CN109060014A - 一种船舶废气排放合规性判定与违规船舶识别方法及系统 - Google Patents
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Abstract
一种船舶废气排放合规性判定与违规船舶识别方法及系统,系统包括气态污染物监测装置、气象观测装置、AIS信息接收装置和数据处理装置;数据处理装置分别与气态污染物监测装置、气象观测装置和AIS信息接收装置连接;数据处理装置包括数据预处理单元、船舶废气相对风向风速计算单元、船舶气态污染物排放强度计算单元、气态污染物正向扩散单元、燃油硫含量合规性判别单元、氮氧化物排放合规性判断单元和违规排放源反向识别单元。该识别方法包括以下步骤:数据采集、数据预处理、船舶废气相对风向计算、船舶气态污染物排放强度计算、气态污染物正向扩散浓度计算、燃油硫含量合规性判别、氮氧化物排放合规性判断单元、综合判定及排放源反向识别。
Description
技术领域
本发明涉及船舶排放合规性监测与监管技术领域,尤其涉及一种基于遥测和反向识别的船舶废气排放合规性判定与违规船舶识别方法及系统。
背景技术
2015年12月,交通运输部发布《珠三角、长三角、环渤海(京津冀)水域船舶排放控制区实施方案》近期拟通过要求船舶使用高质量低硫燃料油来减少船舶二氧化硫和颗粒物的排放,远期计划通过控制船舶氮氧化物的排放强度降低氮氧化物排放。但面对每年1000万艘次的进出港船舶,单纯依靠抽查检验,不仅无法达到威慑效果,也不能显示监管的公平性。由于我国在排放控制区行动方案发布之前,未开展船舶大气污染排放的相关监测工作,国内船舶大气污染物排放监测仅见于相关船舶科研测试的研究,而正式用于船舶大气污染物排放监测的技术研究尚为空白。因此,本发明基于遥测技术、反向识别技术和数据分析技术的一种船舶废气排放合规性判定与违规船舶识别技术方法和系统,可以极大的提高监管覆盖率、时效性、准确率和违规船舶的检出率。
发明内容
为解决现实监管中所面临的技术难题,本发明要设计一种通过遥测和反向识别就可以达到监管要求、覆盖更多目标船舶、更高时效性和更好的检出效果的船舶废气排放合规性判定与违规船舶识别方法及系统。
为实现上述目的,本发明的技术方案如下:
一种船舶违规排放废气识别系统,其特征在于:包括气态污染物监测装置(31)、气象观测装置(32)、AIS信息接收装置(33)和数据处理装置(34);
所述的数据处理装置(34)分别与气态污染物监测装置(31)、气象观测装置(32)和AIS信息接收装置(33)连接;
所述的数据处理装置(34)包括数据预处理单元(341)、船舶废气相对风向风速计算单元(342)、船舶气态污染物排放强度计算单元(343)、气态污染物正向扩散单元(344)、燃油硫含量合规性判别单元(345)、氮氧化物排放合规性判断单元(346)和违规排放源反向识别单元(347);
所述的数据预处理单元(341)分别与船舶废气相对风向风速计算单元(342)、船舶气态污染物排放强度计算单元(343)、气态污染物正向扩散单元(344)连接;船舶废气相对风向风速计算单元(342)、船舶气态污染物排放强度计算单元(343)、气态污染物正向扩散单元(344)分别与燃油硫含量合规性判别单元(345)、氮氧化物排放合规性判断单元(346)连接;燃油硫含量合规性判别单元(345)、氮氧化物排放合规性判断单元(346)分别和违规排放源反向识别单元(347)连接。
本发明还包括一种船舶废气排放合规性判定与违规船舶识别方法,包括以下步骤:
S1.数据采集,通过气态污染物监测装置获取监测点位CO2、SO2、NOx等监测数据;通过气象观测装置获取监测点风速、风向、温度、湿度等气象信息;通过船舶AIS信息接收装置获取船舶的船名、呼号、MMSI号、IMO号、船速、航向、经纬度、建造年份等信息。气态污染物监测装置中污染物测定中时,SO2和NOx为必须测定污染物,其测量精度要求为ppb级别;CO2为可选择测量污染物,若不测量其浓度可由气态污染物正向扩散单元计算得到。气象观测装置的风向和风速测定频率应小于1分钟。船舶AIS信息接收装置(33)的MMSI号、船速、航向、经纬度为必须收集的数据。
S2.数据预处理,将S1采集得到的CO2、SO2、NOx等污染物监测数据;风速、风向、温度、湿度等气象数据和船舶AIS数据输入数据处理装置,利用数据预处理单元对所采集的数据进行预处理。
S3.船舶废气相对风向计算,利用船舶废气相对风向计算单元计算船舶排放废气在风向和船舶航向共同作用下的相对扩散风向。船舶废气扩散相对风向为监测点风向风速与船舶航速反航向的矢量叠加值。具体公式如式1所示。
其中,A为船舶废气扩散相对风速,β为废气扩散相对风向;V为船速;W为风速;α为船舶航向与风向的夹角。
S4.船舶气态污染物排放强度计算,利用船舶气态污染物排放强度计算单元计算船舶排放强度。具体计算公式见式3、式4所示。
Qt=P×LF×EF×T 式3
