CN109164214B - 一种边界污染源快速映射定位及强度反演系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种边界污染源快速映射定位及强度反演系统及方法，属于大气污染治理领域。包括载体无人机集群、大气污染物及气象参数传感器组、定位装置、通信系统、地面站、任务规划模块、传感器校准模块和数据分析模块。无人机集群作业时，先由传感器校准模块校准传感器，任务规划模块规划飞行方式。然后无人机集群执行飞行计划，同步采集相关数据，数据通过通信系统进入地面站，而后汇入数据处理系统，通过数据分析模块对污染源映射定位及浓度反演。该系统可对边界污染源快速映射定位及浓度反演，具有自动化程度和精确度高、操作简便等优点，可为大气污染源调查等工作提供重要支撑和参考依据，具有重要的科学意义和社会效益。

Description

一种边界污染源快速映射定位及强度反演系统及方法
技术领域
本发明涉及大气污染治理技术领域，尤其涉及一种边界污染源快速映射定位及强度反演系统及方法。
背景技术
工业区作为企业的聚集地，是空气污染的源头和重灾区，监管企业大气污染物排情况至关重要。然而目前情况下无法对所有企业进行污染排放在线监控，传统的大气污染监测设备需工作人员使用手持仪器去现场检测，获取大气污染物浓度，而后根据公式核算企业排放情况。此法耗费大量人力物力，且效率低下、分辨率不高。尤其对于高架源，人工手持仪器的现场检测更是困难重重。
近几年，无人机在民用方面的应用越来越多，各国在无人机的民用方面逐渐开放。无人机已经广泛应用于公共安全、应急搜救、农林、交通、通信、影视航拍等多个领域。
专利ZL201720184451.4公开了一种基于无人机的区域环境检测系统，通过在无人机上搭载PM2.5传感器，在待检测区域各部分设置载体无人机，对各位置点的环境参数进行实时检测；专利CN201710792249.4公开了一种基于无人机的工程周边环境大气质量监测系统，能够快速对工程周边环境大气质量进行全面的数据采集和监测，并将数据实时上传，监测人员可在任意地点同步观测工程周边环境大气质量；专利CN201610144724.2公开了一种多旋翼无人机大气污染探测系统及方法，使用多旋翼无人机系统对监测区域进行垂直飞行，同步采集影像数据、PM2.5数据和温度、湿度、气压，地面站通过远程无线传输方式接收数据，通过对探测数据的订正和拟合处理，获得不同高度的PM2.5浓度分布曲线、大气能见度垂直分布曲线。
但是上述专利的技术方案并未对边界污染源快速定位及浓度反演做出任何技术启示，因此急需要找到一种边界污染源快速映射定位及强度反演系统，解决快速精确有效地估算系统的现实问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种边界污染源快速映射定位及强度反演系统，从而解决现有技术中存在的前述问题。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
一种边界污染源快速映射定位及强度反演系统，所述系统主要包括无人机载体集群、大气污染物传感器、气象参数传感器、定位装置、通信装置、地面站、数据处理系统，所述大气污染物传感器和气象参数传感器统称为大气污染物及气象参数传感器组，和所述定位装置安装在无人机载体上，通过所述通信装置与所述地面站进行无线连接，所述地面站与所述数据处理系统连接。
优选地，所述的无人机载体集群由不少于6架的多旋翼中型无人机组成，无人机续航时间为40～50min，所述的定位装置基于全球定位系统和北斗卫星导航系统，能准确获取无人机集群飞行状态信息。
优选地，所述大气污染物及气象参数传感器组包括大气污染物传感器和气象传感器，所述的大气污染物传感器为PM2.5、CO、VOC、O3、SO2中的至少一种，所述的气象传感器能获得气象数据，时间分辨率高于30s。
优选地，所述气象数据包括温度、相对湿度、压力、风速和风向数据。
优选地，所述数据处理系统包括任务规划模块、传感器校准模块和数据分析模块，当无人机系统作业时，所述传感器校准模块对大气污染物和气象参数传感器组校准，任务规划模块规划无人机集群飞行方式，飞行结束后将所有数据共同汇入所述数据处理系统，通过所述数据分析模块进行分析计算。
