CN116679008B - 基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法、装置及存储介质 - Google Patents

基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法、装置及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN116679008B
CN116679008B CN202310683612.4A CN202310683612A CN116679008B CN 116679008 B CN116679008 B CN 116679008B CN 202310683612 A CN202310683612 A CN 202310683612A CN 116679008 B CN116679008 B CN 116679008B
Authority
CN
China
Prior art keywords
garbage incineration
monitoring
information
garbage
incineration
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202310683612.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116679008A (zh
Inventor
刘茹飞
刘涛
苏红玉
缪巍
范晓平
夏宇
舒天楚
丁兆勇
闫政序
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhongcheng Institute Beijing Environmental Technology Co ltd
China Urban Construction Design and Research Institute Co Ltd
Original Assignee
Zhongcheng Institute Beijing Environmental Technology Co ltd
China Urban Construction Design and Research Institute Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhongcheng Institute Beijing Environmental Technology Co ltd, China Urban Construction Design and Research Institute Co Ltd filed Critical Zhongcheng Institute Beijing Environmental Technology Co ltd
Priority to CN202310683612.4A priority Critical patent/CN116679008B/zh
Publication of CN116679008A publication Critical patent/CN116679008A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116679008B publication Critical patent/CN116679008B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
    • G01F1/00—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01G—WEIGHING
    • G01G17/00—Apparatus for or methods of weighing material of special form or property
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/06—Investigating concentration of particle suspensions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2462—Approximate or statistical queries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
    • G06F16/2474—Sequence data queries, e.g. querying versioned data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Dispersion Chemistry (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Fluid Mechanics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Incineration Of Waste (AREA)

Abstract

本申请公开了一种基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法、装置及存储介质。其中，一种基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法，包括：按照预定的时间间隔从设置于垃圾焚烧厂的物联网终端获取监测信息，其中监测信息用于指示与垃圾焚烧厂焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息；从用户终端接收与监测信息相关的统计信息请求；根据统计信息请求，对监测信息进行统计，并产生与统计信息请求对应的统计信息；以及将统计信息发送至用户终端。从而本技术方案通过监测设备可以多方面多维度地对垃圾焚烧厂进行监管，从而扩大了监管的覆盖面，保证了监管的全面性。

Description

基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法、装置及存储介质
技术领域
本申请涉及信息技术领域，特别是涉及一种基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法、装置及存储介质。
背景技术
根据行业统计数据，2020年底全国垃圾焚烧电厂项目数量已突破500座，将有更多的焚烧厂投入运营。在社会环境保护要求越来越严格的大背景下，更具专业性、技术性工作的“第三方”专业化监管应运而生，有效解决了公用设施市场化监管难题，推动了行业的发展。
但是，针对垃圾焚烧厂的“第三方”专业化监管仍然采用劳动力密集型为主，不仅大大降低了数据的时效性和准确性，还增加了现场人员的工作强度及作业风险。因此，全国已引入第三方监管的垃圾焚烧发电项目不足50座，占比不到10%。从而存在人力欠缺、监管覆盖面及精深度不足的问题。
公开号为CN115717710A，名称为一种用于生活垃圾与污泥协同焚烧的烟气控制系统。包括焚烧炉、污泥输送装置、辅助燃烧装置、烟气净化装置，其中，还包括温度传感器、第一烟气在线监测仪、控制器；污泥输送装置、辅助燃烧装置、温度传感器、第一烟气在线监测仪分别与控制器电连接。
公开号为CN113325133A，名称为一种垃圾焚烧烟气中汞的检测方法。包括以下步骤：将烟气通过滤膜分离烟气中的颗粒态汞和气态汞，测定烟气中的颗粒态汞含量；将烟气通入去离子水浸湿的粘土矿物类固体吸附剂中，采集烟气中氧化汞；将烟气通入去离子水浸湿的固体酸吸附剂中，采集烟气中元素汞；将粘土矿物类固体吸附剂和固体酸吸附剂加热解析，分别测定氧化汞和元素汞含量。还涉及采集装置，包括恒温取样枪、恒温吸附瓶箱，恒温取样枪内设置有恒温过滤器，恒温吸附瓶箱内沿烟气流动方向依次连通有装有粘土矿物类固体吸附剂的第一瓶体和装有固体酸吸附剂的第二瓶体。
针对上述的现有技术中存在的监管焚烧厂的效率低以及监管覆盖面不足的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请的实施例提供了一种基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法、装置及存储介质，以至少解决现有技术中存在的监管焚烧厂的效率低以及监管覆盖面不足的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法，包括：按照预定的时间间隔从设置于垃圾焚烧厂的物联网终端获取监测信息，其中监测信息用于指示与垃圾焚烧厂焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息；从用户终端接收与监测信息相关的统计信息请求；根据统计信息请求，对监测信息进行统计，并产生与统计信息请求对应的统计信息；以及将统计信息发送至用户终端。