其中,Qt为船舶废气中污染物理论排放强度;P为主机船舶功率;LF为主机输出负荷,根据式3计算得到;EF为船舶废气中不同污染物的排放因子;S_real为实时船速;S_max为船舶最大船速;T为AIS数据时间间隔。
S5.气态污染物正向扩散浓度计算,结合S3输出的船舶废气扩散相对风速数据、S4输出的船舶废气中污染物理论排放强度数据,利用气态污染物正向扩散单元计算船舶废气中CO2、NOx和SO2在目标点的最大落地浓度。采用高斯扩散模型计算下风向扩散浓度分布情况,具体见公式5。
其中,q为船舶废气中CO2、NOx和SO2理论排放强度,为S4中Qt计算结果;u为扩散风速,为S3计算结果。δy和δz为横向和纵向扩散系数。ze为废气排放有效高度;y为中心轴下方目标点的距离;z为目标点的高度。
S6.燃油硫含量合规性判别,根据S1和S2输出的CO2、SO2污染物监测数据、S5输出的CO2计算数据,利用燃油硫含量合规性判别单元计算SO2和CO2的浓度比例来计算船舶燃油硫含量,并通过与国际海事组织和交通运输部所制定的船舶排放控制区内船舶燃油硫含量不应超过0.5%m/m的要求进行对比,进行合规性判别,结果超过此标准则视为超标。根据物质守恒原理,假设船舶燃油中硫元素全部转化为二氧化硫,尾气中的二氧化碳也来自于船舶燃油中的碳质组分燃烧。故,船舶中硫含量等于船舶废气排放中SO2、CO2元素质量比等于燃油中硫碳比,文献显示[Cooper,D.A.:HCB,PCB,PCDD and PCDF emissions from ships,Atmos.Environ.,39,4901–4912,2005.]燃油中碳元素含量约为87%,故根据式6可以计算得到燃油的硫含量。
其中,S%为燃油硫含量;C%为燃油中碳元素含量,为87%;ΔCso2为SO2的监测浓度与监测站背景值的差值;ΔCco2为CO2的监测浓度或计算浓度与监测站背景值的差值;MEs为硫元素摩尔质量;MEc为碳元素摩尔质量。
此外,由于监测点位,不是总处于扩散的正下风向,故根据船舶废气扩散风向与监测点连线的夹角的角度来进行不确定性判断,夹角大于45%则考虑判定结果不确定性较大。
S7.氮氧化物排放合规性判断单元,根据S1和S2输出的NOx、SO2污染物监测数据、S5输出的NOx计算数据,利用氮氧化物排放合规性判断单元通过对比监测数据与计算数据的差异来判断氮氧化物排放的合规性。监测数据与计算数据的差异大于15%则为疑似违规。
S8.综合判定,根据S6和S7的判定结果,凡是输出中存在不合规的则认定为不合规,只有当S6和S7判定均为合规时认定为合规。
S9.排放源反向识别,将S1和S2输出的CO2、SO2、NOx等污染物监测数据、船舶AIS位置数据、S4输出的船舶气态污染物排放强度计算,带入排放源反向识别单元通过求解优化方程式7,得到疑似违规船舶的位置、船名等特征信息。反向优化求解中,利用S1的AIS数据中经纬度和S4中排放强度来划定求解范围,以提高求解精度和效率。
minf(x,y,Q)=∑(Dmeasure-Dtheory) 式7
其中,目标方程求两个数据的最小值;x,y为待确定目标的坐标;Q为排放强度;Dmeasure为监测点位污染物浓度监测值;Dtheory为排放源在监测点位的理论浓度值,为S5中式5计算得到。
附图说明
图1为本发明船用燃油硫含量合规性判别与违规船舶识别方法实施流程图。
图2为本发明船用燃油硫含量合规性判别与违规船舶识别系统实施结构图。
具体实施方式
采用上述方法,对某水域的航行的船舶为目标开展检查,具体实施步骤如下:
1)在岸边区域布设如图2所示的一种船舶废气排放合规性判定与违规船舶识别方系统,包括气态污染物监测装置(31)、气象观测装置(32)、AIS信息接收装置(33)和数据处理装置(34),所述的数据处理装置(34)分别于气态污染物监测装置(31)、气象观测装置(32)和AIS信息接收装置(33)连接,所述的数据处理装置(34)包括数据预处理单元(341)、船舶废气相对风向风速计算单元(342)、船舶气态污染物排放强度计算单元(343)、气态污染物正向扩散单元(344)、燃油硫含量合规性判别单元(345)、氮氧化物排放合规性判断单元(346)和违规排放源反向识别单元(347),所述的数据预处理单元(341)与船舶废气相对风向风速计算单元(342)、船舶气态污染物排放强度计算单元(343)、气态污染物正向扩散单元(344)连接;船舶废气相对风向风速计算单元(342)、船舶气态污染物排放强度计算单元(343)、气态污染物正向扩散单元(344)连接分别与燃油硫含量合规性判别单元(345)、氮氧化物排放合规性判断单元(346)连接;燃油硫含量合规性判别单元(345)、氮氧化物排放合规性判断单元(346)连接分别和违规排放源反向识别单元(347)连接。