优选地，所述的所有数据包括污染物浓度数据、无人机位置信息和气象数据，所述无人机位置信息包括飞行高度和飞行位置经纬度，所述气象数据由所述气象参数传感器测得，包括风速、相对湿度、温度、大气压力和风向，其中时间分辨率需高于30s。
优选地，所述任务规划模块规划无人机集群的飞行方式包括排列方式、飞行高度、飞行区域和扫描方式。
优选地，所述传感器校准模块能对大气污染物传感器进行标准曲线的定点标定，减小传感器误差；所述数据分析模块能对探测数据进行算法处理，对边界污染源的位置映射定位，并反演出污染源位置。程序算法基于大气扩散模型。
本发明的另一目的在于使用上述反演系统进行边界污染源快速映射定位及强度反演的方法，主要包括以下步骤：
S1无人机集群启动预热，每架无人机进行自校，基于标准的大气污染物检测仪和气象检测仪，传感器校准模块对大气污染物和气象传感器进行校准。进行标准曲线定点标定，全部正常后，无人机集群待飞；
S2无人机集群执行飞行计划，所述大气污染物及气象参数传感器组采集大气污染物浓度数据和气象数据，定位装置采集无人机位置信息；
S3将采集到的所有数据汇入数据分析模块，数据分析模块对数据进行筛选、提取和算法分析，边界污染源进行快速映射定位及强度反演；
S4数据分析模块对计算结果进行评估，若是最佳结果，无人机集群结束飞行任务，返航；若否，数据分析模块将信息反馈给任务规划模块，对无人机集群的飞行区域和扫描方式进行调整，无人机集群继续执行飞行计划，直至数据分析模块计算的结果为最优结果。
优选地，步骤S1和S2之间还包括任务规划模块对无人机集群的飞行区域和扫描方式进行合理规划，规划完成后进入S2。
本发明的有益效果是：
本发明的一种基于无人机集群的边界污染源快速映射定位及强度反演系统，采用包括不少于6架无人机的集群作业，同步获得大气污染物的垂直、水平分布特征，快速对污染源映射定位；本系统含有传感器校准模块，可以对无人机搭载的大气污染物传感器进行标准曲线定点标定，大幅降低大气污染物传感器的误差。系统含有的任务规划模块，可规划无人机集群飞行作业的最佳排列、扫描方式，大幅提高对污染源强反演的准确度；数据分析模块基于大气扩散模型，系统可自动化运行、准确度和分辨率高、操作简便、省时省力。
附图说明
图1是一种边界污染源快速映射定位及强度反演系统图；
图2是一种边界污染源快速映射定位及强度反演的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1所示，本实施例提供了一种边界污染源快速映射定位及强度反演系统系统，包括无人机载体集群、大气污染物及气象参数传感器组、定位装置、通信装置、地面站、数据处理系统，所述大气污染物及气象参数传感器组和所述定位装置安装在无人机载体上，通过所述通信装置与所述地面站进行无线连接，所述地面站与所述数据处理系统连接。
所述的无人机载体集群由不少于6架的多旋翼中型无人机组成，无人机续航时间为40～50min，所述的定位装置基于全球定位系统和北斗卫星导航系统，能准确获取无人机集群飞行状态信息。
所述大气污染物及气象参数传感器组包括大气污染物传感器和气象传感器，所述的大气污染物传感器为PM2.5、CO、VOC、O3、SO2中的至少一种，所述的气象传感器能获得气象数据，包括温度、相对湿度、压力、风速和风向数据，时间分辨率高于30s。
所述数据处理系统包括任务规划模块、传感器校准模块和数据分析模块，当无人机系统作业时，所述传感器校准模块对大气污染物和气象参数传感器组校准，任务规划模块规划无人机集群飞行方式，飞行结束后将污染物浓度数据、无人机位置信息和气象数据共同汇入所述数据处理系统，通过所述数据分析模块进行分析计算。
实施例2
本实施例提供一种边界污染源快速映射定位及强度反演的方法，工作流程如图2所示，包括以下步骤：
S1无人机集群启动预热，每架无人机对进行自校，基于标准的大气污染物检测仪和气象检测仪，传感器校准模块对大气污染物和气象传感器进行校准。进行标准曲线定点标定，全部正常后，无人机集群待飞；
任务规划模块对无人机集群的飞行区域和扫描方式进行合理规划，规划完成后进入S2；
S2无人机集群执行飞行计划，所述大气污染物及气象参数传感器组采集大气污染物浓度数据和气象数据，定位装置采集无人机位置信息；
S3将采集到的所有数据汇入数据分析模块，数据分析模块对数据进行筛选、提取和算法分析，边界污染源进行快速映射定位及强度反演；
