CN117054616B - 一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统 - Google Patents
一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117054616B CN117054616B CN202311217997.1A CN202311217997A CN117054616B CN 117054616 B CN117054616 B CN 117054616B CN 202311217997 A CN202311217997 A CN 202311217997A CN 117054616 B CN117054616 B CN 117054616B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pollution
- pollution level
- value
- concentration
- gas
- 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
Links
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 239000007789 gas Substances 0.000 claims description 122
- RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N Sulphur dioxide Chemical compound O=S=O RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 72
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 70
- MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N Nitric oxide Chemical compound O=[N] MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 58
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims description 37
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims description 37
- MGWGWNFMUOTEHG-UHFFFAOYSA-N 4-(3,5-dimethylphenyl)-1,3-thiazol-2-amine Chemical compound CC1=CC(C)=CC(C=2N=C(N)SC=2)=C1 MGWGWNFMUOTEHG-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 35
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 claims description 35
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 claims description 35
- 239000000428 dust Substances 0.000 claims description 35
- JCXJVPUVTGWSNB-UHFFFAOYSA-N nitrogen dioxide Inorganic materials O=[N]=O JCXJVPUVTGWSNB-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 35
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 32
- 238000009435 building construction Methods 0.000 claims description 23
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 19
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 18
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims description 15
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 15
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 13
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 11
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 5