2)假设一艘通过所布设的监测站点附近的船舶,通过S1.数据采集工作,采集到气态污染物监测装置获取监测点位CO2、SO2、NOx等监测数据;通过气象观测装置获取监测点风速、风向、温度、湿度等气象信息;通过船舶AIS信息接收装置获取船舶的MMSI号、船速、航向、经纬度信息。经过S2.数据预处理过程,得到如表1、表2、表3所示采集的气态污染物监测数据、气象数据与AIS数据。
表1气态污染物监测数据例表
监测时间 | CO<sub>2</sub>(ppm) | NOx(ppb) | SO<sub>2</sub>(ppb) |
23:59:00 | 310.0 | 189.9 | 3.1 |
23:58:00 | 310.0 | 189.8 | 3 |
23:57:00 | 310.1 | 156.3 | 2.8 |
23:56:00 | 310.2 | 160.2 | 3 |
23:55:00 | 311.0 | 164 | 3 |
23:54:00 | 310.2 | 212.9 | 3.2 |
23:53:00 | 310.0 | 132.1 | 3 |
23:52:00 | 310.4 | 133.4 | 4.5 |
23:51:00 | 311.0 | 284.1 | 6.9 |
23:50:00 | 311.6 | 227.1 | 8.1 |
23:49:00 | 311.0 | 213 | 6.6 |
23:48:00 | 310.5 | 233.2 | 4.9 |
23:47:00 | 310.1 | 163.1 | 2.9 |
23:46:00 | 310.1 | 178.8 | 3.1 |
23:45:00 | 310.1 | 145.6 | 3 |
23:44:00 | 310.1 | 155.6 | 3 |
23:43:00 | 310.1 | 180.3 | 3 |
23:42:00 | 310.1 | 203.9 | 3.1 |
23:41:00 | 310.1 | 205.9 | 3.1 |
表2气象数据例表
表3船舶AIS数据例表
船舶MMSI | AIS时间 | 速度(节) | 经度 | 纬度 | 航向(度) | 主机功率 |
412XXXXXX | 23:59:00 | 11.5 | 121.03774 | 38.47316 | 115 | 2000 |
412XXXXXX | 23:58:00 | 11.6 | 121.03774 | 38.473156 | 115 | 2000 |
412XXXXXX | 23:57:00 | 11.7 | 121.03774 | 38.473159 | 115 | 2000 |
412XXXXXX | 23:56:00 | 11.6 | 121.03774 | 38.473157 | 115 | 2000 |
412XXXXXX | 23:55:00 | 11.6 | 121.03774 | 38.473156 | 115 | 2000 |
412XXXXXX | 23:54:00 | 11.7 | 121.03774 | 38.473159 | 114 | 2000 |
412XXXXXX | 23:53:00 | 11.7 | 121.03774 | 38.473159 | 114 | 2000 |
412XXXXXX | 23:52:00 | 11.6 | 121.03774 | 38.473158 | 114 | 2000 |
412XXXXXX | 23:51:00 | 11.7 | 121.03774 | 38.473158 | 114 | 2000 |
412XXXXXX | 23:50:00 | 11.7 | 121.03774 | 38.473157 | 114 | 2000 |
412XXXXXX | 23:49:00 | 11.1 | 121.03774 | 38.473156 | 115 | 2000 |
412XXXXXX | 23:48:00 | 11 | 121.03774 | 38.473157 | 114 | 2000 |
412XXXXXX | 23:47:00 | 11.5 | 121.03774 | 38.473157 | 114 | 2000 |
412XXXXXX | 23:46:00 | 11.7 | 121.03774 | 38.473157 | 114 | 2000 |
412XXXXXX | 23:45:00 | 11.8 | 121.03774 | 38.473156 | 114 | 2000 |
412XXXXXX | 23:44:00 | 12 | 121.03774 | 38.473155 | 114 | 2000 |
412XXXXXX | 23:43:00 | 12.2 | 121.03774 | 38.473155 | 114 | 2000 |
412XXXXXX | 23:42:00 | 12 | 121.03774 | 38.473155 | 114 | 2000 |
412XXXXXX | 23:41:00 | 12 | 121.03774 | 38.473156 | 114 | 2000 |
