基于变长浓度时间序列的深度学习模型预测燃气轮机舱可燃气体泄漏后果

为解决半封闭场景下可燃气体泄漏引发的蒸气云爆炸(VCE)后果预测难题，研究人员提出基于长短期记忆网络(LSTM)和掩码处理的变长浓度序列深度学习模型，通过计算流体动力学(CFD)模拟氢混合天然气泄漏数据，实现对蒸气云质量与质心坐标的高精度预测，为工业安全防护提供实时决策支持。

　　

在工业化进程加速的今天，燃气轮机等半封闭空间内的可燃气体泄漏可能引发灾难性后果。当泄漏气体浓度达到爆炸下限(LEL)与上限(UEL)之间时，蒸气云爆炸(Vapor Cloud Explosion, VCE)会造成重大人员伤亡。传统预测方法如TNO多能量法等经验模型受限于简化假设，难以处理含障碍物的复杂场景；而计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)虽精度较高却计算耗时。如何基于传感器监测的初始浓度序列实现实时、精准的后果预测，成为工业安全领域亟待突破的难题。

针对这一挑战，中国某研究机构团队在《Chinese Journal of Chemical Engineering》发表研究，创新性地将神经机器翻译中的变长序列处理思路迁移至气体泄漏预测领域。研究人员采用火灾动力学模拟器(Fire Dynamics Simulator, FDS)生成89组氢混合天然气的CFD泄漏数据，构建了融合掩码层的LSTM-前馈神经网络(Feedforward Neural Network, FFN)混合模型。关键技术包括：1) 对变长浓度序列进行填充对齐与掩码过滤；2) 利用LSTM提取时序特征；3) 通过FFN输出蒸气云质量与质心坐标_(x,y,z)等9类预测目标。

Scenario description
研究选用经过严格验证的开源CFD工具FDS，该软件能精确模拟火灾过程中的传热、烟雾扩散与燃烧现象，特别适用于室内气体扩散建模。

Workflow
流程分为：A) 采集燃气轮机舱场景参数并进行CFD模拟；B) 提取传感器位点浓度数据，经预处理后输入预测模型。实验平台采用Intel Xeon Gold 6242R处理器，基于Keras 2.4.0框架构建模型，以R-squared作为回归任务评估指标。

Experiments and Analysis
对比固定长度与变长序列输入模型的预测效果，结果显示变长序列模型在多项指标上表现优异。超参数优化表明，掩码层的引入显著提升了模型对有效浓度数据的聚焦能力。

Conclusions
该研究首次将变长序列处理技术应用于工业气体泄漏后果预测，LSTM-FFN混合架构有效捕捉了浓度时序特征与爆炸后果的非线性关系。实验证实模型对蒸气云质量与空间分布的预测精度达工程应用要求，为实时风险评估提供了新范式。

重要意义
相较于传统CFD仿真，该方法计算效率提升显著；相比经验模型，其预测精度更高且能适应复杂场景。研究获得国家重点研发计划(2022YFB3305900)等多项基金支持，成果对化工、能源领域的智能安全防控具有重要实践价值。文中特别声明无利益冲突，技术细节的开放性有助于后续研究拓展至其他危险气体泄漏场景。