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 claims description 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 3
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 17
- 241000699670 Mus sp. Species 0.000 description 12
- 239000000809 air pollutant Substances 0.000 description 4
- 231100001243 air pollutant Toxicity 0.000 description 4
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 description 4
- 241000699666 Mus <mouse, genus> Species 0.000 description 3
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 3
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 3
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000001154 acute effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000004071 biological effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000001684 chronic effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 description 1
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
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
- G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
- G01N33/0062—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the measuring method or the display, e.g. intermittent measurement or digital display
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A50/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE in human health protection, e.g. against extreme weather
- Y02A50/20—Air quality improvement or preservation, e.g. vehicle emission control or emission reduction by using catalytic converters
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统，属于大气污染领域，用于解决对不同区域内的污染溯源地无法进行有效判断的问题，具体包括大气获取单元、气体检测单元、气体比较单元以及标准数据记录模块，大气获取单元对城市中各个区域内的空气进行获取，通过气体检测单元对获取的空气进行检测，得到空气中污染物浓度，标准数据记录模块对标准环境下在不同区域内的各个气体浓度进行记录，得到标准气体逆浓度，气体比较单元接收空气污染物浓度与标准气体浓度进行比较，得到浓度差异数据，本发明基于对大气污染中各个区域内的进行获取，进行污染等级划分，根据不同的污染等级对不同区域内的环境污染等级进行划分，获取大气污染溯源地。
Description
技术领域
本发明属于人工智能领域，涉及大气污染溯源技术，具体是一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统。
背景技术
伴随着我国经济快速发展，城市化进程迅速推进，各类污染源层出不穷，因此环境保护的重要性在此过程中也逐渐凸显，大气污染物由人为源或者天然源进入大气(输入)，参与大气的循环过程，经过一定的滞留时间之后，又通过大气中的化学反应、生物活动和物理沉降从大气中去除(输出)。如果输出的速率小于输入的速率，就会在大气中相对集聚，造成大气中某种物质的浓度升高。当浓度升高到一定程度时，就会直接或间接地对人、生物或材料等造成急性、慢性危害，大气就被污染了。
现有技术中，在对大气污染进行溯源过程中，通过对一个区域内的大气污染进行溯源地判断时，不能够基于多个区域内的环境进行分析判定，设定不同的判断等级，影响大气污染溯源地获取的准确性，为此，我们提出一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统。
本发明所要解决的技术问题为：