根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。
根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种基于大数据的垃圾焚烧烟气监测装置，包括：信息获取模块，用于按照预定的时间间隔从设置于垃圾焚烧厂的物联网终端获取监测信息，其中监测信息用于指示与垃圾焚烧厂焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息；请求接收模块，用于从用户终端接收与监测信息相关的统计信息请求；信息产生模块，用户根据统计信息请求，对监测信息进行统计，并产生与统计信息请求对应的统计信息；以及信息发送模块，用于将统计信息发送至用户终端。
根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种基于大数据的垃圾焚烧烟气监测装置，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：按照预定的时间间隔从设置于垃圾焚烧厂的物联网终端获取监测信息，其中监测信息用于指示与垃圾焚烧厂焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息；从用户终端接收与监测信息相关的统计信息请求；根据统计信息请求，对监测信息进行统计，并产生与统计信息请求对应的统计信息；以及将统计信息发送至用户终端。
在本申请实施例中，垃圾焚烧厂安装用于监测焚烧垃圾时的空气污染情况的垃圾焚烧监控设备和环境空气监控设备，从而服务器可以根据预定的时间间隔采集监测垃圾焚烧厂焚烧垃圾时的监测信息。从而可以使用监测设备实时自动获取监测信息，并且用户可以通过用户终端实地监测与垃圾焚烧厂相关的统计信息，避免了使用人力时刻进行现场监管，提高了监管的效率，减少人力物力的浪费。并且本技术方案通过垃圾焚烧监控设备和环境空气监控设备对焚烧垃圾时产生的多种有害气体进行监测，从而本技术方案通过监测设备可以多方面多维度地对垃圾焚烧厂进行监管，从而扩大了监管的覆盖面，保证了监管的全面性。进而解决了现有技术中存在的监管焚烧厂的效率低以及监管覆盖面不足的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是用于实现根据本申请实施例1所述的方法的计算设备的硬件结构框图；
图2是根据本申请实施例1所述的烟气监测系统的示意图；
图3是根据本申请实施例1所述的垃圾焚烧监控设备的模块图；
图4是根据本申请实施例1所述的环境空气监控设备的模块图；
图5是根据本申请实施例1所述的服务器的模块图；
图6是根据本申请实施例1所述的垃圾焚烧烟气监测方法的流程示意图；
图7是根据本申请实施例1所述的用户终端的首页界面示意图；
图8a是根据本申请实施例1所述的用户终端的统计信息界面示意图；
图8b是根据本申请实施例1所述的另一个用户终端的统计信息界面的示意图；
图9是根据本申请实施例1所述的用户终端的预警信息界面示意图；
图10a是根据本申请实施例1所述的另一个用户终端的预警信息界面的示意图；
图10b是根据本申请实施例1所述的又一个用户终端的预警信息界面的示意图；
图11是根据本申请实施例1所述的一个正态分布曲线的示意图；
图12是根据本申请实施例1所述的另一个正态分布曲线的示意图；
图13是根据本申请实施例1所述的又一个正态分布曲线的示意图；
图14是根据本申请实施例1所述的再一个正态分布曲线的示意图；
图15是根据本申请实施例2所述的垃圾焚烧烟气监测装置的示意图；以及
图16是根据本申请实施例3所述的垃圾焚烧烟气监测装置的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例1
根据本实施例，提供了一种基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端、服务器或者类似的计算设备中执行。图1示出了一种用于实现基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法的计算设备的硬件结构框图。如图1所示，计算设备可以包括一个或多个处理器（处理器可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）、用于存储数据的存储器、以及用于通信功能的传输装置。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口（I/O接口）、通用串行总线（USB）端口（可以作为I/O接口的端口中的一个端口被包括）、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算设备还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
应当注意到的是上述一个或多个处理器和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算设备中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制（例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择）。
存储器可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本申请实施例中的基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的应用程序的基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法。存储器可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算设备的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置包括一个网络适配器（Network Interface Controller，NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置可以为射频（Radio Frequency，RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器（LCD），该液晶显示器可使得用户能够与计算设备的用户界面进行交互。
此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的计算设备可以包括硬件元件（包括电路）、软件元件（包括存储在计算机可读介质上的计算机代码）、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算设备中的部件的类型。
图2是根据本实施例所述的烟气监测系统的示意图。参照图2所示，该系统包括：用户终端100，服务器200，数据库300，物联网终端401，设置于垃圾焚烧设备403上的垃圾焚烧监控设备402以及设置于各个垃圾焚烧厂周边的环境空气监控设备404。其中，服务器200和数据库300共同构成了用于对垃圾焚烧进行监管的垃圾焚烧监管数据平台500。
此外，参考图2所示，本申请的技术方案针对各个部署有垃圾焚烧设备403的垃圾焚烧厂，分别部署相应的物联网终端401，该物联网终端401可以通过网络与服务器200进行交互。并且在各个垃圾焚烧厂，均部署有与物联网终端401通信连接的垃圾焚烧监控设备402以及环境空气监控设备404。其中，垃圾焚烧监控设备402部署于相应的垃圾焚烧设备403，用于监控相应的垃圾焚烧设备403，并产生与各个垃圾焚烧设备403对应的第一监测数据。环境空气监控设备404可以部署于各个垃圾焚烧厂的的周边，监控各个垃圾焚烧厂周边的空气质量，并产生相应的第二监测数据。
其中，参考图3所示，垃圾焚烧监控设备402包括：垃圾量计量设备、烟气流量传感器、二氧化碳传感器、氮气传感器、二氧化硫传感器、氮氧化物传感器、氯化氢传感器、颗粒物传感器以及重金属传感器。
