一种基于位置匹配的LNG罐装安全管理方法及物联网系统与流程

技术特征：
1.一种基于位置匹配的lng罐装安全管理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：lng分布式能源智能终端感知采集终端运行信息，生成罐装请求并发送至lng分布式能源管理平台；步骤二：lng分布式能源管理平台接收罐装请求后，获取lng运输车的车辆信息，生成罐装任务计划并分别下发至lng运输车和lng分布式能源智能终端；步骤三：lng运输车按照罐装任务计划前往lng分布式能源智能终端所在地，lng分布式能源管理平台对lng运输车的行驶轨迹进行实时跟踪监控；步骤四：lng运输车抵达lng分布式能源智能终端所在地后，发起位置匹配请求，通过lng分布式能源管理平台与lng分布式能源智能终端完成双向位置匹配认证，对lng分布式能源智能终端进行罐装。2.根据权利要求1所述的一种基于位置匹配的lng罐装安全管理方法，其特征在于，所述步骤一具体为：lng分布式能源智能终端利用感知采集装置感知采集lng分布式能源智能终端的所处位置信息和液化天然气储量信息，并在液化天然气储量低于预设报警阈值时，生成罐装请求，并将罐装请求和所处位置信息发送至lng分布式能源管理平台。3.根据权利要求1所述的一种基于位置匹配的lng罐装安全管理方法，其特征在于，所述步骤二具体为：lng分布式能源管理平台接收到lng分布式能源智能终端的罐装请求和所处位置信息后，获取当前与lng分布式能源管理平台处于通信连接的lng运输车的车辆信息，车辆信息包括槽车编号、车辆位置信息和车辆的速度信息；按照时间最短匹配原则，获取距离lng分布式能源智能终端运输时间最短的lng运输车的槽车编号和车辆位置信息，生成罐装任务计划并分别下发至lng运输车和lng分布式能源智能终端。4.根据权利要求1所述的一种基于位置匹配的lng罐装安全管理方法，其特征在于，所述lng分布式能源管理平台对lng运输车的行驶轨迹进行实时跟踪监控过程具体包括： lng分布式能源管理平台根据lng运输车的车辆位置信息和lng分布式能源智能终端所在地预先规划出lng运输车的罐装路径；选择惯性参考系作为参照，将坐标的圆心设定在车辆的中心位置，根据lng运输车的车辆位置信息和速度信息构建lng运输车的行驶坐标；基于lng运输车的行驶坐标确定lng运输车的姿态角和方向信息，将lng运输车的重力加速度总量划分成若干个分量，并采取累积线性加速度的方式，得出lng运输车的位移区间，计算lng运输车的方向角数值，并将测量得到的加速度分量，带入到行驶坐标中，推测出lng运输车的行驶方向；根据lng运输车的行驶方向和车辆位置信息，分析获得lng运输车的行驶路径，将预先规划出lng运输车的罐装路径和行驶路径进行匹配，若路径不匹配则向lng运输车下发路线偏离告警。5.根据权利要求1所述的一种基于位置匹配的lng罐装安全管理方法，其特征在于，所述双向位置匹配认证过程为：lng罐装时，lng运输车向lng分布式能源管理平台发送对应lng分布式能源智能终端的罐装请求信息和槽车位置信息；lng分布式能源智能终端向lng分布式能源管理平台发送对应槽车编号的罐装请求信息和lng分布式能源智能终端的位置信息；
lng分布式能源管理平台根据罐装任务计划进行信息匹配，匹配成功则分别向lng运输车和lng分布式能源智能终端下发罐装指令；匹配失败，则向平台管理人员发起告警提示；lng运输车和lng分布式能源智能终端获得罐装指令后，分别开启各自的阀门进行罐装。6.根据权利要求5所述的一种基于位置匹配的lng罐装安全管理方法，其特征在于，所述lng分布式能源管理平台根据罐装任务计划进行信息匹配过程具体包括：lng分布式能源管理平台构建地址匹配模型，分别对槽车位置信息和lng分布式能源智能终端的所处位置信息进行语义特征提取；lng分布式能源管理平台根据罐装请求信息查询出数据库中存储的罐装任务计划，获取罐装任务计划中的lng分布式能源智能终端的位置信息和槽车位置信息；将提取出的语义特征与数据库中罐装任务计划的地址进行地址文本语义匹配，并输出匹配结果。