CN111257506A - 一种燃油硫含量的自动识别算法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种燃油硫含量的自动识别算法，首先对遥测数据对给定的嫌疑时刻进行判别，结合时间序列的导数对峰值的起始和结束时刻进行精准识别并对嫌疑峰值的真假进行判定，最后结合嗅探法原理根据尾气硫碳比推算燃油硫含量，解决了船舶遥测尾气SO₂、CO₂遥测数据人为识别嫌疑波峰存在工作量大，识别结果不精准且无量化依据的问题，能够自动识别使用硫含量超标燃油的嫌疑船舶，为海事监管提供依据和支撑。

Description

一种燃油硫含量的自动识别算法

技术领域

本发明涉及大气环境保护检测技术领域，更具体的说是涉及一种燃油硫含量的自动识别算法。

背景技术

嗅探法能够通过船舶尾气中的SO₂、CO₂浓度有效推算船舶燃油中的硫含量，可应用于船舶燃油监管中。目前已形成了监测船舶尾气SO₂、CO₂浓度的船舶尾气遥测仪，通常布置在船舶航行的必经之路上，通过采集过往船舶尾气中的SO₂、 CO₂浓度推算燃油中的硫含量。

但是，船舶尾气SO₂、CO₂浓度遥测数据时间序列数据量大，背景噪声变化复杂且具有随机性，其嫌疑波峰具有显著的非同步性。目前形成了数据采集平台，需要人为对数据进行分析判别和计算，目前尚无基于船舶尾气遥测SO₂、CO₂浓度数据自动识别燃油硫含量的计算方法。

因此，提供一种可用于自动识别使用硫含量超标燃油的嫌疑船舶的燃油硫含量自动识别算法是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种燃油硫含量的自动识别算法，能够用于自动识别使用硫含量超标燃油的嫌疑船舶，解决了人为识别嫌疑波峰工作量大，识别结果不精准且无量化依据的问题。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种燃油硫含量的自动识别算法，包括以下顺序步骤：

1)获取监测点位时间T内的SO₂及CO₂浓度随时间变化的数据C_S(t_k)和C_C(t_k) 其中k＝1,2,…,N；t_k＝kΔt为时间序列，Δt为采样时间间隔，N＝T/ Δt为数据长度；确定时间尺度T_p＝PΔt，P为时间尺度所对应的数据长度；给定的嫌疑时刻为t_q，q为嫌疑时刻所对应的时间序号；

2)计算时间序列C_S(t_k)和C_C(t_k)，其中k＝1,2,…,N的一阶差分，计算公式如下：

3)计算嫌疑峰值的峰值时刻t_p，在给定的嫌疑时刻t_q附近邻域搜索SO₂浓度的局部最大值，峰值所对应的时间点记为t_p，p为嫌疑峰值时刻所对应的时间序号，计算公式如下：

其中，δ_qP＝{k∈Z|max(1,q-P/2)≤k≤min(N,q+P/2)}表示t_k在时刻t_q附近的时间邻域；

4)计算嫌疑峰值的起点时刻t_p0，计算公式如下，在峰值时刻t_p前的邻域

内搜索满足下列公式的最晚时刻记为t_p0，p₀为嫌疑峰值的起点时刻所对应的时间序号：

其中，α为判别阈值，

为峰值时刻t_p前的邻域；当不存在满足上述公式的时刻t_p0时，该嫌疑峰值判定为假峰值；

5)计算每个嫌疑峰值的结束时刻t_p1，计算公式如下，在峰值时刻t_p后的邻域

内搜索满足下列公式的最早时刻记为t_p1，p₁为嫌疑峰值的结束时刻所对应的时间序号：

其中，α为判别阈值，

为峰值时刻t_p后的邻域；当不存在满足上述公式的时刻t_p1时，该嫌疑峰值判定为假峰值；

6)进一步判别嫌疑峰值的真假，嫌疑峰值的有效峰值时段为t_p0至t_p1，峰值时段长度为τ_p＝t_p1–t_p0，SO₂和CO₂浓度背景值分别记为B_S和B_C，计算公式如下：