其中，垃圾量计量设备用于对相应的垃圾焚烧设备403焚烧的垃圾量进行计量，在本实施例中，该垃圾量计量设备例如可以是重量计量设备，用于计量相应的垃圾焚烧设备403焚烧的垃圾重量。烟气流量传感器用于检测相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气的流量；二氧化碳传感器用于检测相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气中二氧化碳的浓度；氮气传感器用于检测相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气中氮气的浓度；二氧化硫传感器用于检测相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气中二氧化硫的浓度；氮氧化物传感器用于检测相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气中氮氧化物的浓度；氯化氢传感器用于检测相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气中氯化氢的浓度；颗粒物传感器用于检测相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气中颗粒物的浓度；以及重金属传感器用于检测相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气中重金属的浓度。从而垃圾焚烧监控设备402所检测的以上所述的至少一个参数，构成了上文所述的第一监测数据。
此外，参考图4所示，环境空气监控设备404包括：二氧化碳传感器、氮气传感器、二氧化硫传感器、氮氧化物传感器、氯化氢传感器、颗粒物传感器以及重金属传感器。
其中，二氧化碳传感器用于检测相应的垃圾焚烧厂周边环境空气中二氧化碳的浓度；氮气传感器用于检测相应的垃圾焚烧厂周边环境空气中氮气的浓度；二氧化硫传感器用于检测相应的垃圾焚烧厂周边环境空气中二氧化硫的浓度；氮氧化物传感器用于检测相应的垃圾焚烧厂周边环境空气中氮氧化物的浓度；氯化氢传感器用于检测相应的垃圾焚烧厂周边环境空气中氯化氢的浓度；颗粒物传感器用于检测相应的垃圾焚烧厂周边环境空气中颗粒物的浓度；以及重金属传感器用于检测相应的垃圾焚烧厂周边环境空气中重金属的浓度。从而环境空气监控设备404所检测的以上所述的至少一个参数，构成了上文所述的第二监测数据。
此外，垃圾焚烧监控设备402按照预定的时间间隔将监测垃圾焚烧设备403产生的第一监测数据发送至物联网终端401，并且环境空气监控设备404也按照预定的时间间隔将监测垃圾焚烧厂周边的环境污染情况所产生的第二监测数据发送至物联网终端401，之后物联网终端401将接收到的第一监测数据和第二监测数据发送至垃圾焚烧监管数据平台500的服务器200。
服务器200按照预定的时间间隔接收各个物联网终端401发送的第一监测数据和第二监测数据，之后将第一监测数据和第二监测数据作为监测信息发送至数据库300进行存储。并且服务器200接收到用户终端100发送的统计监测信息的统计信息请求，根据统计信息请求向数据库300获取相应的监测信息，对监测信息进行统计之后，向用户终端100发送相应的统计信息。并且服务器200还配置为根据监测信息向用户终端100发送预警信息。
用户终端100用于向服务器200发送统计监测信息的统计信息请求，之后接收并显示服务器200根据统计信息请求返回的统计信息。并且用户终端100接收并显示服务器200发送的预警信息。
此外图5进一步示出了服务器200的模块示意图。参考图5所示，服务器200包括用户交互模块210、数据统计模块220、预警诊断模块230以及数据采集模块240。其中，用户交互模块210通过网络与用户终端100进行交互。数据采集模块240与各个物联网终端401进行交互并且从各个物联网终端401接收与各个垃圾焚烧厂的各个垃圾焚烧设备对应的第一监测数据以及与各个垃圾焚烧厂对应的第二监测数据。数据统计模块220用于对所收集的第一监测数据和第二监测数据进行统计。预警诊断模块230用于根据数据统计模块220的统计结果，对垃圾焚烧设备403进行预警诊断。关于用户交互模块210、数据统计模块220、预警诊断模块230以及数据采集模块240，将在下文中详细说明。
需要说明的是，系统中的用户终端100，服务器200，数据库300，物联网终端401，垃圾焚烧监控设备402以及环境空气监控设备404均可适用上面所述的硬件结构。
在上述运行环境下，根据本实施例的第一个方面，提供了一种基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法，该方法用于图2所示的垃圾焚烧监管数据平台500，并由图2中所示的服务器200实现。图6示出了该方法的流程示意图，参考图6所示，该方法包括：
S602：按照预定的时间间隔从设置于垃圾焚烧厂的物联网终端获取监测信息，其中监测信息用于指示与垃圾焚烧厂焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息；
S604：从用户终端接收与监测信息相关的统计信息请求；
S606：根据统计信息请求，对监测信息进行统计，并产生与统计信息请求对应的统计信息；以及
S608：将统计信息发送至用户终端。
具体地，如上文所述，各个垃圾焚烧厂在各个垃圾焚烧设备403部署有垃圾焚烧监控设备402，并且各个垃圾焚烧厂周边部署有环境空气监控设备404。其中，垃圾焚烧监控设备402按照预定的时间间隔（例如一个小时）对相应的垃圾焚烧设备403进行检测，并生成第一监测数据，并且环境空气监控设备404也按照预定的时间间隔（例如一个小时）对相应的垃圾焚烧厂周边的环境空气进行检测，从而生成相关的第二监测数据。
其中第一监测数据包括以下所述的至少一项数据：相应的垃圾焚烧设备403焚烧的垃圾重量；相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气的流量；相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气中二氧化碳的浓度；相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气中氮气的浓度；相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气中二氧化硫的浓度；相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气中氮氧化物的浓度；相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气中氯化氢的浓度；相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气中颗粒物的浓度；以及相应的垃圾焚烧设备403所排出的烟气中重金属的浓度。第二监测数据包括以下所述的至少一项数据：相应的垃圾焚烧厂周边环境空气中二氧化碳的浓度；相应的垃圾焚烧厂周边环境空气中氮气的浓度；相应的垃圾焚烧厂周边环境空气中二氧化硫的浓度；相应的垃圾焚烧厂周边环境空气中氮氧化物的浓度；相应的垃圾焚烧厂周边环境空气中氯化氢的浓度；相应的垃圾焚烧厂周边环境空气中颗粒物的浓度；以及相应的垃圾焚烧厂周边环境空气中重金属的浓度。
从而，服务器200的数据采集模块240可以按照预定的时间间隔从设置于垃圾焚烧厂的物联网终端401获取监测信息，即与相应的垃圾焚烧设备相关的第一监测数据以及与相应的垃圾焚烧厂相关的第二监测数据（S602）。
然后，服务器200例如可以将第一监测数据和第二监测数据，以时间、垃圾焚烧厂ID以及垃圾焚烧设备ID为索引，存入数据库300。具体地，可以按照以下所示的表1的形式记录存储第一监测数据：
表1
其中，表1中示出的焚烧垃圾重量以及烟气流量为与该时间索引对应的测量周期内，垃圾焚烧设备403焚烧的垃圾量以及产生的烟气流量。例如在本方案中物联网终端401是以一个小时为周期向服务器200发送第一监测数据的，因此这里“焚烧垃圾重量”和“烟气流量”为一个小时的监测周期内该垃圾焚烧设备403焚烧的垃圾重量以及产生的烟气流量。从而通过这种方式，可以统计在一段时间内，该垃圾焚烧设备403所焚烧的垃圾总量以及排出的烟气总量，并且根据各个有害物质的浓度，可以计算该垃圾焚烧设备排出的有害物质的总量。
此外，可以按照以下所示的表2的形式记录存储第一监测数据：
表2
进一步的，工作人员可以通过用户终端100与服务器200进行交互。其中用户终端100上安装有监测应用程序，用户可以随时查看监测垃圾焚烧厂的监测信息。参考图7、图8a以及图8b所示，用户通过用户终端100打开监测应用程序的“首页”页面，在“首页”页面选择“查看统计信息”，进入“统计信息”页面。其中“统计信息”页面显示有可查看统计信息的垃圾焚烧厂列表。