S3.船舶废气相对风向计算,利用船舶废气相对风向计算单元计算船舶排放废气在风向和船舶航向共同作用下的相对扩散风向。船舶废气扩散相对风向为监测点风向风速与船舶航速反航向的矢量叠加值。具体公式如式1所示。
其中,A为船舶废气扩散相对风速,β为废气扩散相对风向;V为船速;W为风速;α为船舶航向与风向的夹角。
由表2得气象数据可得,该时间段内平均风向为45度,平均风速为2.2米每秒。
由表3得AIS数据可得,该时段内平均航速为11.67节,航向为114度。
将数据分别带入式1和式2,得到A=7.06米每秒,β=17度。
S4.船舶气态污染物排放强度计算,利用船舶气态污染物排放强度计算单元计算船舶排放强度。具体计算公式见式3、式4所示。
Qt=P×LF×EF×T 式3
其中,Qt为船舶废气中污染物理论排放强度;P为主机船舶功率;LF为主机输出负荷,根据式3计算得到;EF为船舶废气中不同污染物的排放因子;S_real为实时船速;S_max为船舶最大船速,一般为巡航速度的1.2倍。
由表3得AIS数据可得,该时段内平均航速为11.67节,则S_real=11.67节,S_max=14节。将数据带入式4,得到LF=0.58.
将CO2、SO2、NOx的排放因子677.91g/kwh、3.97g/kwh和13.2g/kwh;主机功率为2000kw、时间T为1分钟和LF带入式3,得到CO2、SO2、NOx的排放强度为218.4g/s、1.28g/s、4.25g/s。
S5.气态污染物正向扩散浓度计算,将S3得到扩散风速和S4的排放强度,利用气态污染物正向扩散单元计算船舶废气中CO2、SO2、NOx在目标点的最大落地浓度。采用高斯扩散模型计算下风向扩散浓度分布情况,具体见公式5。
其中,q为理论排放强度;u为扩散风速。δy和δz为横向和纵向扩散系数。ze为水面高度;y为中心轴下方目标点的距离;z为目标点的高度。
将S3计算得到的废气扩散风速和S4计算得到的理论排放强度结果,带入式5。
得到,下风向监测站处CO2、SO2、NOx的理论浓度分别为1.05ppm、4.31ppb、32.13ppb。
S6.燃油硫含量合规性判别,根据S1、S2、S3的输出数据,利用燃油硫含量合规性判别单元计算SO2和CO2的浓度比例来计算船舶燃油硫含量,并通过与现行政策中硫含量要求不能超过5%对比,判别合规性。根据物质守恒原理,假设船舶燃油中硫元素全部转化为二氧化硫,尾气中的二氧化碳也来自于船舶燃油中的碳质组分燃烧。故,船舶中硫含量等于船舶废气排放中SO2、CO2元素质量比等于燃油中硫碳比,文献显示燃油中碳元素含量约为87%,故根据式6可以计算得到燃油的硫含量。
其中,S%为燃油硫含量;C%为燃油中碳元素含量,为87%;ΔCso2为SO2的监测浓度;ΔCco2为CO2的监测浓度或计算浓度;MEs为硫元素摩尔质量,32;MEc为碳元素摩尔质量,12。
在S2数据选取监测段内最大值与出现高值前均值的差值,从而ΔCso2为5.1ppb,ΔCco2为1.58ppm。
将此数据带入式6,得到S%=0.75%,计算结果大于0.5%,故燃油硫含量超标。
S7.氮氧化物排放合规性判断单元,根据S2、S5的输出数据,利用氮氧化物排放合规性判断单元通过对比监测数据与计算数据的差异来判断氮氧化物排放的合规性。监测数据与计算数据的差异大于15%则为疑似违规。
在S2数据选取监测段内最大值与出现高值前均值的差值,得到氮氧化物在监测点位理论值最大值为48.6ppb,理论最大值为32.13ppb,差异为51.26%,超过设计值15%,判定为涉嫌违规排放。
S8.综合判定,根据S6和S7的判定结果,凡是输出中存在不合规的则认定为不合规,只有当S6和S7判定均为合规时认定为合规。
由于S6和S7均为违规,则综合判定为违规。
S9.排放源反向识别,根据S1、S2、S3的输出数据,利用排放源反向识别单元通过求解优化方程式7,得到疑似违规船舶的位置、船名等特征信息。
minf(x,y,Q)=∑(Dmeasure-Dtheory) 式7
其中,目标方程求两个数据的最小值;x,y为待确定目标的坐标;Q为排放强度;Dmeasure为监测点位污染物浓度监测值;Dtheory为排放源在监测点位的理论浓度值,为S5中式5计算得到。
将S2中监测值和S5中浓度计算结果带入式7,以S2中的AIS数据中经纬度和S3结果为初始解,展开优化求解。可得到最优值x=121.03774;y=38.473157.即可得到违规船的位置。
Claims (7)
1.一种船舶废气排放合规性判定与违规船舶识别系统,其特征在于:包括气态污染物监测装置(31)、气象观测装置(32)、AIS信息接收装置(33)和数据处理装置(34);
所述的数据处理装置(34)分别与气态污染物监测装置(31)、气象观测装置(32)和AIS信息接收装置(33)连接;
