一种LNG储罐结构智能监测系统

技术领域

本发明涉及一种LNG储罐结构智能监测系统，属于LNG储罐监测评估领域技术领域。

背景技术

LNG储罐是接收站内最重要和投资最大的单体结构，内部存储大量超低温液化天然气，其结构稳定性在建设和运营阶段至关重要，直接影响接收站和周围环境的安全。自2006年大鹏LNG接收站投产至今，中国LNG储罐的最长运营时间已经达到16年，超过设计寿命的60％。目前国内已建成储罐超过100座，在建和规划建设的数量超过50座，随着大量储罐的建成和投产运营，未来会有更多储罐接近和超过设计寿命。

目前针对LNG储罐结构健康状态的研究和工程化应用较少，传统监测和评估系统难以充分判断结构安全健康状态，亟需建立基于监测数据和人工智能算法的结构状态评价体系。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种LNG储罐结构智能监测系统，其设计合理，智能化程度高，运行安全稳定高效，解决传统结构监测和状态评估系统测点有限、成本高、数据处理能力有限、安全性低、耐腐蚀性差和智能性不足等缺点，实现针对LNG储罐结构的全寿命周期高效可行的结构状态监测和评估。

为实现上述目的，本发明提出了以下技术方案：一种LNG储罐结构智能监测系统，包括：状态监测模块、数字信息化模块和智能化后处理模块；所述状态监测模块，用于对LNG储罐结构的监测数据进行采集和监测；所述数字信息化模块，根据所述状态监测模块采集的监测数据建立可视化模型，根据所述可视化模型，结合用户输入信息，进行可视化显示；所述智能化后处理模块，用于通过有限元模型对所述状态监测模块采集的监测数据进行计算，根据计算结果进行LNG储罐结构健康状态评价，并将计算结果和所述结构健康状态评价在所述数字信息化模块中显示。

进一步，所述状态监测模块包括传感器单元、数据采集处理单元、数据传输单元和数据存储管理单元；所述传感器单元设置于LNG储罐结构内部或表面，用于对结构的监测数据进行监测；所述数据采集处理单元，用于根据种类和监测点位置，将所述传感器单元分成若干区域，将不同所述区域内的传感器集成到多个集成点，在通过所述数据传输单元将各个所述集成点的监测数据传输至调制设备；所述数据传输单元，用于传输所述传感器单元和所述数据采集处理单元中的监测数据；所述数据存储管理单元，用于存储所述调制设备输出的监测数据。

进一步，所述传感器单元为基于布里渊散射光频域分析的分布式光纤、密集分布式光纤光栅、弱光纤光栅、MEMS加速度振动传感或三分量力平衡加速度传感中的一种或几种。

进一步，所述数字信息化模块包括储罐数字信息化模型单元、储罐结构孪生运行可视化单元和储罐信息化管理单元；所述储罐数字信息化模型单元，用于根据BIM标准、LNG储罐结构和设备信息建立储罐结构数字信息化模型；所述储罐结构孪生运行可视化单元，用于根据所述储罐结构数字信息化模型和三维图形实现模型轻量化流量；所述储罐信息化管理单元，用于进行人机互动，实现信息查阅与调用窗口，储罐相关预警信息实时推送、移动巡检。

进一步，所述储罐结构孪生运行可视化单元能够实现储罐桩基础应力监测系统数据三维展示、预应力索力监测系统数据三维展示、储罐预应力监测系统数据三维展示、储罐外罐应力监测系统数据三维展示、储罐顶梁框架应力监测系统数据三维展示、地温场监测系统数据三维展示、储罐结构沉降监测系统数据三维展示、储罐振动监测系统数据三维展示、储罐风速风向监测系统数据三维展示、储罐三维可视化模型及周边展示、结构构件数据信息展示、相关阈值及预警信息展示与可视化模型定位、智能孪生分析结果三维云图展示和服役状态评估结果展示。

进一步，所述储罐信息化管理单元为移动端APP监测报警装置，所述移动端APP监测报警装置实时获取传感器单元中获得的监测数据，并提供所述监测数据图表可视化展示，并调整所述监测数据的阈值，实时接收所述监测数据的异常警报。

