石化装置区防爆型智能照明系统的安全与节能优化研究

文章针对石化装置区安全生产需求，设计了一套防爆型智能照明系统。系统采用三层架构，包括用户端（数据采集与控制执行模块）、核心算法层（数据预处理、安全检测、节能优化模块）及数据存储端（数据库）。安全检测方面，提出一种基于迁移学习的深度卷积神经网络（CNN）模型，通过VGG、Inception-v3、Res Net、Dense Net等算法框架融合，实现了照明系统异常状态（如设备故障、电气短路）的智能识别，模型准确率达98.5%。节能优化方面，采用动态规划算法综合光照、设备功率、运行时间等参数，生成最优照明策略，并辅以分时段光照强度调控策略，显著降低系统能耗。实验表明，在石化装置区多工况场景下，该系统能耗降低约25%（最高达30%），兼顾安全性与节能性，为高危环境照明管理提供技术支撑。