(19)國家知識產(chǎn)權局(22)申請日2025.05.27GO6F18/214(2023.0有限公司11297專利代理師施美萍GO6N3/04(2006.01)體為一種氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方遷移學習算法匹配知識庫中的噪聲模式特征庫，參數(shù)與網(wǎng)絡超參數(shù)，神經(jīng)架構搜索優(yōu)化模型結明通過物理約束與數(shù)據(jù)驅動協(xié)同，解決復雜環(huán)境信號畸變問題，提升泄漏源定位精度與魯棒性，21.氣體陣列的危化倉儲泄漏定位溯源方法，其特征步驟1,采集倉儲環(huán)境的氣體濃度、組分及環(huán)境物理場參數(shù)，生成多模態(tài)原始數(shù)據(jù)集；步驟2,將所述多模態(tài)原始數(shù)據(jù)集輸入預置知識庫，通過遷移學習算法對傳感器陣列進行跨場景域適應預訓練，基于實時環(huán)境參數(shù)頻譜與知識庫中噪聲模式特征庫的動態(tài)匹配生成自適應基線校正信號，輸出標定后多物理場數(shù)據(jù)集；步驟3,對所述標定后多物理場數(shù)據(jù)集中的氣體濃度時序信號進行多尺度小波包分解，基于知識庫中湍流與擴散關聯(lián)圖譜采用雙向門控注意力機制分配噪聲抑制權重，同時調用氣體吸附動力學參數(shù)庫構建遷移學習驅動的色譜響應遷移模型，輸出目標氣體的降噪濃度梯度信號及分離后的組分特征向量；步驟4,基于計算流體力學動態(tài)模擬生成的湍流渦旋分布圖譜，量化傳感器節(jié)點間的響應滯后效應，采用粒子群優(yōu)化算法迭代求解時延補償系數(shù)并對齊多節(jié)點時序信號，結合對抗生成網(wǎng)絡將補償后的濃度梯度數(shù)據(jù)與物理場約束合成基準擴散特征向量，生成氣體擴散路徑圖譜；步驟5,將計算流體力學質量守恒方程作為硬約束嵌入貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡，通過投影梯度下降算法聯(lián)合優(yōu)化網(wǎng)絡參數(shù)，生成泄漏源坐標后驗概率分布；步驟6,將貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的后驗概率分布、計算流體力學仿真結果及LSTM預測數(shù)據(jù)輸入集成學習框架，采用NSGA-II多目標優(yōu)化算法動態(tài)分配模型權重并篩選帕累托最優(yōu)解集，生成可信度評級定位結果。2.根據(jù)權利要求1所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，其特征在于，所述環(huán)境物理場參數(shù)包括三維風速場、溫度梯度分布及氣壓脈動時序信號；將所述三維風速場與溫度梯度分布輸入知識庫中的噪聲模式特征庫進行頻譜相似性根據(jù)比對結果生成基于遷移學習域適應的自適應濾波信號，對所述氣壓脈動時序信號進行溫度漂移補償，輸出校正后的三維物理場參數(shù)集。3.根據(jù)權利要求2所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，其特征在于，還包對所述校正后的三維物理場參數(shù)集中的氣體濃度時序信號進行Daubechies小波包分解，提取高頻噪聲分量與低頻擴散分量；調用知識庫中的湍流與擴散關聯(lián)圖譜對高頻噪聲分量進行注意力權重分配，結合遷移學習驅動的色譜響應遷移模型重構目標氣體濃度梯度場；通過元學習框架動態(tài)優(yōu)化氣體吸附動力學參數(shù)庫中的吸附系數(shù)矩陣，生成剝離交叉干擾后的純凈組分光譜特征。4.根據(jù)權利要求3所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，其特征在于，還包基于計算流體力學模擬輸出的湍流渦旋分布圖譜，構建傳感器節(jié)點間的渦旋傳播延時模型；采用改進粒子群優(yōu)化算法迭代求解所述渦旋傳播延時模型中的相位偏移參數(shù)，對所述重構目標氣體濃度梯度場進行時域對齊；生成時空同步的多節(jié)點濃度梯度時序信號集。35.根據(jù)權利要求4所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，其特征在于，還包在貝葉斯與LSTM網(wǎng)絡的隱藏層嵌入計算流體力學質量守恒方程的離散化約束條件；通過時空注意力機制提取所述多節(jié)點濃度梯度時序信號集中的渦旋傳播方向特征；采用投影梯度下降算法對LSTM單元的輸出張量進行流場散度約束，強制預測結果滿足質量守恒定律。6.根據(jù)權利要求1所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，其特征在于，所述步驟6包括：將貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的后驗概率分布殘差輸入定位誤差映射網(wǎng)絡，生成定位不確定性量化指標；在集成學習框架中融合貝葉斯推斷的后驗概率數(shù)據(jù)、LSTM預測的時序擴散軌跡及CFD仿真的物理場約束結果；通過NSGA-II多目標優(yōu)化算法對所述后驗概率數(shù)據(jù)、時序擴散軌跡及物理場約束結果進行多維度權重分配，生成帕累托前沿解集。7.根據(jù)權利要求6所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，其特征在于，還包根據(jù)所述可信度評級定位結果與實時監(jiān)測殘差信號的偏差分布，通過元強化學習框架動態(tài)調整傳感器靈敏度參數(shù)及貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡超參數(shù)，同時基于神經(jīng)架構搜索技術重構網(wǎng)絡深度；根據(jù)所述帕累托前沿解集的殘差分布特征，從知識庫中匹配傳感器靈敏度調整策略及貝葉斯與LSTM網(wǎng)絡的超參數(shù)優(yōu)化方案；通過神經(jīng)架構搜索技術對貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡中的LSTM分支進行層數(shù)自適應調整；基于差分進化算法優(yōu)化計算流體力學模型中湍流渦旋強度的邊界條件參數(shù)。8.根據(jù)權利要求1所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，其特征在于，所述步驟4包括：調用知識庫中存儲的歷史泄漏事件時空軌跡數(shù)據(jù)構建對抗生成網(wǎng)絡的訓練樣本集；將時域對齊后的多節(jié)點濃度梯度時序信號集與質量守恒方程約束合成擴散特征張量；通過生成對抗網(wǎng)絡的判別器模塊輸出帶有渦旋傳播方向標記的擴散路徑熱力圖譜。9.