S4数据分析模块对计算结果进行评估，若是最佳结果，无人机集群结束飞行任务，返航；若否，数据分析模块将信息反馈给任务规划模块，对无人机集群的飞行区域和扫描方式进行调整，无人机集群继续执行飞行计划，直至数据分析模块计算的结果为最优结果。
通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：
本发明的一种基于无人机集群的边界污染源快速映射定位及强度反演系统，采用包括不少于6架无人机的集群作业，同步获得大气污染物的垂直、水平分布特征，快速对污染源映射定位；本系统含有传感器校准模块，可以对无人机搭载的大气污染物传感器进行标准曲线定点标定，大幅降低大气污染物传感器的误差。系统含有的任务规划模块，可规划无人机集群飞行作业的最佳排列、扫描方式，大幅提高对污染源强反演的准确度；数据分析模块基于大气扩散模型，系统可自动化运行、准确度和分辨率高、操作简便、省时省力。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种边界污染源快速映射定位及强度反演的方法，其特征在于，该方法采用的系统主要包括无人机载体集群、大气污染物及气象参数传感器组、定位装置、通信装置、地面站、数据处理系统，所述大气污染物及气象参数传感器组和所述定位装置安装在无人机载体上，通过所述通信装置与所述地面站进行无线连接，所述地面站与所述数据处理系统连接；
所述数据处理系统包括任务规划模块、传感器校准模块和数据分析模块，当无人机系统作业时，所述传感器校准模块对大气污染物及气象参数传感器组校准，任务规划模块规划无人机集群飞行方式，飞行结束后将所有数据共同汇入所述数据处理系统，通过所述数据分析模块进行分析计算；
所述大气污染物及气象参数传感器组包括大气污染物传感器和气象传感器；
传感器校准模块能对大气污染物传感器进行标准曲线的定点标定，减小传感器误差；所述数据分析模块能对探测数据进行算法处理，对边界污染源的位置映射定位，并反演出污染源位置；程序算法基于大气扩散模型；
该方法主要包括以下步骤：
S1无人机集群启动预热，每架无人机对进行自校，基于标准的大气污染物检测仪和气象检测仪，传感器校准模块对大气污染物及气象参数传感器组进行校准，进行标准曲线定点标定，全部正常后，无人机集群待飞；
S2无人机集群执行飞行计划，所述大气污染物及气象参数传感器组采集大气污染物浓度数据和气象数据，定位装置采集无人机位置信息；
S3将采集到的所有数据汇入数据分析模块，数据分析模块对数据进行筛选、提取和算法分析，边界污染源进行快速映射定位及强度反演；
S4数据分析模块对计算结果进行评估，若是最佳结果，无人机集群结束飞行任务，返航；若否，数据分析模块将信息反馈给任务规划模块，对无人机集群的飞行区域和扫描方式进行调整，无人机集群继续执行飞行计划，直至数据分析模块计算的结果为最优结果；
步骤S1和S2之间还包括任务规划模块对无人机集群的飞行区域和扫描方式进行合理规划，规划完成后进入S2；
所述的所有数据包括污染物浓度数据、无人机位置信息和气象数据，所述无人机位置信息包括飞行高度和飞行位置经纬度，所述气象数据由所述气象传感器测得，包括风速、相对湿度、温度、大气压力和风向，其中时间分辨率需高于30s；
所述任务规划模块规划无人机集群的飞行方式包括排列方式、飞行高度、飞行区域和扫描方式。
2.根据权利要求1所述的边界污染源快速映射定位及强度反演的方法，其特征在于，所述的无人机载体集群由不少于6架的多旋翼中型无人机组成，无人机续航时间为40～50min，所述的定位装置基于全球定位系统和北斗卫星导航系统，能准确获取无人机集群飞行状态信息。
3.根据权利要求1所述的边界污染源快速映射定位及强度反演的方法，其特征在于，所述大气污染物及气象参数传感器组包括大气污染物传感器和气象传感器，所述的大气污染物传感器为PM2.5、CO、VOC、O3、SO2中的至少一种，所述的气象传感器能获得气象数据，时间分辨率高于30s。
4.根据权利要求3所述的边界污染源快速映射定位及强度反演的方法，其特征在于，所述气象数据包括温度、相对湿度、压力、风速和风向数据。
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