严重漏警，难以满足高危场景下协同监测预警的可靠性需求。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供面向高原能源高危场景人员体征与环境协同监测预警方法。

2、本发明所采用的技术方案是，面向高原能源高危场景人员体征与环境协同监测预警方法，包括以下步骤：s1，构建高原环境扰动特征映射算法，将采集到的气压、氧分压及温湿度时序数据投射至扰动张量空间，提取环境胁迫梯度；s2，基于扰动张量空间输出，启动高寒低氧体征畸变识别模型，对血氧饱和度、心率及呼吸频率的多模态生理参量执行联合概率密度重构，生成体征畸变指示因子；s3，将畸变指示因子输入变分自编码异常阈值耦合器，经由隐空间概率分布对齐操作，计算动态异常判决门限；s4，利用非平稳时序突变检测分析平台对门限序列施行滑动窗口积分游走检验，捕获环境扰动与体征漂移间的协变突变点；s5，依据突变点时空坐标，激活协同预警裁决逻辑，裁决逻辑中嵌入环境胁迫权重与体征畸变权重的对抗博弈约束；s6，输出协同监测预警等级信号，该信号包括环境致险强度分量与体征失稳烈度分量。

3、进一步地，所述高原环境扰动特征映射算法表达式为：；其中，表示环境扰动累积势，为空间积分域，为空间位置矢量，为气压场分布函数，为焓湿耦合势函数，为时间变量，为气压梯度权重系数，为焓湿时变耦合系数，为扰动映射量化值，为采样点总数，为采样点索引，为非线性调制因子，为稳定常数，为第个采样点的空间加权指数，为第个采样点处的扰动累积势取值，为梯度算子，为偏微分符号。

4、进一步地，所述高寒低氧体征畸变识别模型表达式为：；其中，为多模态生理参量联合偏差泛函，为生理参量类别总数，为类别索引，为第类参量的偏差权重，为第类参量的实时观测值，为第类参量的基准中心值，为第类参量的基准尺度因子，为第类参量的饱和抑制系数，为第类参量的滑动差分值，为类参量的差分缩放常数，为畸变识别累积响应量，为积分时间窗上限，为积分时间变量，为时刻的联合偏差泛函取值，为饱和截断常数，为时刻的环境氧分压衰减函数，为微分符号。

5、进一步地，所述变分自编码异常阈值耦合器表达式为：，其中，为动态异常判决门限值，为隐空间编码维度总数，为维度索引，为第维的贡献率缩放因子，为变分自编码器对畸变指示因子编码后在第维的隐变量取值，为第维的基准聚类中心向量，为欧几里得范数，为第维的径向带宽系数，为第维的乘性指数权重。

6、进一步地，所述滑动窗口积分游走检验中滑动窗口长度为60个采样点，窗口重叠率为50%，积分游走检验的游走步长为5个采样点；所述对抗博弈约束中环境胁迫权重取值为0.55至0.65，体征畸变权重取值为0.35至0.45，且两权重之和恒为1；所述协同预警等级信号分为四个等级，等级划分依据为环境致险强度分量与体征失稳烈度分量的加权乘积与判决门限的比较关系；所述判决门限包括高门限值与低门限值，高门限值取为动态异常判决门限的1.5倍，低门限值取为动态异常判决门限的0.6倍。

7、进一步地，所述s2中高寒低氧体征畸变识别模型执行联合概率密度重构的具体分步骤为：s21，对血氧饱和度、心率及呼吸频率的多模态生理参量分别进行时域片段截取，截取长度与扰动张量空间输出时间戳对齐；s22，基于截取后的各参量片段，计算各参量在当前片段内的经验累积分布函数值；s23，将各参量的经验累积分布函数值投影至高维联合概率密度空间，采用核密度估计策略生成联合分布曲面；s24，提取联合分布曲面中相对于基准分布曲面的概率密度偏移量，累加该偏移量得到体征畸变指示因子。

8、进一步地，所述s3中变分自编码异常阈值耦合器执行隐空间概率分布对齐的具体分步骤为：s31，将体征畸变指示因子编码为隐空间中的均值和方差参数对，由变分自编码器的编码网络输出该参数对；s32，从均值和方差参数对描述的高斯分布中重采样得到隐变量样本；s33，计算隐变量样本与预先存储的常态隐空间分布之间的kl散度值；s34，将kl散度值输入门限映射函数，经门限映射函数的非线性变换输出动态异常判决门限。