进一步，所述智能化后处理模块包括参数化有限元模型单元、储罐有限元模拟实时计算单元和储罐结构健康状态评价单元；所述参数化有限元模型单元，用于根据全局结构分析和局部构件分析的不同分析需求，自动调整有限元模型；所述储罐有限元模拟实时计算单元，用于根据所述有限元模型建立模拟结果数据集；所述储罐结构健康状态评价单元，用于根据所述监测数据和模拟结果数据集对储罐的结构健康状态进行在线评估并给出储罐的结构健康状态等级。

进一步，所述有限元模型调整方法为：定义材料属性、单元类型，然后根据图纸和简化理论建立几何模型，进行网格划分；将荷载输入所述几何模型，通过多源异构数据转换和参数化前后处理算法进行计算；建立所述多源异构数据的数据表示和交换机制，完成不同设计场景下的多源异构数据融合转换与无缝应用；创建拆分面，在表面的某一部分进行加载和施加约束条件；按照不同的考虑原则，对工况及荷载组合进行统计分析。

进一步，所述建立所述多源异构数据的数据表示和交换机制的方法为：就近搜索算法快速建立树节点对应关系；利用关系型数据库技术读取不同设计场景中的树形机构，以左右布局框架的可视化界面对相应的机构进行映射操作，并以可视化连线表示映射状态；刷新状态时根据树形机构特性，利用就近搜索算法快速定位相应的机构树节点，实现异构数据的标准化处理，包括对多源异构数据的数据类型进行统一整理和对异构数据内容利用转换关系进行匹配转换；所述在表面的某一部分进行加载和施加约束条件的方法包括：通过从模板中选定截面来创建梁单元模型；建共享节点模型，建立装配体共享节点模型的建立；设在流体仿真时生成液体的包围区域；修复模型中破损、有缺陷的表面；建立网格划分尺寸，设定划分方法，对所建的LNG储罐模型进行网格剖分；通过在封闭空间内指定流体区域，自动生成流体区域网格；创建有限元模型的转换。

进一步，根据所述监测数据和模拟结果数据集对储罐的结构健康状态进行在线评估并给出储罐的结构健康状态等级的方法为：将各项指标的检测数据作为输入模糊神经网络，对所述模糊神经网络进行训练，将待测的检测数据输入训练好的神经网络得到代表专家的评价结果，完成对LNG储罐结构的健康状态的评价。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：

1、LNG储罐结构智能监测系统安全稳定，耐久性好，造价低廉，能够实现LNG储罐结构全生命周期智能化监测和评估；LNG储罐结构智能监测系统数据处理分析能力更强；LNG储罐结构智能监测系统环境适应能力强，能够适应低温和腐蚀性环境工况；

2、LNG储罐结构智能监测系统能够实现多场耦合条件下的评估需求；

3、LNG储罐结构智能监测系统能够实现LNG储罐结构数字孪生和物理状态预测；

4、LNG储罐结构智能监测系统能够建立基于实测数据的LNG储罐结构健康状态评价体系。

附图说明

图1是本发明一实施例中LNG储罐结构智能监测系统结构示意图；

图2是本发明一实施例中状态监测模块的结构示意图；

图3是本发明一实施例中数字信息化模块和智能化后处理模块的结构示意图。

具体实施方式

为了使本领域技术人员更好的理解本发明的技术方案，通过具体实施例对本发明进行详细的描绘。然而应当理解，具体实施方式的提供仅为了更好地理解本发明，它们不应该理解成对本发明的限制。在本发明的描述中，需要理解的是，所用到的术语仅仅是用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

LNG储罐内部存储大量超低温液化天然气，对于气密性具有较高要求；另一方面，储罐结构大型化发展趋势明显。目前世界最大27万方LNG储罐表面积超过30000平方米，需要重点关注的区域分布广，面积大，若要实现损伤定位，需要的测点数以十万计。传统监测系统难以满足此条件下工程化应用的需求，数十万测点所需的线路和采集通道安装布置方案集成困难，几乎不可能具备长期监测的可能，同时系统成本极其高昂，不具备实施的经济性。

