CN117007476A - 一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统 - Google Patents
一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统,包括污染源数据感知模块、污染源数据分析模块、污染源等级划分模块、可视化模块及运维终端模块;污染源数据感知模块依次与污染源数据分析模块、污染源等级划分模块、可视化模块及运维终端模块连接。本发明基于物联网,通过各主要参数的比对监测,显示结果能够较为准确地反映出各区域内挥发性有机物的实际排放浓度,与参比方法监测结果等效,可以作为污染物排放与排放总量计算依据,同时随时掌握污染源排放状况,为加强环境管理和污染治理打下了良好基础。
Description
技术领域
本发明涉及环保数据采集技术领域,具体来说,涉及一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统。
背景技术
随着我国经济的飞速发展,企业超标排污、生态环境质量恶化的问题凸显在大众的视野中;当资源环境问题逐渐成为制约经济发展的瓶颈时,各种环保政策、治污治理标准陆续走到台前,各种污染控制设备也相继被安装;物联网作为新兴的信息技术对促进经济发展具有重大的社会意义,因此,近些年政府开始逐步加大对物联网应用的研究。
环保物联网是指在传统环保行业引入自动化和信息化的技术来实现环境保护科学化管理的网络系统,通过综合应用传感器、全球定位系统、视频监控、卫星遥感、红外探测、射频识别等装置与技术,实时采集污染源、环境质量、生态等信息,构建全方位、多层次、全覆盖的生态环境监测网络。推动环境信息资源高效、精准的传递,通过构建海量数据资源中心和统一的服务支撑平台,支持污染源监控、环境质量监测、监督执法及管理决策等环保业务的全程智能,从而达到促进污染减排与环境风险防范、培育环保战略性新型产业、促进生态文明建设和环保事业科学发展的目的。
在环保领域,物联网的应用还处于起步阶段,但是物联网在环保领域的应用对我国环保事业的发展具有深远的影响因此,在环境保护监测领域中应用物联网技术已成为未来的发展趋势。
但是传统的环保物联网数据采集系统在使用过程中存在以下缺陷:
1、传统的环保物联网数据采集系统多是采用单一的数据采集模式,数据处理形式单一,无法实现可靠的数据采集、处理及传输。
2、还有无法对采集数据进行高效的进行可视化展示。
针对相关技术中的问题,目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
针对相关技术中的问题,本发明提出一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统,以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
为此,本发明采用的具体技术方案如下:
一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统,包括污染源数据感知模块、污染源数据分析模块、污染源等级划分模块、可视化模块及运维终端模块;
所述污染源数据感知模块通过所述污染源数据分析模块与所述污染源等级划分模块连接,所述污染源等级划分模块通过所述可视化模块与所述运维终端模块连接;
所述污染源数据感知模块,用于识别各区域的污染监测仪,并采集各污染监测仪的污染源数据;
所述污染源数据分析模块,用于分析各污染源数据,并以此得到各污染源数据中有机物颗粒的种类和浓度,测定空气样本中数据对的差值;
所述污染源等级划分模块,用于根据空气样本中数据对的差值,确定污染源的污染浓度等级,并依据污染浓度等级对各区域进行污染治理;
所述可视化模块,用于实现人机交互,并构建监控中心显示污染浓度等级的各项数据和信息;
所述运维终端模块,用于现场运维人员身份验证、签到、运维情况记录及问题记录。
进一步的,所述污染源数据感知模块包括污染监测仪安装模块与污染源数据采集模块;
所述污染监测仪安装模块,用于在各区域内安装污染监测仪,并通过污染监测仪时时收集与监测所属区域内的污染源;
