CN116976733B - 一种基于大数据的大气污染源在线监测数据评估系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于污染监测领域，涉及数据分析技术，用于解决现有的大气污染源在线监测数据评估系统无法针对不同行业、不同生产体量的企业进行精细化的污染排放监测的问题，具体是一种基于大数据的大气污染源在线监测数据评估系统，包括模型生成模块、排放监测模块、阶段监测模块以及存储模块，所述模型生成模块、排放监测模块、阶段监测模块依次进行单向连接，所述存储模块与排放监测模块、阶段监测模块均双向连接；本发明可以通过废气排放企业的排放数据生成排放监测模型，通过对废气排放企业进行分类，并将生成过程进行阶段划分，从而针对企业集群的生产阶段的排放数据为排放企业生成精细化的排放监测标准，提高企业排放监测结果的精确性。

Description

一种基于大数据的大气污染源在线监测数据评估系统

技术领域

本发明属于污染监测领域，涉及数据分析技术，具体是一种基于大数据的大气污染源在线监测数据评估系统。

背景技术

随着固定污染源排放在线监测系统的普及，以及智能数字化的发展，不少企业设置了在线监测系统，可以对污染物排放的分钟、小时数据进行记录，并能够实现上述数据的记录、保存、上传、统计等功能。

现有的大气污染源在线监测数据评估系统仅能够采用固定标准进行污染监测，但是无法针对不同行业、不同生产体量的企业进行精细化的污染排放监测，从而导致现有的大气污染源在线监测数据评估系统的数据评估结果精确度不高。

针对上述技术问题，本申请提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的大气污染源在线监测数据评估系统，用于解决现有的大气污染源在线监测数据评估系统无法针对不同行业、不同生产体量的企业进行精细化的污染排放监测的问题；

本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以针对不同行业、不同生产体量的企业进行精细化的污染排放监测的基于大数据的大气污染源在线监测数据评估系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于大数据的大气污染源在线监测数据评估系统，包括模型生成模块、排放监测模块、阶段监测模块以及存储模块，所述模型生成模块、排放监测模块、阶段监测模块依次进行单向连接，所述存储模块与排放监测模块、阶段监测模块均双向连接；

所述模型生成模块用于通过废气排放企业的排放数据生成排放监测模型：将废气排放企业按照行业类别、设施规模以及燃料种类进行分类得到若干个企业集群，设施规模包括锅炉总功率以及设计加工总量；将废气排放企业的生产过程分割为启动阶段、加工阶段以及停机阶段，获取企业集群在启动阶段内的含氧数据HY、烟温数据YW以及流速数据LS；通过对含氧数据HY、烟温数据YW以及流速数据LS进行数值计算得到企业集群的启动系数QD；通过对启动系数QD进行数值计算得到启动范围；按照启动范围的获取方式相同的方法获取到企业集群的加工范围与停机范围；

将所有企业集群的启动范围、加工范围以及停机范围发送至排放监测模块；

所述排放监测模块用于对废气排放企业的排放数据进行监测分析：将废气排放企业标记为监测对象，对监测对象进行启动数据监测并将监测对象的启动特征标记为正常或异常；对监测对象进行加工数据监测并将监测对象的加工特征标记为正常或异常；对监测对象进行停机数据监测并将监测对象的停机特征标记为正常或异常；

所述阶段监测模块用于对废气排放企业的生产过程进行排放监测分析。

作为本发明的一种优选实施方式，含氧数据HY为企业集群内的所有废气排放企业在启动阶段所排放烟气的含氧量最大值的和值，烟温数据YW为企业集群内所有废气排放企业在启动阶段所排放烟气温度值最大值的和值，流速数据LS为企业集群内所有废气排放企业在启动阶段所排放烟气流速值最大值的和值。

