CN112215950A - 一种室内有毒有害气体浓度的三维重建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明基于几何数学、光学物理、分子化学的基本理论,提供了一种室内有毒有害气体浓度的三维重建方法。所述方法主要包括:采集监测点数据、鉴别异常数据、被测区域离散化、二维水平重建、三维空间重建。通过在室内顶板上安装不少于4个有毒有害气体检测装置,采集有毒有害气体检测装置处的监测点数据;构建被测区域的空间坐标系,将被测区域划分成顶点、边线、平面区域、空间区域,均匀离散化被测区域;通过离散化网格数目构造权重向量和气体浓度向量,对被测区域气体浓度进行二维重建;构建浓度系数函数,精确重构三维空间内的三维气体浓度地图,该方法可广泛应用于室内空间气体分布的三维在线监测。
Description
技术领域
本发明涉及一种室内有毒有害气体浓度的三维重建方法,属于有毒有害气体测量领域,涉及传感器检测技术,空间中有毒有害气体组分浓度的二维或三维重建技术。
背景技术
在空间气体浓度重建中,通常将被测区域被离散化为一定数目的网格,被测气体在每个网格内的气体参数如温度、组分、压强等物理量恒定,每个网格的物理信息就是待求解的未知浓度。为了实现被测区域二维或三维分布信息的测量,采用在被测区域多传感器布置方法,对被测区域检测数据进行平均计算,估计区域内的气体浓度。该方法需要布置大量传感器,虽然精度较高,但是投入成本大,不适应于大面积室内空间,同时在空间中采用平均计算,没有考虑不同有毒有害气体的密度差异,以及同一气体的密度与空气密度之间的关系,导致垂直高度上的测量误差大。
当前室内空气质量下降对身体健康影响较大的问题已经引起了人们的普遍关注,部分人员和单位也已经对室内有毒有害气体的检测和气体浓度分布问题进行了研究。目前,针对室内空间中有毒有害气体的测量数据处理方法较少,并没有考虑气体检测装置所处环境变化、设备异常或故障导致的测量数据误差较大,进而导致三维空间的气体浓度重构精度不够的问题。因此,急需建立一种数据处理效率高、能够鉴别干扰测量数据,重建速度快的室内三维气体浓度重建方法,来解决当前三维重建中数据处理效率低下和误差较大的问题;同时在空间气体浓度重构的过程中,尤其在气体垂直方向上,通过考虑气体密度对浓度分布的影响,实现室内空间气体三维重建精度也十分必要。
发明内容
本发明的目的是提供一种室内有毒有害气体浓度的三维重建方法,以克服现有的重建方法导致三维空间浓度分布重建效果差,重建结果不稳定的问题。
为了达到上述目的,本发明所采用的技术方案为:
根据一种实施例形式,提供一种室内有毒有害气体浓度的三维重建方法,所述方法包括:采集监测点数据、鉴别异常数据、被测区域离散化、二维水平重建、三维空间重建;在室内顶板上安装不少于4个有毒有害气体检测装置,采集有毒有害气体检测装置处的监测点数据;构建被测区域的空间坐标系,将被测区域划分成顶点、边线、平面区域、空间区域,均匀离散化被测区域;通过离散化网格数目构造权重向量和气体浓度向量,对被测区域气体浓度进行二维重建;构建浓度系数函数,精确重构三维空间内的三维气体浓度地图。
进一步地,有毒有害气体检测装置处的监测点数据采集过程包括:
A1:在室内空间顶板上呈矩形安装4个有毒有害气体检测装置A、B、C、D;
A2:测量点A与点B之间的距离LAB,测量点B与点C之间的距离LBC,测量点C与点D之间的距离LCD,测量点D与点A之间的距离LDA;
A3:测量点A的浓度MA,测量点B的浓度MB,测量点C的浓度MC,测量点D的浓度MD;
进一步地,鉴别异常数据的实现过程包括:
B1:将数据向量MA,MB,MC,MD分别进行非线性拟合,并计算非线性拟合误差RA,RB,RC,RD;
B2:判断RA,RB,RC,RD与误差阈值RT1的大小关系;
B3:若均小于误差阈值RT1,则分别计算MA,MB,MC,MD中数据的平均值MA,aver,MB,aver,MC,aver,MD,aver;
