一种大气VOCs溯源方法和设备技术

本发明专利技术涉及污染物溯源技术领域，具体涉及一种大气VOCs溯源方法和设备，其中，所述方法利用多站点的VOCs数据，结合气象数据和地理位置数据，精确预测VOCs的排放源位置，判断污染源强度和扩散路径，并根据VOCs组分特征判断具体的污染源类型，在捕捉VOCs排放的时空特征的基础上，同时提取了时空复杂度特征，并且进行全局特征融合后进行溯源，提高了VOCs溯源的精度。同时使用VAE进行矩阵解析，使用GCN进行扩散路径预测，实现更准确的溯源。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及污染物溯源，具体涉及一种大气vocs溯源方法和设备。

技术介绍

1、挥发性有机化合物(vocs)是大气污染的重要源头之一，具有广泛的污染影响。vocs的排放源种类繁多，包括交通运输、工业制造、农业活动等。传统的vocs源头溯源方法依赖于经验性模型和简单的统计分析，存在一定的局限性。pmf是分析多源污染时常用的方法，但是在捕捉时空变化上的能力较弱，只能依赖静态的观测数据，并且依赖于数学模型，对于非线性或复杂模式的学习能力有限；而后向轨迹算法，尽管依赖气象模型来回推污染源的空间位置，但是由于对时空建模较为简单，并且依赖于已有的知识，较少依赖于数据驱动的学习，因此无法动态调整和捕捉污染源的变化，同时也依赖于特定的数据和轨迹计算，对新的污染源类型适应能力较差。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种大气vocs溯源方法和设备，以克服目前现有技术中存在的问题。

2、为实现以上目的，本专利技术采用如下技术方案：

3、一方面，本申请提供了一种大气vocs溯源方法，包括本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种大气VOCs溯源方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述VOCs浓度数据、所述气象数据和所述地理位置数据进行预处理，并对预处理后的数据进行时序切片，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过CapsNets对时序切片后的数据进行时空特征提取，获得时空特征，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过自注意力机制对时序切片后的数据进行时空复杂性特征提取，获得时空复杂性特征，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用注意力机制对所述时空特征和所述时空复杂...

【技术特征摘要】

1.一种大气vocs溯源方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述vocs浓度数据、所述气象数据和所述地理位置数据进行预处理，并对预处理后的数据进行时序切片，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过capsnets对时序切片后的数据进行时空特征提取，获得时空特征，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过自注意力机制对时序切片后的数据进行时空复杂性特征提取，获得时空复杂性特征，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述使用注意力机制对所述时空特征和所述时空复杂性特征进行全局特征融...

【专利技术属性】
技术研发人员：李云凤，董铭浩，王亚飞，周峰，
申请(专利权)人：北京石油化工学院，
类型：发明
国别省市：