一种天然气能量计量方法和系统与流程

1.本说明书涉及能量计量领域，特别涉及一种天然气能量计量方法和系统。


背景技术：

2.天然气资源具有高效性、清洁性，已经广泛地应用于工业燃料、工艺生产、城市家用燃气等各个方面。然而，天然气资源有限，如何精确计量使用的天然气能量对于合理利用天然气资源、减少天然气能量浪费至关重要。
3.因此，希望提供一种准确的天然气能量计量方法和系统。


技术实现要素：

4.本说明书实施例之一提供一种天然气能量计量方法。所述天然气能量计量方法包括：获取被提供于使用的目标天然气的碳含量和体积；基于所述碳含量，确定所述目标天然气的第一单位体积能量；获取所述目标天然气中的可燃成分信息，并基于所述可燃成分信息，确定所述目标天然气的第二单位体积能量；确定所述第一单位体积能量和所述第二单位体积能量之间的差值；基于所述第一单位体积能量和所述第二单位体积能量之间的差值，通过偏差确定模型确定所述第一单位体积能量和所述第二单位体积能量是否准确；以及响应于确定所述第一单位体积能量和所述第二单位体积能量准确时，基于所述第一单位体积能量、所述第二单位体积能量和所述体积，确定目标天然气能量。
5.本说明书实施例之一提供一种天然气能量计量系统，所述天然气能量计量系统包括：至少一个存储设备，包括一组指令；至少一个处理器，与所述至少一个存储设备通信，其中当执行该组指令时，所述至少一个处理器被配置为使所述系统执行至少一个操作，包括：获取被提供于使用的目标天然气的碳含量和体积；基于所述碳含量，确定所述目标天然气的第一单位体积能量；获取所述目标天然气中的可燃成分信息，并基于所述可燃成分信息，确定所述目标天然气的第二单位体积能量；确定所述第一单位体积能量和所述第二单位体积能量之间的差值；基于所述第一单位体积能量和所述第二单位体积能量之间的差值，通过偏差确定模型确定所述第一单位体积能量和所述第二单位体积能量是否准确；以及响应于确定所述第一单位体积能量和所述第二单位体积能量准确时，基于所述第一单位体积能量、所述第二单位体积能量和所述体积，确定目标天然气能量。
6.本说明书实施例之一提供一种非暂时性计算机可读存储介质，所述非暂时性计算机可读存储介质，包括至少一组指令集，其中所述至少一组指令集由计算设备的一个或以上处理器执行时，所述至少一组指令集使得所述计算设备执行一种方法，所述方法包括：获取被提供于使用的目标天然气的碳含量和体积；基于所述碳含量，确定所述目标天然气的第一单位体积能量；获取所述目标天然气中的可燃成分信息，并基于所述可燃成分信息，确定所述目标天然气的第二单位体积能量；确定所述第一单位体积能量和所述第二单位体积能量之间的差值；基于所述第一单位体积能量和所述第二单位体积能量之间的差值，通过偏差确定模型确定所述第一单位体积能量和所述第二单位体积能量是否准确；以及响应于
确定所述第一单位体积能量和所述第二单位体积能量准确时，基于所述第一单位体积能量、所述第二单位体积能量和所述体积，确定目标天然气能量。
7.本技术的一部分附加特性可以在下面的描述中进行说明。通过对以下描述和相应附图的研究或者对实施例的生产或操作的了解，本技术的一部分附加特性对于本领域技术人员是明显的。本技术的特征可以通过实践或使用下述详细示例中阐述的方法、手段和组合的各个方面来实现和获得。
附图说明
8.本技术将通过示例性实施例进行进一步描述。这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例是非限制性的示例性实施例，其中贯穿附图的所有视图，相似的附图标记表示相似的结构，并且其中：
9.图1是根据本技术的一些实施例所示的示例性天然气能量计量系统的应用场景的示意图；
10.图2是根据本技术的一些实施例所示的示例性计算设备的示例性硬件和/或软件组件的示意图；
11.图3是根据本技术的一些实施例所示的示例性移动设备的示例性硬件和/或软件组件的示意图；
12.图4是根据本技术的一些实施例所示的示例性天然气能量计量系统的框图；以及
13.图5是根据本技术的一些实施例所示的用于天然气能量计量的示例性过程的流程图。
具体实施方式
14.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。然而，本领域技术人员应该明白，可以在没有这些细节的情况下实施本技术。在其它情况下，为了避免不必要地使本技术的各方面变得晦涩难懂，已经在较高的层次上描述了众所周知的方法、过程、系统、组件和/或电路。对于所公开的实施例的各种修改对于本领域技术人员而言将是显而易见的，并且在不脱离本技术的精神和范围的情况下，本文中定义的一般原理可以应用于其他实施例和应用。因此，本技术不限于所示出的实施例，而是与符合权利要求的最宽范围相一致。
15.本文所使用的术语仅出于描述特定实施例的目的，并且不旨在限制本发明的示例性实施例。如本技术使用的单数形式“一”、“一个”及“该”可以同样包括复数形式，除非上下文明确提示例外情形。如本文所用，术语“和/或”和“至少一个”包括相关所列项目的一个或多个的任何和所有组合。将进一步理解的是，当在本文中使用时，术语“包括”和/或“包含”指存在所述特征、符号、步骤、操作、要素和/或组件。但不排除存在或添加一个或以上其他特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其组合的情况。同样，术语“示例性”旨在表示示例或说明。
16.应当理解的是，本文中使用的术语“系统”、“引擎”、“单元”、“模块”和/或“区块”是一种用于按升序区分不同级别的不同构件、元素、部件、零件、部分或组件的方法。但是，如果这些术语达到相同的目的，则可以被其他表达式替换。
2(例如，超声波体积测量仪)。碳含量检测设备110-1可以被配置为获取天然气的碳含量。体积检测设备110-2可以被配置为获取天然气的体积。在一些实施例中，天然气计量设备110还可以包括设置在天然气管道周围或天然气管道上的温度监测装置、氧浓度监测装置、天然气传输速度监测装置(图1未示出)等。温度监测装置可以被配置为获取天然气被提供使用时的环境温度。氧浓度监测装置可以被配置为获取天然气被提供使用时的空气氧含量。天然气传输速度监测装置可以被配置为获取天然气被提供时的传输速率。
