本技術(shù)涉及環(huán)境監(jiān)測(cè)的，尤其是涉及一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的環(huán)境監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著工業(yè)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步，環(huán)境保護(hù)變得日益重要。環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)作為環(huán)境保護(hù)的重要工具之一，廣泛應(yīng)用于各種場(chǎng)景，如工廠、城市、自然保護(hù)區(qū)等。傳統(tǒng)的環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)主要依賴于單點(diǎn)測(cè)量和簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜環(huán)境的全面監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，特別是物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的進(jìn)步，環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)也在不斷地演進(jìn)升級(jí)。

2、數(shù)字孿生技術(shù)是一種新興的技術(shù)手段，通過構(gòu)建物理環(huán)境的虛擬映射來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)實(shí)際環(huán)境的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)。

3、如何結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)環(huán)境監(jiān)測(cè)是本領(lǐng)域技術(shù)人員需要攻克的技術(shù)難題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了至少部分解決上述技術(shù)問題，本技術(shù)提供了一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的環(huán)境監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)。

2、第一方面，本技術(shù)提供的一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用如下的技術(shù)方案。

3、一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，包括：

4、傳感器陣列，用于：獲取監(jiān)測(cè)區(qū)域的環(huán)境數(shù)據(jù)；所述傳感器陣列包括：溫濕度傳感器、氧氣濃度傳感器、可燃?xì)怏w濃度傳感器、振動(dòng)傳感器、噪聲傳感器及煙霧傳感器；

5、環(huán)境監(jiān)測(cè)主機(jī)，用于：獲取并處理所述傳感器陣列中的各個(gè)傳感器發(fā)送的環(huán)境數(shù)據(jù)得到環(huán)境預(yù)測(cè)結(jié)果；

6、后端監(jiān)控終端，用于：顯示環(huán)境預(yù)測(cè)結(jié)果、展示虛擬環(huán)境模型并提供用戶交互界面；

7、其中，所述環(huán)境監(jiān)測(cè)主機(jī)中配置有數(shù)字孿生模塊、分析模塊及自適應(yīng)優(yōu)化模塊；

8、所述數(shù)字孿生模塊用于根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的各個(gè)環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建實(shí)際物理環(huán)境的虛擬映射以得到實(shí)時(shí)更新的虛擬環(huán)境模型；

9、所述分析模塊用于對(duì)所述虛擬環(huán)境模型中的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)及趨勢(shì)分析以得到環(huán)境預(yù)測(cè)結(jié)果；

10、所述自適應(yīng)優(yōu)化模塊根據(jù)所述環(huán)境預(yù)測(cè)結(jié)果調(diào)整環(huán)境監(jiān)測(cè)策略。

11、可選的，數(shù)字孿生模塊用于根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的各個(gè)環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建實(shí)際物理環(huán)境的虛擬映射以得到實(shí)時(shí)更新的虛擬環(huán)境模型，包括：

12、獲取來(lái)自傳感器陣列的各個(gè)傳感器發(fā)送的環(huán)境數(shù)據(jù)；

13、將各個(gè)傳感器發(fā)送的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行融合以提高數(shù)據(jù)的一致性；

14、基于融合后的環(huán)境數(shù)據(jù)生成對(duì)應(yīng)的實(shí)際物理環(huán)境的虛擬表示；所述虛擬表示為反映實(shí)際物理環(huán)境各環(huán)境參數(shù)分布情況的數(shù)字化表示形式；

15、依據(jù)所述虛擬表示構(gòu)建包含所述監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)各環(huán)境參數(shù)的實(shí)時(shí)虛擬環(huán)境模型；所述虛擬環(huán)境模型用于展示環(huán)境參數(shù)的空間分布及其隨時(shí)間的變化趨勢(shì)；

16、對(duì)所述虛擬環(huán)境模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，以反映實(shí)際物理環(huán)境中環(huán)境參數(shù)的變化。

17、可選的，所述分析模塊對(duì)所述虛擬環(huán)境模型中的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)，包括：

18、分析模塊計(jì)算每個(gè)環(huán)境數(shù)據(jù)特征的重要性評(píng)分；所述重要性評(píng)分基于互信息計(jì)算得到；

19、分析模塊根據(jù)所述重要性評(píng)分選取得到最高的前n個(gè)特征作為異常檢測(cè)的特征集；

20、分析模塊基于歷史正常運(yùn)行期間的環(huán)境數(shù)據(jù)得到基線模型，將實(shí)時(shí)獲取的環(huán)境數(shù)據(jù)與基線模塊進(jìn)行對(duì)比，通過歐式距離計(jì)算方法計(jì)算實(shí)時(shí)的環(huán)境數(shù)據(jù)點(diǎn)與正常狀態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)點(diǎn)的距離得到兩者的差異；

21、分析模塊根據(jù)所述差異并結(jié)合所述特征集中的特征重要性評(píng)分，計(jì)算每個(gè)環(huán)境數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常評(píng)分；

