一种工业园区大气质量智能分析方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种工业园区大气质量智能分析方法，包括确定工业园区及分析时段；获取工业园区内所有预设的监测点在分析时段上监测到的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分，以绘制出监测数据的变化曲线；获取气象数据，并结合各监测点的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分，通过预先训练好的大气扩散模型进行处理，以得到污染源扩散仿真曲线；将污染源扩散仿真曲线与监测数据的变化曲线进行对比，迭代出污染源扩散规则，以推算出每一监测点的实际排放量及额外排放量的来源。实施本发明专利技术，不仅能实现园区VOCs污染溯源，还能从工业园治理措施角度进行数据智能分析，以实现对关键污染物预报预警、应急疏导辅助决策、综合治理等场景的支撑。合治理等场景的支撑。合治理等场景的支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种工业园区大气质量智能分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及大气污染处理
和计算机
，尤其涉及一种工业园区大气质量智能分析方法及系统。

技术介绍

[0002]近些年，国家和各级政府开始重点关注挥发性有机污染物、二噁英的监测和治理，但是对工业园区不同类型的特征污染物监管还较为薄弱。大气污染物监测的水平亟待提高，工业园区的智慧监测研发，大力实施区域大气污染联防联控技术非常关键。
[0003]我国在开展工业园关键污染物智慧分析方面还有待进一步研究与实践。目前，大多系统采用了源解析模型、EKMA(Empirical Kinetics Modeling Approach，经验动力学模拟方法)曲线模型、大气扩散模型等实现了对空气质量综合统计分析、污染传输分析等。虽然以初具规模，但是此类业务分析系统：1)并未与计算机人工智能、机器学习等技术进行有机整合来达到更加精准、智能、全面的业务需求(如未将污染源解析、源强计算、污染源扩散预测、神经网络系统分析、多元统计分析、机器学习分析等技术进行分步结合)，在工园区的突发性VOCs(volatile organic compounds，挥发性有机物)污染事件中，VOCs污染溯源方法较少且很难达到预期的效果，根本就无法满足溯源的需要。2)并未站在工业园治理措施角度进行数据分析(如未进行预警的归因分析、智能调控建议分析等)。
[0004]因此，有必要提出一种工业园区大气质量智能分析方法，不仅能实现园区VOCs污染溯源，还能从工业园治理措施角度进行数据智能分析，以实现对关键污染物预报预警、应急疏导辅助决策、综合治理等场景的支撑。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种工业园区大气质量智能分析方法及系统，不仅能实现园区VOCs污染溯源，还能从工业园治理措施角度进行数据智能分析，以实现对关键污染物预报预警、应急疏导辅助决策、综合治理等场景的支撑。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种工业园区大气质量智能分析方法，所述方法包括以下步骤：
[0007]确定工业园区及分析时段；
[0008]获取所述工业园区内所有预设的监测点在所述分析时段上监测到的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分，以绘制出监测数据的变化曲线；
[0009]获取所述分析时段所对应的气象数据，并结合各监测点所述分析时段上的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分，通过预先训练好的大气扩散模型进行处理，以得到污染源扩散仿真曲线；
[0010]将所述污染源扩散仿真曲线与所述监测数据的变化曲线进行对比，迭代得出污染源扩散规则，并结合每一监测点监测到的污染物的浓度和气象数据，推算出每一监测点的实际排放量以及额外排放量的来源。
[0011]其中，所述方法进一步包括：
[0012]根据各监测点所述分析时段上的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分，计算出各监测点的空气质量分指数，且进一步基于各监测点的空气质量分指数，计算出各监测点的空气质量指数。
[0013]其中，所述方法进一步包括：
[0014]根据各监测点的空气质量指数，确定各监测点的空气污染等级，且进一步根据各监测点的空气污染等级，进行预警。
[0015]其中，所述方法进一步包括：
[0016]根据预定的距离阈值，确定各监测点的邻近区域，并进一步提取各监测点的邻近区域在所述分析时段上的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分；
[0017]将各监测点的邻近区域在所述分析时段上的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分以及对应的气象数据，导入预先训练好的空气质量预测模型中，预测出各监测点的未来空气质量指数。
[0018]其中，所述空气质量预测模型是基于所述气象数据中的风向和监测点邻近区域的空间特征而构建的神经网络模型；其中，所述神经网络模型为MLR多元线性回归模型或SVR支持向量回归模型。
[0019]其中，所述化学成分包括空气六参数、氨气、H2S、Cl2、VOCs及工业园区特征关键污染物；其中，空气六参数包括细颗粒物、可吸入颗粒物、SO2、NO2、O3、CO。
[0020]本专利技术实施例还提供了一种工业园区大气质量智能分析系统，包括：
