Zitieren Sie bitte immer diesen URN: urn:nbn:de:kobv:b43-647363

GNN-DM: A Graph Neural Network Framework for Real-World Gas Distribution Mapping

  • Gas distribution mapping (GDM) is essential for industrial safety and environmental monitoring, as it enables real-time hazard detection and air quality assessment. Traditional GDM methods, such as kernel-based techniques, struggle to reconstruct complex gas plume dynamics accurately. While deep learning has shown promise for GDM, two critical challenges hinder its practical use: the scarcity of available training data and the incompatibility of conventional architectures with irregular sensor layouts. To address these limitations, we propose GNN-DM, a graph neural network-based model for GDM that incorporates the relational structure of sensor networks to infer high-resolution maps from minimal, irregular inputs. The model is pretrained on synthetic gas dispersion data generated from measured wind data and fine-tuned on two industrial datasets collected on a ferry car deck and in a hot rolling mill. Compared with established GDM techniques, GNN-DM achieves higher accuracy on syntheticGas distribution mapping (GDM) is essential for industrial safety and environmental monitoring, as it enables real-time hazard detection and air quality assessment. Traditional GDM methods, such as kernel-based techniques, struggle to reconstruct complex gas plume dynamics accurately. While deep learning has shown promise for GDM, two critical challenges hinder its practical use: the scarcity of available training data and the incompatibility of conventional architectures with irregular sensor layouts. To address these limitations, we propose GNN-DM, a graph neural network-based model for GDM that incorporates the relational structure of sensor networks to infer high-resolution maps from minimal, irregular inputs. The model is pretrained on synthetic gas dispersion data generated from measured wind data and fine-tuned on two industrial datasets collected on a ferry car deck and in a hot rolling mill. Compared with established GDM techniques, GNN-DM achieves higher accuracy on synthetic and real-world data, highlighting the potential of graph-based learning for practical gas mapping applications.zeige mehrzeige weniger

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Suche bei Google Scholar Anzahl der Zugriffe auf dieses Dokument
Metadaten
Autor*innen:Nicolas P. WinklerORCiD, Patrick P. NeumannORCiD, Natalia Albizu, Erik SchaffernichtORCiD, Achim J. LilienthalORCiD
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):IEEE Sensors Journal
Jahr der Erstveröffentlichung:2025
Organisationseinheit der BAM:8 Zerstörungsfreie Prüfung
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.1 Sensorik, mess- und prüftechnische Verfahren
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Jahrgang/Band:25
Ausgabe/Heft:22
Erste Seite:42171
Letzte Seite:42179
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Sanitär- und Kommunaltechnik; Umwelttechnik
Freie Schlagwörter:Deep learning; Environmental monitoring; Sensor networks; Transfer learning
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Umwelt
DOI:10.1109/JSEN.2025.3617158
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-647363
ISSN:1530-437X
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International
Datum der Freischaltung:17.11.2025
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:22.12.2025
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
Einverstanden
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.