22、當(dāng)所述異常評(píng)分大于預(yù)設(shè)值時(shí)，判定所述環(huán)境數(shù)據(jù)點(diǎn)出現(xiàn)異常。

23、可選的，所述分析模塊對(duì)所述虛擬環(huán)境模型中的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)及趨勢(shì)分析，包括：

24、分析模塊基于歷史環(huán)境數(shù)據(jù)，分析歷史環(huán)境數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)得到歷史環(huán)境數(shù)據(jù)的分析結(jié)果；

25、分析模塊根據(jù)歷史環(huán)境數(shù)據(jù)的分析結(jié)果構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型；

26、分析模塊將實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)輸入到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型中以得到所述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型輸出的未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)環(huán)境參數(shù)的變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)結(jié)果；

27、分析模塊根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估未來(lái)可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)并將風(fēng)險(xiǎn)分為不同等級(jí)；

28、分析模塊生成包含預(yù)測(cè)結(jié)果及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)報(bào)告；

29、其中，分析歷史環(huán)境數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)得到歷史環(huán)境數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，包括：

30、使用時(shí)間序列分析方法來(lái)捕捉環(huán)境參數(shù)隨時(shí)間的變化規(guī)律；

31、分析歷史異常事件發(fā)生的條件和模式，識(shí)別可能導(dǎo)致異常的環(huán)境參數(shù)組合；

32、分析模塊根據(jù)歷史環(huán)境數(shù)據(jù)的分析結(jié)果構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，包括：

33、構(gòu)建生成器網(wǎng)絡(luò)，所述生成器網(wǎng)絡(luò)用于基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的預(yù)測(cè)結(jié)果；所述生成器網(wǎng)絡(luò)包括：同于從歷史數(shù)據(jù)中提取特征的多個(gè)卷積層、用于增加時(shí)間步長(zhǎng)預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)間點(diǎn)的上采樣層、用于緩解梯度消失并增強(qiáng)特征學(xué)習(xí)能力的殘差塊以及用于保持低級(jí)特征在上采樣過程中的信息傳遞的跳躍連接模塊；其中，生成器網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)為：；其中，用于衡量生成器網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的未來(lái)環(huán)境參數(shù)與實(shí)際環(huán)境參數(shù)之間的差異的函數(shù)；；是生成器網(wǎng)絡(luò)對(duì)于第i個(gè)時(shí)間點(diǎn)的預(yù)測(cè)值，是實(shí)際的i個(gè)時(shí)間點(diǎn)的值，n是時(shí)間點(diǎn)的總數(shù)；用于表征生成器網(wǎng)絡(luò)生成的環(huán)境數(shù)據(jù)經(jīng)過判別器網(wǎng)絡(luò)d后，判別器網(wǎng)絡(luò)將其標(biāo)記為真實(shí)數(shù)據(jù)的概率；；當(dāng)d(g(y))接近1時(shí)，即判別器認(rèn)為生成的數(shù)據(jù)g(y)是真實(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，損失趨向于零；用于生成的數(shù)據(jù)g(y)與特征重要性評(píng)分w之間的匹配程度；；表示第?i個(gè)特征的重要性評(píng)分；用于衡量并確保生成的數(shù)據(jù)g(y)中特征之間的相互依賴性與真實(shí)數(shù)據(jù)之間的相似度；；、及為權(quán)重系數(shù)；

34、構(gòu)建判別器網(wǎng)絡(luò)，所述判別器網(wǎng)絡(luò)用于評(píng)估所述生成器網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果是否與實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)狀況相符；所述判別器網(wǎng)絡(luò)包括：用于從預(yù)測(cè)結(jié)果中提取特征的多個(gè)卷積層以及用于評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)是否與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)相符的全連接層；

35、構(gòu)建損失函數(shù)模塊，所述損失函數(shù)模塊用于量化生成的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)狀況之間的差異；所述損失函數(shù)模塊包括：用于衡量生成的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)狀況之間的差異的內(nèi)容損失模塊以及鼓勵(lì)生成器生成更接近實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)狀況的預(yù)測(cè)的對(duì)抗損失模塊；

36、基于構(gòu)建的生成器網(wǎng)絡(luò)、判別器網(wǎng)絡(luò)及損失函數(shù)模塊得到初始模型；

37、使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述初始模型并使用驗(yàn)證集評(píng)估初始模型的預(yù)測(cè)性能并在驗(yàn)證過程中更新所述生成器網(wǎng)絡(luò)及判別器網(wǎng)絡(luò)；

38、當(dāng)初始模型的置信度大于預(yù)設(shè)值時(shí)得到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。

39、可選的，所述自適應(yīng)優(yōu)化模塊根據(jù)所述環(huán)境預(yù)測(cè)結(jié)果調(diào)整環(huán)境監(jiān)測(cè)策略，包括：

40、自適應(yīng)優(yōu)化模塊根據(jù)接收到的環(huán)境預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估當(dāng)前監(jiān)測(cè)環(huán)境狀態(tài)的安全級(jí)別；