例如，用户在“统计信息”页面选择“垃圾焚烧厂1”下的“垃圾焚烧设备1”。则用户终端100向服务器200发送统计垃圾焚烧设备1的监测信息的统计信息请求，从而服务器200通过用户交互模块220接收到该统计信息请求（S604）。
然后，服务器200向数据库300获取垃圾焚烧设备1的监测信息。服务器200获取到垃圾焚烧设备1的监测信息后，通过数据统计模块220将该监测信息进行统计，并产生相应的统计信息。例如，服务器200可以对垃圾焚烧设备1在过去10天的监测信息进行统计，从而生成相应的统计信息（S606）。
然后，服务器200通过用户交互模块210向用户终端100返回统计垃圾焚烧设备1的监测信息后的统计信息。用户终端100接收到统计垃圾焚烧设备1的监测信息的统计信息后，在“垃圾焚烧设备1”页面显示该统计信息（S608）。其中该统计信息可以通过折线图来表示。
正如背景技术中所述的，针对垃圾焚烧厂的“第三方”专业化监管仍然采用劳动力密集型为主，不仅大大降低了数据的时效性和准确性，还增加了现场人员的工作强度及作业风险。因此，全国已引入第三方监管的垃圾焚烧发电项目不足50座，占比不到10%。从而存在人力欠缺、监管覆盖面窄及精深度不足的问题。
针对以上所述的技术问题，通过本申请实施例的技术方案，垃圾焚烧厂安装用于监测焚烧垃圾时的空气污染情况的垃圾焚烧监控设备和环境空气监控设备，从而服务器可以根据预定的时间间隔采集监测垃圾焚烧厂焚烧垃圾时的监测信息。从而可以使用监测设备实时自动获取监测信息，并且用户可以通过用户终端实地监测与垃圾焚烧厂相关的统计信息，避免了使用人力时刻进行现场监管，提高了监管的效率，减少人力物力的浪费。并且本技术方案通过垃圾焚烧监控设备和环境空气监控设备对焚烧垃圾时产生的多种有害气体进行监测，从而本技术方案通过监测设备可以多方面多维度地对垃圾焚烧厂进行监管，从而扩大了监管的覆盖面，保证了监管的全面性。进而解决了现有技术中存在的监管焚烧厂的效率低以及监管覆盖面不足的技术问题。
可选地，按照预定的时间间隔从设置于垃圾焚烧厂的物联网终端获取监测信息的操作，包括：按照时间间隔从物联网终端获取第一监测数据和第二监测数据，其中第一监测数据用于指示垃圾焚烧设备焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息，并且第二监测数据用于指示垃圾焚烧单位环境空气相关的参数信息。
具体地，正如上文所述的，垃圾焚烧监控设备402包括垃圾量计量设备、烟气流量传感器、二氧化碳传感器、氮气传感器、二氧化硫传感器、氮氧化物传感器、氯化氢传感器、颗粒物传感器以及重金属传感器。
从而，垃圾焚烧监控设备402根据预定的时间间隔（例如一个小时）通过垃圾量计量设备确定当前时刻的垃圾量，通过烟气流量传感器确定当前时刻的烟气流量，通过二氧化碳传感器确定当前时刻烟气中的二氧化碳浓度，通过氮气传感器确定当前时刻烟气中的氮气浓度，通过二氧化硫传感器确定当前时刻烟气中的二氧化硫浓度，通过氮氧化物传感器确定当前时刻烟气中的氮氧化物浓度，通过氯化氢传感器确定当前时刻烟气中的氯化氢浓度，通过颗粒物传感器确定当前时刻的烟气中的颗粒物浓度，通过重金属传感器确定当前时刻的重金属浓度。并将所测量得到的参数作为第一监测数据发送至物联网终端401，从而由物联网终端401发送至服务器200。
并且，环境空气监控设备404包括二氧化碳传感器、氮气传感器、二氧化硫传感器、氮氧化物传感器、氯化氢传感器、颗粒物传感器以及重金属传感器。
环境空气监控设备404根据预定的时间间隔（例如一个小时）通过二氧化碳传感器确定当前时刻垃圾焚烧厂周围空气中的二氧化碳浓度，通过氮气传感器确定当前时刻垃圾焚烧厂周围空气中的氮气浓度，通过二氧化硫传感器确定当前垃圾焚烧厂周围空气中时刻的二氧化硫浓度，通过氮氧化物传感器确定当前时刻垃圾焚烧厂周围空气中的氮氧化物浓度，通过氯化氢传感器确定当前时刻垃圾焚烧厂周围空气中的氯化氢浓度，通过颗粒物传感器确定当前时刻垃圾焚烧厂周围的空气中的颗粒物浓度，通过重金属传感器确定当前时刻垃圾焚烧厂周围空气中的重金属浓度。并将测量得到的参数作为第二监测数据发送至物联网终端401，从而由物联网终端401发送至服务器200。
从而服务器200可以在预定的时间间隔接收到物联网设备401发送的第一监测数据和第二监测数据，并将第一监测数据和第二监测数据作为监测信息。从而，本技术方案中的物联网终端401可以根据预定时间间隔实时采集监测信息，供服务器200进行分析。从而保证了监测信息的及时性。
可选地，根据统计信息请求，对监测信息进行统计的操作，包括：接收用户终端发送的统计信息请求；根据统计信息请求确定待统计的监测信息；以及根据统计信息请求对待统计的监测信息进行相应的统计操作。
具体地，参考图8a以及图8b所示，用户通过用户终端100打开监测应用程序中的“统计信息”页面，并在“统计信息”页面选择“垃圾焚烧厂1”下的“垃圾焚烧设备1”。则用户终端100向服务器200发送统计垃圾焚烧设备1的监测信息的统计信息请求，服务器200通过用户交互模块接收到该统计信息请求后，通过数据统计模块向数据库300获取垃圾焚烧设备1的监测信息（即，第一监测数据）。其中垃圾焚烧设备1的监测信息包括：垃圾量、烟气流量、二氧化碳浓度、氮气浓度、二氧化硫浓度、氮氧化物浓度、氯化氢浓度、颗粒物浓度以及重金属浓度。
例如，服务器200通过数据统计模块220统计到当前时刻为止，垃圾焚烧设备1在10天之内每日的垃圾量，以及统计烟气流量、二氧化碳浓度、氮气浓度、二氧化硫浓度、氮氧化物浓度、氯化氢浓度、颗粒物浓度以及重金属浓度等统计信息。
之后服务器200通过用户交互模块210向用户终端100返回到当前时刻为止，垃圾焚烧设备1在本月每日的垃圾量、烟气流量、二氧化碳浓度、氮气浓度、二氧化硫浓度、氮氧化物浓度、氯化氢浓度、颗粒物浓度以及重金属浓度在本月每日的浓度等统计信息。
进一步地，参考图8b所示，用户终端100在“垃圾焚烧设备1”页面通过折线图依次显示垃圾焚烧设备1在10天之内每日的垃圾量、烟气流量、二氧化碳浓度、氮气浓度、二氧化硫浓度、氮氧化物浓度、氯化氢浓度、颗粒物浓度以及重金属浓度在本月每日的浓度等统计信息。
从而通过这种方式，有助于工作人员通过用户终端100查询所关心的数据信息。
可选地，方法还包括：根据监测信息，对垃圾焚烧厂和/或垃圾焚烧厂的垃圾焚烧设备的运行状态进行评估；以及在所评估的运行状态出现异常的情况下，向用户终端发送与垃圾焚烧厂和/或垃圾焚烧设备相关的预警信息。
具体地，服务器200的数据统计模块210中预先设置有状态评估模型。其中状态评估模型根据在预定时间间隔采集的第一监测数据和/或第二监测数据，对垃圾焚烧厂和/或垃圾焚烧设备403的运行状态进行评估，从而根据所评估的运行状态，确定垃圾焚烧厂和/或垃圾焚烧厂的垃圾焚烧设备403的运行状态是否出现异常。
例如服务器200可以通过数据统计模块220将部署于垃圾焚烧厂1的环境空气监测设备404所检测的二氧化碳、氮气、二氧化硫、氮氧化物、氯化氢、颗粒物以及重金属等有害物质的浓度输入状态评估模型，从而对垃圾焚烧厂1的运行状态进行评估。如果根据所评估的运行状态判定垃圾焚烧厂1存在异常，则通过用户交互模块210向用户终端设备100发送与垃圾焚烧厂1相关的预警信息。其中图9示出了用户终端100以弹窗形式显示的与垃圾焚烧厂1相关的预警信息。
此外，进一步地，服务器200的数据统计模块220还可以根据运行状态存在异常的垃圾焚烧厂（例如垃圾焚烧厂1）的垃圾焚烧监控设备402所检测的数据（例如焚烧垃圾重量、烟气流量、二氧化碳浓度、氮气浓度、二氧化硫浓度、氮氧化物浓度、氯化氢浓度、颗粒物浓度以及重金属浓度等），确定运行状态存在异常的垃圾焚烧设备403。然后，服务器200通过用户交互模块210向用户终端设备100发送与该垃圾焚烧设备403相关的预警信息。
此外，参考图7、图10a以及图10b所示，用户选择“首页”页面中的“查看预警信息”，从而进入“预警信息”页面。其中“预警信息”页面显示有预警信息列表。例如用户选择“预警信息”页面中某一个预警信息，则会显示该预警信息的具体信息。
从而，通过本申请的技术方案，不仅可以通过垃圾焚烧监管数据平台500向用户提供与垃圾焚烧厂和垃圾焚烧设备的垃圾焚烧相关的统计信息，并且还能够根据采集的数据进行大数据分析，从而提前对运行状态存在异常的垃圾焚烧厂和垃圾焚烧设备进行预警，避免出现更大的损失。
可选地，根据监测信息，对垃圾焚烧厂的运行状态进行评估的操作，包括：根据与垃圾焚烧厂相关的第二监测数据，确定与垃圾焚烧厂周围的环境空气中各有害物质的浓度相关的第一概率分布函数；根据第一概率分布函数确定有害物质的浓度在第一阈值范围内的第一概率值，其中第一阈值范围是根据与正常空气环境下各有害物质的浓度相关的第二概率分布函数确定的；以及根据第一概率值以及预先设置的第一评估模型，判定垃圾焚烧厂的运行状态是否存在异常。
