一种工业园区内二氧化碳气体监测点的选择方法技术

一种工业园区内二氧化碳气体监测点的选择方法，该方法先根据构建的气体扩散模型将工业园区内的待测区域划分为多个监测网格，再采用鹈鹕优化算法POA优化模糊C均值算法的初始聚类中心，并基于优化后的初始聚类中心、利用模糊C均值算法对各监测网格进行聚类分析，以确定二氧化碳气体监测点的最终位置分布。本发明专利技术能够选用更少的监测点位对待监测范围实现较高的覆盖率和较低的覆盖重复率，可在监测资源有限的条件下实现工业园区二氧化碳的准确监测。监测。监测。

【技术实现步骤摘要】
一种工业园区内二氧化碳气体监测点的选择方法


[0001]本专利技术属于环境监测领域，具体涉及一种工业园区内二氧化碳气体监测点的选择方法。

技术介绍

[0002]我国工业园区数量多、种类广、发展阶段各异。在持续推动园区绿色发展和产品绿色制造的同时，系统地、科学地对工业园区内主要二氧化碳排放点进行布点监测为碳减排提供数据支撑也非常重要。
[0003]目前，大多数二氧化碳监测点都是依据常用气体的监测方法(功能分区布点法、扇形布点法和网格布点法)和历史工作经验设置于待监测区域的下风向位置，虽然可以收集到待监测区域的二氧化碳浓度信息以及大致的分布情况，但是忽略了二氧化碳扩散后气体浓度梯度变化以及区域地形情况等因素对于监测点的影响。另一方面，由于一开始并没有系统的对二氧化碳监测点进行规划，会导致监测资源的浪费，并且无法合理的对待监测区域二氧化碳浓度进行全方位覆盖监测。
[0004]因此，需要依据基本的气体扩散模型以及监测的基本原理，充分考虑待监测区域的地形条件以及二氧化碳浓度变化等因素，制定一种系统合理的二氧化碳监测点选取方法对工业园区内二本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工业园区内二氧化碳气体监测点的选择方法，其特征在于：所述选择方法依次包括以下步骤：步骤A、根据构建的气体扩散模型将工业园区内的待测区域划分为多个监测网格；步骤B、先采用鹈鹕优化算法POA优化模糊C均值算法的初始聚类中心，再基于优化后的初始聚类中心、利用模糊C均值算法对各监测网格进行聚类分析，以确定二氧化碳气体监测点的位置分布。2.根据权利要求1所述的一种工业园区内二氧化碳气体监测点的选择方法，其特征在于：步骤B中，所述采用鹈鹕优化算法POA优化模糊C均值算法的初始聚类中心依次包括以下步骤：步骤B1、初始化模糊C均值算法的隶属度矩阵以及鹈鹕种群；步骤B2、计算鹈鹕和猎物的隶属度和聚类中心：计算鹈鹕和猎物的隶属度和聚类中心：上式中，u
ij
为第i个样本x
i
对第j个聚类中心c
j
的隶属度，c
k
为第k个聚类中心，m为模糊化系数，C、N分别为聚类中心数、样本数，||*||为任意表示数据相似性或距离的度量；步骤B3、计算各样本和鹈鹕、猎物之间的目标函数值，并进行比较，以此更新鹈鹕位置，若目标函数值在新位置得到改善，则接受鹈鹕的新位置，其中，所述目标函数J
m
为：步骤B4、对鹈鹕的新位置附近的范围进行搜索，以此再次更新鹈鹕位置；步骤B5、循环迭代，直至达到最大迭代次数，此时得到优化后的初始聚类中心。3.根据权利要求2所述的一种工业园区内二氧化碳气体监测点的选择方法，其特征在于：所述步骤B3根据以下公式更新鹈鹕位置：
上式中，x
i,j
、分别为第一阶段更新前、后第i个鹈鹕的第j维位置，rand为[0，1]内的随机数，I为1或2的随机整数，p
j
为猎物的第j维的位置，F
p
、F
i
分别为猎物、第i个鹈鹕的目标函数值，为第一阶段更新后第i个鹈鹕的有效更新位置，X
i
、分别为第一阶段更新前、后第i个鹈鹕的位置，为第一阶段更新后第i个鹈鹕的新位置的目标函数值。4.根据权利要求3所述的一种工业园区内二氧化碳气体监测点的选择方法，其特征在于：所述步骤B4根据以下公式再次更新鹈鹕位置：所述步骤B4根据以下公式再次更新鹈鹕位置：上式中，为第二阶段更新后第i个鹈鹕的第j维位置，R为0或2的随机整数，t、T分别为当前迭代次数、最大迭代次数，为第二阶段更新后第i个鹈鹕的新位置，为第二阶段更新后第i个鹈鹕的新位置的目标函数值，为第二阶段更新后第i个鹈鹕的有效更新位置。5.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪颖翔，邓广宇，杜治，董明齐，周志强，迟赫天，雷何，方仍存，桑子夏，李斯吾，陈远，张晓星，田双双，郑云飞，周思璇，王雅文，王平凡，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：