23.网络120可以包括可以促进天然气能量计量系统的应用场景100的信息和/或数据的交换的任何合适的网络。在一些实施例中，一个或多个天然气能量计量系统的应用场景100的组件(例如，天然气计量设备110，终端130，处理设备140，存储设备150)可以通过网络120彼此交换信息和/或数据。例如，处理设备140可以经由网络120从天然气计量设备110获得与天然气有关的数据。又例如，处理设备140可以经由网络120从终端130获得用户指令。
24.终端130可以包括移动设备131、平板计算机132、膝上型计算机133等，或其任意组合。在一些实施例中，终端130可以是处理设备140的一部分。
25.处理设备140可以处理从天然气计量设备110、终端130和/或存储设备150获得的数据和/或信息。例如，处理设备140可以获取被提供于使用的目标天然气的碳含量和体积。处理设备140可以基于目标天然气的碳含量确定第一单位体积能量。处理设备140也可以获取目标天然气中的可燃成分信息，并基于可燃成分信息，确定目标天然气的第二单位体积能量。处理设备140还可以基于第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值，通过偏差确定模型确定第一单位体积能量和第二单位体积能量是否准确。响应于确定第一单位体积能量和第二单位体积能量准确时，处理设备140可以进一步基于目标天然气的体积、第一单位体积能量和第二单位体积能量，确定目标天然气能量。在一些实施例中，处理设备140可以是单个服务器或服务器组。服务器组可以是集中式或分布式的。在一些实施例中，处理设备140可以是本地的或远程的。
26.存储设备150可以存储数据、指令和/或任何其他信息。在一些实施例中，存储设备150可以存储从终端130和/或处理设备140获得的数据。在一些实施例中，存储设备150可以存储处理设备140可以执行或用于执行本技术中描述的示例性方法的数据和/或指令。
27.在一些实施例中，存储设备150可以连接到网络120以与天然气能量计量系统的应用场景100中的一个或多个其他组件(例如，处理设备140、终端130)通信。天然气能量计量系统的应用场景100中的一个或多个组件可以经由网络120访问存储在存储设备150中的数据或指令。在一些实施例中，存储设备150可以直接连接到天然气能量计量系统的应用场景100中的一个或多个其他组件或与之通信(例如，处理设备140、终端130)。在一些实施例中，存储设备150可以是处理设备140的一部分。
28.在一些实施例中，天然气计量设备110可以包括处理设备140。在一些实施例中，天然气计量设备110可以包括存储设备150。
29.关于天然气能量计量系统的应用场景100的描述旨在是说明性的，而不是限制本技术的范围。许多替代、修改和变化对本领域普通技术人员将是显而易见的。本技术描述的示例性实施方式的特征、结构、方法和其它特征可以以各种方式组合以获得另外的和/或替代的示例性实施例。例如，处理设备140和天然气计量设备110可以被集成到单个设备中。然而，这些变化和修改不会背离本技术的范围。
30.图2是根据本技术的一些实施例所示的示例性计算设备的示例性硬件和/或软件组件的示意图，其中处理设备140可以在所述计算设备上实施。如图2所示，计算设备200可以包括处理器210、存储器220、输入/输出(i/o)230和通信端口240。
31.处理器210可以根据本文描述的技术执行计算机指令(例如，程序代码)并执行处理设备140的功能。所述计算机指令可以包括例如执行在此描述的特定功能的常规、程序、对象、组件、数据结构、流程、模块和功能。例如，处理器210可以处理从天然气计量设备110、终端130、存储设备150和/或天然气能量计量系统的应用场景100的任何其他组件获得的数据。在一些实施例中，处理器210可以包括一个或多个硬件处理器，诸如微控制器、微处理器、精简指令集计算机(risc)、专用集成电路(asic)、专用指令集处理器(asip)、中央处理单元(cpu)、图像处理单元(gpu)、物理运算处理单元(ppu)、微控制器单元、数字信号处理器(dsp)、现场可编程门阵列(fpga)、高级risc机(arm)、可编程逻辑器件(pld)以及能够执行一个或以上功能的任何电路和处理器等，或其任意组合。
32.仅仅为了说明，在计算设备200中仅描述了一个处理器。但是，应注意，本技术中的计算设备200也可以包括多个处理器。因此，如本技术中所述由一个处理器执行的操作和/或方法步骤也可以由多个处理器共同或分别执行。例如，如果在本技术中，计算设备200的处理器执行步骤a和步骤b，应当理解的是，步骤a和步骤b也可以由计算设备200的两个或以上不同的处理器共同地或独立地执行(例如，第一处理器执行步骤a，第二处理器执行步骤b，或者第一和第二处理器共同地执行步骤a和步骤b)。
33.存储器220可以存储从天然气计量设备110、终端130、存储设备150和/或天然气能量计量系统的应用场景100的任何其他组件获得的数据/信息。在一些实施例中，存储器220可以包括大容量存储设备、可移动存储设备、易失性读写存储器、只读存储器(rom)等或其任意组合。
34.i/o 230可以输入和/或输出信号、数据、信息等。在一些实施例中，i/o 230可以实现用户与处理设备140的交互。在一些实施例中，i/o 230可以包括输入设备和输出设备。示例性的输入设备可以包括键盘、鼠标、触控屏幕、麦克风等，或其任何组合。示例性的输出设备可以包括显示设备、扬声器、打印机、投影机等，或其任何组合。显示设备的示例可以包括液晶显示器(lcd)、基于发光二极管(led)的显示器、平板显示器、曲面屏幕、电视设备、阴极射线管(crt)、触摸屏屏幕等或其组合。
35.通信端口240可以连接到网络(例如，网络120)以促进数据通信。通信端口240可以在处理设备140和天然气计量设备110、终端130和/或存储设备150之间建立连接。该连接可以是有线连接、无线连接、可以实现数据传输和/或接收的任何其它通信连接和/或这些连接的组合。
36.图3是根据本技术的一些实施例所示的示例性移动设备的示例性硬件和/或软件组件的示意图。在一些实施例中，终端130可以在所述移动设备上实施。