如何基于不同区域内的环境进行获取，基于不同污染区域内的气体信息与无污染环境下的气体信息进行分析，对不同区域内的溯源地进行有效判断的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统，所述评估系统包括监测设备、污染数据分析模块、评估模块以及服务器；
所述监测设备包括大气获取单元、气体检测单元、气体比较单元以及标准数据记录模块；
所述大气获取单元对城市中各个区域内的空气进行获取，通过气体检测单元对获取的空气进行检测，得到空气中污染物浓度，通过不同区域设定不同气体污染浓度标准，所述标准数据记录模块对标准环境下在不同区域内的各个气体浓度进行记录，得到标准气体浓度，气体比较单元接收空气污染物浓度与标准气体浓度进行比较，得到浓度差异数据；
将浓度差异数据输送至污染数据分析模块，所述污染数据分析模块接收浓度差异数据进行分析，根据不同污染气体对于环境的影响程度进行权重划分，将划分权重后的污染数据输送至评估模块；
所述评估模块包括等级计算单元、等级划分单元以及等级评估模块；
所述等级计算单元接收权重划分后的浓度差异数据进行求取得到污染参考值，等级划分单元接收污染参考值进行等级划分，所述等级评估模块根据划分后的污染等级对大气污染进行评估，判定大气污染溯源地。
进一步地，所述气体检测单元包括粉尘检测仪、二氧化硫检测仪、二氧化碳检测仪、PM2.5测试仪、一氧化氮检测仪以及二氧化氮检测仪；
根据城市分布，将城市分为工业园区、居民区、建筑施工区以及焚烧物排放区；
大气获取单元对城市中的工业园区、居民区、建筑施工区以及焚烧物排放区污染气体进行分别获取；
根据不同的区域，设定居民区的污染程度小于建筑施工区的污染程度，建筑施工区的污染程度小于工业园区的污染程度，工业园区的污染程度小于焚烧物排放区域的污染程度；
气体检测单元分别对工业园区、居民区、建筑施工区以及焚烧物排放区污染气体，得到粉尘浓度值、二氧化硫浓度值、二氧化碳浓度值、PM2.5浓度值、一氧化氮浓度值以及二氧化氮浓度值，将检测得到的浓度值输送至气体比较单元；
通过标准数据记录模块对无污染环境下的标准粉尘浓度值、标准二氧化硫浓度值、标准二氧化碳浓度值、标准PM2.5浓度值、标准一氧化氮浓度值以及标准二氧化氮浓度值；
将记录的标准浓度值输送至气体比较单元。
进一步地，所述气体比较单元接收标准数据记录模块中的标准数据与气体检测单元的污染物浓度值进行比较，在进行比较过程中，具体如下：
气体比较单元接收粉尘浓度值与标准粉尘浓度值进行求差得到粉尘差异值，接收二氧化硫浓度值与标准二氧化硫浓度值进行求差得到二氧化硫差异值，接收二氧化碳浓度值与标准二氧化碳浓度值进行求差得到二氧化碳差异值，接收PM2.5浓度值与标准PM2.5浓度值进行求差得到PM2.5差异值，对一氧化氮浓度值与标准一氧化氮浓度值进行求差得到一氧化氮差异值，对二氧化氮浓度值与标准二氧化氮浓度值进行求差得到二氧化氮差异值；
将粉尘差异值、二氧化硫差异值、二氧化碳差异值、PM2.5差异值、一氧化氮差异值以及二氧化氮差异值定义为浓度差异数据，将浓度差异数据输送至污染数据分析模块。
进一步地，在对污染气体进行获取过程中，根据获取的浓度变化，对1h内的多个污染气体的污染物浓度值进行分别获取，得到多个污染物浓度值，获取最大污染物浓度值和污染物浓度数值，对污染物的升高速率进行求取，若其中任一气体的升高速率大于40％，服务器对最大污染物浓度值进行获取，根据对污染物气体获取的地理位置结合现有的企业在线监测数据、工地在线监测数据将污染源缩小至具体污染排放单位，向该单位发送异常排放信息，提醒该单位排放异常需要进行整改。
进一步地，所述污染数据分析模块在进行权重划分时，具体如下：
污染数据模块对浓度差异数据中的差异值数量进行获取，设定与其数量相同的密闭容器，多个密闭容器内部体积相同，且每个密闭容器内通入有相同体积相同密度的氧气；
在密闭容器内放入10只健康的小鼠，依次向每个密闭容器内，通入粉尘气体、二氧化硫气体、二氧化碳气体、PM2.5气体、一氧化氮气体以及二氧化氮气体，通入每种气体的体积和密度相同；
对密闭容器内每个小鼠的存活时间进行记录，对10只小鼠的最短死亡时间和最长死亡时间进行剔除，求取其它8只小鼠的平均存活时间，得到每个容器内小鼠的平均存活时间；
根据存活时间进行升序排序，根据排序顺序对每个存活时间对应的污染气体种类进行排序；
若密闭容器内通入二氧化硫气体的存活时间最短，则对二氧化硫气体权重值为a1；若污染气体种类排序为：二氧化硫气体、二氧化氮气体、一氧化氮气体、PM2.5气体、粉尘气体以及二氧化碳气体；则划分的权重值分别为a1、a2、a3、a4、a5以及a6；
将划分的权重值输送至评估模块。
进一步地，所述评估模块接收权重值浓度差异数据，等级计算单元接收浓度差异数据与权重值对等级划分值进行获取；
求取得到等级划分值，等级划分单元获取最大等级划分值，设定最大等级划分值为Djhzmax。
进一步地，所述等级划分单元在进行等级划分时，具体如下：
在(0，Djhzmax/2]区间，按照其内部排列顺序，依次设定第一污染等级区间、第二污染等级区间、第三污染等级区间以及第四污染等级区间；
若居民区测得的污染等级在第一污染等级区间范围内，包含第一污染等级区间，则判定污染属于正常范围；
若建筑施工区测得的污染等级在第二污染等级区间范围内，包含第一污染等级区间和第二污染等级区间，则判定污染属于正常范围；
