基于大数据分析的污染设施异常排放早期预警方法技术

本发明专利技术公开了基于大数据分析的污染设施异常排放早期预警方法，包括如下步骤：S1、采集数据并构建数据集；S2、进行数据集的存储与预处理；S3、利用图神经网络模型构建外部事件的时空传播网络；S4、使用混合深度生成模型，对时间序列特征进行建模和预测；S5、通过因果推断模型，分析外部事件与设施排放行为之间的因果关系；S6、采用基于策略的不确定性估计的贝叶斯优化算法，对排放预警阈值进行动态调整；S7、利用自监督学习模型和少样本学习技术，生成新的异常排放模式标签；S8、采用可解释人工智能技术，生成异常源头溯源报告，并提供应对建议和行动方案。本发明专利技术利用跨时空事件推断和自监督学习方法，实现了污染设施异常排放早期预警。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及环境监测，尤其涉及基于大数据分析的污染设施异常排放早期预警方法。

技术介绍

1、随着环境污染问题的日益严重，全球范围内对污染设施的监控和管理需求显著提升。污染设施的异常排放行为是导致环境污染的主要因素之一，尤其是工业生产过程中排放的废气、废水等，可能会对大气和水体造成不可逆的影响。因此，如何有效监控污染设施的排放行为，识别异常排放并进行早期预警，是当前环境监控领域的一个重要研究方向。

2、现有的污染监控系统主要依赖于定期采集的排放数据和人工分析方法。这些系统通常使用传统的传感器网络对污染物的浓度进行监测，数据通过有线或无线网络传输到数据中心进行分析。在这种架构下，监控系统往往面临以下几个方面的挑战：首先，现有的监控系统主要依赖静态设定的阈值来判断排放是否异常。这些阈值通常基于历史数据或法规设定，一旦设定后在较长时间内不会发生变化，无法及时反映排放设施运行状态和外部环境的变化。当环境条件如温度、湿度、风速等发生显著变化时，静态阈值的使用容易导致误报或漏报，无法动态适应复杂的实际情况。

3、其次，现有的排放监控系统大多局限本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于大数据分析的污染设施异常排放早期预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的污染设施异常排放早期预警方法，其特征在于，所述S3具体包括：

3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的污染设施异常排放早期预警方法，其特征在于，所述S4具体包括：

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5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的污染设施异常排放早期预警方法，其特征在于，所述S6具体包括：

6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的污染设施...

【技术特征摘要】

1.基于大数据分析的污染设施异常排放早期预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的污染设施异常排放早期预警方法，其特征在于，所述s3具体包括：

3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的污染设施异常排放早期预警方法，其特征在于，所述s4具体包括：

4.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：林小伟，荣继昌，李世一，
申请(专利权)人：深圳市长菁环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：