所述污染源数据采集模块,用于采集污染源监测仪的数据信息,采用相应的感知设备对采集的信号进行初步处理,并整合通信设备,对特定的区域采用不同的通信设备。
进一步的,所述分析各污染源数据,并以此得到各污染源数据中有机物颗粒的种类和浓度包括以下步骤:
定时采样空气样本,并严格记录采样时间;
通过气相色谱仪对空气样本进行分析;
制作挥发性有机物各成分的相应浓度范围内的标准物模板;
将空气样本的分析结果与标准模板进行比对,测定空气样本中数据对的差值。
进一步的,所述测定数据对的差值计算公式如下:
式中,RA为相对准确度,为数据对中的参比方法测定值,/>为数据对的均值,为置信系数,∣∣为绝对值;
式中,n为数据对的个数,/>为第/>个数据对中的参比方法测定值,/>为数据对中个数的具体值,且/>的取值范围为/>;
式中,为数据对的均值,/>为第/>个数据对中的数据对值,n为数据对的个数,/>为数据对中个数的具体值,且/>的取值范围为/>;
式中,为每个数据对之差,/>为第/>个数据对中的参比方法测定值,/>为烟气自动监控系统中第/>个数据的大气污染源排放的气态污染物和颗粒物进行浓度和排放总量。
进一步的,所述根据空气样本中数据对的差值,确定污染源的污染浓度等级,并依据污染浓度等级对各区域进行污染治理包括以下步骤:
通过参数模板法记录空气样本中数据对的差值,并通过聚类分析法填补空气样本中数据对的差值的缺失数据,并划分缺失数据的污染等级,制成污染等级表格;
将污染等级表格进行匹配融合,形成数据组合;
将每类数据组合的数据与对应设置的环境数据指标项阈值范围进行链式验证,并生成污染浓度等级;
依据污染浓度等级对各区域采用不同的治理方案进行污染治理。
进一步的,所述通过参数模板法记录空气样本中数据对的差值,并通过聚类分析法填补空气样本中数据对的差值的缺失数据,并划分缺失数据的污染等级,制成污染等级表格包括以下步骤:
设置参数验证模板;
将空气样本中数据对的差值与对应的环境数据指标项进行比较,判断空气样本中数据对的差值是否缺失相应的环境数据指标项;
若空气样本中数据对的差值缺失至少一个环境数据指标项,则将缺失环境数据指标项的空气样本中数据对的差值视为无效数据;
若空气样本中数据对的差值不缺失环境数据指标项,则将空气样本中数据对的差值与对应的环境数据指标项阈值范围进行比较;
若空气样本中数据对的差值不在数据指标阈值范围内,则将空气样本中数据对的差值视为异常数据;
筛选无效数据和异常数据,得到缺失数据;
通过聚类分析法对缺失数据进行填补,并划分缺失数据的污染等级,制成污染等级表格。
进一步的,所述参数验证模板中包括多个环境数据指标项和环境数据指标项阈值范围。
进一步的,所述通过聚类分析法对缺失数据进行填补,并划分缺失数据的污染等级,制成污染等级表格包括以下步骤:
获取污染源指标划分基础信息,其中,污染源指标划分基础信息与空气样本中数据对之间存在关联数据;
将存在关联数据的空气样本中数据对与污染源指标划分基础信息进行比较;
若存在关联数据的空气样本中数据对与污染源指标划分基础信息不一致,则为空气样本中数据对缺失数据;
利用污染源指标划分基础信息填补空气样本中数据对中的缺失数据。
进一步的,所述实现人机交互,并构建监控中心显示污染浓度等级的各项数据和信息包括以下步骤:
监控中心通过远程监控各区域中污染浓度等级的各项数据和信息,并根据污染浓度等级制作应急方案,并生成调度指令;
通过各区域的监控终端获取监控中心的调度指令,并根据调度指令执行相应的治理方案,实现对污染浓度等级的各项数据和信息的可视化展示。
进一步的,所述运维终端模块还包括视频录像模块、视频存储模块;
所述视频录像模块,用于记录运维人员日常工作内容及其它人员进入监测终端的活动,保证监测终端的稳定运行;
所述视频存储模块,用于存储视频录像模块中的视频数据,并将视频数据存储至监控中心。
本发明的有益效果为:
1、本发明基于物联网,通过各主要参数的比对监测,显示结果能够较为准确地反映出各区域内挥发性有机物的实际排放浓度,与参比方法监测结果等效,可以作为污染物排放与排放总量计算依据,同时随时掌握污染源排放状况,为加强环境管理和污染治理打下了良好基础。