若工业园区测得的污染等级在第三污染等级区间范围内，包含第一污染等级区间、第二污染等级区间以及第三污染等级区间，则判定污染属于正常范围；
若焚烧物排放区测得的污染等级在第四污染等级区间范围内，包含第一污染等级区间、第二污染等级区间、第三污染等级区间以及第四污染等级区间，则判定污染属于正常范围；
若测得的区域不在此区间内，则判定该区域污染程度过高；
(Djhzmax/2，Djhzmax]为第五污染等级区间；将划分后的污染等级区间输送至等级评估模块。
进一步地，所述等级评估模块进行等级评估具体如下：
等级评估模块接收居民区测得的污染等级在第二污染等级区间以及第三污染等级区间，判定为轻度污染，污染等级在第四污染等级区间，判断为中度污染，污染等级在第五污染等级区间，判断为重度污染，为污染溯源地；
建筑施工区测得的污染等级在第三污染等级区间为轻度污染，污染等级在第四污染等级区间，判断为中度污染，污染等级在第五污染等级区间，判断为重度污染，为污染溯源地；
工业园区测得的污染等级在第四污染等级区间，判断为中度污染，污染等级在第五污染等级区间，判断为重度污染，为污染溯源地；
焚烧物排放区测得的污染等级在第五污染等级区间，判断为重度污染，为污染溯源地。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明基于对大气污染中各个区域内的空气进行获取，根据空气污染物对于活体生物的影响，对污染物中的气体影响进行权重划分，根据污染物在不同时间与无污染环境下各个参数的比较，获取污染物浓度差异值，根据污染物浓度差异值结合气体影响权重对等级划分值进行求取，通过等级划分值进行污染等级划分，根据不同的污染等级对不同区域内的环境污染等级进行划分，获取大气污染溯源地。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统的整体系统框图；
图2为本发明一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统的方法步骤图。
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。
在一实施例中，请参阅图1和图2所示，一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统，包括监测设备、污染数据分析模块、评估模块以及服务器；
监测设备包括大气获取单元、气体检测单元、气体比较单元以及标准数据记录模块；
大气获取单元对城市中各个区域内的空气进行获取，通过气体检测单元对获取的空气进行检测，得到空气中污染物浓度，通过不同区域设定不同气体污染浓度标准，标准数据记录模块对标准环境下在不同区域内的各个气体浓度进行记录，得到标准气体浓度，气体比较单元接收空气污染物浓度与标准气体浓度进行比较，得到浓度差异数据；
其中气体检测单元包括粉尘检测仪、二氧化硫检测仪、二氧化碳检测仪、PM2.5测试仪、一氧化氮检测仪以及二氧化氮检测仪；
根据城市分布，将城市分为工业园区、居民区、建筑施工区以及焚烧物排放区；
大气获取单元对城市中的工业园区、居民区、建筑施工区以及焚烧物排放区污染气体进行分别获取；
根据不同的区域，设定居民区的污染程度小于建筑施工区的污染程度，建筑施工区的污染程度小于工业园区的污染程度，工业园区的污染程度小于焚烧物排放区域的污染程度；
气体检测单元分别对工业园区、居民区、建筑施工区以及焚烧物排放区污染气体，得到粉尘浓度值、二氧化硫浓度值、二氧化碳浓度值、PM2.5浓度值、一氧化氮浓度值以及二氧化氮浓度值；
通过标准数据记录模块对无污染环境下的标准粉尘浓度值、标准二氧化硫浓度值、标准二氧化碳浓度值、标准PM2.5浓度值、标准一氧化氮浓度值以及标准二氧化氮浓度值；
气体比较单元接收标准数据记录模块中的标准数据与气体检测单元的污染物浓度值进行比较，在进行比较过程中，具体如下：
气体比较单元接收粉尘浓度值与标准粉尘浓度值进行求差得到粉尘差异值，接收二氧化硫浓度值与标准二氧化硫浓度值进行求差得到二氧化硫差异值，接收二氧化碳浓度值与标准二氧化碳浓度值进行求差得到二氧化碳差异值，接收PM2.5浓度值与标准PM2.5浓度值进行求差得到PM2.5差异值，对一氧化氮浓度值与标准一氧化氮浓度值进行求差得到一氧化氮差异值，对二氧化氮浓度值与标准二氧化氮浓度值进行求差得到二氧化氮差异值；
将粉尘差异值、二氧化硫差异值、二氧化碳差异值、PM2.5差异值、一氧化氮差异值以及二氧化氮差异值定义为浓度差异数据，将浓度差异数据输送至污染数据分析模块；
在本实施例中，在对污染气体进行获取过程中，根据获取的浓度变化，对1h内的多个污染气体的污染物浓度值进行分别获取，得到多个污染物浓度值，获取最大污染物浓度值和污染物浓度数值，对污染物的升高速率进行求取，若其中任一气体的升高速率大于40％，服务器对最大污染物浓度值进行获取，根据对污染物气体获取的地理位置结合现有的企业在线监测数据、工地在线监测数据将污染源缩小至具体污染排放单位，向该单位发送异常排放信息，提醒该单位排放异常需要进行整改。
其中在对升高速率进行求取时，设定最大污染物浓度值为dnd，最小污染物浓度值为xnd，升高速率为sgsl；
由xnd×(1+sgsl)＝dnd，则sgsl＝(dnd-xnd)/xnd；