SO₂和CO₂浓度增幅分别记为Δ_S和Δ_C，计算公式如下：

当SO₂和CO₂浓度增幅小于阈值，即Δ_S<Δ_S0或Δ_C<Δ_C0时，该嫌疑峰值判定为假峰值；

7)计算每个真峰值的SO₂和CO₂浓度增量积分，记为I_S和I_C，计算公式如下：

8)计算真峰值的硫碳比，从而推算燃油硫含量S，计算公式如下：

进一步的，数据长度N以及时间尺度所对应的数据长度P均取值为偶数。

通过采取以上方案，本发明的有益效果是：

本发明首先对遥测数据对给定的嫌疑时刻进行判别，结合时间序列的导数对峰值的起始和结束时刻进行精准识别并对嫌疑峰值的真假进行判定，最后结合嗅探法原理根据尾气硫碳比推算燃油硫含量，解决了船舶遥测尾气SO₂、CO2 遥测数据人为识别嫌疑波峰存在工作量大，识别结果不精准且无量化依据的问题，能够自动识别使用硫含量超标燃油的嫌疑船舶，为海事监管提供依据和支撑。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1附图为本发明提供的船舶尾气遥测仪采集的SO₂、CO₂浓度的原始数据；

图2附图为本发明提供的出现的嫌疑峰值识别结果的曲线图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例公开了一种燃油硫含量的自动识别算法，包括以下顺序步骤：

1)获取监测点位时间T内的SO₂及CO₂浓度随时间变化的数据C_S(t_k)和C_C(t_k) 其中k＝1,2,…,N；t_k＝kΔt为时间序列，Δt为采样时间间隔，N＝T/ Δt为数据长度；确定时间尺度T_p＝PΔt，P为时间尺度所对应的数据长度；给定的嫌疑时刻为t_q，q为嫌疑时刻所对应的时间序号；

2)计算时间序列C_S(t_k)和C_C(t_k)，其中k＝1,2,…,N的一阶差分，计算公式如下：

3)计算嫌疑峰值的峰值时刻t_p，在给定的嫌疑时刻t_q附近邻域搜索SO₂浓度的局部最大值，峰值所对应的时间点记为t_p，p为嫌疑峰值时刻所对应的时间序号，计算公式如下：

其中，δ_qP＝{k∈Z|max(1,q-P/2)≤k≤min(N,q+P/2)}表示t_k在时刻t_q附近的时间邻域；

4)计算嫌疑峰值的起点时刻t_p0，计算公式如下，在峰值时刻t_p前的邻域

内搜索满足下列公式的最晚时刻记为t_p0，p₀为嫌疑峰值的起点时刻所对应的时间序号：

其中，α为判别阈值，

为峰值时刻t_p前的邻域；当不存在满足上述公式的时刻t_p0时，该嫌疑峰值判定为假峰值；

5)计算每个嫌疑峰值的结束时刻t_p1，计算公式如下，在峰值时刻t_p后的邻域

内搜索满足下列公式的最早时刻记为t_p1，p₁为嫌疑峰值的结束时刻所对应的时间序号：

其中，α为判别阈值，

为峰值时刻t_p后的邻域；当不存在满足上述公式的时刻t_p1时，该嫌疑峰值判定为假峰值；

6)判别嫌疑峰值的真假，嫌疑峰值的有效峰值时段为t_p0至t_p1，峰值时段长度为τ_p＝t_p1–t_p0，SO₂和CO₂浓度背景值分别记为B_S和B_C，计算公式如下：

SO₂和CO₂浓度增幅分别记为Δ_S和Δ_C，计算公式如下：

当SO₂和CO₂浓度增幅小于阈值，即Δ_S<Δ_S0或Δ_C<Δ_C0时，该嫌疑峰值判定为假峰值；

7)计算每个真峰值的SO₂和CO₂浓度增量积分，记为I_S和I_C，计算公式如下：

8)计算真峰值的硫碳比，从而推算燃油硫含量S，计算公式如下：

本发明首先对遥测数据对给定的嫌疑时刻进行判别，结合时间序列的导数对峰值的起始和结束时刻进行精准识别并对嫌疑峰值的真假进行判定，最后结合嗅探法原理根据尾气硫碳比推算燃油硫含量，解决了船舶遥测尾气SO₂、CO₂遥测数据人为识别嫌疑波峰存在工作量大，识别结果不精准且无量化依据的问题，能够自动识别使用硫含量超标燃油的嫌疑船舶，为海事监管提供依据和支撑。

