[发明专利]一种污染因子排放源确定方法、系统、设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202310219447.7 申请日: 2023-03-03
公开(公告)号: CN116227205A 公开(公告)日: 2023-06-06
发明(设计)人: 程宁熹;赵庆会;萧大伟;张毓秀;虞小芳;刘盈智;刘立鹏 申请(专利权)人: 杭州谱育科技发展有限公司
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06F119/02
代理公司: 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 代理人: 王震
地址: 311300 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 污染 因子 排放 确定 方法 系统 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种污染因子排放源确定方法,其特征在于,应用于污染因子排放源确定系统,所述系统包括原始数据采集模块、原始数据处理模块和排放源确定模块,所述方法包括:

所述原始数据采集模块控制监测仪器采集当前环境中所包含的污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据,其中,所述污染因子为挥发性有机物或颗粒物;

所述原始数据处理模块根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值;

所述排放源确定模块根据每个污染因子在所述待确定排放源中的浓度占比值确定出当前环境中的实际污染因子排放源。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述原始数据处理模块根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值,包括:

所述原始数据处理模块根据预设的预处理规则分别对每个所述污染因子在每个时间点的初始浓度数据进行预处理得到每个所述污染因子的目标浓度数据;

所述原始数据处理模块根据每个所述目标浓度数据,利用预设的不确定度计算规则确定出每个所述目标浓度数据的不确定度;

所述原始数据处理模块将每个所述污染因子的目标浓度数据和其各自的不确定度输入至训练好的用于对浓度占比进行预测的正定矩阵因子模型中得到每个所述污染因子的浓度在所述待确定排放源中的浓度占比值。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,对于每个所述目标浓度数据,根据下列公式计算得到该目标浓度数据的不确定度u:

其中,E为误差系数,取10%,C为该目标浓度数据所指示的浓度值,M为该目标浓度数据对应的污染因子的检出限,取0.1。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述排放源确定模块根据每个污染因子在所述待确定排放源中的浓度占比值确定出当前环境中的实际污染因子排放源,包括:

所述排放源确定模块根据主要污染因子和浓度超过预设阈值的附加污染因子的数量,从预设的污染因子识别库中确定出所述实际污染因子排放源,其中,所述主要污染因子为所述待确定排放源中的浓度占比最高的污染因子,所述附加污染因子为所有污染因子中除所述主要污染因子以外的污染因子。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述原始数据处理模块根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值,包括:

对于每个污染因子,当该污染因子为挥发性有机物时,所述原始数据处理模块根据该污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和第一正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值,其中,所述第一正定矩阵因子为预先训练好的用于对挥发性有机物进行浓度占比值预测的模型;

对于每个污染因子,当该污染因子为颗粒物时,所述原始数据处理模块根据该污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和第二正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值,其中,所述第二正定矩阵因子为预先训练好的用于对颗粒物进行浓度占比值预测的模型。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述监测仪器包括:

大气环境挥发性有机物在线监测仪、水溶性离子分析仪、碳组分分析仪和元素分析仪。

7.一种污染因子排放源确定系统,其特征在于,所述系统包括原始数据采集模块、原始数据处理模块和排放源确定模块:

所述原始数据采集模块,用于控制监测仪器采集当前环境中所包含的污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据,其中,所述污染因子为挥发性有机物或颗粒物;

所述原始数据处理模块,用于根据每个污染因子在每个预设时间点的初始浓度数据和正定矩阵因子模型确定出每个污染因子的浓度在待确定排放源中的浓度占比值;

所述排放源确定模块,用于根据每个污染因子在所述待确定排放源中的浓度占比值确定出当前环境中的实际污染因子排放源。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于杭州谱育科技发展有限公司,未经杭州谱育科技发展有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202310219447.7/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top