7.根据权利要求6所述的一种基于位置匹配的lng罐装安全管理方法，其特征在于，所述lng分布式能源管理平台构建地址匹配模型过程具体包括：地址数据集划分：获取lng分布式能源管理平台历史罐装任务计划中的地址数据组成地址数据库，构建含有人工标记的地址数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集；地址元素的词向量训练：采用gensim自然语言处理库中的word2vec模型对地址数据库中的训练集进行词向量训练，从而获得当前应用语境下词表的词向量；地址文本语义匹配：采用esim模型作为地址文本语义匹配的基本模型，根据地址元素的上下文依赖关系进行局部建模，获得地址匹配模型；地址匹配验证和测试，根据验证集对地址匹配模型进行地址匹配验证，根据验证结果调整模型的隐层节点数、学习率及mini batch大小，最后利用测试集进行地址匹配测试。8.根据权利要求7所述的一种基于位置匹配的lng罐装安全管理方法，其特征在于，所述地址元素的词向量训练过程具体包括：word2vec属于无监督的神经网络语言模型，采用gensim自然语言处理库中的word2vec模型对地址数据库中的训练集进行词向量训练，先根据当前词与其局部上下文的分布进行建模，从而得到当前词的词向量；训练过程中采用的模型为cbow模型，训练方法为negative sampling；最后生成该语料库的地址元素词表及其对应的256维词向量。9.一种基于位置匹配的lng罐装安全管理物联网系统，采用上述权利要求1~8任意一项所述的一种基于位置匹配的lng罐装安全管理方法实现，其特征在于，系统包括对象平台、传感网络平台、lng分布式能源管理平台、服务平台和用户平台；其中，对象平台用于感知采集lng运输车的车辆信息和lng分布式能源智能终端的终端运行信息，并根据终端运行信息生成罐装请求通过传感网络平台传输至lng分布式能源管理平台；对象平台包括lng分布式能源智能终端和lng运输车；lng分布式能源智能终端利用感知采集装置感知采集lng分布式能源智能终端的所处位置信息和液化天然气储量信息，并在液化天然气储量低于预设报警阈值时，生成罐装请求，并将罐装请求和所处位置信息发送至lng分布式能源管理平台；传感网络平台用于实现管理平台和对象平台感知与控制的通信连接；lng分布式能源管理平台用于根据采集的lng运输车的车辆信息和lng分布式能源智能
终端的终端运行信息，生成罐装任务计划并分别下发至lng运输车和lng分布式能源智能终端，以及对lng运输车的行驶轨迹进行实时跟踪监控；lng分布式能源管理平台接收到lng分布式能源智能终端的罐装请求和所处位置信息后，获取当前与lng分布式能源管理平台处于通信连接的lng运输车的车辆信息，车辆信息包括槽车编号、车辆位置信息和车辆的速度信息；按照时间最短匹配原则，获取距离lng分布式能源智能终端运输时间最短的lng运输车的槽车编号和车辆位置信息，生成罐装任务计划并分别下发至lng运输车和lng分布式能源智能终端；lng分布式能源管理平台对lng运输车的行驶轨迹进行实时跟踪监控过程具体包括： lng分布式能源管理平台根据lng运输车的车辆位置信息和lng分布式能源智能终端所在地预先规划出lng运输车的罐装路径；选择惯性参考系作为参照，将坐标的圆心设定在车辆的中心位置，根据lng运输车的车辆位置信息和速度信息构建lng运输车的行驶坐标；基于lng运输车的行驶坐标确定lng运输车的姿态角和方向信息，将lng运输车的重力加速度总量划分成若干个分量，并采取累积线性加速度的方式，得出lng运输车的位移区间，计算lng运输车的方向角数值，并将测量得到的加速度分量，带入到行驶坐标中，推测出lng运输车的行驶方向；根据lng运输车的行驶方向和车辆位置信息，分析获得lng运输车的行驶路径，将预先规划出lng运输车的罐装路径和行驶路径进行匹配，若路径不匹配则向lng运输车下发路线偏离告警；服务平台用于从lng分布式能源管理平台获取用户需求的lng罐装流程中lng运输车的车辆信息和lng分布式能源智能终端的终端运行信息；用户平台用于各类用户从服务平台获取lng运输车的车辆信息和lng分布式能源智能终端的终端运行信息。