所述的数据处理装置(34)包括数据预处理单元(341)、船舶废气相对风向风速计算单元(342)、船舶气态污染物排放强度计算单元(343)、气态污染物正向扩散单元(344)、燃油硫含量合规性判别单元(345)、氮氧化物排放合规性判断单元(346)和违规排放源反向识别单元(347);
所述的数据预处理单元(341)分别与船舶废气相对风向风速计算单元(342)、船舶气态污染物排放强度计算单元(343)、气态污染物正向扩散单元(344)连接;船舶废气相对风向风速计算单元(342)、船舶气态污染物排放强度计算单元(343)、气态污染物正向扩散单元(344)分别与燃油硫含量合规性判别单元(345)、氮氧化物排放合规性判断单元(346)连接;燃油硫含量合规性判别单元(345)、氮氧化物排放合规性判断单元(346)分别和违规排放源反向识别单元(347)连接。
2.一种根据权利要求1所述的船舶废气排放合规性判定与违规船舶识别系统的识别方法,其特征在于:包括以下步骤:
S1.数据采集:通过气态污染物监测装置获取监测点位CO2、SO2、NOx的监测数据;通过气象观测装置获取监测点风速、风向、温度、湿度的气象信息;通过船舶AIS信息接收装置获取船舶的船名、呼号、MMSI号、IMO号、船速、航向、经纬度、建造年份的信息;
S2.数据预处理:将S1采集得到的CO2、SO2、NOx的污染物监测数据;风速、风向、温度、湿度的气象数据和船舶AIS数据输入数据处理装置,利用数据预处理单元对所采集的数据进行预处理;
S3.船舶废气相对风向计算:利用船舶废气相对风向计算单元计算船舶排放废气在风向和船舶航向共同作用下的相对扩散风向;船舶废气扩散相对风向为监测点风向风速与船舶航速反航向的矢量叠加值;具体公式如式1所示;
其中,A为船舶废气扩散相对风速,β为废气扩散相对风向;V为船速;W为风速;α为船舶航向与风向的夹角;
S4.船舶气态污染物排放强度计算:利用船舶气态污染物排放强度计算单元计算船舶排放强度;具体计算公式见式3、式4所示;
Qt=P×LF×EF×T 式3
其中,Qt为船舶废气中污染物理论排放强度;P为主机船舶功率;LF为主机输出负荷,根据式3计算得到;EF为船舶废气中不同污染物的排放因子;S_real为实时船速;S_max为船舶最大船速;T为AIS数据时间间隔;
S5.气态污染物正向扩散浓度计算:结合S3输出的船舶废气扩散相对风速数据、S4输出的船舶废气中污染物理论排放强度数据,利用气态污染物正向扩散单元计算船舶废气中CO2、NOx和SO2在目标点的最大落地浓度;采用高斯扩散模型计算下风向扩散浓度分布情况,具体见公式5;
其中,q为船舶废气中CO2、NOx和SO2理论排放强度,为S4中Qt计算结果;u为扩散风速,为S3计算结果;δy和δz为横向和纵向扩散系数;ze为废气排放有效高度;y为中心轴下方目标点的距离;z为目标点的高度;
S6.燃油硫含量合规性判别:根据S1和S2输出的CO2、SO2污染物监测数据、S5输出的CO2计算数据,利用燃油硫含量合规性判别单元计算SO2和CO2的浓度比例来计算船舶燃油硫含量,并通过与国际海事组织和交通运输部所制定的船舶排放控制区内船舶燃油硫含量不应超过0.5%m/m的要求进行对比,进行合规性判别,结果超过此标准则视为超标;根据式6以计算得到燃油的硫含量;
其中,S%为燃油硫含量;C%为燃油中碳元素含量;ΔCso2为SO2的监测浓度与监测站背景值的差值;ΔCco2为CO2的监测浓度或计算浓度与监测站背景值的差值;MEs为硫元素摩尔质量;MEc为碳元素摩尔质量;
S7.氮氧化物排放合规性判断单元:根据S1和S2输出的NOx、SO2污染物监测数据、S5输出的NOx计算数据,利用氮氧化物排放合规性判断单元通过对比监测数据与计算数据的差异来判断氮氧化物排放的合规性;
S8.综合判定:根据S6和S7的判定结果,凡是输出中存在不合规的则认定为不合规,只有当S6和S7判定均为合规时认定为合规;
S9.排放源反向识别:将S1和S2输出的CO2、SO2、NOx的污染物监测数据、船舶AIS位置数据、S4输出的船舶气态污染物排放强度计算,带入排放源反向识别单元通过求解优化方程式7,得到疑似违规船舶的位置、船名的特征信息;反向优化求解中,利用S1的AIS数据中经纬度和S4中排放强度来划定求解范围;
minf(x,y,Q)=∑(Dmeasure-Dtheory) 式7
其中,目标方程求两个数据的最小值;x,y为待确定目标的坐标;Q为排放强度;Dmeasure为监测点位污染物浓度监测值;Dtheory为排放源在监测点位的理论浓度值,为S5中式5计算得到。
3.根据权利要求2所述的船舶废气排放合规性判定与违规船舶识别系统的识别方法,其特征在于:S1中气态污染物监测装置中污染物测定中时,SO2和NOx为必须测定污染物,其测量精度要求为ppb级别;CO2为可选择测量污染物,若不测量其浓度由气态污染物正向扩散单元计算得到。
4.根据权利要求2所述的船舶废气排放合规性判定与违规船舶识别系统的识别方法,其特征在于:S1中气象观测装置的风向和风速测定频率应小于1分钟。