37.如图3所示，移动设备300可以包括通信平台310、显示器320、图形处理单元(gpu)330、中央处理单元(cpu)340、i/o 350、内存360以及存储器390。在一些实施例中，任意其它合适的组件，包括但不限于系统总线或控制器(未示出)，也可以被包括于移动设备300中。在一些实施例中，移动操作系统370(例如，ios
tm
，android
tm
，windows phone
tm
等)和一个或以上应用程序380可从存储器390下载到内存360并由cpu 340执行。应用程序380可以包括
浏览器或任何其他合适的移动应用程序，用于从处理设备140接收和浏览与数据处理有关的信息或其他信息。可以经由i/o 350实现与信息流的用户交互，并经由网络120将其提供给处理设备140和/或天然气能量计量系统的应用场景100的其他组件。
38.为了实施本技术描述的各种模块、单元及其功能，计算机硬件平台可用作本技术中描述的一个或以上组件的硬件平台。具有用户界面元素的计算机可用于实现个人计算机(pc)或任何其他类型的工作站或终端设备。若计算机被适当的程序化，计算机亦可用作服务器。
39.图4是根据本技术的一些实施例所示的示例性天然气能量计量系统的框图。在一些实施例中，天然气能量计量系统可以实施于处理设备140上。在一些实施例中，天然气能量计量系统400可以包括获取模块410和确定模块420。
40.获取模块410可以被配置为获取被提供于使用的目标天然气的碳含量和体积。目标天然气的碳含量是指目标天然气中的碳元素质量情况，可以包括目标天然气中的碳元素质量在目标天然气的所有元素中的质量比(例如，质量百分比)。关于目标天然气的碳含量和体积的获取的相关描述，可以参见操作510，在此不再赘述。
41.确定模块420可以配置为基于目标天然气的碳含量，确定目标天然气的第一单位体积能量。目标天然气的单位体积能量是指单位体积的目标天然气燃烧所释放的能量。在一些实施例中，基于目标天然气的碳含量确定的单位体积能量可以称为第一单位体积能量。在一些实施例中，确定模块420可以基于目标天然气被提供于使用时的环境温度和空气氧含量、目标天然气被提供时的传输速率、以及目标天然气的碳含量，通过第一预测模型确定第一单位体积能量。关于确定第一单位体积能量的相关描述，可以参见操作520，在此不再赘述。
42.确定模块420也可以配置为基于目标天然气的可燃成分信息，确定目标天然气的第二单位体积能量。在一些实施例中，基于目标天然气的可燃成分信息确定的单位体积能量可以称为第二单位体积能量。在一些实施例中，确定模块420可以基于目标天然气被提供于使用时的环境温度和空气氧含量、目标天然气被提供时的传输速率和目标天然气的可燃成分信息，通过第二预测模型确定第二单位体积能量。关于确定第二单位体积能量的相关描述，可以参见操作530，在此不再赘述。
43.确定模块420也可以配置为确定第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值。关于确定第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值的相关描述，可以参见操作540，在此不再赘述。
44.确定模块420还可以基于第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值，通过偏差确定模型确定第一单位体积能量和第二单位体积能量是否准确。在一些实施例中，确定模块420可以基于目标天然气被提供于使用时的环境温度和空气氧含量、目标天然气被提供时的传输速率、以及第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值，通过偏差确定模型确定第一单位体积能量和第二单位体积能量是否准确。在一些实施例中，确定模块420可以基于第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值，通过偏差确定模型确定偏差系数。关于确定偏差系数以及第一单位体积能量和第二单位体积能量是否准确的相关描述，可以参见操作550，在此不再赘述。
45.确定模块430还可以配置为确定目标天然气能量。在一些实施例中，响应于确定第
一单位体积能量和第二单位体积能量准确时，确定模块430基于第一单位体积能量、第二单位体积能量和体积，确定目标天然气能量。在一些实施例中，响应于确定第一单位体积能量和第二单位体积能量不准确时，确定模块430可以基于第一单位体积能量、第二单位体积能量和偏差系数，确定目标天然气能量。关于确定目标天然气能量的相关描述，可以参见操作560和570，在此不再赘述。
46.关于处理设备140的以上描述仅用于说明目的，而无意限制本技术的范围。对于本领域普通技术人员来说，在不背离本技术原则的前提下，可以对上述方法及系统的应用进行各种形式和细节的改进和改变。然而，这些变化和修改不会背离本技术的范围。在一些实施例中，处理设备140可以包括一个或多个其他模块。可选地，可以省略上述所述的处理设备140的一个或多个模块。例如，处理设备140可以包括存储模块，以存储由处理设备140的模块所生成的数据。在一些实施例中，处理设备140的模块可以分为两个或以上子模块。
47.图5是根据本技术一些实施例所示的天然气能量计量方法的示例性过程的流程图。在一些实施例中，图5所示的过程500的一个或多个操作可以在图1所示的场景100中或者图2所示的计算设备200中或者图3所示的移动设备300中实现。例如，图5所示的过程500可以以指令的形式存储在存储设备中(例如，存储设备150、存储器220、存储设备390)，并被处理设备(例如，图1中所示的处理设备140或者图2中所示的计算设备的处理器210或者图3中所示的移动设备300的cpu 340)调用和/或执行。
48.在510中，处理设备(例如，图1中所示的处理设备140或者图2中所示的计算设备的处理器210或者图3中所示的移动设备300的cpu 340)可以获取被提供于使用的目标天然气的碳含量和体积。在一些实施例中，510可以由获取模块410执行。
49.目标天然气的碳含量是指目标天然气中的碳元素质量情况，可以包括目标天然气中的碳元素质量在目标天然气的所有元素中的质量比(例如，质量百分比)。
