CN113588509A - 一种基于时间序列arima模型的施工现场扬尘浓度预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于时间序列ARIMA模型的施工现场扬尘浓度预测方法，包括以下步骤：对地铁车站施工现场扬尘浓度和温湿度、风速等气象参数进行逐时监测；建立时间序列ARIMA模型，根据历史扬尘浓度数据和气象参数数据来预测下一时刻扬尘浓度值；根据扬尘浓度预测值，对喷淋系统的水泵进行联动控制，实现喷淋系统的分级调控。本发明能够根据历史监测数据来预测施工现场下一时刻的扬尘浓度值，根据预测值来对喷淋系统水泵进行联动控制，对喷淋系统进行分级调节，同时能够对水箱进行提前补水，实现高效降尘的同时节约利用水资源。
Description
技术领域
本发明属于环保领域，具体涉及一种基于时间序列ARIMA模型的施工现场扬尘浓度预测方法。
背景技术
由于国内建筑行业高速发展,建筑施工引起的扬尘已成为可吸入颗粒物污染的主要污染源之一，尤其是地铁车站、基坑施工工程中，施工阶段对路面产生较多扰动，由于人力或者环境影响产生的扬尘较多，具有面积广，传播快的特点，容易对周围环境造成极大的污染。
目前主要采用的降尘方法就是根据现场扬尘浓度实测值，通过喷淋系统进行降尘控制，但是往往存在水量补充不足、不及时以及喷淋系统不能调节水量的问题，因此使用预测算法对扬尘浓度进行预测，根据预测值提前补充喷淋系统水量并对喷淋水量进行精准调控，在实现高效降尘的同时节约利用水资源。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种基于时间序列ARIMA模型的施工现场扬尘浓度预测方法，对施工现场杨晨浓度进行预测，根据预测值提前补充喷淋系统水量并对喷淋水量进行精准调控，在实现高效降尘的同时节约利用水资源。
为实现上述目的，本发明提出了一种基于时间序列ARIMA模型的施工现场扬尘浓度预测方法，包括以下步骤：
步骤1：首先建立扬尘监测系统，扬尘在线监测平台安装于地体车站施工现场的出入口和易于产生扬尘的局部区域，并保持一定的高度，能够精确测量现场PM2.5、PM10 和TSP污染物浓度及相关气象参数，根据污染物浓度权重比(1：2：3)计算出污染物浓度综合值。
步骤2：建立基于时间序列的ARIMA模型，首先对时间序列进行平稳性检验，再根据序列的自回归函数和偏自回归函数确定模型阶数，最后根据实测的前一时刻污染物浓度值和气象参数历史数据对施工现场下一时刻的扬尘浓度值进行预测。
步骤3：根据国家标准规范中所给出的污染物浓度标准值设定三档浓度阈值，结合ARIMA模型得到的预测值对喷淋系统的三台水泵进行联动控制，能够使喷淋系统根据不同浓度值进行三档调节，合理利用水资源；
步骤4：当基于ARIMA模型所得到的扬尘浓度预测值超过最大浓度阈值时，结合喷淋系统水箱的水位传感器来判断是否需要进行提前补水，水箱水位位于最大刻度值。
有益效果
(1)本发明基于时间序列ARIMA模型，根据历史实测数据对施工现场扬尘浓度进行预测，能够准确判断出下一时刻扬尘浓度的变化。
(2)本发明基于扬尘浓度预测值，可以对喷淋系统水箱进行提前补水，并对喷淋系统实现三档调节控制。
附图说明
图1为本发明一种基于时间序列ARIMA模型的施工现场扬尘浓度预测方法的技术流程图；
图2为本发明一个实施例中喷淋系统安装示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。
本发明提供一种基于时间序列ARIMA模型的施工现场扬尘浓度预测方法，其流程图如图1所示，包括以下步骤：
步骤1：建立扬尘监测系统，扬尘在线监测平台安装于地体车站施工现场的出入口和易于产生扬尘的局部区域，一共布置三台，并保持一定的高度，能够对现场PM2.5、 PM10和TSP污染物浓度及相关气象参数进行准确监测，按照污染物浓度权重比(1：2： 3)计算出施工现场污染物浓度综合值。