2、本发明通过分析空气样本,以此得到每个空气样本包含的有机物颗粒的种类和浓度,并根据该有机物颗粒的种类和浓度,确定每个空气样本的污染浓度等级,再根据该污染浓度等级,将该污染源污染检测区域范围划分为若干不同污染等级子区域,最后根据每个污染等级子区域各自的污染浓度等级,对该污染等级区域进行不同模式的环保处理,从而降低该污染等级子区域的有机颗粒物含量,保证了数据采集的稳定。
3、本发明设有运维终端模块,采用生物特征采集技术对现场运维人员的身份做验证,实现现场人员自动签到,并与监控中心的即时在线互联;通过运维终端模块还可记录运维现场情况和问题,有利于监控中心对现场系统的情况及时把控,提高本发明专利质量控制和监理的能力。
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是根据本发明实施例的一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统的原理框图。
图中:
1、污染源数据感知模块;2、污染源数据分析模块;3、污染源等级划分模块;4、可视化模块;5、运维终端模块。
具体实施方式
为进一步说明各实施例,本发明提供有附图,这些附图为本发明揭露内容的一部分,其主要用以说明实施例,并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理,配合参考这些内容,本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点,图中的组件并未按比例绘制,而类似的组件符号通常用来表示类似的组件。
根据本发明的实施例,提供了一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明,如图1所示,根据本发明实施例的基于物联网的环保智能终端数据采集系统,包括污染源数据感知模块1、污染源数据分析模块2、污染源等级划分模块3、可视化模块4及运维终端模块5;
所述污染源数据感知模块通过所述污染源数据分析模块与所述污染源等级划分模块连接,所述污染源等级划分模块通过所述可视化模块与所述运维终端模块连接;
所述污染源数据感知模块1,用于识别各区域的污染监测仪,并采集各污染监测仪的污染源数据;
在一个实施例中,所述污染源数据感知模块1包括污染监测仪安装模块与污染源数据采集模块;
所述污染监测仪安装模块,用于在各区域内安装污染监测仪,并通过污染监测仪时时收集与监测所属区域内的污染源;
所述污染源数据采集模块,用于采集污染源监测仪的数据信息,采用相应的感知设备对采集的信号进行初步处理,并整合通信设备,对特定的区域采用不同的通信设备。
所述污染源数据分析模块2,用于分析各污染源数据,并以此得到各污染源数据中有机物颗粒的种类和浓度,测定空气样本中数据对的差值;
在一个实施例中,所述分析各污染源数据,并以此得到各污染源数据中有机物颗粒的种类和浓度包括以下步骤:
定时采样空气样本,并严格记录采样时间;
通过气相色谱仪对空气样本进行分析;
制作挥发性有机物各成分的相应浓度范围内的标准物模板;
将空气样本的分析结果与标准模板进行比对,测定空气样本中数据对的差值。
在一个实施例中,所述测定数据对的差值计算公式如下:
式中,RA为相对准确度,为数据对中的参比方法测定值,/>为数据对的均值,为置信系数,∣∣为绝对值;
式中,n为数据对的个数,/>为第/>个数据对中的参比方法测定值,/>为数据对中个数的具体值,且/>的取值范围为/>;
式中,为数据对的均值,/>为第/>个数据对中的数据对值,n为数据对的个数,/>为数据对中个数的具体值,且/>的取值范围为/>;
式中,为每个数据对之差,/>为第/>个数据对中的参比方法测定值,/>为烟气自动监控系统中第/>个数据的大气污染源排放的气态污染物和颗粒物进行浓度和排放总量。
在具体应用时,置信系数由t表查得的统计值和数据对差的标准差表示公式如下:
式中,由表差的,/>,n为数据对的个数,/>为数据差的标准差。
通过各主要参数的比对监测,显示结果能够较为准确地反映出各区域内挥发性有机物的实际排放浓度,与参比方法监测结果等效,可以作为污染物排放与排放总量计算依据,同时随时掌握污染源排放状况,为加强环境管理和污染治理打下了良好基础。
所述污染源等级划分模块3,用于根据空气样本中数据对的差值,确定污染源的污染浓度等级,并依据污染浓度等级对各区域进行污染治理;
