放空火炬是保障石油化工廠、煉油廠等企業(yè)安全生產(chǎn)的一種特殊燃燒設施,其對排放廢氣和有毒氣體燃燒的充分與否,是影響環(huán)境污染的重要因素。近年來,國內(nèi)外加強了對VOCs的治理,明確指出火炬系統(tǒng)對VOCs治理具有重要意義,同時提高對放空火炬燃燒效率的要求。傳統(tǒng)的放空火炬燃燒控制系統(tǒng)為手動控制,即工作人員通過觀察火炬的燃燒狀況進行手動調(diào)控消煙。受工作人員個人狀態(tài)因素的影響,該方法易出現(xiàn)觀測黑煙不及時,而導致消煙操作滯后。目前,隨著工業(yè)智能化的發(fā)展,通過智能算法來替代人工以提升工業(yè)的安全性與可靠性成為改善火炬燃燒控制系統(tǒng)的可行性方案。為解決傳統(tǒng)放空火炬燃燒控制系統(tǒng)存在的不足,設計了用于識別放空火炬煙霧的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型算法,利用人工智能算法監(jiān)測放空火炬的燃燒狀態(tài),從而有效避免因工作人員對黑煙反應不及時導致的環(huán)境污染問題。針對“放空火炬燃燒效率控制技術開發(fā)項目”對放空火炬燃燒黑煙識別的需求和放空火炬燃燒效率控制系統(tǒng)研發(fā)實驗現(xiàn)場采集的圖像所展現(xiàn)的復雜環(huán)境背景的實際問題,進行如下幾方面研究:1.探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取煙霧圖像特征的特點,并設計針對煙霧圖像的分類網(wǎng)絡。目前,大多數(shù)用于提取圖像特征的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡... 

【文章來源】：北京工業(yè)大學北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

放空火炬燃燒現(xiàn)場圖

圖3-2 卷積核的最大激活輸入圖像可視化Fig.3-2 Convolution kernel maximum activation input image visualization圖3-3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡感受野示意圖Fig.3-3 The receptive field of convolutional neural network rendering3.1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡深度設計針對不同的任務與數(shù)據(jù)，并不是一味的增加卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的深度就能得到更好的效果。如上一節(jié)可視化的結果可以看出，針對本論文用到的煙霧圖像識別數(shù)據(jù)庫，網(wǎng)絡過深可能會造成網(wǎng)絡參數(shù)冗余，造成網(wǎng)絡過擬合的問題。在設計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分類任務的問題中，Cao[81]提出了在設計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡深度時，最后一層卷積的感受野應該不超過輸入圖像的尺寸。由 Cao 提出的設計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的約束條件，本論文設計的煙霧圖像分類網(wǎng)絡的感受野不應該超過圖像的尺寸，

像將煙霧圖像塊的數(shù)量進行擴充。由于無煙圖像容易獲取，因此不需要使用旋轉(zhuǎn)等方法對無煙圖像塊進行擴充。圖4-1 放空火炬實驗場景樣本圖像Fig.4-1 Flare stack experimental scene sample image

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于數(shù)字圖像處理的工業(yè)火炬火焰監(jiān)控系統(tǒng)的研究[D]. 王昶文.武漢科技大學 2014



本文編號：3041626