5.根据权利要求2所述的船舶废气排放合规性判定与违规船舶识别系统的识别方法,其特征在于:S1中船舶AIS信息接收装置(33)的MMSI号、船速、航向、经纬度为必须收集的数据。
6.根据权利要求2所述的船舶废气排放合规性判定与违规船舶识别系统的识别方法,其特征在于:S6中由于监测点位,不是总处于扩散的正下风向,故根据船舶废气扩散风向与监测点连线的夹角的角度来进行不确定性判断,夹角大于45%则判定结果为不确定性。
7.根据权利要求2所述的船舶废气排放合规性判定与违规船舶识别系统的识别方法,其特征在于:S7中监测数据与计算数据的差异大于15%则为疑似违规。
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Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109855688A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-06-07 | 武汉理工大学 | 一种内河港口船舶废气排放测度方法 |
CN109978335A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-07-05 | 交通运输部水运科学研究所 | 一种船舶燃油合规性判定与违规识别方法 |
CN109981790A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-07-05 | 大连海事大学 | 基于边缘计算的海陆一体化无线宽带通信系统 |
CN110031420A (zh) * | 2019-04-18 | 2019-07-19 | 广州嘉航通信科技有限公司 | 一种船舶排放遥测系统 |
CN111256755A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-09 | 武汉理工大学 | 一种移动船舶废气排放溯源装置及方法 |
CN111399082A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-10 | 交通运输部天津水运工程科学研究所 | 一种适用于船舶尾气监测站的船舶尾气信号自动识别方法 |
CN111811572A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-10-23 | 江苏奥畋工程科技有限公司 | 一种基于大数据的船舶废气排放实时监测方法 |
CN112132419A (zh) * | 2020-09-03 | 2020-12-25 | 交通运输部水运科学研究所 | 一种基于ais数据的营运船舶水污染物产排量测算方法 |
CN112435449A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-03-02 | 中国水产科学研究院南海水产研究所 | 一种全数字智能化渔业违规船舶识别排查系统及方法 |
CN112650110A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-04-13 | 大连海事大学 | 一种船舶污染物排放综合智能监控系统与监控方法 |
CN112763465A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-05-07 | 交通运输部天津水运工程科学研究所 | 一种抗干扰的船用柴油硫含量超标嗅探识别方法 |
CN112782361A (zh) * | 2020-08-13 | 2021-05-11 | 惠泽(南京)环保科技有限公司 | 废气收集监测系统、监测方法及相关装置 |
CN113052042A (zh) * | 2021-03-17 | 2021-06-29 | 中国船舶重工集团公司第七一一研究所 | 污染物排放源监测装置及方法 |
CN113125682A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-07-16 | 武汉理工大学 | 浮标式区域多船船用燃料油含硫量监测装置及方法 |
CN113125683A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-07-16 | 武汉理工大学 | 一种船用燃料油含硫量移动监测装置及方法 |
CN113267392A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-08-17 | 中国船舶重工集团公司第七一一研究所 | 一种船舶废气排放监测系统及其控制方法 |
CN113419037A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-09-21 | 杭州春来科技有限公司 | 一种多船舶尾气排放污染物浓度的监测方法、终端及系统 |