在一个实施例中,所述根据空气样本中数据对的差值,确定污染源的污染浓度等级,并依据污染浓度等级对各区域进行污染治理包括以下步骤:
通过参数模板法记录空气样本中数据对的差值,并通过聚类分析法填补空气样本中数据对的差值的缺失数据,并划分缺失数据的污染等级,制成污染等级表格;
将污染等级表格进行匹配融合,形成数据组合;
将每类数据组合的数据与对应设置的环境数据指标项阈值范围进行链式验证,并生成污染浓度等级;
依据污染浓度等级对各区域采用不同的治理方案进行污染治理。
在一个实施例中,所述通过参数模板法记录空气样本中数据对的差值,并通过聚类分析法填补空气样本中数据对的差值的缺失数据,并划分缺失数据的污染等级,制成污染等级表格包括以下步骤:
设置参数验证模板;
将空气样本中数据对的差值与对应的环境数据指标项进行比较,判断空气样本中数据对的差值是否缺失相应的环境数据指标项;
若空气样本中数据对的差值缺失至少一个环境数据指标项,则将缺失环境数据指标项的空气样本中数据对的差值视为无效数据;
若空气样本中数据对的差值不缺失环境数据指标项,则将空气样本中数据对的差值与对应的环境数据指标项阈值范围进行比较;
若空气样本中数据对的差值不在数据指标阈值范围内,则将空气样本中数据对的差值视为异常数据;
筛选无效数据和异常数据,得到缺失数据;
通过聚类分析法对缺失数据进行填补,并划分缺失数据的污染等级,制成污染等级表格。
在一个实施例中,所述参数验证模板中包括多个环境数据指标项和环境数据指标项阈值范围。
在具体应用时,环境数据指标项阈值范围的区域计算公式如下:
在上述公式中,表示第/>个污染等级子区域对应的判定排序值,/>表示第/>个污染等级子区域对应的污染浓度等级,/>表示第/>个污染等级子区域对应的污染浓度等级,/>表示预设污染浓度等级阈值,n表示污染等级子区域的总数量,/>表示阶跃函数、且当括号内的值大于或等于0时,阶跃函数的函数值为1,当括号内的值小于0时,阶跃函数的函数值为0;
当时,表示第/>个污染等级子区域低于预设污染浓度等级阈值,对应的第个污染
等级子区域确定为无需净化处理区域;
当时,表示第/>个污染等级子区域等于或大于预设污染浓度等级阈值,对应的第/>个污染等级子区域确定为需净化处理区域,并且/>的数值为第/>个污染等级子区域的污染
浓度等级在所有需净化处理区域内的污染浓度等级的等级排序值,的数值越大,表示第/>个污染等级子区域内的污染浓度等级越高。
在一个实施例中,所述通过聚类分析法对缺失数据进行填补,并划分缺失数据的污染等级,制成污染等级表格包括以下步骤:
获取污染源指标划分基础信息,其中,污染源指标划分基础信息与空气样本中数据对之间存在关联数据;
将存在关联数据的空气样本中数据对与污染源指标划分基础信息进行比较;
若存在关联数据的空气样本中数据对与污染源指标划分基础信息不一致,则为空气样本中数据对缺失数据;
利用污染源指标划分基础信息填补空气样本中数据对中的缺失数据。
所述可视化模块4,用于实现人机交互,并构建监控中心显示污染浓度等级的各项数据和信息;
在一个实施例中,所述实现人机交互,并构建监控中心显示污染浓度等级的各项数据和信息包括以下步骤:
监控中心通过远程监控各区域中污染浓度等级的各项数据和信息,并根据污染浓度等级制作应急方案,并生成调度指令;
通过各区域的监控终端获取监控中心的调度指令,并根据调度指令执行相应的治理方案,实现对污染浓度等级的各项数据和信息的可视化展示。
所述运维终端模块5,用于现场运维人员身份验证、签到、运维情况记录及问题记录。
在一个实施例中,所述运维终端模块5还包括视频录像模块、视频存储模块;
所述视频录像模块,用于记录运维人员日常工作内容及其它人员进入监测终端的活动,保证监测终端的稳定运行;
所述视频存储模块,用于存储视频录像模块中的视频数据,并将视频数据存储至监控中心。