41、自適應(yīng)優(yōu)化模塊根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)環(huán)境變化的風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別；

42、自適應(yīng)優(yōu)化模塊根據(jù)趨勢(shì)分析結(jié)果評(píng)估環(huán)境參數(shù)的發(fā)展方向；

43、自適應(yīng)優(yōu)化模塊根據(jù)評(píng)估結(jié)果生成新的監(jiān)測(cè)策略，監(jiān)測(cè)策略包括增加監(jiān)測(cè)頻率、調(diào)整監(jiān)測(cè)區(qū)域及啟動(dòng)預(yù)警機(jī)制；

44、自適應(yīng)優(yōu)化模塊將生成的新環(huán)境監(jiān)測(cè)策略上傳至環(huán)境監(jiān)測(cè)主機(jī)以更新監(jiān)測(cè)計(jì)劃；

45、自適應(yīng)優(yōu)化模塊根據(jù)新的環(huán)境預(yù)測(cè)結(jié)果評(píng)估新策略的執(zhí)行效果；若執(zhí)行效果未達(dá)到預(yù)期效果，重新生成新的監(jiān)測(cè)策略。

46、可選的，所述分析模塊還用于構(gòu)建情境感知模型；所述情境感知模型用于結(jié)合外部因素對(duì)所述虛擬環(huán)境模型中的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整；

47、所述情境感知模型的構(gòu)建方法包括：

48、獲取外部因素?cái)?shù)據(jù)；所述外部因素?cái)?shù)據(jù)包括天氣預(yù)報(bào)、設(shè)備維修記錄、歷史異常事件記錄；

49、將所述外部因素?cái)?shù)據(jù)與所述環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析以確定外部因素與環(huán)境參數(shù)之間的相關(guān)性并選擇最相關(guān)的m個(gè)外部因素特征；

50、構(gòu)建初始情境感知模型；所述初始情境感知模型基于歷史環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練并將所述最相關(guān)的m個(gè)外部因素特征整合至所述初始情境感知模型中以得到情境感知模型。

51、可選的，所述情境感知模型用于結(jié)合外部因素對(duì)所述虛擬環(huán)境模型中的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，包括：

52、將所述外部因素?cái)?shù)據(jù)與所述環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，形成綜合數(shù)據(jù)集；

53、將所述綜合數(shù)據(jù)集輸入到所述情境感知模型中；

54、所述情境感知模型根據(jù)外部因素對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，以反映外部因素對(duì)環(huán)境參數(shù)的影響；

55、所述情境感知模型輸出調(diào)整后的環(huán)境數(shù)據(jù)，用于環(huán)境預(yù)測(cè)結(jié)果的生成；

56、所述分析模塊基于調(diào)整后得到環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)及趨勢(shì)分析以得到環(huán)境預(yù)測(cè)結(jié)果。

57、第二方面，本技術(shù)提供的一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的環(huán)境監(jiān)測(cè)方法采用如下的技術(shù)方案。

58、一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的環(huán)境監(jiān)測(cè)方法，基于上述的環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，所述方法包括：

59、通過傳感器陣列獲取監(jiān)測(cè)區(qū)域的環(huán)境數(shù)據(jù)；所述傳感器陣列包括：溫濕度傳感器、氧氣濃度傳感器、可燃?xì)怏w濃度傳感器、振動(dòng)傳感器、噪聲傳感器及煙霧傳感器；

60、通過環(huán)境監(jiān)測(cè)主機(jī)獲取并處理所述傳感器陣列中的各個(gè)傳感器發(fā)送的環(huán)境數(shù)據(jù)得到環(huán)境預(yù)測(cè)結(jié)果；

61、通過后端監(jiān)控終端顯示環(huán)境預(yù)測(cè)結(jié)果、展示虛擬環(huán)境模型并提供用戶交互界面；

62、其中，所述環(huán)境監(jiān)測(cè)主機(jī)中配置有數(shù)字孿生模塊、分析模塊及自適應(yīng)優(yōu)化模塊；

63、所述數(shù)字孿生模塊用于根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的各個(gè)環(huán)境數(shù)據(jù)構(gòu)建實(shí)際物理環(huán)境的虛擬映射以得到實(shí)時(shí)更新的虛擬環(huán)境模型；所述分析模塊用于對(duì)所述虛擬環(huán)境模型中的環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)及趨勢(shì)分析以得到環(huán)境預(yù)測(cè)結(jié)果；所述自適應(yīng)優(yōu)化模塊根據(jù)所述環(huán)境預(yù)測(cè)結(jié)果調(diào)整環(huán)境監(jiān)測(cè)策略。

64、第三方面，本技術(shù)公開一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器上存儲(chǔ)有被處理器加載并執(zhí)行上述方法的計(jì)算機(jī)程序。

65、第四方面，本技術(shù)公開一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)有能夠被處理器加載并執(zhí)行上述方法的計(jì)算機(jī)程序。