具体的，数据长度N以及时间尺度所对应的数据长度P均取值为偶数。

应用案例：

如图1、2所示，对苏通大桥船舶尾气遥测仪采集的船舶尾气中的SO₂、CO₂浓度时程进行处理，得到原始数据，其中，Δt＝5s，对12:22出现的嫌疑峰值所对应的船舶燃油含量进行识别，判别阈值α取0.3；

首先对时间序列求导数，找到峰值时刻为12:22:05，再在其附近的时间林宇内找到峰值的起始时刻12:21:05，峰值的结束时刻12:23:05，得到峰值持续长度为120s，计算SO₂和CO₂浓度背景值分别为B_S＝-0.79，B_C＝485.65，计算SO₂和 CO₂浓度浓度增量积分I_S＝33.35，I_C＝1.84；最后根据硫碳比推算燃油硫含量S＝ 4.2％，远超过限值0.5％，海事部门登船检查燃油硫含量约为4％，与推算结果吻合，说明方法具有较高精度。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (2)

1.一种燃油硫含量的自动识别算法，其特征在于，包括以下顺序步骤：

1)获取监测点位时间T内的SO₂及CO₂浓度随时间变化的数据C_S(t_k)和C_C(t_k)其中k＝1,2,…,N；t_k＝kΔt为时间序列，Δt为采样时间间隔，N＝T/Δt为数据长度；确定时间尺度T_p＝PΔt，P为时间尺度所对应的数据长度；给定的嫌疑时刻为t_q，q为嫌疑时刻所对应的时间序号；

2)计算时间序列C_S(t_k)和C_C(t_k)，其中k＝1,2,…,N的一阶差分，计算公式如下：

3)计算嫌疑峰值的峰值时刻t_p，在给定的嫌疑时刻t_q附近邻域搜索SO₂浓度的局部最大值，峰值所对应的时间点记为t_p，p为嫌疑峰值时刻所对应的时间序号，计算公式如下：

其中，δ_qP＝{k∈Z|max(1,q-P/2)≤k≤min(N,q+P/2)}表示t_k在时刻t_q附近的时间邻域；

4)计算嫌疑峰值的起点时刻t_p0，计算公式如下，在峰值时刻t_p前的邻域

内搜索满足下列公式的最晚时刻记为t_p0，p₀为嫌疑峰值的起点时刻所对应的时间序号：

其中，α为判别阈值，

为峰值时刻t_p前的邻域；当不存在满足上述公式的时刻t_p0时，该嫌疑峰值判定为假峰值；

5)计算每个嫌疑峰值的结束时刻t_p1，计算公式如下，在峰值时刻t_p后的邻域

内搜索满足下列公式的最早时刻记为t_p1，p₁为嫌疑峰值的结束时刻所对应的时间序号：

其中，α为判别阈值，

为峰值时刻t_p后的邻域；当不存在满足上述公式的时刻t_p1时，该嫌疑峰值判定为假峰值；

6)进一步判别嫌疑峰值的真假，嫌疑峰值的有效峰值时段为t_p0至t_p1，峰值时段长度为τ_p＝t_p1–t_p0，SO₂和CO₂浓度背景值分别记为B_S和B_C，计算公式如下：

SO₂和CO₂浓度增幅分别记为Δ_S和Δ_C，计算公式如下：

当SO₂和CO₂浓度增幅小于阈值，即Δ_S<Δ_S0或Δ_C<Δ_C0时，该嫌疑峰值判定为假峰值；

7)计算每个真峰值的SO₂和CO₂浓度增量积分，记为I_S和I_C，计算公式如下：

8)计算真峰值的硫碳比，从而推算燃油硫含量S，计算公式如下：

2.根据权利要求1所述的一种燃油硫含量的自动识别算法，其特征在于，数据长度N以及时间尺度所对应的数据长度P均取值为偶数。

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