将浓度差异数据输送至污染数据分析模块，污染数据分析模块接收浓度差异数据进行分析，根据不同污染气体对于环境的影响程度进行权重划分，将划分权重后的污染数据输送至评估模块；
污染数据分析模块在进行权重划分时，具体如下：
污染数据模块对浓度差异数据中的差异值数量进行获取，设定与其数量相同的密闭容器，多个密闭容器内部体积相同，且每个密闭容器内通入有相同体积相同密度的氧气；
在密闭容器内放入10只健康的小鼠，依次向每个密闭容器内，通入粉尘气体、二氧化硫气体、二氧化碳气体、PM2.5气体、一氧化氮气体以及二氧化氮气体，通入每种气体的体积和密度相同；
对密闭容器内每个小鼠的存活时间进行记录，对10只小鼠的最短死亡时间和最长死亡时间进行剔除，求取其它8只小鼠的平均存活时间，得到每个容器内小鼠的平均存活时间；
根据存活时间进行升序排序，根据排序顺序对每个存活时间对应的污染气体种类进行排序；
若密闭容器内通入二氧化硫气体的存活时间最短，则对二氧化硫气体权重值为a1；若污染气体种类排序为：二氧化硫气体、二氧化氮气体、一氧化氮气体、PM2.5气体、粉尘气体以及二氧化碳气体；则划分的权重值分别为a1、a2、a3、a4、a5以及a6；
将划分的权重值输送至评估模块；
评估模块包括等级计算单元、等级划分单元以及等级评估模块；
评估模块接收权重值浓度差异数据，等级计算单元接收浓度差异数据与权重值对等级划分值进行获取；
在对等级划分值进行获取时，具体如下：
等级计算单元粉尘差异值、二氧化硫差异值、二氧化碳差异值、PM2.5差异值、一氧化氮差异值以及二氧化氮差异值，将对应的权重值一一对应排列；
设定二氧化硫差异值为el，二氧化氮差异值为edy，一氧化氮差异值为ycy，PM2.5差异值为mcz，粉尘差异值为fcz，二氧化碳差异值为htz，等级划分值为djhz；
具体求取请参考以下公式：
Djhz＝el×a1+edy×a2+ycy×a3+mcz×a4+fcz×a5+htz×a6；
求取得到等级划分值，等级划分单元获取最大等级划分值，设定最大等级划分值为Djhzmax；
在(0，Djhzmax/2]区间，按照其内部排列顺序，依次设定第一污染等级区间、第二污染等级区间、第三污染等级区间以及第四污染等级区间；
若居民区测得的污染等级在第一污染等级区间范围内，包含第一污染等级区间，则判定污染属于正常范围；
若建筑施工区测得的污染等级在第二污染等级区间范围内，包含第一污染等级区间和第二污染等级区间，则判定污染属于正常范围；
若工业园区测得的污染等级在第三污染等级区间范围内，包含第一污染等级区间、第二污染等级区间以及第三污染等级区间，则判定污染属于正常范围；
若焚烧物排放区测得的污染等级在第四污染等级区间范围内，包含第一污染等级区间、第二污染等级区间、第三污染等级区间以及第四污染等级区间，则判定污染属于正常范围；
若测得的区域不在此区间内，则判定该区域污染程度过高；
(Djhzmax/2，Djhzmax]为第五污染等级区间；
等级计算单元接收权重划分后的浓度差异数据进行求取得到污染参考值，等级划分单元接收污染参考值进行等级划分，等级评估模块根据划分后的污染等级对大气污染进行评估，判定大气污染溯源地。
等级评估模块进行等级评估具体如下：
等级评估模块接收居民区测得的污染等级在第二污染等级区间以及第三污染等级区间，判定为轻度污染，污染等级在第四污染等级区间，判断为中度污染，污染等级在第五污染等级区间，判断为重度污染，为污染溯源地；
建筑施工区测得的污染等级在第三污染等级区间为轻度污染，污染等级在第四污染等级区间，判断为中度污染，污染等级在第五污染等级区间，判断为重度污染，为污染溯源地；
工业园区测得的污染等级在第四污染等级区间，判断为中度污染，污染等级在第五污染等级区间，判断为重度污染，为污染溯源地；
焚烧物排放区测得的污染等级在第五污染等级区间，判断为重度污染，为污染溯源地。
在另一实施例中，现提出一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统的工作方法，工作方法包括以下步骤：
步骤S1：对城市中各个区域内的空气进行获取，通过气体检测单元对获取的空气进行检测，得到空气中污染物浓度；
本实施中，在对空气进行检测时，具体步骤如下：
步骤S11：根据城市分布，将城市分为工业园区、居民区、建筑施工区以及焚烧物排放区；
步骤S12：通过粉尘检测仪、二氧化硫检测仪、二氧化碳检测仪、PM2.5测试仪、一氧化氮检测仪以及二氧化氮检测仪对城市中的工业园区、居民区、建筑施工区以及焚烧物排放区污染气体进行分别获取；
步骤S13：得到粉尘浓度值、二氧化硫浓度值、二氧化碳浓度值、PM2.5浓度值、一氧化氮浓度值以及二氧化氮浓度值；
步骤S2：通过不同区域设定不同气体污染浓度标准，标准数据记录模块对标准环境下在不同区域内的各个气体浓度进行记录，得到标准气体浓度，气体比较单元接收空气污染物浓度与标准气体浓度进行比较，得到浓度差异数据；
具体的，对浓度差异数据进行获取，具体步骤如下：
步骤S21：通过标准数据记录模块对无污染环境下的标准粉尘浓度值、标准二氧化硫浓度值、标准二氧化碳浓度值、标准PM2.5浓度值、标准一氧化氮浓度值以及标准二氧化氮浓度值；
步骤S22：气体比较单元接收粉尘浓度值与标准粉尘浓度值进行求差得到粉尘差异值，接收二氧化硫浓度值与标准二氧化硫浓度值进行求差得到二氧化硫差异值，接收二氧化碳浓度值与标准二氧化碳浓度值进行求差得到二氧化碳差异值；