50.在一些实施例中，处理设备可以从应用场景100中的一个或多个组件或者外部设备中获取目标天然气的碳含量和体积。例如，处理设备可以从碳含量检测设备110-1(例如，色谱检测仪)获取目标天然气的碳含量。又例如，处理设备可以从体积检测设备110-2((例如，超声波体积测量仪)获取目标天然气的体积。
51.在520中，处理设备(例如，图1中所示的处理设备或者图2中所示的计算设备的处理器210或者图3中所示的移动设备300的cpu 340)可以基于目标天然气的碳含量，确定目标天然气的第一单位体积能量。在一些实施例中，520可以由确定模块420执行。
52.目标天然气的单位体积能量是指单位体积的目标天然气燃烧所释放的能量。在一些实施例中，基于目标天然气的碳含量确定的单位体积能量可以称为第一单位体积能量。
53.在一些实施例中，处理设备可以获取天然气碳含量与单位体积能量之间的对应关系。例如，天然气碳含量与单位体积能量之间的对应关系可以存在存储设备中(例如，存储设备150、存储器220、存储器390或者外部存储设备)。处理设备可以从存储设备中检索天然气碳含量与天然气单位体积能量之间的对应关系。在一些实施例中，处理设备可以进一步基于天然气碳含量与单位体积能量之间的对应关系，确定第一单位体积能量。在一些实施例中，天然气碳含量与单位体积能量之间的对应关系可以包括各种天然气碳含量取值对应的单位体积能量取值。例如，如果目标天然气碳含量为60％，处理设备可以根据天然气碳含量与单位体积能量之间的对应关系，确定天然气碳含量为60％时对应的天然气单位体积能
量值。处理设备可以指定该单位体积能量值作为目标天然气的第一单位体积能量。
54.在一些实施例中，天然气碳含量与单位体积能量之间的对应关系可以根据经验、历史天然气的天然气碳含量与历史天然气烧然的单位体积能量间关系确定。
55.在一些实施例中，处理设备可以获取目标天然气被提供于使用时的环境温度和空气氧含量、以及目标天然气被提供时的传输速率。在一些实施例中，目标天然气被提供可以是指目标天然气被传输(例如目标天然气通过管道被传输)。在一些实施例中，目标天然气被使用可以是指目标天然气被用于燃烧(例如，目标天然气被提供给居民用于燃烧)。
56.目标天然气被提供于使用时的环境温度和空气氧含量指目标天然气被传输到使用目标天然气的位置(例如某一居民住处的位置)时，在该位置附近的环境温度和空气氧含量。目标天然气被提供时的传输速率是指目标天然气在燃气管道中的传输速率。
57.在一些实施例中，处理设备可以从应用场景100或者外部设备中获取目标天然气被提供于使用时的环境温度、空气氧含量以及被提供时的传输速率。例如，处理设备可以分别从天然气管道周围的温度传感器、氧浓度传感器以及天然气传输速度传感器获取目标天然气被提供于使用时的环境温度、空气氧含量和传输速率。
58.在一些实施例中，处理设备可以基于目标天然气被提供于使用时的环境温度、空气氧含量、传输速率和目标天然气的碳含量，通过第一预测模型确定第一单位体积能量。第一预测模型可以是用于确定天然气单位体积能量的模型。仅仅作为示例，目标天然气被提供于使用时的环境温度和空气氧含量、目标天然气被提供时的传输速率、目标天然气的碳含量可以被输入第一预测模型，第一预测模型可以输出第一单位体积能量。在一些实施例中，第一预测模型可以包括深度学习模型，如深度神经网络(dnn)模型、卷积神经网络(cnn)模型、循环神经网络(rnn)模型、特征金字塔网络(fpn)模型等。
59.在一些实施例中，第一预测模型可以包括概率预测模型(概率预测模型可以包括例如deepar模型、deepvar模型、transformer模型、lstm等模型)。在一些实施例中，目标天然气被提供于使用时的环境温度和空气氧含量、目标天然气被提供时的传输速率、目标天然气的碳含量可以被输入第一预测模型，第一预测模型可以输出第一单位体积能量的多个预测值和每个预测值对应的概率。在一些实施例中，第一预测模型输出的多个预测值中概率最高的预测值可以作为目标天然气的第一单位体积能量。
60.在一些实施例中，处理设备可以通过网络(例如，网络120)从应用场景100的一个或多个组件(例如，存储设备150、终端130)或外部设备获得第一预测模型。例如，第一预测模型可以由计算设备(例如，处理设备140)训练，并存储在应用场景100的存储设备(例如，存储设备150、存储器220和/或存储器390)中。处理设备可以访问存储设备并检索第一预测模型。
61.在一些实施例中，处理设备可以基于至少一个第一训练样本，训练第一预测模型。
62.在一些实施例中，第一预测模型可由处理设备或其他计算设备(例如，第一预测模型供应商的计算设备)根据机器学习算法进行训练。处理设备可以获取至少一个第一训练样本。每一个第一训练样本可以包括样本天然气的样本碳含量、样本天然气被提供于使用时的样本环境温度和样本空气氧含量、样本天然气被提供时的样本传输速率，以及样本天然气的样本单位体积能量值。样本单位体积能量可以通过人工或者处理设备标记为样本天然气的单位体积能量真值。在一些实施例中样本单位体积能量值可以通过样本天然气的实
际燃烧确定。例如，处理设备可以指定样本天然气的实际燃烧的单位体积能量值作为样本单位体积能量值。
63.第一预测模型的训练可以包括一个或多个第一迭代，在每一个第一迭代中可以包括基于第一训练样本更新第一预测模型的模型参数。在一些实施例中，第一预测模型训练的优化目标可以包括调整模型参数使得第一损失函数的值变小(例如，最小化第一损失函数的值)。第一损失函数可用于表征第一预测模型预测的第一单位体积能量值与样本单位体积能量值之间的差异。示例性的，第一损失函数可以包括焦点损失函数、对数损失函数、交叉熵损失等。例如，可以将每个第一训练样本中的样本碳含量、样本传输速率、样本环境温度和样本空气氧含量输入到第一预测模型中，第一预测模型可以输出训练样本的第一单位体积能量预测值。第一损失函数可用于表征第一训练样本的第一单位体积能量预测值与样本单位体积能量值之间的差异。在一些实施例中，第一预测模型训练的优化目标还可以包括最大化第一预测模型输出的多个预测值中样本单位体积能量值对应的概率。