综上所述,借助于本发明的上述技术方案,本发明基于物联网,通过各主要参数的比对监测,显示结果能够较为准确地反映出各区域内挥发性有机物的实际排放浓度,与参比方法监测结果等效,可以作为污染物排放与排放总量计算依据,同时随时掌握污染源排放状况,为加强环境管理和污染治理打下了良好基础;本发明通过分析空气样本,以此得到每个空气样本包含的有机物颗粒的种类和浓度,并根据该有机物颗粒的种类和浓度,确定每个空气样本的污染浓度等级,再根据该污染浓度等级,将该污染源污染检测区域范围划分为若干不同污染等级子区域,最后根据每个污染等级子区域各自的污染浓度等级,对该污染等级区域进行不同模式的环保处理,从而降低该污染等级子区域的有机颗粒物含量,保证了数据采集的稳定;本发明设有运维终端模块,采用生物特征采集技术对现场运维人员的身份做验证,实现现场人员自动签到,并与监控中心的即时在线互联;通过运维终端模块还可记录运维现场情况和问题,有利于监控中心对现场系统的情况及时把控,提高本发明专利质量控制和监理的能力。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统,其特征在于,包括污染源数据感知模块、污染源数据分析模块、污染源等级划分模块、可视化模块及运维终端模块;
所述污染源数据感知模块通过所述污染源数据分析模块与所述污染源等级划分模块连接,所述污染源等级划分模块通过所述可视化模块与所述运维终端模块连接;
所述污染源数据感知模块,用于识别各区域的污染监测仪,并采集各污染监测仪的污染源数据;
所述污染源数据分析模块,用于分析各污染源数据,并以此得到各污染源数据中有机物颗粒的种类和浓度,测定空气样本中数据对的差值;
所述污染源等级划分模块,用于根据空气样本中数据对的差值,确定污染源的污染浓度等级,并依据污染浓度等级对各区域进行污染治理;
所述可视化模块,用于实现人机交互,并构建监控中心显示污染浓度等级的各项数据和信息;
所述运维终端模块,用于现场运维人员身份验证、签到、运维情况记录及问题记录;
所述根据空气样本中数据对的差值,确定污染源的污染浓度等级,并依据污染浓度等级对各区域进行污染治理包括以下步骤:
通过参数模板法记录空气样本中数据对的差值,并通过聚类分析法填补空气样本中数据对的差值的缺失数据,并划分缺失数据的污染等级,制成污染等级表格;
将污染等级表格进行匹配融合,形成数据组合;
将每类数据组合的数据与对应设置的环境数据指标项阈值范围进行链式验证,并生成污染浓度等级;
依据污染浓度等级对各区域采用不同的治理方案进行污染治理;
所述通过参数模板法记录空气样本中数据对的差值,并通过聚类分析法填补空气样本中数据对的差值的缺失数据,并划分缺失数据的污染等级,制成污染等级表格包括以下步骤:
设置参数验证模板;
将空气样本中数据对的差值与对应的环境数据指标项进行比较,判断空气样本中数据对的差值是否缺失相应的环境数据指标项;
若空气样本中数据对的差值缺失至少一个环境数据指标项,则将缺失环境数据指标项的空气样本中数据对的差值视为无效数据;
若空气样本中数据对的差值不缺失环境数据指标项,则将空气样本中数据对的差值与对应的环境数据指标项阈值范围进行比较;
若空气样本中数据对的差值不在数据指标阈值范围内,则将空气样本中数据对的差值视为异常数据;
筛选无效数据和异常数据,得到缺失数据;
通过聚类分析法对缺失数据进行填补,并划分缺失数据的污染等级,制成污染等级表格。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统,其特征在于,所述污染源数据感知模块包括污染监测仪安装模块与污染源数据采集模块;
所述污染监测仪安装模块,用于在各区域内安装污染监测仪,并通过污染监测仪时时收集与监测所属区域内的污染源;
所述污染源数据采集模块,用于采集污染源监测仪的数据信息,采用相应的感知设备对采集的信号进行初步处理,并整合通信设备,对特定的区域采用不同的通信设备。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统,其特征在于,所述分析各污染源数据,并以此得到各污染源数据中有机物颗粒的种类和浓度包括以下步骤:
定时采样空气样本,并严格记录采样时间;
通过气相色谱仪对空气样本进行分析;
制作挥发性有机物各成分的相应浓度范围内的标准物模板;
将空气样本的分析结果与标准模板进行比对,测定空气样本中数据对的差值。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统,其特征在于,所述测定数据对的差值计算公式如下:
式中,RA为相对准确度,为数据对中的参比方法测定值,/>为数据对的均值,/>为置信系数,∣∣为绝对值;
式中,n为数据对的个数,/>为第/>个数据对中的参比方法测定值,/>为数据对中个数的具体值,且/>的取值范围为/>;
式中,为数据对的均值,/>为第/>个数据对中的数据对值,n为数据对的个数,/>为数据对中个数的具体值,且/>的取值范围为/>;
式中,为每个数据对之差,/>为第/>个数据对中的参比方法测定值,/>为烟气自动监控系统中第/>个数据的大气污染源排放的气态污染物和颗粒物进行浓度和排放总量。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统,其特征在于,所述参数验证模板中包括多个环境数据指标项和环境数据指标项阈值范围。
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统,其特征在于,所述通过聚类分析法对缺失数据进行填补,并划分缺失数据的污染等级,制成污染等级表格包括以下步骤:
获取污染源指标划分基础信息,其中,污染源指标划分基础信息与空气样本中数据对之间存在关联数据;
将存在关联数据的空气样本中数据对与污染源指标划分基础信息进行比较;
若存在关联数据的空气样本中数据对与污染源指标划分基础信息不一致,则为空气样本中数据对缺失数据;
利用污染源指标划分基础信息填补空气样本中数据对中的缺失数据。
7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统,其特征在于,所述实现人机交互,并构建监控中心显示污染浓度等级的各项数据和信息包括以下步骤:
监控中心通过远程监控各区域中污染浓度等级的各项数据和信息,并根据污染浓度等级制作应急方案,并生成调度指令;
通过各区域的监控终端获取监控中心的调度指令,并根据调度指令执行相应的治理方案,实现对污染浓度等级的各项数据和信息的可视化展示。
8.根据权利要求1所述的一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统,其特征在于,所述运维终端模块还包括视频录像模块、视频存储模块;
所述视频录像模块,用于记录运维人员日常工作内容及其它人员进入监测终端的活动,保证监测终端的稳定运行;
所述视频存储模块,用于存储视频录像模块中的视频数据,并将视频数据存储至监控中心。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117805323A (zh) * | 2024-02-28 | 2024-04-02 | 铜川科达化工设备有限公司 | 基于物联网的置于电捕焦油器前的样气监测采样分析系统 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101900662A (zh) * | 2010-08-02 | 2010-12-01 | 山东大学 | 基于粒子系统的区域污染物浓度可视化方法 |
CN110717682A (zh) * | 2019-10-15 | 2020-01-21 | 中南大学 | 一种基于空间位置的个体空气污染风险源解析方法 |
US20200110019A1 (en) * | 2017-06-09 | 2020-04-09 | Sense Square S.R.L.S. | Atmospheric pollution source mapping and tracking of pollutants by using air quality monitoring networks having high space-time resolution |
CN111442498A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-24 | 广东美的制冷设备有限公司 | 空气调节设备及其控制方法、装置、电子设备 |
CN112229443A (zh) * | 2020-09-17 | 2021-01-15 | 浙江竟成环保科技有限公司 | 一种基于物联网的环保管家智慧管理平台及方法 |