步骤S23：接收PM2.5浓度值与标准PM2.5浓度值进行求差得到PM2.5差异值，对一氧化氮浓度值与标准一氧化氮浓度值进行求差得到一氧化氮差异值，对二氧化氮浓度值与标准二氧化氮浓度值进行求差得到二氧化氮差异值；
步骤S24：将粉尘差异值、二氧化硫差异值、二氧化碳差异值、PM2.5差异值、一氧化氮差异值以及二氧化氮差异值定义为浓度差异数据，将浓度差异数据输送至污染数据分析模块。
步骤S3：将浓度差异数据输送至污染数据分析模块，污染数据分析模块接收浓度差异数据进行分析，根据不同污染气体对于环境的影响程度进行权重划分，将划分权重后的污染数据输送至评估模块；
在本实施中，污染数据分析模块在进行权重划分，具体步骤如下：
步骤S31：污染数据模块对浓度差异数据中的差异值数量进行获取，设定与其数量相同的密闭容器，多个密闭容器内部体积相同，且每个密闭容器内通入有相同体积相同密度的氧气；
步骤S32：在密闭容器内放入10只健康的小鼠，依次向每个密闭容器内，通入粉尘气体、二氧化硫气体、二氧化碳气体、PM2.5气体、一氧化氮气体以及二氧化氮气体，通入每种气体的体积和密度相同；
步骤S33：对密闭容器内每个小鼠的存活时间进行记录，对10只小鼠的最短死亡时间和最长死亡时间进行剔除，求取其它8只小鼠的平均存活时间，得到每个容器内小鼠的平均存活时间；
步骤S34：根据存活时间进行升序排序，根据排序顺序对每个存活时间对应的污染气体种类进行排序，将划分的权重值输送至评估模块；
步骤S4：评估模块接收权重划分后的浓度差异数据进行求取得到污染参考值，接收污染参考值进行等级划分，根据划分后的污染等级对大气污染进行评估，判定大气污染溯源地。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置，权重系数和比例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，关于权重系数和比例系数的大小，只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。
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)
1.一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统，其特征在于，所述评估系统包括监测设备、污染数据分析模块、评估模块以及服务器；
所述监测设备包括大气获取单元、气体检测单元、气体比较单元以及标准数据记录模块；
所述大气获取单元对城市中各个区域内的空气进行获取，通过气体检测单元对获取的空气进行检测，得到空气中污染物浓度，通过不同区域设定不同气体污染浓度标准，所述标准数据记录模块对标准环境下在不同区域内的各个气体浓度进行记录，得到标准气体浓度，气体比较单元接收空气污染物浓度与标准气体浓度进行比较，得到浓度差异数据；
气体检测单元包括粉尘检测仪、二氧化硫检测仪、二氧化碳检测仪、PM2.5测试仪、一氧化氮检测仪以及二氧化氮检测仪；
根据城市分布，将城市分为工业园区、居民区、建筑施工区以及焚烧物排放区；
大气获取单元对城市中的工业园区、居民区、建筑施工区以及焚烧物排放区污染气体进行分别获取；
根据不同的区域，设定居民区的污染程度小于建筑施工区的污染程度，建筑施工区的污染程度小于工业园区的污染程度，工业园区的污染程度小于焚烧物排放区域的污染程度；
气体检测单元分别对工业园区、居民区、建筑施工区以及焚烧物排放区污染气体，得到粉尘浓度值、二氧化硫浓度值、二氧化碳浓度值、PM2.5浓度值、一氧化氮浓度值以及二氧化氮浓度值，将检测得到的浓度值输送至气体比较单元；
通过标准数据记录模块对无污染环境下的标准粉尘浓度值、标准二氧化硫浓度值、标准二氧化碳浓度值、标准PM2.5浓度值、标准一氧化氮浓度值以及标准二氧化氮浓度值；
将记录的标准浓度值输送至气体比较单元；
将浓度差异数据输送至污染数据分析模块，所述污染数据分析模块接收浓度差异数据进行分析，根据不同污染气体对于环境的影响程度进行权重划分，将划分权重后的污染数据输送至评估模块；
所述评估模块包括等级计算单元、等级划分单元以及等级评估模块；
所述等级计算单元接收权重划分后的浓度差异数据进行求取得到污染参考值，等级划分单元接收污染参考值进行等级划分，所述等级评估模块根据划分后的污染等级对大气污染进行评估，判定大气污染溯源地；
等级计算单元接收浓度差异数据与权重值对等级划分值进行获取；
求取得到等级划分值，等级划分单元获取最大等级划分值，设定最大等级划分值为Djhzmax；
所述等级划分单元在进行等级划分时，具体如下：
在(0，Djhzmax/2]区间，按照其内部排列顺序，依次设定第一污染等级区间、第二污染等级区间、第三污染等级区间以及第四污染等级区间；
若居民区测得的污染等级在第一污染等级区间范围内，包含第一污染等级区间，则判定污染属于正常范围；
若建筑施工区测得的污染等级在第二污染等级区间范围内，包含第一污染等级区间和第二污染等级区间，则判定污染属于正常范围；
若工业园区测得的污染等级在第三污染等级区间范围内，包含第一污染等级区间、第二污染等级区间以及第三污染等级区间，则判定污染属于正常范围；
若焚烧物排放区测得的污染等级在第四污染等级区间范围内，包含第一污染等级区间、第二污染等级区间、第三污染等级区间以及第四污染等级区间，则判定污染属于正常范围；