根據(jù)權利要求8所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，其特征在于，還包基于歷史泄漏場景的三維重構數(shù)據(jù)訓練定位誤差映射網(wǎng)絡的殘差分布模型；對貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的后驗概率分布進行蒙特卡洛采樣，提取空間置信區(qū)間的邊界特征；將所述擴散路徑熱力圖譜與空間置信區(qū)間特征疊加生成概率云圖可視化輸出。10.根據(jù)權利要求1所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，其特征在于，所述步驟1包括：金屬氧化物半導體傳感器與光離子化檢測器的分布式陣列，通過遷移學習模型抑制交叉敏感效應；4理場參數(shù)；5技術領域[0001]本發(fā)明涉及物質動態(tài)擴散特征與溯源算法在危險化學品倉儲安全監(jiān)測領域的交叉應用技術領域，尤其涉及氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法。背景技術[0002]在?；穫}儲場景中，基于氣體傳感器陣列的泄漏定位溯源技術通過多節(jié)點氣體濃度分布特征與時空關聯(lián)性分析實現(xiàn)泄漏源快速識別。該技術依托高密度布置的氣敏傳感器網(wǎng)絡實時采集氣體擴散參數(shù)，結合流體力學模型與泄漏源定位算法，通過時差法或濃度梯度分析確定泄漏信號傳播路徑，并利用自適應加權融合模型消除環(huán)境干擾噪聲。進一步引入貝葉斯推理或神經(jīng)網(wǎng)絡算法，可逆向推導泄漏事件的時間序列及空間坐標，同時耦合倉儲區(qū)域三維拓撲結構及環(huán)境參數(shù)(如風速、溫濕度)進行動態(tài)修正，實現(xiàn)泄漏源概率分布的精準重構。[0003]在氣體傳感器陣列應用于?；瘋}儲泄漏定位時，受復雜環(huán)境多物理場耦合作用，氣體擴散路徑易受倉儲結構湍流效應、多組分氣體交叉干擾及傳感器響應滯后特性的非線性疊加影響，導致濃度梯度與時序信號的空間關聯(lián)性發(fā)生畸變，進而降低流體力學逆向反演模型對泄漏源空間坐標的解析精度。發(fā)明內(nèi)容[0004]針對現(xiàn)有技術不足，本發(fā)明提供氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，用于解決現(xiàn)有技術中因復雜環(huán)境多物理場耦合導致氣體擴散信號畸變，影響基于氣體傳感器陣列的?；沸孤┰茨嫦蚍囱菥鹊膯栴}。[0005]為解決上述技術問題，本發(fā)明的具體技術方案如下：本發(fā)明提供的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，包括：步驟1,通過三維空間部署的異構氣體傳感器陣列實時采集倉儲環(huán)境的氣體濃度、組分及環(huán)境物理場參數(shù)，生成包括氣體濃度時序信號、多組分光譜特征及三維風速場的多模態(tài)原始數(shù)據(jù)集；步驟2,將所述多模態(tài)原始數(shù)據(jù)集輸入預置知識庫，通過遷移學習算法對傳感器陣列進行跨場景域適應預訓練，基于實時環(huán)境參數(shù)頻譜與知識庫中噪聲模式特征庫的動態(tài)匹配生成自適應基線校正信號，輸出經(jīng)環(huán)境噪聲抑制和傳感器零點漂移補償?shù)臉硕ê蠖辔锢韴鰯?shù)據(jù)集；步驟3,對所述標定后多物理場數(shù)據(jù)集中的氣體濃度時序信號進行多尺度小波包分解，基于知識庫中湍流與擴散關聯(lián)圖譜采用雙向門控注意力機制分配噪聲抑制權重，同時調用氣體吸附動力學參數(shù)庫構建遷移學習驅動的色譜響應遷移模型，輸出目標氣體的降噪濃度梯度信號及分離后的組分特征向量；步驟4,基于計算流體力學動態(tài)模擬生成的湍流渦旋分布圖譜，量化傳感器節(jié)點間的響應滯后效應，采用粒子群優(yōu)化算法迭代求解時延補償系數(shù)并對齊多節(jié)點時序信號，結6合對抗生成網(wǎng)絡將補償后的濃度梯度數(shù)據(jù)與物理場約束合成基準擴散特征向量，生成多物理場耦合條件下的氣體擴散路徑圖譜；步驟5,將計算流體力學質量守恒方程作為硬約束嵌入貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡，通過投影梯度下降算法聯(lián)合優(yōu)化網(wǎng)絡參數(shù)，生成滿足流體力學規(guī)律與實測數(shù)據(jù)特征的泄漏源坐標后驗概率分布；步驟6,將所述貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的后驗概率分布、計算流體力學仿真結果及LSTM預測數(shù)據(jù)輸入集成學習框架，采用NSGA-II多目標優(yōu)化算法動態(tài)分配模型權重并篩選帕累托最優(yōu)解集，生成帶有殘差分布-定位誤差映射網(wǎng)絡驗證的可信度評級定位[0006]進一步地，本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，所述環(huán)境物理場參數(shù)包括三維風速場、溫度梯度分布及氣壓脈動時序信號；將所述三維風速場與溫度梯度分布輸入知識庫中的噪聲模式特征庫進行頻譜相似性比對；根據(jù)比對結果生成基于遷移學習域適應的自適應濾波信號，對所述氣壓脈動時序信號進行溫度漂移補償，輸出校正后的三維物理場參數(shù)集。[0007]進一步地，本發(fā)明所述的氣體陣列的危化倉儲泄漏定位溯源方法，還包括：對所述校正后的三維物理場參數(shù)集中的氣體濃度時序信號進行Daubechies小波包分解，提取高頻噪聲分量與低頻擴散分量；調用知識庫中的湍流與擴散關聯(lián)圖譜對高頻噪聲分量進行注意力權重分配，結合遷移學習驅動的色譜響應遷移模型重構目標氣體濃度梯度場；通過元學習框架動態(tài)優(yōu)化氣體吸附動力學參數(shù)庫中的吸附系數(shù)矩陣，生成剝離交叉干擾后的純凈組分光譜特征?；谟嬎懔黧w力學模擬輸出的湍流渦旋分布圖譜，構建傳感器節(jié)點間的渦旋傳播延時模型；采用改進粒子群優(yōu)化算法迭代求解所述渦旋傳播延時模型中的相位偏移參數(shù)，對所述重構的目標氣體濃度梯度場進行時域對齊；生成時空同步的多節(jié)點濃度梯度時序信號集。[0009]進一步地，本發(fā)明所述的氣體陣列的危化倉儲泄漏定位溯源方法，還包括：在貝葉斯與LSTM網(wǎng)絡的隱藏層嵌入計算流體力學質量守恒方程的離散化約束條通過時空注意力機制提取所述多節(jié)點濃度梯度時序信號集中的渦旋傳播方向特采用投影梯度下降算法對LSTM單元的輸出張量進行流場散度約束，強制預測結果滿足質量守恒定律。[0010]進一步地，本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，所述步驟6包將所述貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的后驗概率分布殘差輸入定位誤差映射7在集成學習框架中融合貝葉斯推斷的后驗概率數(shù)據(jù)、LSTM預測的時序擴散軌跡及通過NSGA-II多目標優(yōu)化算法對所述后驗概率數(shù)據(jù)、時序擴散軌跡及物理場約束結果進行多維度權重分配，生成帕累托前沿解集。