64.在一些实施例中，第一预测模型在某次第一迭代中满足第一终止条件，则可以停止训练。示例性的，第一终止条件可以包括以下中的任一种或其组合：在某次迭代中获得的第一损失函数的值小于阈值、已经执行了一定次数的迭代、第一损失函数收敛(例如，使得前一次迭代得到的损失函数的值与本次迭代得到的损失函数的值之间的差值在预设阈值内)、第一预测模型输出的多个预测值中样本单位体积能量值对应的概率超过预设阈值等。在一些实施例中，迭代不满足第一终止条件时，处理设备可进一步根据预设算法(例如，反向传播算法)，更新第一预测模型以用于下一次迭代。如果在当前迭代中满足第一终止条件，则处理设备可以完成第一预测模型的训练。
65.在530中，处理设备(例如，图1中所示的处理设备140或者图2中所示的计算设备的处理器210或者图3中所示的移动设备300的cpu 340)可以获取目标天然气中的可燃成分信息，并基于可燃成分信息，确定目标天然气的第二单位体积能量。在一些实施例中，530可以由确定模块420执行。
66.在一些实施例中，基于目标天然气的可燃成分信息确定的目标天然气的单位体积能量可以称为第二单位体积能量。
67.目标天然气的可燃成分是指目标天然气中可以燃烧的化合物。例如，目标天然气的可燃成分可以包括甲烷、乙烷等。
68.可燃成分信息是指与可燃成分相关的信息。在一些实施例中，目标天然气的可燃成分信息可以包括目标天然气中包含的各种可燃成分及其含量。在一些实施例中，可燃成分的含量可以以体积分数或者质量分数表示。例如，目标天然气的可燃成分包括甲烷，其体积为2l，目标天然气的体积为10l，则目标天然气中甲烷的体积分数为20％。
69.在一些实施例中，处理设备可以应用场景100或者从外部设备中获取目标天然气所包含的多种成分信息(例如，多种成分的种类及其含量)。例如，外部设备(例如，气相色谱仪)可以对目标天然气进行组分分析以获取目标天然气包含的多种成分信息。处理设备可以从目标天然气包含的多种成分信息中，获取目标天然气的可燃成分信息。
70.在一些实施例中，处理设备可以获取天然气中可燃成分信息与单位体积能量之间的对应关系。例如，天然气可燃成分信息与单位体积能量之间的对应关系可以存在存储设备中(例如，存储设备150、存储器220、存储器390或者外部存储设备)。处理设备可以从该存
储设备中检索天然气可燃成分信息与天然气单位体积能量之间的对应关系。在一些实施例中，天然气的可燃成分信息与单位体积能量之间的对应关系可以包括各种天然气的可燃成分信息取值对应的单位体积能量取值。在一些实施例中，处理设备可以进一步基于天然气可燃成分信息与单位体积能量之间的对应关系，确定第二单位体积能量。例如，目标天然气中的可燃成分包括甲烷和乙烷，甲烷含量为20％，乙烷含量为60％。处理设备可以根据天然气可燃成分信息与单位体积能量之间的对应关系确定甲烷的单位体积能量值n1、乙烷的单位体积能量值n2。处理设备可以确定第二单位体积能量为n1*20％ n2*60％。
71.在一些实施例中，天然气的可燃成分信息与单位体积能量之间的对应关系可以根据经验、历史天然气的可燃成分信息与历史天然气烧然的单位体积能量间关系确定。
72.在一些实施例中，处理设备可以获取目标天然气被提供于使用时的环境温度和空气氧含量、以及目标天然气被提供时的传输速率。在一些实施例中，处理设备可以基于环境温度、空气氧含量、传输速率和可燃成分信息，通过第二预测模型确定第二单位体积能量。关于环境温度、空气氧含量、传输速率的获取可以参见操作520，在此不再赘述。
73.在一些实施例中，第二预测模型可以是用于确定第二单位体积能量的模型。仅仅作为示例，目标天然气被提供于使用时的环境温度和空气氧含量、目标天然气被提供时的传输速率、目标天然气的可燃成分信息可以被输入第二预测模型，第二预测模型可以输出第二单位体积能量。在一些实施例中，第二预测模型的模型结构可以与第一预测模型的模型结构相同或者相似。在一些实施例中，处理设备可以采用类似于获取第一预测模型的方式获取偏第二预测模型，相关描述参见操作520，在此不再赘述。
74.在一些实施例中，第二预测模型可以包括概率预测模型(概率预测模型可以包括例如deepar模型、deepvar模型、transformer模型、lstm等模型)。在一些实施例中，目标天然气被提供于使用时的环境温度和空气氧含量、目标天然气被提供时的传输速率、目标天然气的碳含量可以被输入第二预测模型，第二预测模型可以输出第二单位体积能量的多个预测值和每个预测值对应的概率。在一些实施例中，第二预测模型输出的多个预测值中概率最高的预测值可以作为目标天然气的第二单位体积能量。
75.在一些实施例中，处理设备可以获取至少一个第二训练样本。每一个第二训练样本可以包括样本天然气的样本可燃成分信息、样本天然气被提供于使用时的样本环境温度和样本空气氧含量、样本天然气被提供时的样本传输速率、以及样本天然气的样本单位体积能量值。样本单位体积能量可以通过人工或者处理设备标记为样本天然气的单位体积能量真值。在一些实施例中，样本单位体积能量值通过样本天然气的实际燃烧确定。
76.在一些实施例中，处理设备可以基于一个或多个第二训练样本，训练第二预测模型，获取训练好的第二预测模型。第二预测模型的训练可以包括一个或多个第二迭代，在每一个第二迭代中可以包括基于第二训练样本更新第二预测模型的模型参数。在一些实施例中，第二预测模型训练的优化目标可以包括调整模型参数使得第二损失函数的值变小(例如，最小化第二损失函数的值)。第二损失函数可用于表征第二预测模型预测的第二单位体积能量值与样本单位体积能量值之间的差异。示例性的，第二损失函数可以包括焦点损失函数、对数损失函数、交叉熵损失等。例如，可以将每个第二训练样本中的样本可燃成分信息、样本传输速率、样本环境温度和样本空气氧含量输入到第二预测模型中，第二预测模型可以输出训练样本的第二单位体积能量预测值。第二损失函数可用于表征第二训练样本的
第二单位体积能量预测值与样本单位体积能量值之间的差异。在一些实施例中，第二预测模型训练的优化目标还可以包括最大化第二预测模型输出的多个预测值中样本单位体积能量值对应的概率。
77.在一些实施例中，第二预测模型在某次第二迭代中满足第二终止条件，则可以停止训练。示例性的，第二终止条件可以包括以下中的任一种或其组合：在某次迭代中获得的第二损失函数的值小于阈值、已经执行了一定次数的迭代、第二损失函数收敛、第二预测模型输出的多个预测值中样本单位体积能量值对应的概率超过预设阈值等。在一些实施例中，迭代不满足第二终止条件时，处理设备可进一步根据预设算法(例如，反向传播算法)，更新第二预测模型以用于下一次迭代。如果在当前迭代中满足第二终止条件，则处理设备可以完成第二预测模型的训练。