LNG储罐结构安全等级高，对监测和评估系统的时效性具有较高要求。数十万测点在监测周期内将产生海量的监测数据，而传统监测和结构评估系统需要人工定期巡检、收集和分析监测信息，无法完成具有时效要求的监测数据分析处理工作。

LNG储罐内部存储大量超低温液化天然气，对结构内部和附近区域设施设备的防爆等级要求极高。传统监测系统多采用通过电信号传递信息的传感技术，这些技术应用于LNG储罐结构监测存在安全风险。

LNG储罐内部存储大量超低温液化天然气，结构内部工况低至-165℃，结构状态受低温环境影响不可忽略，结构状态受到的扰动因素更加多样和复杂。传统的结构监测和评估系统应用场景的最低温度远高于-165℃，不足以应对LNG储罐全寿命周期运营场景下的结构状态监测与评估。

出于安全性和便利性考虑，LNG储罐通常选址于远离人员聚集区域的海边，长期处于盐雾环境中，对于监测系统的抗腐蚀性提出了更高的要求，传统监测系统多采用金属材质的传感器和数据传输线路，难以满足LNG储罐结构全寿命周期的监测和评估需求。

LNG储罐结构复杂，安全重要等级高，环境影响因素多样，包含超低温场景，耦合作用下全寿命周期结构影响机理不明确。传统的结构状态评估系统多针对单一影响因素，难以满足多场耦合条件下的评估需求。另一方面，传统的结构状态评估系统难以处理海量监测数据，无法达到LNG储罐结构状态评估时效性要求。

为了解决以上述本领域中存在的问题，本发明提出了一种LNG储罐结构智能监测系统，包括：状态监测模块、数字信息化模块和智能化后处理模块；状态监测模块，用于对LNG储罐结构的监测数据进行采集和监测；数字信息化模块，根据状态监测模块采集的监测数据建立可视化模型，根据可视化模型，结合用户输入信息，进行可视化显示；智能化后处理模块，用于通过有限元模型对状态监测模块采集的监测数据进行计算，根据计算结果进行LNG储罐结构健康状态评价。其设计合理，智能化程度高，运行安全稳定高效，解决传统结构监测和状态评估系统测点有限、成本高、数据处理能力有限、安全性低、耐腐蚀性差和智能性不足等缺点，实现针对LNG储罐结构的全寿命周期高效可行的结构状态监测和评估。下面结合附图通过实施例对本发明方案进行详细阐述。

实施例

本实施例提供了一种LNG储罐结构智能监测系统，如图1所示，其为基于先进结构状态传感技术、三位有限元结构仿真和人工智能算法的LNG储罐结构智能监测系统，包括：状态监测模块、数字信息化模块和智能化后处理模块；

状态监测模块，用于对LNG储罐结构的监测数据进行采集和监测；

数字信息化模块，根据状态监测模块采集的监测数据建立可视化模型，根据可视化模型，结合用户输入信息，进行可视化显示；

智能化后处理模块，用于通过有限元模型对状态监测模块采集的监测数据进行计算，根据计算结果进行LNG储罐结构健康状态评价，并将计算结果和所述结构健康状态评价在所述数字信息化模块中显示。

其中，如图2所示，状态监测模块包括传感器单元、数据采集处理单元、数据传输单元和数据存储管理单元；

传感器单元在储罐结构施工阶段安装设置于LNG储罐结构内部或表面，用于对结构的监测数据进行监测；具体形式为固定在钢筋上被同时浇筑于混凝土内部和永久性固定于结构表面等的传感器。