CN113804680A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-12-17 | 杭州春来科技有限公司 | 用于船闸的船舶尾气监测方法 |
CN114236101A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-25 | 东南大学 | 一种不测碳浓度计算船舶燃油硫含量方法 |
CN115032343A (zh) * | 2022-06-08 | 2022-09-09 | 交通运输部水运科学研究所 | 一种船舶黑碳排放空间特征计算方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005063801A (ja) * | 2003-08-12 | 2005-03-10 | Toyota Motor Corp | 燃料電池システムおよび移動体 |
CN103927461A (zh) * | 2014-05-07 | 2014-07-16 | 交通运输部水运科学研究所 | 一种动态组建港口和船舶空气污染物排放清单的计算方法 |
CN104850105A (zh) * | 2015-05-15 | 2015-08-19 | 大连海事大学 | 一种船舶废气脱硫脱硝工艺远程监控系统 |
CN107131088A (zh) * | 2017-05-21 | 2017-09-05 | 陈永远 | 超大型水力发电站 |
CN107389880A (zh) * | 2017-09-08 | 2017-11-24 | 交通运输部天津水运工程科学研究所 | 一种船舶尾气移动监测方法 |
CN107469808A (zh) * | 2017-08-29 | 2017-12-15 | 天津大学 | 用于去除船舶尾气氮氧化物的scr催化剂的制备及应用 |
CN107589100A (zh) * | 2017-09-08 | 2018-01-16 | 交通运输部天津水运工程科学研究所 | 一种船用燃油硫含量嗅探估算法 |
-
2018
- 2018-07-16 CN CN201810780065.0A patent/CN109060014B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2005063801A (ja) * | 2003-08-12 | 2005-03-10 | Toyota Motor Corp | 燃料電池システムおよび移動体 |
CN103927461A (zh) * | 2014-05-07 | 2014-07-16 | 交通运输部水运科学研究所 | 一种动态组建港口和船舶空气污染物排放清单的计算方法 |
CN104850105A (zh) * | 2015-05-15 | 2015-08-19 | 大连海事大学 | 一种船舶废气脱硫脱硝工艺远程监控系统 |
CN107131088A (zh) * | 2017-05-21 | 2017-09-05 | 陈永远 | 超大型水力发电站 |
CN107469808A (zh) * | 2017-08-29 | 2017-12-15 | 天津大学 | 用于去除船舶尾气氮氧化物的scr催化剂的制备及应用 |
CN107389880A (zh) * | 2017-09-08 | 2017-11-24 | 交通运输部天津水运工程科学研究所 | 一种船舶尾气移动监测方法 |
CN107589100A (zh) * | 2017-09-08 | 2018-01-16 | 交通运输部天津水运工程科学研究所 | 一种船用燃油硫含量嗅探估算法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
付金宇等: "基于高斯烟羽模型的船舶尾气扩散研究", 《海洋通报》 * |
王征等: "中国近周边海域船舶排放清单及排放特征研究", 《交通节能与环保》 * |
Cited By (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109978335A (zh) * | 2019-02-26 | 2019-07-05 | 交通运输部水运科学研究所 | 一种船舶燃油合规性判定与违规识别方法 |
CN109855688A (zh) * | 2019-02-28 | 2019-06-07 | 武汉理工大学 | 一种内河港口船舶废气排放测度方法 |
CN109981790A (zh) * | 2019-04-03 | 2019-07-05 | 大连海事大学 | 基于边缘计算的海陆一体化无线宽带通信系统 |
CN110031420A (zh) * | 2019-04-18 | 2019-07-19 | 广州嘉航通信科技有限公司 | 一种船舶排放遥测系统 |