作为本发明的一种优选实施方式，对启动系数QD进行数值计算得到启动范围的具体过程包括：通过公式QDmin＝a1*QD与QDmax＝a2*QD得到启动阈值QDmin、QDmax；由启动阈值QDmin与QDmax构成启动范围，将启动范围与企业集群相匹配。

作为本发明的一种优选实施方式，对监测对象进行启动数据监测的具体过程包括：设定启动监测时长，获取监测对象在启动监测时长内的含氧量最大值并标记为HZ，获取监测对象在启动监测时长内的烟气温度最大值并标记为YZ，获取监测对象在启动监测时长内的排放烟气流速值的最大值并标记为LZ，通过对HZ、YZ以及LZ进行数值计算得到监测对象在启动监测时长内的启排系数QP，获取监测对象对应的企业集群的启动范围，将启排系数QP与启动范围进行比对并通过比对结果将监测对象的启动特征标记为正常或异常。

作为本发明的一种优选实施方式，将启排系数QP与启动范围进行比对的具体过程包括：若启排系数QP位于启动范围之内，则判定监测对象的启动阶段废气排放状态满足要求，将监测对象的启动特征标记为正常；若启排系数QP位于启动范围之外，则判定监测对象的启动阶段废气排放状态不满足要求，将监测对象的启动特征标记为异常。

作为本发明的一种优选实施方式，排放监测模块对废气排放企业的排放数据进行监测分析的过程还包括：将启动特征、加工特征或停机特征被标记为异常的监测对象标记为异常对象，企业集群内异常对象的数量与监测对象的数量比值标记为企业集群的异常系数，通过存储模块获取到异常阈值，将异常系数与异常阈值进行比较：若异常系数小于异常阈值，则判定企业集群的废气排放状态满足要求，将对应的企业集群标记为正常集群；若异常系数大于等于异常阈值，则判定企业集群的废气排放状态不满足要求，将对应的企业集群标记为异常集群；将异常对象与异常集群发送至管理人员的手机终端。

作为本发明的一种优选实施方式，阶段监测模块对废气排放企业的生产过程进行排放监测分析的具体过程包括：对启动阶段进行排放异常分析：将所有废气排放企业中的启动特征为正常的标记次数与废气排放企业的数量比值标记为启正系数，通过存储模块获取到启正阈值，将启正系数与启正阈值进行比较：若启正系数大于等于启正阈值，则判定启动阶段的废气排放状态满足要求，将启动阶段标记为正常阶段；若启正系数小于启正阈值，则判定启动阶段的废气排放状态不满足要求，将启动阶段标记为异常阶段；对加工阶段进行排放异常分析并将加工阶段标记为正常阶段或异常阶段；对停机阶段进行排放异常分析并将停机阶段标记为正常阶段或异常阶段；将异常阶段发送至管理人员的手机终端。

作为本发明的一种优选实施方式，该基于大数据的大气污染源在线监测数据评估系统的工作方法，包括以下步骤：

步骤一：通过废气排放企业的排放数据生成排放监测模型：将废气排放企业进行分类得到若干个企业集群；将废气排放企业的生产过程分割为启动阶段、加工阶段以及停机阶段，获取企业集群的启动范围、加工范围以及停机范围并发送至排放监测模块；

步骤二：对废气排放企业的排放数据进行监测分析：将废气排放企业标记为监测对象，对监测对象进行启动数据监测并得到监测对象的启排系数QP，通过启排系数QP的数值将监测对象的启动特征标记为正常或异常；

步骤三：对监测对象进行加工数据监测并将监测对象的加工特征标记为正常或异常；对监测对象进行停机数据监测并将监测对象的停机特征标记为正常或异常；

步骤四：对废气排放企业的生产过程进行排放监测分析并将启动阶段、加工阶段以及停机阶段标记为正常阶段或异常阶段，将异常阶段发送至管理人员的手机终端。

本发明具备下述有益效果：

1、通过规模生成模块可以通过废气排放企业的排放数据生成排放监测模型，通过对废气排放企业进行分类，并将生成过程进行阶段划分，从而针对企业集群的生产阶段的排放数据为排放企业生成精细化的排放监测标准，提高企业排放监测结果的精确性；