本实施例中传感器单元包括但不限于预应力索力监测系统、桩基结构响应监测系统、承台结构响应监测系统、墙体结构响应监测系统、穹顶结构响应监测系统、顶梁框架结构响应监测系统、储罐结构沉降监测系统、储罐地震监测系统。在LNG储罐结构基桩施工阶段，将桩基结构响应监测系统绑扎于钢筋笼上，随混凝土浇筑过程安装布设；在LNG储罐结构承台施工阶段，将承台结构响应监测系统按设计方案绑扎于钢筋网片上，随混凝土浇筑过程安装布设；在LNG储罐结构墙体施工阶段，将墙体结构响应监测系统按设计方案绑扎于钢筋网片上，随混凝土浇筑过程安装布置，在钢绞线穿束阶段，将预应力索力监测系统随预应力钢绞线一起安装布设；在LNG储罐结构顶梁框架施工过程中，将顶梁框架结构响应监测系统粘贴在顶梁框架；在LNG储罐结构穹顶施工阶段，将穹顶结构响应监测系统绑扎于钢筋网片上，随混凝土浇筑过程安装布置；在LNG储罐结构完成承台施工后，将储罐结构沉降监测系统安装于承台结构外侧，均匀布置；在LNG储罐结构完成外罐施工后，将储罐地震监测系统安装于承台、墙体和穹顶结构上。

本实施例中传感器单元为基于布里渊散射光频域分析的分布式光纤BOFDA(Brillouin Optical Frequency Domain Analysis)、密集分布式光纤光栅、弱光纤光栅、MEMS加速度振动传感或三分量力平衡加速度传感中的一种或几种。

数据采集处理单元，用于根据种类和监测点位置，将传感器单元分成若干区域，将不同区域内的传感器集成到多个集成点，在通过数据传输单元将各个集成点的监测数据汇聚到主光缆，通过主光缆将数据传输至健康站，并最终传输至调制设备，其自动采集振弦、差阻、电阻、电流、电压、开关、数字量输出的各类传感器信号，此处提到的传感器信号只是适意性说明，但不以次为限，具体采集那些传感器信号可以根据实际需要选定。数据采集处理单元具有防水、防电、抗电磁干扰的能力，能够适用于不同工程现场环境。数据采集处理单元可以包括防水机箱、主控模块、电源模块、全功能测量模块、温湿度测量模块和避雷模块等组件，上述组件的具体位置和连接方式并不唯一，在现有技术中已经有充分的说明，不属于本实施例的发明内容，故在此不详细述说，采用现有方法即可实现。数据采集处理单元还可以设置无线通信模块、蓝牙通信模块、网口模块和WIFI网络模块，用于内部或外部数据传输，采集传感器数据的采集仪的数据协议可以对外开放。

数据传输单元，用于传输传感器单元和数据采集处理单元中的监测数据；数据传输单元包括传感器单元中的线路集成，该线路集成包括引线集成、线路保护、设备集成、设备调试等。

数据存储管理单元，用于存储调制设备输出的监测数据。

如图3所示，数字信息化模块包括储罐数字信息化模型单元、储罐结构孪生运行可视化单元和储罐信息化管理单元；

储罐数字信息化模型单元，用于根据国家、行业已发布的相关BIM标准，编制储罐数字信息化模型及与数字信息化模块数据导入要求相关的BIM标准，形成标准化文件，规定储罐结构数字信息化模型分类原则、竣工模型的建模范围和详细程度，模型图原属性定义，模型工程属性定义和详细程度，储罐数字信息化模型族库管理等内容，规定储罐结构数字信息化模型实施导入数字信息化模块交付的数据范围、数据内容、交付要求、交付质量要求、平台的交付方式，并分别定义各类数据的标准模板。根据LNG储罐结构即相关竣工图纸和设备信息提资，根据建模原则建立储罐结构数字信息化模型。在模型创建完成后，对其完整性、规范性和协调进行跟踪和维护。根据设备采购及安装情况补充竣工设备信息以及根据运维方案需求补充指定的运维信息。储罐结构数字信息化模型创建完成后根据接入数字信息化模块的要求，进行轻量化操作，成果形成相关格式文件，满足导入要求。

本实施例中储罐数字信息化模型单元包括但不限于LNG储罐结构本体、附属设施和各类传感器，可作为平台、结构、设备、传感器及相关数据的载体展示各类数据与图表。其可以进行多类模型格式的转换，支持多种系统使用。上述储储罐数字信息化模型的结构类型、尺寸、位置、标高、混凝土强度和类型等与现场一致，模型精细度要求达到LOD500标准。