若测得的区域不在此区间内，则判定该区域污染程度过高；
(Djhzmax/2，Djhzmax]为第五污染等级区间；将划分后的污染等级区间输送至等级评估模块；
所述等级评估模块进行等级评估具体如下：
等级评估模块接收居民区测得的污染等级在第二污染等级区间以及第三污染等级区间，判定为轻度污染，污染等级在第四污染等级区间，判断为中度污染，污染等级在第五污染等级区间，判断为重度污染，为污染溯源地；
建筑施工区测得的污染等级在第三污染等级区间为轻度污染，污染等级在第四污染等级区间，判断为中度污染，污染等级在第五污染等级区间，判断为重度污染，为污染溯源地；
工业园区测得的污染等级在第四污染等级区间，判断为中度污染，污染等级在第五污染等级区间，判断为重度污染，为污染溯源地；
焚烧物排放区测得的污染等级在第五污染等级区间，判断为重度污染，为污染溯源地。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统，其特征在于，所述气体比较单元接收标准数据记录模块中的标准数据与气体检测单元的污染物浓度值进行比较，在进行比较过程中，具体如下：
气体比较单元接收粉尘浓度值与标准粉尘浓度值进行求差得到粉尘差异值，接收二氧化硫浓度值与标准二氧化硫浓度值进行求差得到二氧化硫差异值，接收二氧化碳浓度值与标准二氧化碳浓度值进行求差得到二氧化碳差异值，接收PM2.5浓度值与标准PM2.5浓度值进行求差得到PM2.5差异值，对一氧化氮浓度值与标准一氧化氮浓度值进行求差得到一氧化氮差异值，对二氧化氮浓度值与标准二氧化氮浓度值进行求差得到二氧化氮差异值；
将粉尘差异值、二氧化硫差异值、二氧化碳差异值、PM2.5差异值、一氧化氮差异值以及二氧化氮差异值定义为浓度差异数据，将浓度差异数据输送至污染数据分析模块。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统，其特征在于，在对污染气体进行获取过程中，根据获取的浓度变化，对1h内的多个污染气体的污染物浓度值进行分别获取，得到多个污染物浓度值，获取最大污染物浓度值和污染物浓度数值，对污染物的升高速率进行求取，若其中任一气体的升高速率大于40％，服务器对最大污染物浓度值进行获取，根据对污染物气体获取的地理位置结合现有的企业在线监测数据、工地在线监测数据将污染源缩小至具体污染排放单位，向该单位发送异常排放信息，提醒该单位排放异常需要进行整改。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311217997.1A CN117054616B (zh) | 2023-09-20 | 2023-09-20 | 一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311217997.1A CN117054616B (zh) | 2023-09-20 | 2023-09-20 | 一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117054616A CN117054616A (zh) | 2023-11-14 |
| CN117054616B true CN117054616B (zh) | 2024-03-26 |
Family
ID=88657407
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311217997.1A Active CN117054616B (zh) | 2023-09-20 | 2023-09-20 | 一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117054616B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117787717A (zh) * | 2023-12-29 | 2024-03-29 | 浙江佳伯尔电子科技有限公司 | 一种多点位检测数据的环境风险预警系统 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150253300A1 (en) * | 2012-09-20 | 2015-09-10 | C.R.D. Centro Ricerche Ducati Trento S.R.L. | System and method for monitoring atmospheric pollution |
| CN113267601A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-08-17 | 隆升量化(武汉)大数据科技有限公司 | 一种基于机器视觉和数据分析的工业生产环境远程实时监测云平台 |
| CN113554052A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-10-26 | 北京数汇通信息技术有限公司 | 一种城市空气质量评估诊断系统 |
| CN113759441A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-07 | 长春嘉诚信息技术股份有限公司 | 基于风玫瑰图及污染源监测的空气质量溯源方法 |