CN114235653A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-03-25 | 吴启德 | 基于端云协同的大气颗粒污染物时空预测云平台 |
CN115203189A (zh) * | 2022-07-15 | 2022-10-18 | 中国环境监测总站 | 融合多源数据提升大气传输量化能力的方法及可视化系统 |
CN115326661A (zh) * | 2022-10-12 | 2022-11-11 | 深圳市源清环境技术服务有限公司 | 一种基于大气环境的监测方法、系统和可读存储介质 |
CN115510763A (zh) * | 2022-10-24 | 2022-12-23 | 重庆邮电大学 | 一种基于数据驱动探索的空气污染物浓度预测方法及系统 |
CN115629160A (zh) * | 2022-10-21 | 2023-01-20 | 重庆邮电大学 | 一种基于时空图的空气污染物浓度预测方法及系统 |
-
2023
- 2023-10-08 CN CN202311289918.8A patent/CN117007476B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101900662A (zh) * | 2010-08-02 | 2010-12-01 | 山东大学 | 基于粒子系统的区域污染物浓度可视化方法 |
US20200110019A1 (en) * | 2017-06-09 | 2020-04-09 | Sense Square S.R.L.S. | Atmospheric pollution source mapping and tracking of pollutants by using air quality monitoring networks having high space-time resolution |
CN110717682A (zh) * | 2019-10-15 | 2020-01-21 | 中南大学 | 一种基于空间位置的个体空气污染风险源解析方法 |
CN111442498A (zh) * | 2020-03-30 | 2020-07-24 | 广东美的制冷设备有限公司 | 空气调节设备及其控制方法、装置、电子设备 |
CN112229443A (zh) * | 2020-09-17 | 2021-01-15 | 浙江竟成环保科技有限公司 | 一种基于物联网的环保管家智慧管理平台及方法 |
CN114235653A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-03-25 | 吴启德 | 基于端云协同的大气颗粒污染物时空预测云平台 |
CN115203189A (zh) * | 2022-07-15 | 2022-10-18 | 中国环境监测总站 | 融合多源数据提升大气传输量化能力的方法及可视化系统 |
CN115326661A (zh) * | 2022-10-12 | 2022-11-11 | 深圳市源清环境技术服务有限公司 | 一种基于大气环境的监测方法、系统和可读存储介质 |
CN115629160A (zh) * | 2022-10-21 | 2023-01-20 | 重庆邮电大学 | 一种基于时空图的空气污染物浓度预测方法及系统 |
CN115510763A (zh) * | 2022-10-24 | 2022-12-23 | 重庆邮电大学 | 一种基于数据驱动探索的空气污染物浓度预测方法及系统 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117805323A (zh) * | 2024-02-28 | 2024-04-02 | 铜川科达化工设备有限公司 | 基于物联网的置于电捕焦油器前的样气监测采样分析系统 |
CN117805323B (zh) * | 2024-02-28 | 2024-04-26 | 铜川科达化工设备有限公司 | 基于物联网的置于电捕焦油器前的样气监测采样分析系统 |
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