9、进一步地，所述s4中非平稳时序突变检测分析平台对门限序列施行滑动窗口积分游走检验的具体分步骤为：s41，在门限序列上设置滑动窗口，每个窗口内计算门限序列的局部积分面积；s42，将局部积分面积按游走步长向前递推，生成积分面积游走轨迹；s43，对游走轨迹执行符号秩检验，获取各窗口内积分面积相对于全局积分面积中位数的偏离秩和值；s44，将偏离秩和值超过预设游走阈值的窗口标记为协变突变点窗口，提取突变点时空坐标。

10、进一步地，所述s5中协同预警裁决逻辑嵌入环境胁迫权重与体征畸变权重对抗博弈约束的具体分步骤为：s51，根据突变点时空坐标提取当前环境胁迫强度值和当前体征畸变强度值；s52，将环境胁迫强度值与体征畸变强度值分别乘以环境胁迫权重与体征畸变权重，获得加权胁迫值和加权畸变值；s53，计算加权胁迫值与加权畸变值的差值，将该差值作为博弈对抗偏差量；s54，依据博弈对抗偏差量所处的数值区间，裁决输出对应的预警等级信号。

11、面向高原能源高危场景人员体征与环境协同监测预警方法，该方法通过面向高原能源高危场景人员体征与环境协同监测预警系统实现，包括：高原环境扰动特征映射模块、高寒低氧体征畸变识别模块、变分自编码异常阈值耦合模块、非平稳时序突变检测分析模块、协同预警裁决博弈模块及预警等级输出模块；高原环境扰动特征映射模块接收外部采集的气压、氧分压及温湿度时序数据，输出扰动张量空间至高寒低氧体征畸变识别模块；高寒低氧体征畸变识别模块接收扰动张量空间输出并接入外部采集的血氧饱和度、心率及呼吸频率多模态生理参量，输出体征畸变指示因子至变分自编码异常阈值耦合模块；变分自编码异常阈值耦合模块对体征畸变指示因子施行隐空间概率分布对齐，输出动态异常判决门限至非平稳时序突变检测分析模块；非平稳时序突变检测分析模块对门限序列施行滑动窗口积分游走检验，输出协变突变点时空坐标至协同预警裁决博弈模块；协同预警裁决博弈模块依据突变点时空坐标嵌入环境胁迫权重与体征畸变权重的对抗博弈约束，输出预警等级信号至预警等级输出模块；预警等级输出模块将预警等级信号拆分为环境致险强度分量与体征失稳烈度分量并对外呈送。

12、有益效果：本发明提出面向高原能源高危场景人员体征与环境协同监测预警方法，构建的环境扰动特征映射算法能够将气压、氧分压及温湿度等多源环境参量投射至统一的扰动张量空间，刻画高原环境胁迫的时空演化梯度，为体征畸变识别提供了动态环境基准，解决了现有技术中将环境变化视作外生变量而忽略其驱动作用的缺陷。高寒低氧体征畸变识别模型通过对血氧饱和度、心率及呼吸频率等多模态生理参量实施联合概率密度重构，捕获了环境扰动驱动下体征响应的非线性畸变特征，使环境与体征之间的协变传导效应得以量化表达，解决了环境与体征分立监测导致的预警滞后问题。变分自编码异常阈值耦合器通过隐空间概率分布对齐动态计算异常判决门限，使门限值能够随环境扰动程度和体征基线漂移自适应调整，摆脱了静态固定门限的束缚，降低了剧烈波动时段的虚警率并消除了缓变累积阶段的漏警风险。非平稳时序突变检测分析平台通过对门限序列施行滑动窗口积分游走检验，能够精确定位环境扰动与体征漂移之间的协变突变点，为预警裁决提供准确的时空触发坐标。协同预警裁决逻辑中嵌入的环境胁迫权重与体征畸变权重的对抗博弈约束，使预警等级判断兼顾了环境致险强度与体征失稳烈度两方面的动态博弈关系，输出信号包括双重分量，可指导分级响应措施。该方法实现了环境参量与生理参量从数据采集、特征融合到判决输出的全过程协同监测，提升了高原能源高危场景下预警系统的自适应能力与可靠性，解决了现有技术中误报率高、漏警严重以及判决门限缺乏动态调整能力的缺陷。