B4:若其中某个监测点数据向量的非线性拟合误差不能满足小于误差阈值RT1,则将所述监测点上一个检测周期的数据向量作为本次的数据向量,并对所述监测点的有毒有害气体检测装置进行校调。
进一步地,以测量点A为坐标系原点O,以原点O和原点O相邻的2个测量点B和测量点D构建的平面区域为平面坐标系O-xy,以原点O与地面垂直的线为坐标系z轴,构建被测区域的空间坐标系O-xyz;将平面区域上原点O和相邻的2个测量点的边线距离LOB,x、LOD,y分别分成m段和n段,LOB,x的每一段距离用LOB,x/m表示,LOD,y的每一段距离用LOD,y/n表示,由分段后的测量边线将平面被测区域离散化成m×n个子平面区域,其中LOB,x=LAB,LOD,y=LDA。
进一步地,二维水平重建过程包括:
C5:计算被测区域的边线气体浓度值分布情况,LOB,x方向上两测量点间的第i段浓度为浓度向量MAB=MA,averdAB+MB,averdBA;LOC,y方向两测量点间的第j段浓度为浓度向量MDA=MA,averdAD+MD,averdDA;
C6:计算平面区域上测量点C与测量点B的任意点浓度向量MBC=MC,averdDA+MB, averdAD;计算平面区域上测量点C与测量点D的任意点浓度向量MCD=MC,averdBA+MD,averdAB;
进一步地,三维空间重建过程包括:
D1:根据构建的被测区域空间坐标系O-xyz,建立子平面区域所对应的z轴方向的浓度系数函数其中k为气体修正系数,k=Mgas/Mair,Mgas为气体的相对分子质量,Mair为空气的相对分子质量,b为常系数,由有毒有害气体检测装置所在地区的实际环境测定,h为室内底板与平面坐标系O-xy的垂直高度;
D2:计算三维空间浓度矩阵Mxyz=f(k)Mxy,获取三维空间内的三维气体浓度地图。
附图说明
图1为实现本发明所述方法的具体实施方案图。
图2为本发明的鉴别异常数据流程图。
图3为本发明的气体初始浓度空间坐标系。
具体实施方式
下面结合说明书附图和实施例对本发明所述的一种室内有毒有害气体浓度的三维重建方法进行进一步详细的描述。
一种室内有毒有害气体浓度的三维重建方法的实施步骤为:监测点数据采集、鉴别异常数据、被测区域离散化、二维水平重建、三维空间重建。其具体实施方案如图1所示:
step1:监测点数据采集,实现方案如下:
A1:在室内空间顶板上呈矩形安装不少于4个有毒有害气体检测装置,并标记检测装置所在位置点A、B、C、D;
A2:测量检测装置所在位置点A与点B之间的距离LAB,测量检测装置所在位置点B与检测装置所在位置点C之间的距离LBC,测量检测装置所在位置点C与检测装置所在位置点D之间的距离LCD,测量检测装置所在位置点D与检测装置所在位置点A之间的距离LDA;
A3:测量所述点A的浓度MA,测量所述点B的浓度MB,测量所述点C的浓度MC,测量所述点D的浓度MD;
重复上述步骤A3~A4,进行周期性监测点数据采集。
step2:鉴别异常数据,其实现方案如下:
B1:将数据向量MA,MB,MC,MD分别进行非线性拟合,并计算非线性拟合误差RA,RB,RC,RD;
B2:判断RA,RB,RC,RD与误差阈值RT1的大小关系;
B3:若均小于误差阈值RT1,则分别计算MA,MB,MC,MD中数据的平均值MA,aver,MB,aver,MC,aver,MD,aver;
B4:若其中某个监测点数据向量的非线性拟合误差不能满足小于误差阈值RT1,则将所述监测点上一个检测周期的数据向量作为本次的数据向量,并对所述监测点的有毒有害气体检测装置进行校调。
Step3:被测区域离散化,其实现方案如下:
以测量点A为坐标系原点O,以原点O和原点O相邻的2个测量点B和测量点D构建的平面区域为平面坐标系O-xy,以原点O与地面垂直的线为坐标系z轴,构建被测区域的空间坐标系O-xyz,见附图3;将平面区域上原点O和相邻的2个测量点的边线距离LOB,x、LOD,y分别分成m段和n段,LOB,x的每一段距离用LOB,x/m表示,LOD,y的每一段距离用LOD,y/n表示,由分段后的测量边线将平面被测区域离散化成m×n个子平面区域,其中LOB,x=LAB,LOD,y=LDA。