根據(jù)所述可信度評級定位結果與實時監(jiān)測殘差信號的偏差分布，通過元強化學習框架動態(tài)調整傳感器靈敏度參數(shù)及貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡超參數(shù)，同時基于神經(jīng)架構搜索技術重構網(wǎng)絡深度，形成閉環(huán)自適應學習機制；根據(jù)所述帕累托前沿解集的殘差分布特征，從知識庫中匹配傳感器靈敏度調整策略及貝葉斯與LSTM網(wǎng)絡的超參數(shù)優(yōu)化方案；通過神經(jīng)架構搜索技術對所述貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡中的LSTM分支進行層數(shù)自適應調整；基于差分進化算法優(yōu)化計算流體力學模型中湍流渦旋強度的邊界條件參數(shù)。[0012]進一步地，本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，所述步驟4包調用知識庫中存儲的歷史泄漏事件時空軌跡數(shù)據(jù)構建對抗生成網(wǎng)絡的訓練樣本將時域對齊后的多節(jié)點濃度梯度時序信號集與質量守恒方程約束合成擴散特征通過生成對抗網(wǎng)絡的判別器模塊輸出帶有渦旋傳播方向標記的擴散路徑熱力圖[0013]進一步地，本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，還包括：基于歷史泄漏場景的三維重構數(shù)據(jù)訓練定位誤差映射網(wǎng)絡的殘差分布模型；對所述貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的后驗概率分布進行蒙特卡洛采樣，提取空間置信區(qū)間的邊界特征；將所述擴散路徑熱力圖譜與空間置信區(qū)間特征疊加生成概率云圖可視化輸出。[0014]進一步地，本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，所述步驟1包金屬氧化物半導體傳感器與光離子化檢測器的分布式陣列，通過遷移學習模型抑制交叉敏感效應；集成溫濕度傳感器與三維超聲波風速計的同步采集模塊，實時輸出時間戳對齊的多物理場參數(shù)；電化學傳感器陣列中設置的抗干擾涂層與所述色譜響應遷移模型協(xié)同剝離干擾組分光譜。本發(fā)明通過異構氣體傳感器陣列的多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與遷移學習的動態(tài)噪聲抑制，消除復雜環(huán)境中的溫漂與交叉敏感干擾，恢復氣體濃度信號的原始特征；結合計算流體力學模擬與改進粒子群優(yōu)化算法，量化傳感器節(jié)點間的湍流滯后效應，重構物理規(guī)律約束的擴散路徑圖譜；基于貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡嵌入質量守恒方程硬約束，通過投影梯度8下降強制模型輸出符合流體力學規(guī)律，解決數(shù)據(jù)驅動模型在湍流環(huán)境下違背物理場演化的問題；采用NSGA-II多目標優(yōu)化算法融合多源異構數(shù)據(jù)，結合殘差分布-定位誤差映射網(wǎng)絡驗證，生成具有可信度評級的帕累托最優(yōu)解集，形成數(shù)據(jù)驅動與物理規(guī)律雙重校驗機制；閉環(huán)自適應學習框架通過神經(jīng)架構搜索與差分進化算法動態(tài)調整模型結構與邊界條件，實現(xiàn)長期運行中系統(tǒng)參數(shù)的持續(xù)優(yōu)化，最終在?；穫}儲場景下達成泄漏源毫米級定位精度，顯著提升復雜多物理場耦合環(huán)境中的逆向反演魯棒性與可靠性。附圖說明[0016]為了更清楚地說明本發(fā)明的技術方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見的，對于本領域普通技術人員而言，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)附圖獲得其他的附圖。[0017]圖1為本發(fā)明實施例提供的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法的流程圖。具體實施方式[0018]為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合本發(fā)明具體實施例及相應的附圖對本發(fā)明技術方案進行清楚、完整地描述。顯然，所描述的實施例僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。以下結合附圖，詳細說明本發(fā)明各實施例提供的技術方案。為了更好地了解本發(fā)明的目的，下面對本發(fā)明做進一步詳細地描述。[0019]請參閱圖1,本發(fā)明提供的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，包括：步驟1,通過三維空間部署的異構氣體傳感器陣列實時采集倉儲環(huán)境的氣體濃度、組分及環(huán)境物理場參數(shù)，生成包括氣體濃度時序信號、多組分光譜特征及三維風速場的多模態(tài)原始數(shù)據(jù)集；步驟2,將所述多模態(tài)原始數(shù)據(jù)集輸入預置知識庫，通過遷移學習算法對傳感器陣列進行跨場景域適應預訓練，基于實時環(huán)境參數(shù)頻譜與知識庫中噪聲模式特征庫的動態(tài)匹配生成自適應基線校正信號，輸出經(jīng)環(huán)境噪聲抑制和傳感器零點漂移補償?shù)臉硕ê蠖辔锢韴鰯?shù)據(jù)集；步驟3,對所述標定后多物理場數(shù)據(jù)集中的氣體濃度時序信號進行多尺度小波包分解，基于知識庫中湍流與擴散關聯(lián)圖譜采用雙向門控注意力機制分配噪聲抑制權重，同時調用氣體吸附動力學參數(shù)庫構建遷移學習驅動的色譜響應遷移模型，輸出目標氣體的降噪濃度梯度信號及分離后的組分特征向量；步驟4,基于計算流體力學動態(tài)模擬生成的湍流渦旋分布圖譜，量化傳感器節(jié)點間的響應滯后效應，采用粒子群優(yōu)化算法迭代求解時延補償系數(shù)并對齊多節(jié)點時序信號，結合對抗生成網(wǎng)絡將補償后的濃度梯度數(shù)據(jù)與物理場約束合成基準擴散特征向量，生成多物理場耦合條件下的氣體擴散路徑圖譜；步驟5,將計算流體力學質量守恒方程作為硬約束嵌入貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡，通過投影梯度下降算法聯(lián)合優(yōu)化網(wǎng)絡參數(shù)，生成滿足流體力學規(guī)律與實測數(shù)據(jù)特征的泄漏源坐標后驗概率分布；9步驟6,將所述貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的后驗概率分布、計算流體力學仿真結果及LSTM預測數(shù)據(jù)輸入集成學習框架，采用NSGA-II多目標優(yōu)化算法動態(tài)分配模型權重并篩選帕累托最優(yōu)解集，生成帶有殘差分布-定位誤差映射網(wǎng)絡驗證的可信度評級定位[0020]本發(fā)明提供的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)采集、信號處理與物理模型融合實現(xiàn)復雜環(huán)境下泄漏源的精準定位。