[0021]分析指定单元，用于确定工业园区及分析时段；
[0022]监测数据变化曲线绘制单元，用于获取所述工业园区内所有预设的监测点在所述分析时段上监测到的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分，以绘制出监测数据的变化曲线；
[0023]污染源扩散仿真曲线获取单元，用于获取所述分析时段所对应的气象数据，并结合各监测点所述分析时段上的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分，通过预先训练好的大气扩散模型进行处理，以得到污染源扩散仿真曲线；
[0024]污染溯源单元，用于将所述污染源扩散仿真曲线与所述监测数据的变化曲线进行对比，迭代得出污染源扩散规则，并结合每一监测点监测到的污染物的浓度和气象数据，推算出每一监测点的实际排放量以及额外排放量的来源。
[0025]其中，还包括：
[0026]空气质量评价单元，用于根据各监测点所述分析时段上的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分，计算出各监测点的空气质量分指数，且进一步基于各监测点的空气质量分指数，计算出各监测点的空气质量指数。
[0027]其中，还包括：
[0028]污染等级预警单元，用于根据各监测点的空气质量指数，确定各监测点的空气污染等级，且进一步根据各监测点的空气污染等级，进行预警。
[0029]其中，还包括：
[0030]未来空气质量预测单元，用于根据预定的距离阈值，确定各监测点的邻近区域，并进一步提取各监测点的邻近区域在所述分析时段上的污染物的浓度、排放位置、排放量和
化学成分；
[0031]将各监测点的邻近区域在所述分析时段上的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分以及对应的气象数据，导入预先训练好的空气质量预测模型中，预测出各监测点的未来空气质量指数。
[0032]实施本专利技术实施例，具有如下有益效果：
[0033]1、本专利技术通过获取工业园区内所有预设的监测点在所述分析时段上监测到的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分，绘制监测数据的变化曲线，并将该监测数据的变化曲线与大气扩散模型推导的污染源扩散仿真曲线进行对比，迭代得出污染源扩散规则，并结合每一监测点监测到的污染物的浓度和气象数据，推算出每一监测点的实际排放量以及额外排放量的来源，从而实现园区VOCs污染溯源；
[0034]2、本专利技术根据各监测点在分析时段上的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分，计算出各监测点的空气质量指数进行空气质量评价，并根据各监测点的空气质量指数，确定空气污染等级进行预警，同时还基于监测点邻近区域的空间特征而构建的空气质量预测模型，预测出各监测点的未来空气质量指数，从而实现从工业园治理措施角度进行数据智能分析，以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工业园区大气质量智能分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：确定工业园区及分析时段；获取所述工业园区内所有预设的监测点在所述分析时段上监测到的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分，以绘制出监测数据的变化曲线；获取所述分析时段所对应的气象数据，并结合各监测点所述分析时段上的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分，通过预先训练好的大气扩散模型进行处理，以得到污染源扩散仿真曲线；将所述污染源扩散仿真曲线与所述监测数据的变化曲线进行对比，迭代得出污染源扩散规则，并结合每一监测点监测到的污染物的浓度和气象数据，推算出每一监测点的实际排放量以及额外排放量的来源。2.如权利要求1所述的工业园区大气质量智能分析方法，其特征在于，所述方法进一步包括：根据各监测点所述分析时段上的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分，计算出各监测点的空气质量分指数，且进一步基于各监测点的空气质量分指数，计算出各监测点的空气质量指数。3.如权利要求2所述的工业园区大气质量智能分析方法，其特征在于，所述方法进一步包括：根据各监测点的空气质量指数，确定各监测点的空气污染等级，且进一步根据各监测点的空气污染等级，进行预警。4.如权利要求1所述的工业园区大气质量智能分析方法，其特征在于，所述方法进一步包括：根据预定的距离阈值，确定各监测点的邻近区域，并进一步提取各监测点的邻近区域在所述分析时段上的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分；将各监测点的邻近区域在所述分析时段上的污染物的浓度、排放位置、排放量和化学成分以及对应的气象数据，导入预先训练好的空气质量预测模型中，预测出各监测点的未来空气质量指数。5.如权利要求4所述的工业园区大气质量智能分析方法，其特征在于，所述空气质量预测模型是基于所述气象数据中的风向和监测点邻近区域的空间特征而构建的神经网络模型；其中，所述神经网络模型为MLR多元线性回归模型或SVR支持向量回归模型。6.如权利要求1
‑
5中任一项所述的工业园区大气质量智能分析方...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏顺吉，王奇，朱忠和，郑国华，赵敏，李克祥，柯强，王传花，于恒国，
申请(专利权)人：温州大学，
类型：发明
国别省市：