2、通过排放监测模块可以对废气排放企业的排放数据进行监测分析，结合排放检测模型生成的启动范围、加工范围以及停机范围，对废气排放企业的废气排放状态进行精细化监控，保证废气排放企业在生产过程中的各个阶段的废气排放都能够得到有效监控；

3、通过阶段监测模块可以对废气排放企业的生产过程进行排放监测分析，通过对启动阶段、加工阶段以及停机阶段进行异常分析，从而根据异常分析结果进行正常阶段与异常阶段的标记，通过标记结果为废气排放企业的行业生态优化提供数据支撑。

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一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一的系统框图；

图2为本发明实施例二的方法流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

如图1所示，一种基于大数据的大气污染源在线监测数据评估系统，包括模型生成模块、排放监测模块、阶段监测模块以及存储模块，模型生成模块、排放监测模块、阶段监测模块依次进行单向连接，存储模块与排放监测模块、阶段监测模块均双向连接。

模型生成模块用于通过废气排放企业的排放数据生成排放监测模型：将废气排放企业按照行业类别、设施规模以及燃料种类进行分类得到若干个企业集群，设施规模包括锅炉总功率以及设计加工总量；将废气排放企业的生产过程分割为启动阶段、加工阶段以及停机阶段，获取企业集群在启动阶段内的含氧数据HY、烟温数据YW以及流速数据LS；含氧数据HY为企业集群内的所有废气排放企业在启动阶段所排放烟气的含氧量最大值的和值，烟温数据YW为企业集群内所有废气排放企业在启动阶段所排放烟气温度值最大值的和值，流速数据LS为企业集群内所有废气排放企业在启动阶段所排放烟气流速值最大值的和值；通过公式QD＝(α1*HY+α2*YW+α3*LS)/(t1+m)得到企业集群的启动系数QD，启动系数是一个反映企业集群在启动阶段的整体排放状态的数值，启动系数的数值越大，则表示企业集群在启动阶段的整体排放状态越差；其中α1、α2以及α3均为比例系数，且α1＞α2＞α3＞1，m为企业集群内废气排放企业的数量，t1为企业集群内所有废气排放企业执行启动阶段的时长的平均值；通过公式QDmin＝a1*QD与QDmax＝a2*QD得到启动阈值QDmin、QDmax，其中a1与a2均为比例系数，且0.75≤a1≤0.85，1.15≤a2≤1.25；由启动阈值QDmin与QDmax构成启动范围，将启动范围与企业集群相匹配；按照启动范围的获取方式相同的方法获取到企业集群的加工范围与停机范围；将所有企业集群的启动范围、加工范围以及停机范围发送至排放监测模块；通过废气排放企业的排放数据生成排放监测模型，通过对废气排放企业进行分类，并将生成过程进行阶段划分，从而针对企业集群的生产阶段的排放数据为排放企业生成精细化的排放监测标准，提高企业排放监测结果的精确性。

示例性的，选取一个企业集群A，企业集群A中包括三个排放企业，获取三个排放企业的在启动阶段的含氧量最大值、排放烟气温度最大值以及排放烟气流速值最大值，三个排放企业的排放辅助数据监测结果分别为(6，45，12)、(8，52，13)和(4，38，8)，三个排放企业的启动加工时长分别为25、30、35，因此，企业集群的含氧数据HY、烟温数据YW以及流速数据LS数值分别为18、135、33，将企业集群A的含氧数据HY、烟温数据YW以及流速数据LS数值代入到启动系数QD计算公式中进行数值计算，m的数值取用3，t1的数值取用30，得到企业集群A的启动系数QD数值为18.21；将阈值计算公式中的a1与a2的数值分别取用0.8和1.2，采用阈值计算公式得到QDmin与QDmax的数值分别为14.57与21.85；由此得出，企业集群A的启动范围为14.57-21.85。