以下對技術方案各步驟進行詳細說明：在步驟1中，通過三維空間部署的異構氣體傳感器陣列實時采集倉儲環(huán)境的氣體濃度、組分及環(huán)境物理場參數(shù)。所述異構氣體傳感器陣列由金屬氧化物半導體傳感器、光離子化檢測器及抗干擾涂層的電化學傳感器組成，分布式布置于倉儲空間的關鍵監(jiān)測節(jié)點，同步采集氣體濃度時序信號、多組分光譜特征及三維風速場數(shù)據(jù)。溫濕度傳感器與三維超聲波風速計集成于同一采集模塊，確保多物理場參數(shù)的時間戳對齊，形成包含時空關聯(lián)性的多模態(tài)原始數(shù)據(jù)集。[0021]步驟2將所述多模態(tài)原始數(shù)據(jù)集輸入預置知識庫，通過遷移學習算法對傳感器陣列進行跨場景域適應預訓練。知識庫中存儲歷史泄漏場景的噪聲模式特征庫，通過實時環(huán)境參數(shù)頻譜與特征庫的動態(tài)匹配，生成基于域適應的自適應基線校正信號。該信號對氣壓脈動時序信號中的溫度漂移分量進行補償，消除傳感器零點漂移與環(huán)境突變噪聲，輸出經(jīng)標定的多物理場數(shù)據(jù)集。[0022]步驟3對步驟2輸出的標定后數(shù)據(jù)集進行多尺度小波包分解與氣體組分解耦處理。采用Daubechies小波包分解算法分離氣體濃度時序信號的高頻噪聲分量與低頻擴散分量，結合知識庫中的湍流與擴散關聯(lián)圖譜，通過雙向門控注意力機制動態(tài)分配各頻段的噪聲抑制權重。同時，調用氣體吸附動力學參數(shù)庫構建遷移學習驅動的色譜響應遷移模型，剝離多組分氣體交叉干擾的光譜特征，重構目標氣體的降噪濃度梯度場及純凈組分特征向量。[0023]步驟4基于計算流體力學動態(tài)模擬生成的湍流渦旋分布圖譜，量化傳感器節(jié)點間的響應滯后效應。構建傳感器節(jié)點間的渦旋傳播延時模型，采用改進粒子群優(yōu)化算法迭代求解相位偏移參數(shù)，對重構的目標氣體濃度梯度場進行時域對齊。補償后的濃度梯度數(shù)據(jù)與物理場約束通過對抗生成網(wǎng)絡合成基準擴散特征向量，生成表征多物理場耦合條件下氣體擴散路徑的時空關聯(lián)圖譜。[0024]步驟5將計算流體力學質量守恒方程作為硬約束嵌入貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡。在貝葉斯框架中引入泄漏源空間分布先驗數(shù)據(jù)，LSTM分支通過時空注意力機制學習擴散時序關聯(lián)規(guī)則。投影梯度下降算法對網(wǎng)絡參數(shù)進行聯(lián)合優(yōu)化，強制模型輸出滿足質量守恒定律與實測數(shù)據(jù)特征，生成泄漏源坐標的后驗概率分布。[0025]步驟6通過集成學習框架融合貝葉斯與LSTM網(wǎng)絡的后驗概率分布、計算流體力學仿真結果及LSTM預測的時序擴散軌跡。采用NSGA-II多目標優(yōu)化算法對異構數(shù)據(jù)源進行多維度權重分配，篩選帕累托最優(yōu)解集。殘差分布-定位誤差映射網(wǎng)絡對解集進行不確定性量化驗證，輸出帶有可信度評級的定位結果，為閉環(huán)自適應學習提供基準。[0026]各步驟間形成單向遞進且可反向修正的數(shù)據(jù)處理鏈條。步驟1的多模態(tài)數(shù)據(jù)為步驟2的噪聲抑制提供輸入，步驟3的降噪組分特征為步驟4的時空對齊奠定基礎。步驟5的物理約束反演與步驟6的多模型融合協(xié)同提升定位精度，最終通過閉環(huán)機制動態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)參數(shù)。技術方案通過數(shù)據(jù)驅動與物理規(guī)律的雙重約束，解決復雜多物理場耦合導致的信號畸變問題，實現(xiàn)?；沸孤┰吹木珳仕菰?。[0027]具體而言，本發(fā)明所述的氣體陣列的危化倉儲泄漏定位溯源方法，所述環(huán)境物理場參數(shù)包括三維風速場、溫度梯度分布及氣壓脈動時序信號；將所述三維風速場與溫度梯度分布輸入知識庫中的噪聲模式特征庫進行頻譜相似性比對；根據(jù)比對結果生成基于遷移學習域適應的自適應濾波信號，對所述氣壓脈動時序信號進行溫度漂移補償，輸出校正后的三維物理場參數(shù)集。[0028]本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法中，環(huán)境物理場參數(shù)的采集與基線漂移校正構成數(shù)據(jù)預處理的核心環(huán)節(jié)。三維風速場的測量通過分布式布置的三維超聲波風速計實現(xiàn)，基于多普勒效應捕捉倉儲空間內(nèi)氣流矢量分布，生成具有時空關聯(lián)性的風速場矩陣。溫度梯度分布數(shù)據(jù)由嵌入式高精度溫度傳感器陣列同步采集，傳感器節(jié)點沿垂直與水平方向分層部署，實時輸出溫度場空間梯度變化特征。氣壓脈動時序信號通過抗干擾設計的微壓差傳感器獲取，采樣頻率與風速、溫度數(shù)據(jù)保持同步，形成時間戳對齊的多物理場原始數(shù)據(jù)集。[0029]基線漂移校正過程中，知識庫中存儲的歷史噪聲模式特征庫包含不同環(huán)境條件下傳感器基線漂移的頻譜特征。三維風速場與溫度梯度分布數(shù)據(jù)輸入特征庫后，通過遷移學習算法提取場景域不變性特征，構建頻譜相似性比對模型。該模型識別實時環(huán)境參數(shù)中的穩(wěn)態(tài)與瞬態(tài)分量，生成基于域適應的自適應濾波信號。濾波信號作用于氣壓脈動時序信號，對溫度驟變引起的傳感器零點漂移分量進行相位補償，消除氣壓數(shù)據(jù)中由熱力學效應導致的非線性誤差，輸出經(jīng)時空校正的三維物理場參數(shù)集。[0030]校正后的三維物理場參數(shù)集為后續(xù)信號處理提供高置信度輸入。溫度梯度數(shù)據(jù)與風速場矩陣的耦合關系通過知識庫中的湍流演化模型進行驗證，確保物理場參數(shù)的動力學一致性。氣壓脈動信號的補償結果與遷移學習模型的殘差分布特征關聯(lián)，動態(tài)更新知識庫中的噪聲模式特征庫，形成環(huán)境參數(shù)標定的閉環(huán)優(yōu)化機制。技術方案通過物理場參數(shù)的多維度協(xié)同校正，為氣體擴散特征重構與泄漏源反演奠定數(shù)據(jù)基礎。