具体地，根据本申请的技术方案，服务器200的数据统计模块220首先统计在环境空气正常的情况下各个有害物质的浓度的数据。具体地，以二氧化碳为例。
数据统计模块220例如可以针对垃圾焚烧厂1，统计环境空气正常的预定参考时段内各个时刻i的二氧化碳浓度CFR i （i=1~m）。
然后，数据统计模块220根据所统计的二氧化碳浓度CFR i （i=1~m），确定在环境空气正常的情况下，垃圾焚烧厂1的环境空气中二氧化碳浓度的均值μ 1以及方差σ 1 2：
（1）
（2）
从而，数据统计模块220可以根据计算出来的均值μ 1以及方差σ 1 2确定垃圾焚烧厂1周边的环境空气在正常情况下二氧化碳浓度的正态分布（即第二概率分布函数）。其中图11示出了该正态分布曲线的示意图。其中横坐标轴代表环境空气中二氧化碳的浓度，纵坐标代表该浓度对应的概率。
然后参考图11所示，数据统计模块220可以根据预先设定的置信度范围（例如80%或其他概率值）确定参考阈值范围TL 1 ~TR 1 （即第一阈值范围）。从而在该阈值范围内的二氧化碳浓度有较大概率为环境空气正常情况下的二氧化碳浓度。
然后，参考以上相同的方式，数据统计模块220可以针对环境空气中的其他有害物质（例如氮气、二氧化硫、氮氧化物、氯化氢、颗粒物以及重金属等）分别确定相应的参考阈值范围，此处不再赘述。
然后，数据统计模块220针对垃圾焚烧厂1，统计周边环境空气在最近的时段内的各个时刻j的二氧化碳浓度CF j （j=1~n）。
然后，数据统计模块220根据所统计的二氧化碳浓度CF j （j=1~n），确定最近的时段内垃圾焚烧厂1周边的环境空气中二氧化碳浓度的均值μ 2以及方差σ 2 2：
（3）
（4）
从而，数据统计模块220可以根据计算出来的均值μ 2以及方差σ 2 2确定垃圾焚烧厂1周边的环境空气在最近时段中二氧化碳浓度的正态分布（即第一概率分布函数）。其中图12示出了该正态分布曲线的示意图。其中横坐标代表环境空气中二氧化碳的浓度，纵坐标代表该浓度对应的概率。
然后，数据统计模块220根据图12示出的正态分布曲线，计算其落入在参考阈值范围TL 1 ~TR 1 （即第一阈值范围）中的概率PF 1。其中，PF 1用于指示垃圾焚烧厂1周边的环境空气中的二氧化碳浓度落入在相应的参考阈值范围内的概率。
然后，数据统计模块220参考以上相同的方式，针对其他有害物质，计算最近时段中其浓度落入在相应的参考阈值范围中的概率。其中下表示出了各个参数的含义：
表3
从而可以得到能够反映垃圾焚烧厂1的周边环境空气的污染状况的空气质量特征PF=[PF 1, PF 2, ..., PF 7] T 。
然后，数据统计模块220根据以下公式，计算垃圾焚烧厂1的运行状态异常的概率P 1：
（5）
（6）
其中参数a 0 ~a 7 为线性参数，可以通过利用预先收集的样本数据，根据梯度下降的方法训练得到。概率值P 1越高，则意味着垃圾焚烧厂1运行状态存在异常的概率越高。从而当概率值P 1达到预设的阈值（例如50%）时则可以判定垃圾焚烧厂1存在运行状态异常。
同样地，参考同样的方式，可以判定其他垃圾焚烧厂的运行状态是否异常。
从而，根据本申请的技术方案，可以基于各个有害物质浓度的概率分布情况提取与垃圾焚烧厂的周边环境空气的污染情况对应的特征值。由于该特征值不仅与多次检测的有害物质浓度的均值相关，也与多次检测的有害物质浓度的发散程度相关。因此该特征值能够更加真实准确地反映垃圾焚烧厂周边环境空气中有害物质的危害程度。从而本申请的技术方案利用该特征值，基于机器学习的评估模型，能够更加准确地对垃圾焚烧厂的运行状态做出判定。从而有利于更加准确地对垃圾焚烧厂进行监控。
可选地，根据监测信息，对垃圾焚烧设备的运行状态进行评估的操作，包括：根据与垃圾焚烧设备相关的第一监测数据，确定垃圾焚烧设备每焚烧单位垃圾所排出的各有害物质的单位排出量相关的第三概率分布函数，其中单位排出量用于指示垃圾焚烧设备每焚烧单位垃圾所排出的有害物质的物质量；根据第三概率分布函数确定单位排出量在第二阈值范围内的第二概率值，其中第二阈值范围是根据在垃圾焚烧设备正常运行的情况下，与各有害物质的单位排出量相关的第四概率分布函数确定的；以及根据第二概率值以及预先设置的第二评估模型，判定垃圾焚烧设备的运行状态是否存在异常。
具体地，服务器200还可以根据表1所示出的与各个垃圾焚烧设备相关的监测数据，判定垃圾焚烧设备的运行是否存在异常。尤其是，在服务器200确定垃圾焚烧厂存在运行异常的情况下，可以进一步判定垃圾焚烧厂中存在运行异常的垃圾焚烧设备。
具体地，以垃圾焚烧厂1的垃圾焚烧设备1为例进行说明。服务器200的数据统计模块220首先统计在垃圾焚烧设备1正常运行的情况下的各个监测数据，包括：焚烧垃圾重量、烟气流量、二氧化碳浓度、氮气浓度、二氧化硫浓度、氮氧化物浓度、氯化氢浓度、颗粒物浓度以及重金属浓度。具体地，以二氧化碳为例进行说明。
数据统计模块220例如可以针对垃圾焚烧厂1的垃圾焚烧设备1，统计正常运行状态在预定参考时段内与各个时刻i对应的焚烧垃圾重量、烟气流量以及二氧化碳浓度。从而可以确定与各个时刻i对应的二氧化碳的单位排出量MER i （i=1~m）。例如，数据统计模块220可以根据与各个时刻i对应的二氧化碳浓度以及烟气流量计算出与各个时刻i对应的二氧化碳排出量。然后数据统计模块220根据与各个时刻i对应的二氧化碳排出量以及焚烧垃圾重量，确定垃圾焚烧设备1与各个时刻i对应的二氧化碳的单位排出量MER i （i=1~m）。当然，在本实施例中是根据焚烧垃圾重量来确定单位排出量，作为改型，也可以根据焚烧垃圾的体积来确定单位排出量，此处不再赘述。
然后，数据统计模块220根据所统计的二氧化碳的单位排出量MER i （i=1~m），确定在垃圾焚烧设备1正常运行的情况下，焚烧单位重量的垃圾所排出的二氧化碳的单位排出量的均值μ 3以及方差σ 3 2：
（7）
（8）
从而，数据统计模块220可以根据计算出来的均值μ 3以及方差σ 3 2确定垃圾焚烧设备1在正常运行的状态下二氧化碳的单位排出量的正态分布（即第四概率分布函数）。其中图13示出了该正态分布曲线的示意图。其中横坐标代表二氧化碳的单位排出量，纵坐标代表该单位排出量对应的概率。
然后参考图13所示，数据统计模块220可以根据预先设定的置信度范围（例如80%或其他概率值）确定参考阈值范围TL 2 ~TR 2 （即第二阈值范围）。从而在该阈值范围内的二氧化碳的单位排出量有较大概率为垃圾焚烧设备运行正常情况下的二氧化碳单位排出量。
然后，可以参考以上相同的方式，数据统计模块220可以针对环境空气中的其他有害物质（例如氮气、二氧化硫、氮氧化物、氯化氢、颗粒物以及重金属等）的单位排出量，分别确定相应的参考阈值范围，此处不再赘述。
然后，数据统计模块220针对垃圾焚烧设备1，统计在最近的时段内的各个时刻j的二氧化碳单位排出量浓度ME j （j=1~n）。
然后，数据统计模块220根据所统计的二氧化碳单位排出量ME j （j=1~n），确定最近的时段内垃圾焚烧设备1的二氧化碳单位排出量的均值μ 4以及方差σ 4 2：
（9）
（10）
从而，数据统计模块220可以根据计算出来的均值μ 4及方差σ 4 2确定垃圾焚烧设备1在最近时段中二氧化碳的单位排出量的正态分布（即第三概率分布函数）。其中图14示出了该正态分布曲线的示意图。其中横坐标代表二氧化碳的单位排出量，纵坐标代表该单位排出量对应的概率。
然后，数据统计模块220根据图12示出的正态分布曲线，计算其落入在参考阈值范围TL 2 ~TR 2 （即第二阈值范围）中的概率PE 1。其中，PE 1用于指示垃圾焚烧设备1的二氧化碳单位排出量落入在相应的参考阈值范围内的概率。
然后，数据统计模块220参考以上相同的方式，针对其他有害物质，计算最近时段中其单位排出量落入在相应的参考阈值范围中的概率。其中下表示出了各个参数的含义：
表4
从而可以得到能够反映垃圾焚烧设备1的排出气体的质量的质量特征PE=[PE 1,PE 2, ..., PE 7] T 。
然后，计算设备根据以下公式，计算垃圾设备1的运行状态异常的概率P 2：
（11）
（12）
其中参数b 0 ~b 7 为线性参数，可以通过利用预先收集的样本数据，根据梯度下降的方法训练得到。概率值P 2越高，则意味着垃圾焚烧设备1运行状态存在异常的概率越高。从而当概率值P 2达到预设的阈值（例如50%）时则可以判定垃圾焚烧设备1存在运行状态异常。
同样地，参考同样的方式，可以判定其他垃圾焚烧设备的运行状态是否异常。