78.在540中，处理设备(例如，图1中所示的处理设备140或者图2中所示的计算设备的处理器210或者图3中所示的移动设备300的cpu 340)可以确定第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值。在一些实施例中，540可以由确定模块420执行。
79.在一些实施例中，处理设备可以指定第一单位体积能量减去第二单位体积能量所得的值作为第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值。可选地，处理设备可以指定第二单位体积能量减去第一单位体积能量所得的值作为第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值。
80.在550中，处理设备(例如，图1中所示的处理设备140或者图2中所示的计算设备的处理器210或者图3中所示的移动设备300的cpu 340)可以基于第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值，通过偏差确定模型确定第一单位体积能量和第二单位体积能量是否准确。在一些实施例中，550可以由确定模块420执行。
81.偏差确定模型可以是用于确定不同单位体积能量之间是否存在偏差的模型。在一些实施例中，偏差确定模型的输入可以包括第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值。偏差确定模型的输出可以包括第一单位体积能量和第二单位体积能量是否准确的确定结果和/或有关信息(例如，第一单位体积能量和第二单位体积能量的偏差系数)等。
82.在一些实施例中，处理设备可以获取目标天然气被提供于使用时的环境温度和空气氧含量、以及目标天然气被提供时的传输速率。处理设备可以基于目标天然气被提供于使用时的环境温度、空气氧含量和传输速率、以及第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值，通过偏差确定模型确定第一单位体积能量和第二单位体积能量是否准确。
83.例如，处理设备可以将提供于使用时的环境温度、空气氧含量和传输速率、以及第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值输入偏差确定模型，偏差确定模型可以输出第一单位体积能量和第二单位体积能量是否准确的确定结果。在一些实施例中，偏差确定模型还可以输出其他有关信息(例如，第一单位体积能量和第二单位体积能量的偏差系数)。例如，偏差系数可以反映第一单位体积能量和第二单位体积能量的偏差程度。例如，偏差系数为0.2可以指示第一单位体积能量和第二单位体积能量的偏差程度为20％。在一些实施例中，第一单位体积能量和第二单位体积能量的偏差系数越大，指示第一单位体积能量和第二单位体积能量的偏差程度越高，即，第一单位体积能量和第二单位体积能量的准确性越低。在一些实施例中，偏差确定模型输出第一单位体积能量和第二单位体积能量准确的确定结果时，对应的偏差系数可以为0或小于偏差阈值(例如，0.08、0.1)。当偏差确定
模型输出第一单位体积能量和第二单位体积能量不准确的确定结果时，可以同时输出偏差系数。在一些实施例中，偏差确定模型的模型结构可以与第一预测模型相同或者类似。
84.在一些实施例中，处理设备可以采用类似于获取第一预测模型的方式获取偏差确定模型，相关描述参见操作520，在此不再赘述。
85.根据本技术一些实施例，处理设备可以基于目标天然气使用时的环境温度、空气氧含量、传输速率以及第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值确定第一单位体积能量和第二单位体积能量是否准确。通过这种方式可以同时考虑目标天然气使用时的不同条件对体积能量的影响，可以确保获取的第一单位体积能量和第二单位体积能量是否准确的确定结果的准确性，进而确保后续基于第一单位体积能量和第二单位体积能量是否准确的确定结果来确定的目标天然气能量的准确性。
86.在一些实施例中，处理设备可以获取一个或多个第三训练样本。每个第三训练样本可以包括样本天然气的样本第一单位体积能量和样本第二单位体积能量之间的差值、样本天然气被提供于使用时的样本环境温度和样本空气氧含量、样本天然气被提供时的样本传输速率、以及样本天然气的样本单位体积能量值等。在一些实施例中，样本第一单位体积能量可以采用类似于操作520所述的确定第一单位体积能量的方式来确定，相关描述参见操作520，在此不再赘述。在一些实施例中，样本第二单位体积能量可以采用类似于操作530所述的确定第二单位体积能量的方式来确定，相关描述参见操作530，在此不再赘述。在一些实施例中，样本第一单位体积能量和样本第二单位体积能量之间的差值可以采用类似于操作540所述的确定第一单位体积能量和第二单位体积能量之间的差值的方式来确定，相关描述参见操作540，在此不再赘述。在一些实施例中，样本单位体积能量值可以通过样本天然气的实际燃烧确定。例如，处理设备可以获取样本天然气的实际燃烧的单位体积能量值。处理设备可以指定样本天然气的实际燃烧的单位体积能量值作为样本单位体积能量值。
87.在一些实施例中，每个第三训练样本的标签(即，样本第一单位体积能量和样本第二单位体积能量是否准确的确定结果的真值)可以通过人工标注或自动标注的方式确定。在一些实施例中，处理设备可以基于样本第一单位体积能量和样本第二单位体积能量确定样本天然气的预测样本单位体积能量。处理设备可以确定预测样本单位体积能量与样本单位体积能量之间的差值。处理设备可以将预测样本单位体积能量与样本单位体积能量之间的差值与预设阈值进行比较，确定训练样本的标签。如果预测样本单位体积能量与样本单位体积能量之间的差值大于预设阈值，训练样本的标签可以为样本第一单位体积能量和样本第二单位体积能量不准确。如果预测样本单位体积能量与样本单位体积能量之间的差值小于等于预设阈值，训练样本的标签可以为样本第一单位体积能量和样本第二单位体积能量准确。在一些实施例中，处理设备可以根据预测样本单位体积能量与样本单位体积能量之间的差值，确定对应的样本偏差系数。例如，处理设备可以确定预测样本单位体积能量与样本单位体积能量之间的差值与样本单位体积能量之比为样本偏差系数。