[0031]具體而言，本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，還包括：對所述校正后的三維物理場參數(shù)集中的氣體濃度時序信號進行Daubechies小波包分解，提取高頻噪聲分量與低頻擴散分量；調用知識庫中的湍流與擴散關聯(lián)圖譜對高頻噪聲分量進行注意力權重分配，結合遷移學習驅動的色譜響應遷移模型重構目標氣體濃度梯度場；通過元學習框架動態(tài)優(yōu)化氣體吸附動力學參數(shù)庫中的吸附系數(shù)矩陣，生成剝離交叉干擾后的純凈組分光譜特征。[0032]本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法中，步驟3通過多尺度信號分解與動態(tài)參數(shù)優(yōu)化實現(xiàn)氣體濃度場重構與組分分離。氣體濃度時序信號經(jīng)步驟2的基線漂移校正后，輸入多尺度小波包分解模塊。采用Daubechies小波基函數(shù)對信號進行五層分解，提取0.1-10Hz頻段的高頻噪聲分量及0.01-0.1Hz的低頻擴散分量。分解過程中通過能量熵閾值判定有效頻段邊界，保留與湍流擴散特征關聯(lián)的低頻信號分量。[0033]高頻噪聲分量的抑制通過知識庫中的湍流與擴散關聯(lián)圖譜實現(xiàn)。關聯(lián)圖譜存儲歷11史泄漏場景下湍流強度與噪聲頻譜的映射關系，基于當前環(huán)境的三維風速場數(shù)據(jù)匹配相似噪聲模式。雙向門控注意力機制根據(jù)匹配結果動態(tài)分配各頻段的噪聲抑制權重，對高頻分量進行自適應濾波。濾波后的低頻擴散分量與遷移學習驅動的色譜響應遷移模型耦合，重構目標氣體濃度梯度場。[0034]色譜響應遷移模型的訓練依托知識庫中氣體吸附動力學參數(shù)庫，參數(shù)庫包含多組分氣體在傳感器表面的吸附等溫線及反應活化能數(shù)據(jù)。模型通過遷移學習策略將歷史場景的吸附特征遷移至當前環(huán)境，構建組分分離矩陣。元學習框架實時優(yōu)化吸附系數(shù)矩陣中的交叉敏感參數(shù)，結合傳感器陣列的時空調制數(shù)據(jù)，剝離干擾氣體的光譜響應特征。優(yōu)化后的參數(shù)矩陣與多尺度分解結果融合，生成具有空間連續(xù)性的純凈組分光譜特征向量。[0035]各技術環(huán)節(jié)形成遞進式處理鏈條。小波包分解為噪聲抑制提供頻域分析基礎，注意力機制分配權重增強湍流關聯(lián)特征的保留能力。遷移學習模型與元學習框架的協(xié)同作用，實現(xiàn)跨場景的組分分離能力泛化。重構的濃度梯度場與純凈光譜特征為步驟4的時空滯后補償提供高信噪比輸入，支撐后續(xù)擴散路徑的精準建模。技術方案通過信號分解與參數(shù)優(yōu)化的多維度協(xié)同，解決多組分交叉干擾導致的濃度場畸變問題。基于計算流體力學模擬輸出的湍流渦旋分布圖譜，構建傳感器節(jié)點間的渦旋傳播延時模型；采用改進粒子群優(yōu)化算法迭代求解所述渦旋傳播延時模型中的相位偏移參數(shù)，對所述重構的目標氣體濃度梯度場進行時域對齊；生成時空同步的多節(jié)點濃度梯度時序信號集。[0037]本發(fā)明所述的氣體陣列的危化倉儲泄漏定位溯源方法中，步驟4通過物理場建模與信號時序校正實現(xiàn)氣體擴散特征的時空對齊?；诓襟E3輸出的目標氣體濃度梯度場，調用計算流體力學(CFD)動態(tài)模擬引擎，結合倉儲空間的三維拓撲結構及環(huán)境參數(shù)生成湍流渦旋分布圖譜。圖譜以渦旋強度、傳播方向及能量耗散率為特征維度，量化傳感器節(jié)點間的氣體擴散路徑非線性擾動效應。[0038]渦旋傳播延時模型的構建依托所述湍流渦旋分布圖譜的時空演化特征。模型將傳感器節(jié)點的空間坐標與渦旋傳播方向映射為時延函數(shù)，建立節(jié)點間信號傳播的相位偏移關系。改進粒子群優(yōu)化算法引入慣性權重自適應調整策略，以渦旋能量衰減系數(shù)為約束條件，迭代求解相位偏移參數(shù)的最優(yōu)解集。參數(shù)優(yōu)化過程中，目標氣體濃度梯度場的時域對齊通過滑動窗口動態(tài)匹配實現(xiàn)，消除倉儲結構湍流導致的信號時序錯位。[0039]時域對齊后的多節(jié)點濃度梯度時序信號集通過時空插值算法進行空間連續(xù)性重構。插值算法融合CFD模擬的物理場約束與實測濃度梯度數(shù)據(jù)，生成時空同步的信號集。同步信號集保留氣體擴散的時變特征與空間關聯(lián)性，為步驟5的泄漏源反演提供高精度輸入。技術方案通過物理場建模與數(shù)據(jù)驅動的聯(lián)合優(yōu)化，解決傳感器響應滯后引起的時序信號畸變問題，提升擴散路徑重構的可靠性。[0040]各技術環(huán)節(jié)的協(xié)同作用體現(xiàn)為：CFD模擬為延時模型提供物理場演化規(guī)則，改進優(yōu)化算法通過動態(tài)參數(shù)調整實現(xiàn)信號對齊，時空插值則增強數(shù)據(jù)的空間一致性。這一處理鏈條有效抑制復雜湍流環(huán)境對傳感器信號時空關聯(lián)性的干擾，為后續(xù)逆向反演奠定數(shù)據(jù)基礎。在貝葉斯與LSTM網(wǎng)絡的隱藏層嵌入計算流體力學質量守恒方程的離散化約束條通過時空注意力機制提取所述多節(jié)點濃度梯度時序信號集中的渦旋傳播方向特[0042]本發(fā)明所述的氣體陣列的危化倉儲泄漏定位溯源方法中，步驟4的混合神經(jīng)網(wǎng)絡[0043]時空注意力機制對步驟4生成的多節(jié)點濃度梯度時序信號集進行特征提取。注意[0047]具體而言，本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法將所述貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的后驗概率分布殘差輸入定位誤差映射通過NSGA-II多目標優(yōu)化算法對所述后驗概率數(shù)據(jù)、時序擴散軌跡及物理場約束[0048]本發(fā)明所述的氣體陣列的危化倉儲泄漏定位溯源方法中，步驟6通過多源數(shù)據(jù)融歷史泄漏場景的殘差分布模式生成定位不確定性量化指標。該指標通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取殘差的時空關聯(lián)特征，結合知識庫中誤差-環(huán)境參數(shù)映射關系，輸出各傳感器節(jié)點的置信度權重矩陣。[0049]集成學習框架接收貝葉斯推斷的后驗概率數(shù)據(jù)、LSTM預測的時序擴散軌跡及CFD仿真的物理場約束結果三類異構數(shù)據(jù)源?？蚣懿捎锰卣骷壢诤喜呗?，將后驗概率分布的空空間通過自注意力機制動態(tài)分配各數(shù)據(jù)源的貢獻權重，生成融合后的聯(lián)合決策向量，表征泄漏源定位的跨模型一致性特征。[0050]NSGA-II多目標優(yōu)化算法對聯(lián)合決策向量進行多維度權重分配，優(yōu)化目標涵蓋定位精度、模型一致性及計算效率。算法基于非支配排序策略篩選帕累托前沿解集，解集中的每個候選點需滿足后驗概率置信度閾值、物理場散度約束及時序軌跡連續(xù)性條件。殘差分布-定位誤差映射網(wǎng)絡對解集進行二次驗證，剔除違背歷史泄漏模式或環(huán)境參數(shù)約束的異常解，生成最終的可信度評級定位結果。