从而，根据本申请的技术方案，可以基于各个有害物质相对于焚烧垃圾的单位排出量而不仅仅是浓度值来判定垃圾焚烧设备的运行状态，从而能够排除由于垃圾焚烧量的波动造成的评估误差，从而能够更准确地判定垃圾焚烧设备的运行状态。此外，本申请的技术方案基于单位排出量的概率分布情况提取与垃圾焚烧设备所排出的排出气体相关的特征值。由于该特征值不仅与多次检测的有害物质的单位排出量的均值相关，也与多次检测的有害物质的单位排出量的发散程度相关。因此该特征值能够更加真实准确地反映垃圾焚烧设备排出的有害物质的危害程度以及垃圾焚烧设备的运行状态。从而本申请的技术方案利用该特征值，基于机器学习的评估模型，能够更加准确地对垃圾焚烧设备的运行状态做出判定。从而有利于更加准确地对垃圾焚烧设备进行监控。
可选地，第一概率分布函数、第二概率分布函数、第三概率分布函数以及第四概率分布函数为正态分布函数。
此外，参考图1所示，根据本实施例的第二个方面，提供了一种存储介质。所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。
从而根据本实施例，垃圾焚烧厂安装用于监测焚烧垃圾时的空气污染情况的垃圾焚烧监控设备和环境空气监控设备，从而服务器可以根据预定的时间间隔采集监测垃圾焚烧厂焚烧垃圾时的监测信息。从而可以使用监测设备实时自动获取监测信息，并且用户可以通过用户终端实地监测与垃圾焚烧厂相关的统计信息，避免了使用人力时刻进行现场监管，提高了监管的效率，减少人力物力的浪费。并且本技术方案通过垃圾焚烧监控设备和环境空气监控设备对焚烧垃圾时产生的多种有害气体进行监测，从而本技术方案通过监测设备可以多方面多维度地对垃圾焚烧厂进行监管，从而扩大了监管的覆盖面，保证了监管的全面性。进而解决了现有技术中存在的监管焚烧厂的效率低以及监管覆盖面不足的技术问题。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如ROM/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。
实施例2
图15示出了根据本实施例所述的基于大数据的垃圾焚烧烟气监测装置1500，该装置1500与根据实施例1的第一个方面所述的方法相对应。参考图15所示，该装置1500包括：信息获取模块1510，用于按照预定的时间间隔从设置于垃圾焚烧厂的物联网终端获取监测信息，其中监测信息用于指示与垃圾焚烧厂焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息；请求接收模块1520，用于从用户终端接收与监测信息相关的统计信息请求；信息产生模块1530，用户根据统计信息请求，对监测信息进行统计，并产生与统计信息请求对应的统计信息；以及信息发送模块1540，用于将统计信息发送至用户终端。
可选地，信息获取模块1510，包括：第一获取子模块，用于按照时间间隔从物联网终端获取第一监测数据和第二监测数据，其中第一监测数据用于指示垃圾焚烧设备焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息，并且第二监测数据用于指示垃圾焚烧单位环境空气相关的参数信息。
可选地，信息产生模块1530，包括：第一接收子模块，用于接收用户终端发送的统计信息请求；第一确定子模块，用于根据统计信息请求确定待统计的监测信息；以及第一统计子模块，用于根据统计信息请求对待统计的监测信息进行相应的统计操作。
可选地，装置1500还包括：状态评估模块，用于根据监测信息，对垃圾焚烧厂和/或垃圾焚烧厂的垃圾焚烧设备的运行状态进行评估；以及预警信息发送模块，用于在所评估的运行状态出现异常的情况下，向用户终端发送与垃圾焚烧厂和/或垃圾焚烧设备相关的预警信息。
可选地，状态评估模块，包括：第二确定子模块，用于根据与垃圾焚烧厂相关的第二监测数据，确定与垃圾焚烧厂周围的环境空气中各有害物质的浓度相关的第一概率分布函数；第三确定子模块，用于根据第一概率分布函数确定有害物质的浓度在第一阈值范围内的第一概率值，其中第一阈值范围是根据与正常空气环境下各有害物质的浓度相关的第二概率分布函数确定的；以及第四定子模块，用于根据第一概率值以及预先设置的第一评估模型，判定垃圾焚烧厂的运行状态是否存在异常。
可选地，状态评估模块，包括：第五确定子模块，用于根据与垃圾焚烧设备相关的第一监测数据，确定垃圾焚烧设备每焚烧单位垃圾所排出的各有害物质的单位排出量相关的第三概率分布函数，其中单位排出量用于指示垃圾焚烧设备每焚烧单位垃圾所排出的有害物质的物质量；第六确定子模块，用于根据第三概率分布函数确定单位排出量在第二阈值范围内的第二概率值，其中第二阈值范围是根据在垃圾焚烧设备正常运行的情况下，与各有害物质的单位排出量相关的第四概率分布函数确定的；以及第七确定子模块，用于根据第二概率值以及预先设置的第二评估模型，判定垃圾焚烧设备的运行状态是否存在异常。
可选地，装置1500还包括：第一概率分布函数、第二概率分布函数、第三概率分布函数以及第四概率分布函数为正态分布函数。
从而根据本实施例，垃圾焚烧厂安装用于监测焚烧垃圾时的空气污染情况的垃圾焚烧监控设备和环境空气监控设备，从而服务器可以根据预定的时间间隔采集监测垃圾焚烧厂焚烧垃圾时的监测信息。从而可以使用监测设备实时自动获取监测信息，并且用户可以通过用户终端实地监测与垃圾焚烧厂相关的统计信息，避免了使用人力时刻进行现场监管，提高了监管的效率，减少人力物力的浪费。并且本技术方案通过垃圾焚烧监控设备和环境空气监控设备对焚烧垃圾时产生的多种有害气体进行监测，从而本技术方案通过监测设备可以多方面多维度地对垃圾焚烧厂进行监管，从而扩大了监管的覆盖面，保证了监管的全面性。进而解决了现有技术中存在的监管焚烧厂的效率低以及监管覆盖面不足的技术问题。
实施例3
图16示出了根据本实施例所述的基于大数据的垃圾焚烧烟气监测装置1600，该装置1600与根据实施例1的第一个方面所述的方法相对应。参考图16所示，该装置1600包括：处理器1610；以及存储器1620，与处理器1610连接，用于为处理器1610提供处理以下处理步骤的指令：按照预定的时间间隔从设置于垃圾焚烧厂的物联网终端获取监测信息，其中监测信息用于指示与垃圾焚烧厂焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息；从用户终端接收与监测信息相关的统计信息请求；根据统计信息请求，对监测信息进行统计，并产生与统计信息请求对应的统计信息；以及将统计信息发送至用户终端。
可选地，按照预定的时间间隔从设置于垃圾焚烧厂的物联网终端获取监测信息的操作，包括：按照时间间隔从物联网终端获取第一监测数据和第二监测数据，其中第一监测数据用于指示垃圾焚烧设备焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息，并且第二监测数据用于指示垃圾焚烧单位环境空气相关的参数信息。
可选地，根据统计信息请求，对监测信息进行统计的操作，包括：接收用户终端发送的统计信息请求；根据统计信息请求确定待统计的监测信息；以及根据统计信息请求对待统计的监测信息进行相应的统计操作。
可选地，装置1600还包括：根据监测信息，对垃圾焚烧厂和/或垃圾焚烧厂的垃圾焚烧设备的运行状态进行评估；以及在所评估的运行状态出现异常的情况下，向用户终端发送与垃圾焚烧厂和/或垃圾焚烧设备相关的预警信息。
可选地，根据监测信息，对垃圾焚烧厂的运行状态进行评估的操作，包括：根据与垃圾焚烧厂相关的第二监测数据，确定与垃圾焚烧厂周围的环境空气中各有害物质的浓度相关的第一概率分布函数；根据第一概率分布函数确定有害物质的浓度在第一阈值范围内的第一概率值，其中第一阈值范围是根据与正常空气环境下各有害物质的浓度相关的第二概率分布函数确定的；以及根据第一概率值以及预先设置的第一评估模型，判定垃圾焚烧厂的运行状态是否存在异常。
可选地，根据监测信息，对垃圾焚烧设备的运行状态进行评估的操作，包括：根据与垃圾焚烧设备相关的第一监测数据，确定垃圾焚烧设备每焚烧单位垃圾所排出的各有害物质的单位排出量相关的第三概率分布函数，其中单位排出量用于指示垃圾焚烧设备每焚烧单位垃圾所排出的有害物质的物质量；根据第三概率分布函数确定单位排出量在第二阈值范围内的第二概率值，其中第二阈值范围是根据在垃圾焚烧设备正常运行的情况下，与各有害物质的单位排出量相关的第四概率分布函数确定的；以及根据第二概率值以及预先设置的第二评估模型，判定垃圾焚烧设备的运行状态是否存在异常。
可选地，第一概率分布函数、第二概率分布函数、第三概率分布函数以及第四概率分布函数为正态分布函数。