10.根据权利要求9所述的一种基于位置匹配的lng罐装安全管理物联网系统，其特征在于，所述lng运输车抵达lng分布式能源智能终端所在地后，发起位置匹配请求，通过lng分布式能源管理平台与lng分布式能源智能终端完成双向位置匹配认证，对lng分布式能源智能终端进行罐装；双向位置匹配认证过程为：lng罐装时，lng运输车向lng分布式能源管理平台发送对应lng分布式能源智能终端的罐装请求信息和槽车位置信息；lng分布式能源智能终端向lng分布式能源管理平台发送对应槽车编号的罐装请求信息和lng分布式能源智能终端的位置信息；lng分布式能源管理平台根据罐装任务计划进行信息匹配，匹配成功则分别向lng运输车和lng分布式能源智能终端下发罐装指令；匹配失败，则向平台管理人员发起告警提示；lng运输车和lng分布式能源智能终端获得罐装指令后，分别开启各自的阀门进行罐装；lng分布式能源管理平台根据罐装任务计划进行信息匹配过程具体包括：lng分布式能源管理平台构建地址匹配模型，分别对槽车位置信息和lng分布式能源智能终端的所处位置信息进行语义特征提取；lng分布式能源管理平台根据罐装请求信息查询出数据库中存储的罐装任务计划，获取罐装任务计划中的lng分布式能源智能终端的位置信息和槽车位
置信息；将提取出的语义特征与数据库中罐装任务计划的地址进行地址文本语义匹配，并输出匹配结果；lng分布式能源管理平台构建地址匹配模型过程具体包括：地址数据集划分：获取lng分布式能源管理平台历史罐装任务计划中的地址数据组成地址数据库，构建含有人工标记的地址数据集，并将其划分为训练集、验证集和测试集；地址元素的词向量训练：采用gensim自然语言处理库中的word2vec模型对地址数据库中的训练集进行词向量训练，从而获得当前应用语境下词表的词向量；地址文本语义匹配：采用esim模型作为地址文本语义匹配的基本模型，根据地址元素的上下文依赖关系进行局部建模，获得地址匹配模型；地址匹配验证和测试，根据验证集对地址匹配模型进行地址匹配验证，根据验证结果调整模型的隐层节点数、学习率及mini batch大小，最后利用测试集进行地址匹配测试；地址元素的词向量训练过程具体包括：word2vec属于无监督的神经网络语言模型，采用gensim自然语言处理库中的word2vec模型对地址数据库中的训练集进行词向量训练，先根据当前词与其局部上下文的分布进行建模，从而得到当前词的词向量；训练过程中采用的模型为cbow模型，训练方法为negative sampling；最后生成该语料库的地址元素词表及其对应的256维词向量。

技术总结
本发明公开了一种基于位置匹配的LNG罐装安全管理方法及物联网系统，通过智能终端感知采集终端运行信息，生成罐装请求并发送至管理平台，管理平台接收罐装请求后，获取LNG运输车的车辆信息，生成罐装任务计划并分别下发至LNG运输车和智能终端；LNG运输车按照罐装任务计划前往终端所在地，管理平台对LNG运输车的行驶轨迹进行实时跟踪监控；在LNG运输车抵达终端所在地后，通过管理平台与智能终端完成双向位置匹配认证，对LNG分布式能源智能终端进行罐装。本发明利用深度学习算法从地址文本中进行语义特征的提取，减小地址表达方式与结构对地址匹配度的影响，同时匹配地图信息预测行驶方向，实现LNG运输的全程监控。实现LNG运输的全程监控。实现LNG运输的全程监控。


技术研发人员：陈君涛 付林 陈金容
受保护的技术使用者：成都普惠道智慧能源科技有限公司
技术研发日：2022.06.14
技术公布日：2022/7/15