[0051]技術方案的邏輯鏈條表現(xiàn)為：殘差分析量化模型預測的不確定性，為數(shù)據(jù)融合提供可信度基準；集成框架通過特征空間映射協(xié)調多源數(shù)據(jù)的互補性；多目標優(yōu)化則在約束條件下平衡定位精度與模型魯棒性。定位誤差映射網(wǎng)絡的驗證機制與NSGA-II的篩選策略形成雙重校驗，確保輸出結果同時符合數(shù)據(jù)驅動特征與物理規(guī)律。上述處理流程通過多層次驗證與優(yōu)化，解決復雜環(huán)境下單一模型定位結果可信度不足的問題，為閉環(huán)自適應學習提供高可靠性輸入。[0052]具體而言，本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，還包括：根據(jù)所述可信度評級定位結果與實時監(jiān)測殘差信號的偏差分布，通過元強化學習框架動態(tài)調整傳感器靈敏度參數(shù)及貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡超參數(shù)，同時基于神經(jīng)架構搜索技術重構網(wǎng)絡深度，形成閉環(huán)自適應學習機制；根據(jù)所述帕累托前沿解集的殘差分布特征，從知識庫中匹配傳感器靈敏度調整策略及貝葉斯與LSTM網(wǎng)絡的超參數(shù)優(yōu)化方案；通過神經(jīng)架構搜索技術對所述貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡中的LSTM分支進行層數(shù)自適應調整；基于差分進化算法優(yōu)化計算流體力學模型中湍流渦旋強度的邊界條件參數(shù)。[0053]本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法中，閉環(huán)自適應學習機制通過動態(tài)參數(shù)調整與模型重構實現(xiàn)系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化?？尚哦仍u級定位結果與實時監(jiān)測殘差信號的偏差分布輸入元強化學習框架，框架基于知識庫中的歷史優(yōu)化策略庫匹配當前環(huán)境狀態(tài)。元強化學習的策略網(wǎng)絡通過多目標獎勵函數(shù)動態(tài)調整傳感器靈敏度參數(shù)，包括氣體傳感器的響應增益與采樣頻率，同時優(yōu)化貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡中的正則化系數(shù)與學習率超參數(shù)，平衡模型泛化能力與擬合精度。[0054]神經(jīng)架構搜索技術對貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡的LSTM分支進行層數(shù)自適應調整。搜索空間定義為網(wǎng)絡深度與隱藏單元數(shù)的組合，基于實時殘差分布特征生成網(wǎng)絡結構候選集。搜索過程采用權重共享策略評估不同結構的驗證損失，結合梯度方向優(yōu)化器篩選滿足計算效率約束的輕量化網(wǎng)絡架構，動態(tài)擴展或壓縮LSTM分支的時序建模能力。[0055]知識庫中存儲的傳感器靈敏度調整策略與貝葉斯與LSTM超參數(shù)優(yōu)化方案，通過帕累托前沿解集的殘差分布特征進行匹配。匹配算法基于余弦相似度量化殘差模式與歷史場景的關聯(lián)性，提取最優(yōu)參數(shù)調整模板。模板中的靈敏度參數(shù)與超參數(shù)組合通過遷移學習框架遷移至當前系統(tǒng)配置，避免參數(shù)優(yōu)化陷入局部最優(yōu)。[0056]計算流體力學模型的湍流渦旋強度邊界條件參數(shù)通過差分進化算法優(yōu)化。算法以步驟4生成的擴散路徑圖譜與實測濃度梯度場的殘差為適應度函數(shù)，迭代更新渦旋強度參數(shù)的種群分布。種群更新過程中引入物理場散度約束條件，強制優(yōu)化后的邊界參數(shù)滿足質[0057]技術方案的邏輯關聯(lián)體現(xiàn)為：元強化學習框架根據(jù)實時偏差動態(tài)調整前端傳感器與后端模型參數(shù)，神經(jīng)架構搜索優(yōu)化網(wǎng)絡結構以適配動態(tài)環(huán)境，知識庫匹配策略提升參數(shù)遷移效率，差分進化算法則保障物理模型的邊界條件準確性。上述步驟形成內(nèi)外環(huán)協(xié)同優(yōu)化的閉環(huán)機制，內(nèi)環(huán)優(yōu)化傳感器與模型參數(shù)，外環(huán)重構網(wǎng)絡結構與物理場邊界，通過雙向反饋實現(xiàn)系統(tǒng)性能的持續(xù)提升。[0058]閉環(huán)自適應機制通過多層級優(yōu)化策略解決環(huán)境動態(tài)變化導致的模型退化問題，確保泄漏定位系統(tǒng)在長期運行中保持高精度與魯棒性。參數(shù)調整與模型重構的協(xié)同作用為步驟1至步驟6的全流程數(shù)據(jù)處理提供動態(tài)適配能力，強化技術方案在復雜多物理場耦合場景下的實用性。[0059]具體而言，本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，所述步驟4包調用知識庫中存儲的歷史泄漏事件時空軌跡數(shù)據(jù)構建對抗生成網(wǎng)絡的訓練樣本將時域對齊后的多節(jié)點濃度梯度時序信號集與質量守恒方程約束合成擴散特征通過生成對抗網(wǎng)絡的判別器模塊輸出帶有渦旋傳播方向標記的擴散路徑熱力圖[0060]本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法中，步驟4通過歷史數(shù)據(jù)驅動與物理約束融合實現(xiàn)氣體擴散路徑的精準建模。知識庫中存儲的歷史泄漏事件時空軌跡數(shù)據(jù)經(jīng)結構化處理，提取泄漏源坐標、擴散時間序列及環(huán)境參數(shù)組合特征，形成多維時空軌跡矩陣。矩陣通過插值算法補充缺失數(shù)據(jù)點，并注入高斯噪聲增強樣本多樣性，構建對抗生成網(wǎng)絡的訓練樣本集。樣本集覆蓋不同倉儲結構、泄漏強度及環(huán)境擾動模式下的擴散場景，為生成對抗網(wǎng)絡提供跨場景泛化能力。[0061]時域對齊后的多節(jié)點濃度梯度時序信號集與質量守恒方程約束的合成過程，采用張量融合技術實現(xiàn)。濃度梯度時序信號集通過三維卷積編碼為時空特征圖，質量守恒方程則離散化為空間網(wǎng)格節(jié)點的散度約束條件。特征圖與散度約束矩陣通過哈達瑪積運算融合，生成物理信息增強的擴散特征張量。張量中嵌入的物理約束條件強制擴散路徑符合流體力學規(guī)律，抑制數(shù)據(jù)噪聲引起的路徑畸變。[0062]生成對抗網(wǎng)絡的判別器模塊接收擴散特征張量作為輸入，通過多層級卷積網(wǎng)絡提取擴散路徑的局部與全局特征。判別器的輸出層結合渦旋傳播方向分類器與熱力值回歸器，生成帶有方向標記的擴散路徑熱力圖譜。