排放监测模块用于对废气排放企业的排放数据进行监测分析：将废气排放企业标记为监测对象，对监测对象进行启动数据监测：设定启动监测时长，获取监测对象在启动监测时长内的含氧量最大值并标记为HZ，获取监测对象在启动监测时长内的烟气温度最大值并标记为YZ，获取监测对象在启动监测时长内的排放烟气流速值的最大值并标记为LZ，通过公式QP＝(α1*HZ+α2*YZ+α3*LZ)/t2得到监测对象在启动监测时长内的启排系数QP，其中t2为启动监测时长的数值，获取监测对象对应的企业集群的启动范围，将启排系数QP与启动范围进行比对：若启排系数QP位于启动范围之内，则判定监测对象的启动阶段废气排放状态满足要求，将监测对象的启动特征标记为正常；若启排系数QP位于启动范围之外，则判定监测对象的启动阶段废气排放状态不满足要求，将监测对象的启动特征标记为异常；对监测对象进行加工数据监测并将监测对象的加工特征标记为正常或异常；对监测对象进行停机数据监测并将监测对象的停机特征标记为正常或异常；需要说明的是，加工数据监测分析过程、停机数据监测分析过程均与启动数据监测分析过程相同；将启动特征、加工特征或停机特征被标记为异常的监测对象标记为异常对象，企业集群内异常对象的数量与监测对象的数量比值标记为企业集群的异常系数，通过存储模块获取到异常阈值，将异常系数与异常阈值进行比较：若异常系数小于异常阈值，则判定企业集群的废气排放状态满足要求，将对应的企业集群标记为正常集群；若异常系数大于等于异常阈值，则判定企业集群的废气排放状态不满足要求，将对应的企业集群标记为异常集群；将异常对象与异常集群发送至管理人员的手机终端；对废气排放企业的排放数据进行监测分析，结合排放检测模型生成的启动范围、加工范围以及停机范围，对废气排放企业的废气排放状态进行精细化监控，保证废气排放企业在生产过程中的各个阶段的废气排放都能够得到有效监控。

阶段监测模块用于对废气排放企业的生产过程进行排放监测分析：对启动阶段进行排放异常分析：将所有废气排放企业中的启动特征为正常的标记次数与废气排放企业的数量比值标记为启正系数，通过存储模块获取到启正阈值，将启正系数与启正阈值进行比较：若启正系数大于等于启正阈值，则判定启动阶段的废气排放状态满足要求，将启动阶段标记为正常阶段；若启正系数小于启正阈值，则判定启动阶段的废气排放状态不满足要求，将启动阶段标记为异常阶段；对加工阶段进行排放异常分析并将加工阶段标记为正常阶段或异常阶段；对停机阶段进行排放异常分析并将停机阶段标记为正常阶段或异常阶段；将异常阶段发送至管理人员的手机终端；对废气排放企业的生产过程进行排放监测分析，通过对启动阶段、加工阶段以及停机阶段进行异常分析，从而根据异常分析结果进行正常阶段与异常阶段的标记，通过标记结果为废气排放企业的行业生态优化提供数据支撑。

实施例二

如图2所示，一种基于大数据的大气污染源在线监测数据评估方法，包括以下步骤：

步骤一：通过废气排放企业的排放数据生成排放监测模型：将废气排放企业进行分类得到若干个企业集群；将废气排放企业的生产过程分割为启动阶段、加工阶段以及停机阶段，获取企业集群的启动范围、加工范围以及停机范围并发送至排放监测模块；

步骤二：对废气排放企业的排放数据进行监测分析：将废气排放企业标记为监测对象，对监测对象进行启动数据监测并得到监测对象的启排系数QP，通过启排系数QP的数值将监测对象的启动特征标记为正常或异常；