从而根据本实施例，垃圾焚烧厂安装用于监测焚烧垃圾时的空气污染情况的垃圾焚烧监控设备和环境空气监控设备，从而服务器可以根据预定的时间间隔采集监测垃圾焚烧厂焚烧垃圾时的监测信息。从而可以使用监测设备实时自动获取监测信息，并且用户可以通过用户终端实地监测与垃圾焚烧厂相关的统计信息，避免了使用人力时刻进行现场监管，提高了监管的效率，减少人力物力的浪费。并且本技术方案通过垃圾焚烧监控设备和环境空气监控设备对焚烧垃圾时产生的多种有害气体进行监测，从而本技术方案通过监测设备可以多方面多维度地对垃圾焚烧厂进行监管，从而扩大了监管的覆盖面，保证了监管的全面性。进而解决了现有技术中存在的监管焚烧厂的效率低以及监管覆盖面不足的技术问题。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
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为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法，其特征在于，包括：
按照预定的时间间隔从设置于垃圾焚烧厂的物联网终端获取监测信息，其中监测信息用于指示与垃圾焚烧厂焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息；
从用户终端接收与所述监测信息相关的统计信息请求；
根据所述统计信息请求，对所述监测信息进行统计，并产生与所述统计信息请求对应的统计信息；以及
将所述统计信息发送至所述用户终端，其中
按照预定的时间间隔从设置于垃圾焚烧厂的物联网终端获取监测信息的操作，包括：按照所述时间间隔从所述物联网终端获取第一监测数据和第二监测数据，其中所述第一监测数据用于指示垃圾焚烧设备焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息，并且所述第二监测数据用于指示垃圾焚烧单位环境空气相关的参数信息，并且
方法还包括：根据所述监测信息，对所述垃圾焚烧厂和/或所述垃圾焚烧厂的垃圾焚烧设备的运行状态进行评估；以及在所评估的运行状态出现异常的情况下，向所述用户终端发送与所述垃圾焚烧厂和/或所述垃圾焚烧设备相关的预警信息，其中
根据所述监测信息，对所述垃圾焚烧厂的运行状态进行评估的操作，包括：根据与所述垃圾焚烧厂相关的第二监测数据，确定与所述垃圾焚烧厂周围的环境空气中各有害物质的浓度相关的第一概率分布函数；根据所述第一概率分布函数确定所述有害物质的浓度在第一阈值范围内的第一概率值，其中所述第一阈值范围是根据与正常空气环境下各有害物质的浓度相关的第二概率分布函数确定的；以及根据所述第一概率值以及预先设置的第一评估模型，判定所述垃圾焚烧厂的运行状态是否存在异常，并且
根据所述监测信息，对所述垃圾焚烧设备的运行状态进行评估的操作，包括：根据与所述垃圾焚烧设备相关的第一监测数据，确定所述垃圾焚烧设备每焚烧单位垃圾所排出的各有害物质的单位排出量相关的第三概率分布函数，其中所述单位排出量用于指示垃圾焚烧设备每焚烧单位垃圾所排出的有害物质的物质量；根据所述第三概率分布函数确定所述单位排出量在第二阈值范围内的第二概率值，其中所述第二阈值范围是根据在所述垃圾焚烧设备正常运行的情况下，与各有害物质的单位排出量相关的第四概率分布函数确定的；以及根据所述第二概率值以及预先设置的第二评估模型，判定所述垃圾焚烧设备的运行状态是否存在异常。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述统计信息请求，对所述监测信息进行统计的操作，包括：
接收所述用户终端发送的统计信息请求；
根据所述统计信息请求确定待统计的监测信息；以及
根据所述统计信息请求对所述待统计的监测信息进行相应的统计操作。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一概率分布函数、所述第二概率分布函数、所述第三概率分布函数以及所述第四概率分布函数为正态分布函数。
4.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时由处理器执行权利要求1至3中任意一项所述的方法。
5.一种基于大数据的垃圾焚烧烟气监测装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于按照预定的时间间隔从设置于垃圾焚烧厂的物联网终端获取监测信息，其中监测信息用于指示与垃圾焚烧厂焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息；
请求接收模块，用于从用户终端接收与所述监测信息相关的统计信息请求；
信息产生模块，用户根据所述统计信息请求，对所述监测信息进行统计，并产生与所述统计信息请求对应的统计信息；以及
信息发送模块，用于将所述统计信息发送至所述用户终端，其中
所述信息获取模块，包括：第一获取子模块，用于按照所述时间间隔从所述物联网终端获取第一监测数据和第二监测数据，其中所述第一监测数据用于指示垃圾焚烧设备焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息，并且所述第二监测数据用于指示垃圾焚烧单位环境空气相关的参数信息，并且
所述装置还包括：状态评估模块，用于根据所述监测信息，对所述垃圾焚烧厂和/或所述垃圾焚烧厂的垃圾焚烧设备的运行状态进行评估；以及预警信息发送模块，用于在所评估的运行状态出现异常的情况下，向所述用户终端发送与所述垃圾焚烧厂和/或所述垃圾焚烧设备相关的预警信息，其中
所述状态评估模块，包括：第二确定子模块，用于根据与所述垃圾焚烧厂相关的第二监测数据，确定与所述垃圾焚烧厂周围的环境空气中各有害物质的浓度相关的第一概率分布函数；第三确定子模块，用于根据所述第一概率分布函数确定所述有害物质的浓度在第一阈值范围内的第一概率值，其中所述第一阈值范围是根据与正常空气环境下各有害物质的浓度相关的第二概率分布函数确定的；以及第四确定子模块，用于根据所述第一概率值以及预先设置的第一评估模型，判定所述垃圾焚烧厂的运行状态是否存在异常，并且
所述状态评估模块，包括：第五确定子模块，用于根据与所述垃圾焚烧设备相关的第一监测数据，确定所述垃圾焚烧设备每焚烧单位垃圾所排出的各有害物质的单位排出量相关的第三概率分布函数，其中所述单位排出量用于指示垃圾焚烧设备每焚烧单位垃圾所排出的有害物质的物质量；第六确定子模块，用于根据所述第三概率分布函数确定所述单位排出量在第二阈值范围内的第二概率值，其中所述第二阈值范围是根据在所述垃圾焚烧设备正常运行的情况下，与各有害物质的单位排出量相关的第四概率分布函数确定的；以及第七确定子模块，用于根据所述第二概率值以及预先设置的第二评估模型，判定所述垃圾焚烧设备的运行状态是否存在异常。
6.一种基于大数据的垃圾焚烧烟气监测装置，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，与所述处理器连接，用于为所述处理器提供处理以下处理步骤的指令：
按照预定的时间间隔从设置于垃圾焚烧厂的物联网终端获取监测信息，其中监测信息用于指示与垃圾焚烧厂焚烧垃圾产生的烟气相关的参数信息；
从用户终端接收与所述监测信息相关的统计信息请求；
根据所述统计信息请求，对所述监测信息进行统计，并产生与所述统计信息请求对应的统计信息；以及
将所述统计信息发送至所述用户终端，并且
所述存储器还用于为所述处理器提供处理以下处理步骤的指令：根据所述监测信息，对所述垃圾焚烧厂和/或所述垃圾焚烧厂的垃圾焚烧设备的运行状态进行评估；以及在所评估的运行状态出现异常的情况下，向所述用户终端发送与所述垃圾焚烧厂和/或所述垃圾焚烧设备相关的预警信息，其中
根据所述监测信息，对所述垃圾焚烧厂的运行状态进行评估的操作，包括：根据与所述垃圾焚烧厂相关的第二监测数据，确定与所述垃圾焚烧厂周围的环境空气中各有害物质的浓度相关的第一概率分布函数；根据所述第一概率分布函数确定所述有害物质的浓度在第一阈值范围内的第一概率值，其中所述第一阈值范围是根据与正常空气环境下各有害物质的浓度相关的第二概率分布函数确定的；以及根据所述第一概率值以及预先设置的第一评估模型，判定所述垃圾焚烧厂的运行状态是否存在异常，并且
根据所述监测信息，对所述垃圾焚烧设备的运行状态进行评估的操作，包括：根据与所述垃圾焚烧设备相关的第一监测数据，确定所述垃圾焚烧设备每焚烧单位垃圾所排出的各有害物质的单位排出量相关的第三概率分布函数，其中所述单位排出量用于指示垃圾焚烧设备每焚烧单位垃圾所排出的有害物质的物质量；根据所述第三概率分布函数确定所述单位排出量在第二阈值范围内的第二概率值，其中所述第二阈值范围是根据在所述垃圾焚烧设备正常运行的情况下，与各有害物质的单位排出量相关的第四概率分布函数确定的；以及根据所述第二概率值以及预先设置的第二评估模型，判定所述垃圾焚烧设备的运行状态是否存在异常。