储罐结构孪生运行可视化单元，用于根据储罐结构数字信息化模型和三维图形实现模型轻量化流量，储罐结构孪生运行可视化单元包括LNG储罐、周边环境及场景，展示方式可以包括三维可视化大屏；储罐结构孪生运行可视化单元，还可以包括状态监测模块和智能化后处理模块的数据接口。本实施例中储罐结构孪生运行可视化单元能够实现储罐桩基础应力监测系统数据三维展示、预应力索力监测系统数据三维展示、储罐预应力监测系统数据三维展示、储罐外罐应力监测系统数据三维展示、储罐顶梁框架应力监测系统数据三维展示、地温场监测系统数据三维展示、储罐结构沉降监测系统数据三维展示、储罐振动监测系统数据三维展示、储罐风速风向监测系统数据三维展示、储罐三维可视化模型及周边展示、结构构件数据信息展示、相关阈值及预警信息展示与可视化模型定位、智能孪生分析结果三维云图展示和服役状态评估结果展示。其中各种数据可以采用图表的形式进行显示。

本实施例中三维图形通过三维可视化图形引擎，其开发运行环境包括主流的开发体系如JAVA、.NET、GO等，运行环境包括Linux和Windows系统进行储罐结构孪生运行可视化单元开发。通过在储罐结构孪生运行可视化单元中利用结构数字信息化模型和三维图形引擎实现模型轻量化浏览，储罐结构孪生运行可视化单元支持服务器端三维数据及三维模型信息服务分布式部署以及客户端网络化访问，客户端无授权数量限制。储罐结构孪生运行可视化单元包括LNG储罐结构、周边环境及场景，打造系统界面，保证监测数据实时展示，以储罐结构数字信息化模型为数据的展示底座，辅助监管LNG储罐结构的情况。

储罐信息化管理单元，用于进行人机互动，实现信息查阅与调用窗口，储罐相关预警信息实时推送、移动巡检。本实施例中储罐信息化管理单元为移动端APP监测报警装置，移动端APP能够实现储罐数字信息化模型浏览，包括：在手机端对储罐三维模型的浏览(远观时加载整体，拉近视角后显示细节局部)；在手机端对储罐模型的平移和旋转(以任意构件为中心点进行旋转)；手机端对储罐模型的全景显示以及其他视角显示、实现对模型构件的选中(包括点选、框选)、显示选中、隐藏选中、仅显示选中等效果(并能够显示对应构件的信息)。移动端APP监测报警装置实时获取传感器单元即预应力监测系统、外罐力学响应监测系统、桩基力学响应监测系统、储罐结构沉降监测系统、风力风速监测系统、地温监测等系统中获得的监测数据，并提供监测数据图表可视化展示，可以调整监测数据的阈值，实时接收监测数据的异常警报；实现移动端随时编辑、派发、接收维保工单，实现移动端APP处理评论、转发工单，实时获取工单处理流程及消息通知。

本实施例中移动端APP与PC端联动，能够与既有业务及数据系统对接，能够在PC端查阅储罐相关监测实时数据、历史数据，能够在PC端查阅储罐相关资料、图纸、手册等，能够在移动端储罐监测系统预警信息实时推送，能够在移动端储罐实时监测数据查看。

智能化后处理模块包括参数化有限元模型单元、储罐有限元模拟实时计算单元和储罐结构健康状态评价单元；

参数化有限元模型单元，用于指定有限元计算软件，实现相关计算软件中的建模和计算，LNG储罐监测数据的调用，根据全局结构分析和局部构件分析的不同分析需求，自动调整有限元模型；开发LNG储罐参数化有限元建模与计算程序，提出多层次多构件的有限元自适应模型，考虑多种荷载组合与受力工况开展计算与结果分析，总结归纳LNG储罐不同阶段变形受力特性，实现基于设计参数和监测数据的力学仿真模型自动建立与更新，自适应调节。

有限元模型调整方法为：

定义材料属性、单元类型，然后根据图纸和简化理论建立几何模型，进行网格划分；将荷载输入几何模型，针对有限元计算软件，通过多源异构数据转换和参数化前后处理算法进行计算，通过编程实现相关计算软件中的建模和计算等模块、LNG储罐结构监测数据的调用。在建立有限元模型的路径规划设计中，运用多点约束技术(MPC)、矩阵插值技术、桩土交互作用模拟技术、钢筋建模技术和界面耦合技术等关键建模技术。

分析不同专业的多源异构数据服务模式，研究多平台数据的描述方法，发现与匹配机制等数据资源管理问题，建立多源异构数据的数据表示和交换机制，完成特定设计场景下的多源异构数据融合转换与无缝应用。

建立所述多源异构数据的数据表示和交换机制，完成不同设计场景下的多源异构数据融合转换与无缝应用；

建立多源异构数据的数据表示和交换机制的方法为：就近搜索算法快速建立树节点对应关系，使得任意两个信息系统之间海量数据的互联互通，即利用关系型数据库技术读取不同设计场景中的树形机构，以左右布局框架的可视化界面对相应的机构进行映射操作，并以可视化连线表示映射状态；刷新状态时根据树形机构特性，利用就近搜索算法快速定位相应的机构树节点，实现异构数据的标准化处理，包括对多源异构数据的数据类型进行统一整理和对异构数据内容利用转换关系进行匹配转换；

创建拆分面，可以实现在表面的某一部分进行加载和施加约束条件，从实体模型抽取中见面。在表面的某一部分进行加载和施加约束条件的方法包括：通过从模板中选定截面来创建梁单元模型；建共享节点模型，建立装配体共享节点模型的建立；设在流体仿真时生成液体的包围区域，即包围体；修复模型中破损、有缺陷的表面；建立网格划分尺寸，设定划分方法，对所建的LNG储罐模型进行网格剖分；通过在封闭空间内指定流体区域，自动生成流体区域网格而无需建立流体区域的几何模型；将该流体区域网格转换为有限元模型。

通过自适应网格划分技术建立有限元自适应模型，通过能量误差估计来评估网格密度是否充足，如网格不够细，模型可以自动细化网格以减少误差，从而可以获得较好的应力分布。建立易于使用的h型自适应有限元法，并采用四叉树算法来统一管理网格，对网格进行粗化与加密。保持形函数的阶次不变，并通过改变节点数量和网格尺寸达到提高网格计算精度的目的。一个三角形单元可以划分为四个小的三角形单元，在这个过程中三角形的每条边也被分为两部分。每个网格被细化调整后，形成均匀剖分的三角形网格，连续进行n次细化操作后得到网格，实现网格的四叉树。

按照不同的考虑原则，对工况及荷载组合进行统计分析。编制应力校核宏函数与计算模型校核应力，编制结构位移计算宏函数校核位移。圆截面配筋公式为超越方程组，通过迭代进行求解。基于各类标准规范编制计算程序，针对主筋及剪力筋的计算流程编制宏函数外罐结构配筋设计。受拉侧与受压侧需要通过受力判断外罐结构(如承台、外墙、穹顶及底部承压环梁等)分别调用宏函数进行计算。编制裂缝宽度计算宏函数，其计算公式为：

其中，ω

在求解过程中，根据计算误差大小不断地进行动态调整。保持形函数的阶次不变，基于实测数据对有限元求解过程进行动态更新，修正数值模拟结果以逼近和反映结构实际受力状态，基于设计参数和监测数据实现力学仿真模型的动态更新。

储罐有限元模拟实时计算单元，用于根据参数化LNG储罐有限元模型建立模拟结果数据集；包含SVM、BPANN等人工智能算法模块，能够开展实时计算智能模型训练，实现基于监测数据驱动的LNG储罐受力变形实时智能分析，实现基于数据驱动的实时LNG储罐变形受力状态预测，储罐有限元模拟实时计算单元能够实现有限元计算软件中的建模和计算等模块、LNG储罐监测数据的调用，实现有限元模型自适应调整，实现基于设计参数和监测数据的力学仿真模型自动建立与更新。能够实现有限元计算结果与储罐数字信息化模型的映射，实现数字孪生模型之间的数据流动。其中，计算结果三维展示空间分辨率达到米级，重点结构构件的计算结果三维展示空间分辨率达到厘米级。储罐有限元模拟实时计算单元包括数字信息化模型环境接口，本实施例中Revit API接口程序，使用的是单向直接调用模式，实现将Revit软件内的模型及工程信息无损转化成有限元分析软件中的APDL命令流格式，自动创建模型、进行网格划分及力学分析全过程。

Revit软件进行面向功能的二次开发，采用网格化思想为通过所提供的API接口开发所需数据转换的插件；通过Python等编程语言，创建智能算法信息识别程序，可识别Revit模型信息后直接生成对应智能算法中的APDL命令流自动执行建立模型，赋予属性命令；编制自动划分网格的命令流，最大程度保证网格的形状规则并进行计算分析。同时编程设计重力荷载作用下的结构响应模块、风荷载作用下的结构响应模块、结构模态分析模块与地震作用下的结构响应模块，自动根据结构设计要求生成相应功能的命令流。通过空间几何关系或构件拓扑关系建立有限元计算结果与储罐结构数字信息化模型的映射关系。

采用Python等编程语言在数字信息化模型环境中完整表示智能算法数学关系，根据监测数据采集周期和分析需求调整模型运算周期。其通过空间几何关系或构件拓扑关系建立有限元计算结果与数字信息化模型模型的映射关系，实现数字孪生模型之间的数据流动。其通过数字信息化模型环境中的嵌入式计算实现，实现计算与展示的一致性。本实施例中储罐有限元模拟实时计算单元中智能模型结果输出时间达到秒级，误差指标rRMSE小于5％。

本实施例中储罐有限元模拟实时计算单元针对弹塑性及复杂分析过程和对象，建立LNG储罐数值模拟数据集，以变形、索力和模态等可监测量为输入，以立LNG储罐结构受力性能为输出。根据所建立的数据集，开发设计SVM、BPANN等人工智能算法模块，以LSTM、CNN等人工智能算法进行训练，并开展神经网络结构分析与优化。

在一定的范围内随机初始化网络的权值和阈值，并给网络的参数赋予一定的初始值。对每个训练样本，从输入层到输出层，逐层计算每个单元的输入和输出。对于每个学习样本按梯度下降方向修正网络的权值和阈值，当全部学习样本输入完毕，如果训练总误差E小于预先设定的总误差e，则考察验证集样本的测试总误差，当发现测试总误差反而增大时，结束训练，否则继续训练。

通过将LSTM和CNN作为基础模型架构，把储罐的监测数据作为输入数据，并将其划分为时序相关特征和时序无关特征，分别使用LSTM和CNN得到两种类型的特征表示，而后将二者进行整合，最终通过一个简单的分类器得到受力与变形的预测结果。对这两部分数据分别进行处理。对于时序相关数据，先用CNN预处理提取一次特征，然后再用特别适合处理时序信息的LSTM进行二次处理。而时序无关特征则直接用CNN来处理。

储罐结构健康状态评价单元，用于根据监测数据和模拟结果数据集对储罐的结构健康状态进行在线评估并给出储罐的结构健康状态等级。储罐结构健康状态评价单元选取现场监测所得预应力索力、储罐外力学响应、储罐结构沉降以及计算所得储罐所受应力等作为评价指标。结合数值模拟的结果进行评价指标各等级的划分，建立评价指标体系和储罐结构健康状态之间的关系，并采用文献调研以及专家问卷的方式开展指标等级的划分。将文献调研所得结果和专家调研所得结果取平均，作为最终的指标等级。最后根据所得到的评价指标对LNG储罐的结构健康状态进行评价。

根据监测数据和模拟结果数据集对储罐的结构健康状态进行在线评估并给出储罐的结构健康状态等级的方法为：将各项指标的检测数据作为输入模糊神经网络，对模糊神经网络进行训练，将待测的检测数据输入训练好的神经网络得到代表专家的评价结果，完成对LNG储罐结构的健康状态的评价。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。上述内容仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。