步骤三：对监测对象进行加工数据监测并将监测对象的加工特征标记为正常或异常；对监测对象进行停机数据监测并将监测对象的停机特征标记为正常或异常；

步骤四：对废气排放企业的生产过程进行排放监测分析并将启动阶段、加工阶段以及停机阶段标记为正常阶段或异常阶段，将异常阶段发送至管理人员的手机终端。

一种基于大数据的大气污染源在线监测数据评估系统，工作时，将废气排放企业进行分类得到若干个企业集群；将废气排放企业的生产过程分割为启动阶段、加工阶段以及停机阶段，获取企业集群的启动范围、加工范围以及停机范围并发送至排放监测模块；将废气排放企业标记为监测对象，对监测对象进行启动数据监测并得到监测对象的启排系数QP，通过启排系数QP的数值将监测对象的启动特征标记为正常或异常；对监测对象进行加工数据监测并将监测对象的加工特征标记为正常或异常；对监测对象进行停机数据监测并将监测对象的停机特征标记为正常或异常；对废气排放企业的生产过程进行排放监测分析并将启动阶段、加工阶段以及停机阶段标记为正常阶段或异常阶段，将异常阶段发送至管理人员的手机终端。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式QD＝(α1*HY+α2*YW+α3*LS)/(t1+m)；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的启动系数；将设定的启动系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1、α2以及α3的取值分别为4.18、3.25和2.63；

系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的启动系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如启动系数与含氧数据的数值成正比。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (3)

1.一种基于大数据的大气污染源在线监测数据评估系统，其特征在于，包括模型生成模块、排放监测模块、阶段监测模块以及存储模块，所述模型生成模块、排放监测模块、阶段监测模块依次进行单向连接，所述存储模块与排放监测模块、阶段监测模块均双向连接；

所述模型生成模块用于通过废气排放企业的排放数据生成排放监测模型：将废气排放企业按照行业类别、设施规模以及燃料种类进行分类得到若干个企业集群，设施规模包括锅炉总功率以及设计加工总量；将废气排放企业的生产过程分割为启动阶段、加工阶段以及停机阶段，获取企业集群在启动阶段内的含氧数据HY、烟温数据YW以及流速数据LS；通过对含氧数据HY、烟温数据YW以及流速数据LS进行数值计算得到企业集群的启动系数QD；通过对启动系数QD进行数值计算得到启动范围；按照启动范围的获取方式相同的方法获取到企业集群的加工范围与停机范围；

企业集群的启动系数QD的计算公式为：QD=（α1×HY+α2×YW+α3×LS）/（t1+m），其中α1、α2以及α3均为比例系数，且α1＞α2＞α3＞1，m为企业集群内废气排放企业的数量，t1为企业集群内所有废气排放企业执行启动阶段的时长的平均值；

将所有企业集群的启动范围、加工范围以及停机范围发送至排放监测模块；

所述排放监测模块用于对废气排放企业的排放数据进行监测分析：将废气排放企业标记为监测对象，对监测对象进行启动数据监测并将监测对象的启动特征标记为正常或异常；对监测对象进行加工数据监测并将监测对象的加工特征标记为正常或异常；对监测对象进行停机数据监测并将监测对象的停机特征标记为正常或异常；

所述阶段监测模块用于对废气排放企业的生产过程进行排放监测分析；

含氧数据HY为企业集群内的所有废气排放企业在启动阶段所排放烟气的含氧量最大值的和值，烟温数据YW为企业集群内所有废气排放企业在启动阶段所排放烟气温度值最大值的和值，流速数据LS为企业集群内所有废气排放企业在启动阶段所排放烟气流速值最大值的和值；

对启动系数QD进行数值计算得到启动范围的具体过程包括：通过公式QDmin＝a1×QD与QDmax＝a2×QD得到启动阈值QDmin、QDmax，其中a1与a2均为比例系数，且0.75≤a1≤0.85，1.15≤a2≤1.25；由启动阈值QDmin与QDmax构成启动范围，将启动范围与企业集群相匹配；