CN202310683612.4A 2023-06-09 2023-06-09 基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法、装置及存储介质 Active CN116679008B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310683612.4A CN116679008B (zh) 2023-06-09 2023-06-09 基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法、装置及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310683612.4A CN116679008B (zh) 2023-06-09 2023-06-09 基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法、装置及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116679008A CN116679008A (zh) 2023-09-01
CN116679008B true CN116679008B (zh) 2024-03-19

Family

ID=87788730

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310683612.4A Active CN116679008B (zh) 2023-06-09 2023-06-09 基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法、装置及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116679008B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117055413A (zh) * 2023-09-06 2023-11-14 广东盛世净源环保科技有限公司 一种基于物联网的环保监控系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105721501A (zh) * 2016-04-09 2016-06-29 杭州迈欧科技有限公司 锅炉物联网监控系统
WO2019028269A2 (en) * 2017-08-02 2019-02-07 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc METHODS AND SYSTEMS FOR DETECTION IN AN INDUSTRIAL ENVIRONMENT OF COLLECTING INTERNET DATA FROM OBJECTS WITH LARGE DATA SETS
CN109765331A (zh) * 2018-10-08 2019-05-17 陕西科技大学 一种基于最小二乘支持向量机的烟气氧含量软测量系统
CN111308966A (zh) * 2019-11-05 2020-06-19 光大环保技术研究院（南京）有限公司 垃圾焚烧发电应急排放监管系统，分析系统、用户终端设备
WO2021102211A1 (en) * 2019-11-22 2021-05-27 Molex, Llc Computer systems and methods for estimating changes in fugitive emissions
CN114186765A (zh) * 2020-09-15 2022-03-15 上海环境卫生工程设计院有限公司 生活垃圾末端处置监管系统及具有该系统的服务端
WO2022170698A1 (zh) * 2021-02-10 2022-08-18 宁波诺丁汉新材料研究院有限公司 一种工业锅炉故障识别与预警的方法及智能系统
CN115077640A (zh) * 2022-05-31 2022-09-20 北京工业大学 一种城市固废焚烧过程主蒸汽流量实时预测方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105721501A (zh) * 2016-04-09 2016-06-29 杭州迈欧科技有限公司 锅炉物联网监控系统
WO2019028269A2 (en) * 2017-08-02 2019-02-07 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc METHODS AND SYSTEMS FOR DETECTION IN AN INDUSTRIAL ENVIRONMENT OF COLLECTING INTERNET DATA FROM OBJECTS WITH LARGE DATA SETS
CN109765331A (zh) * 2018-10-08 2019-05-17 陕西科技大学 一种基于最小二乘支持向量机的烟气氧含量软测量系统
CN111308966A (zh) * 2019-11-05 2020-06-19 光大环保技术研究院（南京）有限公司 垃圾焚烧发电应急排放监管系统，分析系统、用户终端设备
WO2021102211A1 (en) * 2019-11-22 2021-05-27 Molex, Llc Computer systems and methods for estimating changes in fugitive emissions
CN114186765A (zh) * 2020-09-15 2022-03-15 上海环境卫生工程设计院有限公司 生活垃圾末端处置监管系统及具有该系统的服务端
WO2022170698A1 (zh) * 2021-02-10 2022-08-18 宁波诺丁汉新材料研究院有限公司 一种工业锅炉故障识别与预警的方法及智能系统
CN115077640A (zh) * 2022-05-31 2022-09-20 北京工业大学 一种城市固废焚烧过程主蒸汽流量实时预测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN116679008A (zh) 2023-09-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104360667B (zh) 一种污染源在线监控平台及污染源监控数据防造假方法
CN116679008B (zh) 基于大数据的垃圾焚烧烟气监测方法、装置及存储介质
CN202837149U (zh) 多功能激光粉尘仪
CN103257621B (zh) 污染源排放工况的监测装置
CN102313793A (zh) 一种化工园区空气中多组分气体污染物的监控系统
CN106958922A (zh) 一种检测新风机滤网寿命的方法及系统
CN1936995A (zh) 工业烟气在线监测系统的控制及数据传输系统及方法
CN110996259B (zh) 一种基于边缘计算的智慧垃圾监控清运方法及装置
Asthana et al. IoT device for sewage gas monitoring and alert system
CN103728428A (zh) 一种水质实时在线监测系统
CN204008588U (zh) 一种烟气连续在线监测系统
CN112185086B (zh) 基于偏差分析的粮库安全预警系统
CN108982777A (zh) 一种基于物联网的废弃物气体排放监测系统
CN110864938A (zh) 一种建筑智能化空气环境监测管理系统
CN117078072A (zh) 一种多维度环境数据监管方法及监管系统
CN103245767A (zh) 重金属含量水平实时采集的监测网络系统及监测方法
CN102980610B (zh) Cems系统智能故障检测装置
CN106837768A (zh) 一种空气压缩机能效在线检测评估系统及方法
CN203909009U (zh) 一种烟气连续在线监测系统
CN203745440U (zh) 一种多功能气体在线连续监控系统
CN115860732B (zh) 一种用于低功耗危废物品收集的数据处理平台和方法
CN201251547Y (zh) 烟气粉尘和特性气体同时在线监测装置
CN112798041A (zh) 一种基于工业生产智能化的现场环境监测系统及方法
CN206292202U (zh) 一种工业废气监测系统
CN111399436A (zh) 一种砖瓦厂烟尘气体检测处理系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant