基于车载测量系统的零散点源碳排放强度监测方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例公开了一种基于车载测量系统的零散点源碳排放强度监测方法和系统，所述方法包括：获取目标区域内的实测数据，所述实测数据至少包括气象数据、监测位置信息和二氧化碳浓度数据；基于高斯扩散模型建立碳排放扩散模型；根据所述实测数据和所述碳排放扩散模型，并基于最大期望算法和内点罚函数方法计算所述目标区域内的目标点源数量、目标点源位置和目标点源的碳排放强度。解决了现有技术中零散点源碳排放监测时效性差、精度低的技术问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
基于车载测量系统的零散点源碳排放强度监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及环境监测
，具体涉及一种基于车载测量系统的零散点源碳排放强度监测方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分提供的仅仅是与本公开相关的背景信息，其并不必然是现有技术。
[0003]CO2作为最重要的痕量温室气体，其对地球的加热效应已经严重威胁了人类的居住环境。各个企业集中生产所构成的工业园区现已成为我国区域经济发展中的特色。在工业园区中，每个碳排放企业均可以看做是一个碳排放的强点源，对于具有多个零散点源的工业园区来讲，目前无法针对每个点源进行碳排放量的监测，只能依赖于统计年鉴中煤炭燃烧量以及燃烧效率进行粗略的估算，无法实现碳排放量的实时监控，导致监控时效性较差，且仅可进行粗略评估，缺乏有效的定量算法，导致碳排放的精度较低。

技术实现思路

[0004]为此，本专利技术实施例提供一种基于车载测量系统的零散点源碳排放强度监测方法及系统，以至少部分解决现有技术中零散点源碳排放监测时效性差、精度低的技术问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：
[0006]一种基于车载测量系统的零散点源碳排放强度监测方法，所述方法包括：
[0007]获取目标区域内的实测数据，所述实测数据至少包括气象数据、监测位置信息和二氧化碳浓度数据；
[0008]基于高斯扩散模型建立碳排放扩散模型；
[0009]根据所述实测数据和所述碳排放扩散模型，并基于最大期望算法和内点罚函数方法计算所述目标区域内的目标点源数量、目标点源位置和目标点源的碳排放强度。
[0010]进一步地，所述方法还包括：
[0011]获取所述目标区域的平面图、车载测量系统在平面图内的行走轨迹和各监测位置的经纬度坐标；
[0012]确定所述目标点源位置对应的经纬度坐标。
[0013]进一步地，所述气象数据包括风速、风向、大气温度、大气湿度和大气压强。
[0014]进一步地，基于高斯扩散模型建立碳排放扩散模型，具体包括：
[0015]基于所述车载测量系统的位置和所述气象数据中的风向数据建立扩散坐标系：
[0016]基于所述扩散坐标系，建立以下碳排放扩散模型：
[0017][0018]σ
i,y
＝a
·
(x
‑
x
i
)
b
[0019]σ
i,y
＝a
·
(x
‑
x
i
)
b
[0020]其中，(x,y,z)为测量点的空间位置坐标，C(x,y,z)为(x,y,z)坐标处的CO2浓度，q
i
为第i个强点源的排放强度，i＝1,2,3
……
n，n为强点源数量；u为风速，H
i
为碳排放的有效排放高度，σ
i,y
和σ
i,z
分别为测量位置相对于目标区域内的第i个强点源的水平扩散参数和垂直扩散参数，B为测量区域CO2的背景浓度，α为地面反射系数，a，b为水平扩散系数，c，d为垂直扩散系数。
[0021]进一步地，根据所述实测数据和所述碳排放扩散模型，并基于最大期望算法和内点罚函数方法计算所述目标区域内的目标点源数量、目标点源位置和目标点源的碳排放强度，具体包括：
[0022]将采集到的监控数据建立总数据集，并提取所述总数据集中的预设比例的数据量作为输入集；
[0023]基于所述输入集和最大期望算法对所述碳排放扩散模型中的待求解参数进行初步计算，并得到各所述待求解参数的初步参数求解值；
[0024]基于所述初步参数求解值、所述输入集和内点罚函数方法对所述碳排放扩散模型中的待求解参数进行二次计算，并将得到的二次计算结果作为参数求解值。
[0025]进一步地，基于所述输入集和最大期望算法对所述碳排放扩散模型中的待求解参数进行初步计算，并得到各所述待求解参数的初步参数求解值，具体包括；
[0026]将所述输入集的监控数据带入所述碳排放扩散模型，基于所述最大期望算法对所述碳排放扩散模型中的各未知数进行求解，其中，求解得到的n,x
i
,y
i
,z
i
认为是准确值，求解得到的q
i
,a,b,c,d,H
i
,α,B均存在误差，且存在误差的未知数的结果不确定性设置为50％。
[0027]进一步地，基于所述初步参数求解值、所述输入集和内点罚函数方法对所述碳排放扩散模型中的待求解参数进行二次计算，并将得到的二次计算结果作为参数求解值，具体包括：
[0028]根据以下公式计算设置惩罚函数F：
[0029][0030]当F达到最小值时，根据以下公式计算每个排放源的碳排放强度：
[0031][0032]其中，u
′
,q
′
i
,y
′
i
,H
′
i
,σ
′
i,y
,σ
′
i,z
,B
′
为内点罚函数求解过程中，每一组在定义域内迭代的参数值，C
’
(x,y,z)为使用迭代参数对输入集中不同位置CO2浓度的模拟值，m为输入集中CO2采集点的个数。
[0033]进一步地，所述方法还包括：
[0034]提取所述总数据集中除所述输入集以外的数据集作为验证集；
[0035]根据所述验证集评估计算碳排放结果的准确性。
[0036]本专利技术还提供一种基于车载测量系统的零散点源碳排放强度监测系统，所述系统包括：
[0037]实测数据获取单元，用于获取目标区域内的实测数据，所述实测数据至少包括气象数据、监测位置信息和二氧化碳浓度数据；
[0038]扩散模型创建单元，用于基于高斯扩散模型建立碳排放扩散模型；
[0039]排放强度结果获取单元，用于根据所述实测数据和所述碳排放扩散模型，并基于最大期望算法和内点罚函数方法计算所述目标区域内的目标点源数量、目标点源位置和目标点源的碳排放强度。
[0040]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如上所述方法的步骤。
[0041]本专利技术所提供的基于车载测量系统的零散点源碳排放强度监测方法及系统，通获获取目标区域内的实测数据，所述实测数据至少包括气象数据、监测位置信息和二氧化碳浓度数据；基于高斯扩散模型建立碳排放扩散模型；根据所述实测数据和所述碳排放扩散模型，并基于最大期望算法和内点罚函数方法计算所述目标区域内的目标点源数量、目标点源位置和目标点源的碳排放强度。
[0042]这样，该方法基于车载测量系统的零散点源碳排放强度监测系统方法，能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于车载测量系统的零散点源碳排放强度监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标区域内的实测数据，所述实测数据至少包括气象数据、监测位置信息和二氧化碳浓度数据；基于高斯扩散模型建立碳排放扩散模型；根据所述实测数据和所述碳排放扩散模型，并基于最大期望算法和内点罚函数方法计算所述目标区域内的目标点源数量、目标点源位置和目标点源的碳排放强度。2.根据权利要求1所述的零散点源碳排放强度监测方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述目标区域的平面图、车载测量系统在平面图内的行走轨迹和各监测位置的经纬度坐标；确定所述目标点源位置对应的经纬度坐标。3.根据权利要求2所述的零散点源碳排放强度监测方法，其特征在于，所述气象数据包括风速、风向、大气温度、大气湿度和大气压强。4.根据权利要求1所述的零散点源碳排放强度监测方法，其特征在于，基于高斯扩散模型建立碳排放扩散模型，具体包括：基于所述车载测量系统的位置和所述气象数据中的风向数据建立扩散坐标系；基于所述扩散坐标系，建立以下碳排放扩散模型：σ
i,y
＝a
·
(x
‑
x
i
)
b
σ
i,y
＝a
·
(x
‑
x
i
)
b
其中，(x,y,z)为测量点的空间位置坐标，C(x,y,z)为(x,y,z)坐标处的CO2浓度，q
i
为第i个强点源的排放强度，i＝1,2,3
……
n，n为强点源数量；u为风速，H
i
为碳排放的有效排放高度，σ
i,y
和σ
i,z
分别为测量位置相对于目标区域内的第i个强点源的水平扩散参数和垂直扩散参数，B为测量区域CO2的背景浓度，α为地面反射系数，a，b为水平扩散系数，c，d为垂直扩散系数。5.根据权利要求4所述的零散点源碳排放强度监测方法，其特征在于，根据所述实测数据和所述碳排放扩散模型，并基于最大期望算法和内点罚函数方法计算所述目标区域内的目标点源数量、目标点源位置和目标点源的碳排放强度，具体包括：将采集到的监控数据建立总数据集，并提取所述总数据集中的预设比例的数据量作为输入集；基于所述输入集和最大期望算法对所述碳排放扩散模型中的待求解参数进行初步计算，并得到各所述待求解参数的初步参数求解值；基于所述初步参数求解值、所述输入集和内点罚函数方法对所述碳排放扩散模型中的待求解参...

【专利技术属性】
技术研发人员：高吉喜，毛慧琴，陈翠红，孟斌，王飞，马春强，闫建福，
申请(专利权)人：深圳天地通讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：