88.在一些实施例中，处理设备可以基于一个或多个第三训练样本，训练偏差确定模型，获取训练好的偏差确定模型。偏差确定模型的训练可以包括一个或多个第三迭代，在每一个第三迭代中可以包括基于第三训练样本更新偏差确定模型的模型参数。在一些实施例中，偏差确定模型训练的优化目标可以包括调整模型参数使得第三损失函数的值变小(例
如，最小化第三损失函数的值)。第三损失函数可以用于表征偏差确定模型输出的样本第一单位体积能量和样本第二单位体积能量是否准确的预测结果与样本的标签之间的差异。示例性的，第三损失函数可以包括焦点损失函数、对数损失函数、交叉熵损失等。例如，可以将每个第三训练样本中的样本传输速率、样本第一单位体积能量和样本第二单位体积能量之间的差值、样本环境温度和样本空气氧含量输入到偏差确定模型中，偏差确定模型可以输出训练样本的样本第一单位体积能量和样本第二单位体积能量是否准确的预测结果。第三损失函数可用于表征第三训练样本的样本第一单位体积能量和样本第二单位体积能量是否准确的预测结果与样本标签之间的差异。
89.在一些实施例中，偏差确定模型在某次第三迭代中满足第三终止条件，则可以停止训练。示例性的，第三终止条件可以包括以下中的任一种或其组合：在某次迭代中获得的第三损失函数的值小于阈值、已经执行了一定次数的迭代、第三损失函数收敛等。在一些实施例中，迭代不满足第三终止条件时，处理设备可进一步根据预设算法(例如，反向传播算法)，更新偏差确定模型以用于下一次迭代。如果在当前迭代中满足第三终止条件，则处理设备可以完成偏差确定模型的训练。
90.在一些实施例中，响应于确定第一单位体积能量和第二单位体积能量准确，处理设备可以执行操作560。响应于确定第一单位体积能量和第二单位体积能量不准确，处理设备可以执行操作570。
91.在560中，处理设备(例如，图1中所示的处理设备140或者图2中所示的计算设备的处理器210或者图3中所示的移动设备300的cpu 340)可以基于目标天然气的体积、第一单位体积能量和第二单位体积能量，确定目标天然气能量。在一些实施例中，560可以由确定模块420执行。
92.目标天然气能量可以指目标天然气燃烧时释放的能量。
93.在一些实施例中，处理设备可以确定第一单位体积能量和第二单位体积能量的平均值。在一些实施例中，处理设备可以将第一单位体积能量和第二单位体积能量的平均值和目标天然气的体积的乘积确定为目标天然气能量。在一些实施例中，处理设备可以获取第一单位体积能量对应的第一权重和第二单位体积能量对应的第二权重。处理设备可以对第一单位体积能量和第二单位体积能量进行加权求和，以获取目标天然气的单位体积能量。处理设备可以将目标天然气的单位体积能量和目标天然气的体积的乘积确定为目标天然气能量。例如，如果第一单位体积能量为a、第一权重为m1、第二单位体积能量为b，以及第二权重为m2，处理设140可以确定目标天然气的单位体积能量为(am1 bm2)。
94.在一些实施例中，第一权重和第二权重可以由用户根据经验设定，或者可以由处理设备根据应用场景100的默认值或者实际需要进行设定。在一些实施例中，处理设备可以基于第一预测模型的输出确定第一权重，可以基于第二预测模型的输出确定第二权重。例如，处理设备可以获取第一预测模型输出的对应于第一单位体积能量的第一概率a以及第二预测模型输出的对应于第二单位体积能量的第二概率b。处理设备可以确定第一权重为第二权重为
95.在570中，处理设备(例如，图1中所示的处理设备140或者图2中所示的计算设备的
处理器210或者图3中所示的移动设备300的cpu 340)可以基于第一单位体积能量、第二单位体积能量和偏差系数，确定目标天然气能量。在一些实施例中，570可以由确定模块420执行。
96.在一些实施例中，处理设备可以通过校正模型获取校正后的单位体积能量。校正模型可以是用于对第一单位体积能量和第二单位体积能量进行校正的模型。例如，处理设备可以将第一单位体积能量、第二单位体积能量和偏差系数输入校正模型，校正模型可以输出校正后的单位体积能量。在一些实施例中，校正模型可以包括深度学习模型，如深度神经网络(dnn)模型、卷积神经网络(cnn)模型等。在一些实施例中，处理设备可以采用类似于获取第一预测模型的方式获取校正模型，相关描述参见操作520，在此不再赘述。
97.在一些实施例中，处理设备可以获取一个或多个第四训练样本。每个第四训练样本可以包括本天然气的样本第一单位体积能量、样本第二单位体积能量、对应于样本天然气的样本偏差系数、以及样本天然气的样本单位体积能量等。样本单位体积能量可以通过人工或者处理设备标记为样本天然气的单位体积能量真值。样本偏差系数指样本第一单位体积能量和样本第二单位体积能量的偏差系数。在一些实施例中，样本第一单位体积能量可以采用类似于操作520所述的确定第一单位体积能量的方式来确定，相关描述参见操作520，在此不再赘述。在一些实施例中，样本第二单位体积能量可以采用类似于操作530所述的确定第二单位体积能量的方式来确定，相关描述参见操作530，在此不再赘述。在一些实施例中，样本偏差系数的确定可以类似于第一单位体积能量和第二单位体积能量的偏差系数的确定。在一些实施例中，样本单位体积能量值可以通过样本天然气的实际燃烧确定。例如，处理设备可以指定样本天然气的实际燃烧的单位体积能量值作为样本单位体积能量值。
98.在一些实施例中，处理设可以基于一个或多个第四训练样本，训练校正模型。校正模型的训练可以包括一个或多个第四迭代，在每一个第四迭代中可以包括基于第四训练样本更新校正模型的模型参数。在一些实施例中，校正模型训练的优化目标可以包括调整模型参数使得第四损失函数的值变小(例如，最小化第四损失函数的值)。第四损失函数可用于表征校正模型预测的单位体积能量值与样本单位体积能量值之间的差异。示例性的，第四损失函数可以包括焦点损失函数、对数损失函数、交叉熵损失等。例如，可以将每个第四训练样本中的样本第一单位体积能量、样本第二单位体积能量、样本偏差系数输入到校正模型中，校正模型可以输出样本的单位体积能量预测值。第四损失函数可用于表征第四训练样本的单位体积能量预测值与样本单位体积能量值之间的差异。
99.在一些实施例中，校正模型在某次第四迭代中满足第四终止条件，则可以停止训练。示例性的，第四终止条件可以包括以下中的任一种或其组合：在某次迭代中获得的第四损失函数的值小于阈值、已经执行了一定次数的迭代、第四损失函数收敛等。在一些实施例中，迭代不满足第四终止条件时，处理设备可进一步根据预设算法(例如，反向传播算法)，更新校正模型以用于下一次迭代。如果在当前迭代中满足第四终止条件，则处理设备可以完成校正模型的训练。
100.在一些实施例中，处理设备可以基于校正后的单位体积能量，确定目标天然气能量。例如，处理设备可以将校正后的单位体积能量和目标天然气的体积的乘积确定为目标天然气能量。
101.根据本技术一些实施例，处理设备可以通过偏差确定模型确定第一单位体积能量和第二单位体积能量是否准确。在确定第一单位体积能量和第二单位体积能量准确时，处理设备可以基于第一单位体积能量和第二单位体积能量确定目标天然气能量，从而确保目标天然气能量的准确性。在确定第一单位体积能量和第二单位体积能量不准确时，处理设备可以基于第一单位体积能量、第二单位体积能量和偏差系数，通过校正模型获取校正后的单位体积能量。处理设备可以进一步基于校正后的单位体积能量确定目标天然气能量，从而确保目标天然气能量的准确性。
102.上文已对基本概念做了描述，显然，对于阅读此申请后的本领域的普通技术人员来说，上述发明披露仅作为示例，并不构成对本技术的限制。虽然此处并未明确说明，但本领域的普通技术人员可能会对本技术进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本技术中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本技术示范实施例的精神和范围。
103.同时，本技术使用了特定词语来描述本技术的实施例。例如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本技术至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应当强调并且应当理解，本说明书中在不同位置两次或以上提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本技术的一个或以上实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
104.此外，本领域的普通技术人员可以理解，本技术的各方面可以通过若干具有可专利性的种类或情况进行说明和描述，包括任何新的和有用的过程、机器、产品或物质的组合，或对其任何新的和有用的改进。相应地，本技术的各个方面可以完全由硬件执行、可以完全由软件(包括韧体、常驻软件、微代码等)执行、也可以由硬件和软件组合执行。以上硬件或软件均可被称为“模块”、“单元”、“组件”、“设备”或“系统”。此外，本技术的各方面可以采取体现在一个或以上计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，其中计算机可读程序代码包含在其中。
105.在一些实施例中，使用了描述和要求保护本技术的某些实施例的表示数量或性质的数字，应当理解的是，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”。例如，除非另外说明，否则“大约”、“近似”或“大体上”可以指示其所描述的值的某些变化(例如，
±
1％，
±
5％，
±
10％或
±
20％的变化)。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本技术一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
106.计算机可读信号介质可能包含一个内含有计算机程序代码的传播数据信号，例如在基带上或作为载波的一部分。此类传播信号可以有多种形式，包括电磁形式、光形式等或任何合适的组合。计算机可读信号介质可以是除计算机可读存储介质之外的任何计算机可读介质，该介质可以通过连接至一个指令执行系统、装置或设备以实现通信、传播或传输供使用的程序。位于计算机可读信号介质上的程序代码可以通过任何合适的介质进行传播，包括无线电、电缆、光纤电缆、rf等，或任何上述介质的组合。
107.本技术各部分操作所需的计算机程序代码可以用任意一种或以上程序设计语言编写，包括面向对象程序设计语言如java、scala、smalltalk、eiffel、jade、emerald、c 、
c#、vb.net、python等，常规程序化程序设计语言如c程序设计语言、visual basic、fortran 2103、perl、cobol 2102、php、abap，动态程序设计语言如python、ruby，和groovy，或其他程序设计语言等。该程序代码可以完全在用户计算机上运行、或作为独立的软件包在用户计算机上运行、或部分在用户计算机上运行部分在远程计算机运行、或完全在远程计算机或服务器上运行。在后种情况下，远程计算机可以通过任何网络形式与用户计算机连接，比如局域网(lan)或广域网(wan)，或连接至外部计算机(例如通过因特网)，或在云计算环境中，或作为服务使用如软件即服务(saas)。
108.此外，除非权利要求中明确说明，本技术所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本技术流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本技术实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，尽管上述各种组件的实现可以体现在硬件设备中，但是它也可以实现为纯软件解决方案，例如，在现有服务器或移动设备上的安装。
109.同理，应当注意的是，为了简化本技术披露的表述，从而帮助对一个或以上发明实施例的理解，前文对本技术的实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。然而，本技术的该方法不应被解释为反映所申明的客体需要比每个权利要求中明确记载的更多特征的意图。相反，发明的主体应具备比上述单一实施例更少的特征。