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大型石化厂区内基于无线传感器网络的有毒气体边界区域定位

发布时间:2017-10-23 08:46

  本文关键词:大型石化厂区内基于无线传感器网络的有毒气体边界区域定位


  更多相关文章: 无线传感器网络 平面化算法 边界区域定位 有毒气体


【摘要】:无线传感器网络是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成,通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织网络系统,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息,并发送给观察者。在大型石化厂区中,利用无线传感器网络可以实现智能化工厂,对温度的监测、管道液压的监测、设备故障的诊断、污染排放的监测、有毒气体泄漏的监测等都有非常重要的帮助。工业生产中,由于石化装置设备长时间的腐蚀老化,装置有可能会出现故障,从而泄露一些有毒气体,甚至发生爆炸。若不能及时的处理,会对厂区一线员工生命造成很大的威胁,并且对于厂区造成重大的经济损失。有毒气体作为连续物体,不同于一般常见的连续物体,如液态水、石油等,它无色无味,没有明确的边界,并且人的肉眼是非常难以发现的。在厂区内,液体,如石油,由于人的肉眼能够看清泄漏情况,因此人们关心的是它们的泄漏范围内边界以及内部区域的情况,传感器节点收集并报告内边界信息即可有效控制险情。而针对有毒气体而言,它扩散的情况是人的肉眼无法看见,因此仅仅报告有毒气体的内边界是完全不够的,还需要确定出有毒气体大致的扩散边界区域范围,以便疏散厂区作业员工。本文研究的目的是利用无线传感器网络协作感知,确定出有毒气体的大致边界区域范围而不仅仅是其内边界。为了更好地对有毒气体边界区域的定位,本文引入了平面化算法。平面化算法能够有效的把一个复杂的网络,切割成为由一个个非常清晰可见的Face组成的平面图形,方便计算有毒气体的边界区域范围面积。为了探究平面化算法对于确定有毒气体边界区域的影响,本文使用了GG和RNG两种不同的平面化算法进行比较研究。同时本文还探究了不同的节点密度和不同的网络拓扑结构,如随机拓扑、网格拓扑等,对于确定有毒气体边界区域的影响。仿真实验结果表明,不同的平面化算法对于有毒气体边界区域面积的确定是不同的,GG平面化算法所形成的区域范围比RNG更为精确;不同的节点密度对有毒气体边界区域也是有影响的,随着密度的增加,精确度越高,但当节点密度到达一定值时影响甚微;不同的网络拓扑结构对于有毒气体边界区域确定也是不同的,实验表明网格分布比随机分布更精确也更理想,但是不好实现实际厂区内节点部署。
【关键词】:无线传感器网络 平面化算法 边界区域定位 有毒气体
【学位授予单位】:中国地质大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TQ086.51;TN929.5;TP212.9
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第一章 引言10-20
  • 1.1 无线传感器网络简介10-13
  • 1.1.1 无线传感器网络的体系结构10-11
  • 1.1.2 无线传感器网络的特点11
  • 1.1.3 无线传感器网络的应用11-13
  • 1.2 工业无线传感器网络背景13-15
  • 1.3 本文的研究目标和内容15-18
  • 1.3.1 研究目标15-16
  • 1.3.2 研究内容16-18
  • 1.4 本课题的研究意义18
  • 1.5 本文的结构18-20
  • 第二章 气体边界定位的相关技术介绍20-29
  • 2.1 气体边界定位现状20-22
  • 2.2 现有气体边界定位研究中不足之处22-24
  • 2.3 平面化算法24-29
  • 2.3.1 平面图形以及平面化算法24-25
  • 2.3.2 本文中应用到的GG和RNG平面化算法原理的介绍25-29
  • 第三章 基于平面化算法的有毒气体边界区域定位算法29-42
  • 3.1 概念定义29-31
  • 3.2 算法思想31-32
  • 3.3 算法设计32-33
  • 3.4 算法实施步骤33-35
  • 3.5 局部最优问题及其解决方案35-36
  • 3.6 节点失效问题及失效覆盖面积计算36-42
  • 3.6.1 失效覆盖面积算法设计37-38
  • 3.6.2 失效覆盖区域计算详细解决方案38-42
  • 第四章 仿真实验和结果分析42-54
  • 4.1 实验工具:NetTopo平台介绍42-46
  • 4.2 仿真模拟实验以及实验结果分析46-52
  • 4.2.1 节点密度对于有毒气体边界区域的影响47-48
  • 4.2.2 网络拓扑结构对于气体边界区域的影响48-50
  • 4.2.3 不同平面化算法对于气体边界区域的影响50-52
  • 4.3 实验结果总结52-54
  • 第五章 总结与展望54-57
  • 5.1 本文的研究工作以及创新点54-55
  • 5.2 未来工作展望55-57
  • 致谢57-58
  • 参考文献58-60
  • 攻读硕士学位期间主要的研究成果60

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本文编号:1082479

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