摘要
本申请涉及安全监测技术领域,其具体地公开了一种基于物联网的储罐安全监测方法,其通过部署于储罐外壁的压电式声发射传感器和部署于储罐区内的工业级麦克风,同步采集高频泄漏声发射信号与参考环境噪声信号,通过将参考环境噪声信号与高频泄漏声发射信号时延对齐后进行自适应滤波处理,以滤除高频泄漏声发射信号中的环境噪声干扰。接着,进一步引入深度学习算法对去噪后的高频泄漏声发射信号进行时域波形分析和自适应内容感知增强处理,以强化信号中的关键声发射特征,从而在此基础上实现对储罐泄漏的智能识别。该方法能够有效提高储罐泄漏监测的准确性和灵敏度,且克服工业现场的噪声干扰对储罐泄漏识别的影响,实现对储罐微小泄漏的早期预警。