方向標記基于渦旋矢量場的角度分布劃分，熱力值表征濃度梯度在空間網(wǎng)格節(jié)點的累積強度。生成的圖譜通過殘差連接反饋至生成器模塊，迭代優(yōu)化路徑生成的真實性與物理一致性。[0063]技術方案的邏輯關聯(lián)表現(xiàn)為：歷史數(shù)據(jù)構建的訓練樣本集增強生成對抗網(wǎng)絡的場景適應能力，物理約束與實時數(shù)據(jù)的融合保障擴散特征張量的規(guī)律一致性，判別器的多任務輸出則實現(xiàn)路徑可視化與方向標記的聯(lián)合建模。生成的擴散路徑熱力圖譜為步驟5的泄漏源反演提供高保真輸入，同時支撐步驟6的可信度評級驗證。通過歷史經(jīng)驗與物理規(guī)律的雙重驅動，技術方案有效解決復雜湍流環(huán)境下擴散路徑重構的失真問題?；跉v史泄漏場景的三維重構數(shù)據(jù)訓練定位誤差映射網(wǎng)絡的殘差分布模型；對所述貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的后驗概率分布進行蒙特卡洛采樣，提取空間置信區(qū)間的邊界特征；將所述擴散路徑熱力圖譜與空間置信區(qū)間特征疊加生成概率云圖可視化輸出。[0065]本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法中，步驟4通過歷史數(shù)據(jù)驅動與物理約束融合實現(xiàn)氣體擴散路徑的精準建模。知識庫中存儲的歷史泄漏事件時空軌跡數(shù)據(jù)經(jīng)結構化處理，提取泄漏源坐標、擴散時間序列及環(huán)境參數(shù)組合特征，形成多維時空軌跡矩陣。矩陣通過插值算法補充缺失數(shù)據(jù)點，并注入高斯噪聲增強樣本多樣性，構建對抗生成網(wǎng)絡的訓練樣本集。樣本集覆蓋不同倉儲結構、泄漏強度及環(huán)境擾動模式下的擴散場景，為生成對抗網(wǎng)絡提供跨場景泛化能力。[0066]時域對齊后的多節(jié)點濃度梯度時序信號集與質量守恒方程約束的合成過程，采用張量融合技術實現(xiàn)。濃度梯度時序信號集通過三維卷積編碼為時空特征圖，質量守恒方程則離散化為空間網(wǎng)格節(jié)點的散度約束條件。特征圖與散度約束矩陣通過哈達瑪積運算融合，生成物理信息增強的擴散特征張量。張量中嵌入的物理約束條件強制擴散路徑符合流體力學規(guī)律，抑制數(shù)據(jù)噪聲引起的路徑畸變。[0067]生成對抗網(wǎng)絡的判別器模塊接收擴散特征張量作為輸入，通過多層級卷積網(wǎng)絡提取擴散路徑的局部與全局特征。判別器的輸出層結合渦旋傳播方向分類器與熱力值回歸器，生成帶有方向標記的擴散路徑熱力圖譜。方向標記基于渦旋矢量場的角度分布劃分，熱力值表征濃度梯度在空間網(wǎng)格節(jié)點的累積強度。生成的圖譜通過殘差連接反饋至生成器模塊，迭代優(yōu)化路徑生成的真實性與物理一致性。[0068]技術方案的邏輯關聯(lián)表現(xiàn)為：歷史數(shù)據(jù)構建的訓練樣本集增強生成對抗網(wǎng)絡的場景適應能力，物理約束與實時數(shù)據(jù)的融合保障擴散特征張量的規(guī)律一致性，判別器的多任務輸出則實現(xiàn)路徑可視化與方向標記的聯(lián)合建模。生成的擴散路徑熱力圖譜為步驟5的泄漏源反演提供高保真輸入，同時支撐步驟6的可信度評級驗證。通過歷史經(jīng)驗與物理規(guī)律的雙重驅動，技術方案有效解決復雜湍流環(huán)境下擴散路徑重構的失真問題。[0069]具體而言，本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法，所述步驟1包金屬氧化物半導體傳感器與光離子化檢測器的分布式陣列，通過遷移學習模型抑制交叉敏感效應；集成溫濕度傳感器與三維超聲波風速計的同步采集模塊，實時輸出時間戳對齊的多物理場參數(shù)；電化學傳感器陣列中設置的抗干擾涂層與所述色譜響應遷移模型協(xié)同剝離干擾組分光譜。[0070]本發(fā)明所述的氣體陣列的?；瘋}儲泄漏定位溯源方法中，步驟1通過多模態(tài)傳感器協(xié)同部署與信號優(yōu)化技術實現(xiàn)復雜環(huán)境下的高精度數(shù)據(jù)采集。金屬氧化物半導體傳感器與光離子化檢測器的分布式陣列布置于倉儲空間的關鍵監(jiān)測節(jié)點，通過遷移學習模型抑制多組分氣體的交叉敏感效應。遷移學習模型基于知識庫中不同場景的傳感器響應特征庫，提取域不變性特征參數(shù)，動態(tài)調整傳感器陣列的靈敏度權重，削弱非目標氣體的光譜干擾。傳感器節(jié)點間采用空間插值算法補償盲區(qū)數(shù)據(jù)，生成覆蓋全倉儲區(qū)域的濃度梯度分布矩[0071]集成溫濕度傳感器與三維超聲波風速計的同步采集模塊，通過硬件時鐘同步協(xié)議實現(xiàn)多物理場參數(shù)的時間戳對齊。溫濕度傳感器采用多點校準策略，消除環(huán)境溫漂對氣體濃度反演的影響；三維超聲波風速計基于多普勒效應實時捕捉氣流矢量分布，生成風速場矩陣。同步采集模塊的輸出信號經(jīng)時序對齊后，與氣體濃度數(shù)據(jù)融合為時空關聯(lián)的多物理場數(shù)據(jù)集，為后續(xù)信號處理提供統(tǒng)一時間基準。[0072]電化學傳感器陣列的表面設置抗干擾涂層，涂層材料基于目標氣體的吸附特性設計，通過化學修飾抑制干擾組分的吸附反應?？垢蓴_涂層與步驟3的色譜響應遷移模型協(xié)同作用，模型調用知識庫中的吸附動力學參數(shù)，動態(tài)修正傳感器表面因涂層老化或環(huán)境突變引起的響應偏差。涂層物理隔離與算法補償?shù)碾p重機制，剝離干擾組分的光譜特征，提升目標氣體濃度梯度的重構精度。[0073]技術方案的邏輯關聯(lián)體現(xiàn)為：分布式傳感器陣列通過遷移學習優(yōu)化信號質量，同步采集模塊保障多源數(shù)據(jù)的時空一致性，抗干擾涂層與色譜模型的協(xié)同作用強化組分分離能力。傳感器硬件的物理特性與算法模型的動態(tài)修正形成互補，解決復雜環(huán)境下多組分交叉干擾與信號異步采集的難題，為步驟2的噪聲抑制與基線校正提供高可靠性輸入。上述技術鏈條通過硬件設計與算法優(yōu)化的深度融合，奠定泄漏定位全流程的數(shù)據(jù)采集基礎.本發(fā)明技術特征名詞解釋說明如下：異構氣體傳感器陣列：由多種類型傳感器(如金屬氧化物半導體傳感器、光離子化檢測器、電化學傳感器)組成的分布式網(wǎng)絡，部署于倉儲空間的關鍵監(jiān)測點。金屬氧化物傳感器基于表面電阻變化檢測氣體濃度；光離子化檢測器通過紫外光電離氣體分子實現(xiàn)組分識別；電化學傳感器利用氧化還原反應測定特定氣體濃度。陣列通過空間互補布局覆蓋監(jiān)測盲區(qū)，結合遷移學習抑制交叉敏感效應，提升多組分混合環(huán)境下的檢測魯棒性。[0074]遷移學習算法：一種機器學習方法，將知識庫中歷史場景的傳感器響應特征遷移至當前環(huán)境。通過提取跨場景的域不變性特征(如溫度-靈敏度映射關系、噪聲頻譜模式),動態(tài)調整傳感器參數(shù)權重，消除環(huán)境突變引起的基線漂移。算法在預訓練階段利用歷史數(shù)據(jù)構建噪聲模式特征庫，實時運行時匹配當前環(huán)境參數(shù)頻譜，生成自適應濾波信號。[0075]計算流體力學(CFD)動態(tài)模擬：基于Navier-Stokes方程對倉儲空間氣體流動進行數(shù)值仿真，輸出湍流渦旋分布圖譜。圖譜包含渦旋強度、傳播方向及能量耗散率等參數(shù)，用于量化氣體擴散路徑的非線性擾動。仿真過程耦合三維拓撲結構(如貨架布局、通風口位置)與環(huán)境參數(shù)(風速、溫度),生成物理場約束條件下的渦旋演化模型。[0076]改進粒子群優(yōu)化算法：一種群體智能優(yōu)化算法，引入慣性權重自適應調整策略。算法以傳感器節(jié)點間信號傳播的相位偏移為優(yōu)化變量，以渦旋能量衰減系數(shù)為約束條件，迭代求解時延補償參數(shù)的最優(yōu)解。優(yōu)化過程通過滑動窗口動態(tài)匹配濃度梯度場，消除倉儲結構湍流導致的時序信號錯位。[0077]貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡：融合貝葉斯概率框架與長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)的深空注意力機制學習濃度梯度的時序關聯(lián)性。網(wǎng)絡隱藏層嵌入質量守恒方程的離散化約束[0078]NSGA-II多目標優(yōu)化算法：非支配排序遺傳算法，用于解決多目標沖突問題。算法進行權重分配。通過非支配排序與擁擠度計算篩選帕累托前沿解集，輸出高置信度候選解。[0079]殘差分布-定位誤差映射網(wǎng)絡：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構建的驗證模型，輸入為貝葉斯與LSTM輸出的后驗概率殘差。網(wǎng)絡通過三維卷積層提取殘差的時空關聯(lián)特征，結合歷史泄漏場景的誤差分布模式，生成定位不確定性的量化指標(如95%置信區(qū)間),支撐可信度評[0080]神經(jīng)架構搜索技術：自動化機器學習方法，用于動態(tài)調整貝葉斯與LSTM網(wǎng)絡的層數(shù)與結構。搜索空間定義為LSTM分支的深度與隱藏單元數(shù)組合，通過權重共享策略評估候選網(wǎng)絡的驗證損失，結合梯度優(yōu)化器篩選輕量化架構，適配環(huán)境動態(tài)變化。[0081]閉環(huán)自適應學習機制：由元強化學習與差分進化算法組成的動態(tài)優(yōu)化系統(tǒng)。元強化學習框架根據(jù)實時殘差分布調整傳感器靈敏度與模型超參數(shù)；差分進化算法以CFD仿真與實測數(shù)據(jù)殘差為適應度函數(shù)，優(yōu)化湍流渦旋強度邊界條件，形成內(nèi)外環(huán)協(xié)同的參數(shù)-結構[0082]概率云圖可視化：將擴散路徑熱力圖譜(濃度梯度強度)與空間置信區(qū)間(蒙特卡洛采樣結果)進行多通道融合的可視化輸出。熱力值編碼為紅色通道強度，置信邊界編碼為透明度通道，通過三維插值算法增強空間連續(xù)性，生成直觀的泄漏源分布與不確定性表達。[0083]遷移學習模型：遷移學習模型用于抑制傳感器陣列的交叉敏感效應。該模型基于知識庫中存儲的歷史場景數(shù)據(jù)，提取不同環(huán)境條件下的傳感器響應特征(如溫度-靈敏度映射關系、噪聲頻譜模式),通過域適應訓練調整傳感器的靈敏度權重。模型在預訓練階段構建噪聲模式特征庫，實時運行時匹配當前環(huán)境參數(shù)頻譜，生成自適應濾波信號，動態(tài)消除因環(huán)境突變(如溫度驟變)引起的基線漂移，提升多組分混合環(huán)境下的信號穩(wěn)定性。[0084]生成對抗網(wǎng)絡(GAN):生成對抗網(wǎng)絡用于重構氣體擴散路徑圖譜。生成器模塊接收時域對齊后的濃度梯度時序信號與質量守恒方程離散化約束，通過三維卷積編碼生成擴散特征張量；判別器模塊結合渦旋傳播方向分類器與熱力值回歸器，輸出帶有方向標記的擴散路徑熱力圖譜。網(wǎng)絡通過對抗訓練機制迭代優(yōu)化生成結果，確保擴散路徑在符合流體力學規(guī)律的同時，真實反映實測數(shù)據(jù)的時空關聯(lián)特征。[0085]貝葉斯與LSTM混合神經(jīng)網(wǎng)絡：該網(wǎng)絡融合貝葉斯概率框架與長短期記憶(LSTM)模型，用于泄漏源坐標的概率反演。貝葉斯層引入歷史泄漏源空間分布的先驗數(shù)據(jù)，通過后驗概率更新機制生成泄漏源坐標的概率分布；LSTM分支通過時空注意力機制提取濃度梯度信號的時序關聯(lián)性。網(wǎng)絡隱藏層嵌入計算流體力學質量守恒方程的離散化約束項，利用投影梯度下降算法強制輸出滿足流場散度條件，實現(xiàn)物理規(guī)律與數(shù)據(jù)特征的聯(lián)合驅動。[0086]NSGA-II多目標優(yōu)化算法：非支配排序遺傳算法用于多模型結果的融合與優(yōu)化。算軌跡及CFD物理場仿真結果進行多維度權重分配。通過非支配排序策略篩選帕累托前沿解集，結合殘差分布-定位誤差映射網(wǎng)絡的驗證結果，剔除違背物理約束或歷史誤差模式的異[0087]殘差分布-定位誤差映射網(wǎng)絡：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡構建的驗證模型，用于量化定位結果的不確定性。模型輸入為貝葉斯與LSTM輸出的后驗概率殘差，通過三維卷積層提取殘差的時空關聯(lián)特征，結合歷史泄漏場景的誤差分布數(shù)據(jù)，生成定位不確定性的量化指標(如空間置信區(qū)間)。該指標為可信度評級提供統(tǒng)計依據(jù)，支撐定位結果的可解釋性。[0088]神經(jīng)架構搜索(NAS)技術：自動化機器學習方法用于動態(tài)調整貝葉斯與LSTM網(wǎng)絡結構。搜索空間定義為LSTM分支的層數(shù)與隱藏單元數(shù)組合，通過權重共享策略評估候選網(wǎng)絡的驗證損失，結合梯度優(yōu)化器篩選輕量化架構。搜索過程根據(jù)實時殘差分布動態(tài)調整網(wǎng)絡深度，適配環(huán)境變化引起的時序特征復雜性，提升模型泛化能力。[0089]差分進化算法：群體優(yōu)化算法用于更新計算流體力學模型的邊界條件參數(shù)。算法以CFD仿真結果與實測濃度梯度場的殘差為適應度函數(shù)，迭代優(yōu)化湍流渦旋強度參數(shù)的種群分布。種群更新過程中引入質量守恒方程的散度約束，強制優(yōu)化后的邊界參數(shù)符合流體力學規(guī)律，確保物理模型與實測數(shù)據(jù)的一致性。[0090]本發(fā)明具體實施方式通過多層級技術協(xié)同實現(xiàn)?；瘋}儲場景下的泄漏源精準定位。在倉儲空間內(nèi)部署由金屬氧化物半導體傳感器、光離子化檢測器及抗干擾涂層電化學傳感器組成的異構陣列，分布式節(jié)點覆蓋貨架間隙、通風口及地面區(qū)域。傳感器陣列通過遷移學習模型動態(tài)調整靈敏度權重，模型訓練基于知識庫中存儲的交