CN111256755A (zh) * | 2020-01-20 | 2020-06-09 | 武汉理工大学 | 一种移动船舶废气排放溯源装置及方法 |
CN111399082A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-10 | 交通运输部天津水运工程科学研究所 | 一种适用于船舶尾气监测站的船舶尾气信号自动识别方法 |
CN111811572A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-10-23 | 江苏奥畋工程科技有限公司 | 一种基于大数据的船舶废气排放实时监测方法 |
CN112782361A (zh) * | 2020-08-13 | 2021-05-11 | 惠泽(南京)环保科技有限公司 | 废气收集监测系统、监测方法及相关装置 |
CN112132419A (zh) * | 2020-09-03 | 2020-12-25 | 交通运输部水运科学研究所 | 一种基于ais数据的营运船舶水污染物产排量测算方法 |
CN112132419B (zh) * | 2020-09-03 | 2023-06-20 | 交通运输部水运科学研究所 | 一种基于ais数据的营运船舶水污染物产排量测算方法 |
CN112435449A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-03-02 | 中国水产科学研究院南海水产研究所 | 一种全数字智能化渔业违规船舶识别排查系统及方法 |
CN112650110A (zh) * | 2020-12-17 | 2021-04-13 | 大连海事大学 | 一种船舶污染物排放综合智能监控系统与监控方法 |
CN112650110B (zh) * | 2020-12-17 | 2022-03-11 | 大连海事大学 | 一种船舶污染物排放综合智能监控系统与监控方法 |
CN112763465A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-05-07 | 交通运输部天津水运工程科学研究所 | 一种抗干扰的船用柴油硫含量超标嗅探识别方法 |
CN113052042A (zh) * | 2021-03-17 | 2021-06-29 | 中国船舶重工集团公司第七一一研究所 | 污染物排放源监测装置及方法 |
CN113125683A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-07-16 | 武汉理工大学 | 一种船用燃料油含硫量移动监测装置及方法 |
CN113125682A (zh) * | 2021-04-23 | 2021-07-16 | 武汉理工大学 | 浮标式区域多船船用燃料油含硫量监测装置及方法 |
CN113125683B (zh) * | 2021-04-23 | 2023-10-24 | 武汉理工大学 | 一种船用燃料油含硫量移动监测装置及方法 |
CN113267392A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-08-17 | 中国船舶重工集团公司第七一一研究所 | 一种船舶废气排放监测系统及其控制方法 |
CN113419037A (zh) * | 2021-08-25 | 2021-09-21 | 杭州春来科技有限公司 | 一种多船舶尾气排放污染物浓度的监测方法、终端及系统 |
CN113419037B (zh) * | 2021-08-25 | 2021-11-02 | 杭州春来科技有限公司 | 一种多船舶尾气排放污染物浓度的监测方法、终端及系统 |
CN113804680A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-12-17 | 杭州春来科技有限公司 | 用于船闸的船舶尾气监测方法 |
CN114236101A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-25 | 东南大学 | 一种不测碳浓度计算船舶燃油硫含量方法 |
CN114236101B (zh) * | 2021-11-30 | 2023-11-28 | 东南大学 | 一种不测碳浓度计算船舶燃油硫含量方法 |
CN115032343A (zh) * | 2022-06-08 | 2022-09-09 | 交通运输部水运科学研究所 | 一种船舶黑碳排放空间特征计算方法 |
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Publication number | Publication date |
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