排放监测模块对废气排放企业的排放数据进行监测分析的过程还包括：将启动特征、加工特征或停机特征被标记为异常的监测对象标记为异常对象，企业集群内异常对象的数量与监测对象的数量比值标记为企业集群的异常系数，通过存储模块获取到异常阈值，将异常系数与异常阈值进行比较：若异常系数小于异常阈值，则判定企业集群的废气排放状态满足要求，将对应的企业集群标记为正常集群；若异常系数大于等于异常阈值，则判定企业集群的废气排放状态不满足要求，将对应的企业集群标记为异常集群；将异常对象与异常集群发送至管理人员的手机终端；

阶段监测模块对废气排放企业的生产过程进行排放监测分析的具体过程包括：对启动阶段进行排放异常分析：将所有废气排放企业中的启动特征为正常的标记次数与废气排放企业的数量比值标记为启正系数，通过存储模块获取到启正阈值，将启正系数与启正阈值进行比较：若启正系数大于等于启正阈值，则判定启动阶段的废气排放状态满足要求，将启动阶段标记为正常阶段；若启正系数小于启正阈值，则判定启动阶段的废气排放状态不满足要求，将启动阶段标记为异常阶段；对加工阶段进行排放异常分析并将加工阶段标记为正常阶段或异常阶段；对停机阶段进行排放异常分析并将停机阶段标记为正常阶段或异常阶段；将异常阶段发送至管理人员的手机终端；

对监测对象进行启动数据监测的具体过程包括：设定启动监测时长，获取监测对象在启动监测时长内的含氧量最大值并标记为HZ，获取监测对象在启动监测时长内的烟气温度最大值并标记为YZ，获取监测对象在启动监测时长内的排放烟气流速值的最大值并标记为LZ，通过对HZ、YZ以及LZ进行数值计算得到监测对象在启动监测时长内的启排系数QP，获取监测对象对应的企业集群的启动范围，将启排系数QP与启动范围进行比对并通过比对结果将监测对象的启动特征标记为正常或异常；

监测对象在启动监测时长内的启排系数QP的计算公式为：QP=（α1×HZ+α2×YZ+α3×LZ）/t2，其中t2为启动监测时长的数值。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的大气污染源在线监测数据评估系统，其特征在于，将启排系数QP与启动范围进行比对的具体过程包括：若启排系数QP位于启动范围之内，则判定监测对象的启动阶段废气排放状态满足要求，将监测对象的启动特征标记为正常；若启排系数QP位于启动范围之外，则判定监测对象的启动阶段废气排放状态不满足要求，将监测对象的启动特征标记为异常。

3.根据权利要求1-2任一项所述的一种基于大数据的大气污染源在线监测数据评估系统，其特征在于，该基于大数据的大气污染源在线监测数据评估系统的工作方法，包括以下步骤：

步骤一：通过废气排放企业的排放数据生成排放监测模型：将废气排放企业进行分类得到若干个企业集群；将废气排放企业的生产过程分割为启动阶段、加工阶段以及停机阶段，获取企业集群的启动范围、加工范围以及停机范围并发送至排放监测模块；

步骤二：对废气排放企业的排放数据进行监测分析：将废气排放企业标记为监测对象，对监测对象进行启动数据监测并得到监测对象的启排系数QP，通过启排系数QP的数值将监测对象的启动特征标记为正常或异常；

步骤三：对监测对象进行加工数据监测并将监测对象的加工特征标记为正常或异常；对监测对象进行停机数据监测并将监测对象的停机特征标记为正常或异常；

步骤四：对废气排放企业的生产过程进行排放监测分析并将启动阶段、加工阶段以及停机阶段标记为正常阶段或异常阶段，将异常阶段发送至管理人员的手机终端。