Step4:二维水平重建,实现方案详见附图2说明。
Step5:三维空间重建,实现方案如下:
D1:根据构建的被测区域空间坐标系O-xyz,建立子平面区域所对应的z轴方向的浓度系数函数其中k为气体修正系数,k=Mgas/Mair,Mgas为气体的相对分子质量,Mair为空气的相对分子质量,b为常系数,由有毒有害气体检测装置所在地区的实际环境测定,h为室内底板与平面坐标系O-xy的垂直高度;
D2:计算三维空间浓度矩阵Mxyz=f(k)Mxy,获取三维空间内的三维气体浓度地图。
一种室内有毒有害气体浓度的三维重建方法的二维水平重建。其具体实施方案如图2所示:
C5:计算被测区域的边线气体浓度值分布情况,LOB,x方向上两测量点间的第i段浓度为浓度向量MAB=MA,averdAB+MB,averdBA;LOC,y方向两测量点间的第j段浓度为浓度向量MDA=MA,averdAD+MD,averdDA;
C6:计算平面区域上测量点C与测量点B的任意点浓度向量MBC=MC,averdDA+MB, averdAD;计算平面区域上测量点C与测量点D的任意点浓度向量MCD=MC,averdBA+MD,averdAB;
Claims (6)
1.一种室内有毒有害气体浓度的三维重建方法,其特征在于:重建方法包括监测点数据采集、鉴别异常数据、被测区域离散化、二维水平重建、三维空间重建;在室内顶板上安装不少于4个有毒有害气体检测装置,采集有毒有害气体检测装置处的监测点数据;构建被测区域的空间坐标系,将被测区域划分成顶点、边线、平面区域、空间区域,均匀离散化被测区域;通过离散化网格数目构造权重向量和气体浓度向量,对被测区域气体浓度进行二维重建;构建浓度系数函数,精确重构三维空间内的三维气体浓度地图。
3.如权利要求1和2所述的一种室内有毒有害气体浓度的三维重建方法,其特征在于:鉴别异常数据的实现过程包括:
B1:将数据向量MA,MB,MC,MD分别进行非线性拟合,并计算非线性拟合误差RA,RB,RC,RD;
B2:判断RA,RB,RC,RD与误差阈值RT1的大小关系;
B3:若均小于误差阈值RT1,则分别计算MA,MB,MC,MD中数据的平均值MA,aver,MB,aver,MC,aver,MD,aver;
B4:若其中某个监测点数据向量的非线性拟合误差不能满足小于误差阈值RT1,则将所述监测点上一个检测周期的数据向量作为本次的数据向量,并对所述监测点的有毒有害气体检测装置进行校调。
4.如权利要求1和3所述的一种室内有毒有害气体浓度的三维重建方法,其特征在于:以测量点A为坐标系原点O,以原点O和原点O相邻的2个测量点B和测量点D构建的平面区域为平面坐标系O-xy,以原点O与地面垂直的线为坐标系z轴,构建被测区域的空间坐标系O-xyz;将平面区域上原点O和相邻的2个测量点的边线距离LOB,x、LOD,y分别分成m段和n段,LOB,x的每一段距离用LOB,x/m表示,LOD,y的每一段距离用LOD,y/n表示,由分段后的测量边线将平面被测区域离散化成m×n个子平面区域,其中LOB,x=LAB,LOD,y=LDA。
5.如权利要求1和4所述的一种室内有毒有害气体浓度的三维重建方法,其特征在于:二维水平重建过程包括:
C5:计算被测区域的边线气体浓度值分布情况,LOB,x方向上两测量点间的第i段浓度为浓度向量MAB=MA,averdAB+MB,averdBA;LOC,y方向两测量点间的第j段浓度为浓度向量MDA=MA, averdAD+MD,averdDA;
C6:计算平面区域上测量点C与测量点B的任意点浓度向量MBC=MC,averdDA+MB,averdAD;计算平面区域上测量点C与测量点D的任意点浓度向量MCD=MC,averdBA+MD,averdAB;
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