步骤2：建立基于时间序列的ARIMA模型，对原有时间序列进行一阶差分单位根检验，得到此序列是一个非平稳序列，再利用R软件对原序列进行一阶差分转变为平稳序列，再根据序列的自回归函数和偏自回归函数确定模型阶数，最终选定ARIMA(1，1， 1)模型，根据实测的前一时刻扬尘浓度和气象参数的历史数据对施工现场下一时刻的扬尘浓度值进行预测。
步骤3：根据国家规范标准所提供的污染物浓度限值，基于扬尘浓度设定了三档阈值，分别为150μg/m3、100μg/m3和50μg/m3。再根据基于时间序列ARIMA模型得到的扬尘浓度预测值，来判断扬尘浓度位于哪一个范围内，通过对喷淋系统的三台给水泵进行联动控制，可以根据扬尘浓度值实现对喷淋系统三档调控；同时根据扬尘浓度值，当超过最大阈值时，结合水箱水位传感器来判断是否需要对水箱水量提前进行补充。当预测到下一时刻扬尘浓度值超过150μg/m3时，根据水位传感器来判断水箱水位是否达到最大刻度值，如没有，则开启补水泵对水箱进行补水；如已达到，再开启三台给水泵从水箱抽水进行喷淋；当预测值低于150μg/m3但高于100μg/m3时，只开启两台给水泵从水箱抽水进行喷淋；当预测值低于100μg/m3但高于50μg/m3时，只开启一台给水泵从水箱抽水进行喷淋；当预测值低于50μg/m3，可关闭喷淋系统。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于时间序列ARIMA模型的施工现场扬尘浓度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1)：首先建立扬尘监测系统，能够实现对施工现场PM10、PM2.5及TSP污染物浓度、室外温湿度和风速等气象参数的监测，根据权重比结合三种颗粒物浓度算出污染物浓度综合值；
步骤2)：建立时间序列ARIMA模型，根据未进行喷淋时的污染物浓度及气象参数的前一时刻历史实测数据对下一时刻的扬尘浓度值进行预测；
步骤3)：喷淋系统采用三台给水泵由水箱供水，根据扬尘浓度预测值通过对水泵的联动控制实现喷淋系统的三档调控；
步骤4)：根据预测值，结合水箱水位传感器可提前对水箱水量进行补充。
2.根据权利要求1所述的一种基于时间序列ARIMA模型的施工现场扬尘浓度预测方法，其特征在于，所述步骤1)中施工现场所测得的污染物包括PM2.5、PM10和TSP，由于三种污染物相互包含，根据权重比(1：2：3)计算出污染物浓度综合值。
3.根据权利要求1所述的一种基于时间序列ARIMA模型的施工现场扬尘浓度预测方法，其特征在于，所述步骤2)中单积分自回归滑动平均模型(ARIMA)是时间序列分析模型中的一种，建立ARIMA模型主要包括检验时间序列平稳性与平稳化变化、ARIMA模型定阶、拟合选定的预测模型和使用合理模型进行预测，根据在施工现场降尘设备未开启时测得的上一时刻污染物浓度、气象参数等历史数据，带入模型中进行预测，得到下一时刻的扬尘浓度预测值。
4.根据权利要求1所述的一种基于时间序列ARIMA模型的施工现场扬尘浓度预测方法，其特征在于，所述步骤3)中根据国家规范中的浓度标准值设定三档阈值，根据预测值通过三台给水泵的联动控制实现喷淋系统的三档调节。
5.根据权利要求1所述的一种基于时间序列ARIMA模型的施工现场扬尘浓度预测方法，其特征在于，所述步骤4)中根据基于时间序列ARIMA模型得到的扬尘浓度预测值，当超过最大浓度阈值时，通过水箱水位传感器来判断是否需要进行提前补水，使水箱水位位于最大刻度值。
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