| CN115018348A (zh) * | 2022-06-20 | 2022-09-06 | 北京北投生态环境有限公司 | 基于人工智能的环境分析方法、系统、设备及存储介质 |
| CN115792100A (zh) * | 2022-10-08 | 2023-03-14 | 中徽建技术有限公司 | 一种基于实时采集的污染源监测系统 |
-
2023
- 2023-09-20 CN CN202311217997.1A patent/CN117054616B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150253300A1 (en) * | 2012-09-20 | 2015-09-10 | C.R.D. Centro Ricerche Ducati Trento S.R.L. | System and method for monitoring atmospheric pollution |
| CN113554052A (zh) * | 2021-05-10 | 2021-10-26 | 北京数汇通信息技术有限公司 | 一种城市空气质量评估诊断系统 |
| CN113267601A (zh) * | 2021-06-16 | 2021-08-17 | 隆升量化(武汉)大数据科技有限公司 | 一种基于机器视觉和数据分析的工业生产环境远程实时监测云平台 |
| CN113759441A (zh) * | 2021-09-08 | 2021-12-07 | 长春嘉诚信息技术股份有限公司 | 基于风玫瑰图及污染源监测的空气质量溯源方法 |
| CN115018348A (zh) * | 2022-06-20 | 2022-09-06 | 北京北投生态环境有限公司 | 基于人工智能的环境分析方法、系统、设备及存储介质 |
| CN115792100A (zh) * | 2022-10-08 | 2023-03-14 | 中徽建技术有限公司 | 一种基于实时采集的污染源监测系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117054616A (zh) | 2023-11-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN114371260B (zh) | 一种工业企业无组织VOCs网格化监测、扩散预警及溯源方法 | |
| CN110085281B (zh) | 一种基于特征污染因子源解析的环境污染溯源系统及方法 | |
| CN117054616B (zh) | 一种基于人工智能的远程中台大气污染溯源系统 | |
| CN114280695A (zh) | 一种空气污染物监测预警方法及云平台 | |
| CN108489875B (zh) | 一种基于时段统计分析的污染物溯源系统及方法 | |
| CN109992740B (zh) | 一种基于数据库计算污染源实际排放水平的方法 | |
| CN210894247U (zh) | Vocs在线监测系统 | |
| CN115436573B (zh) | 一种大气污染源智能监测方法及装置 | |
| CN110135466A (zh) | 一种污染物排放超标车辆判断方法及系统 | |
| CN112364940A (zh) | 基于多源数据的大气污染物源解析方法、存储介质及设备 | |
| Akintayo et al. | Assessment of the impacts of building construction activities on the environment | |
| CN113674381A (zh) | 工业废气排放的监控方法、系统、终端和存储介质 | |
| CN114002381A (zh) | 一种大气污染溯源扩散分析方法及装置 | |
| Dash et al. | Air dispersion model to study the point source air pollution and its impact on ambient air quality | |
| CN117007476A (zh) | 一种基于物联网的环保智能终端数据采集系统 | |
| CN117035333A (zh) | 一种大数据风险分析平台 | |
| CN110967458A (zh) | 一种工业区大气污染物排放范围检测方法 | |
| CN113804595B (zh) | 一种多参数空气质量监测系统 | |
| CN112241800A (zh) | 一种焦炉VOCs污染物排放量的计算方法 | |
| CN115015488A (zh) | 一种火力发电机组碳排放在线自动核算系统及方法 | |
| Diez et al. | Uncertainty propagation of meteorological and emission data in modeling pollutant dispersion in the atmosphere | |
| CN112259172A (zh) | 一种存在空气污染物化学反应情况的污染源逆向辨识方法 | |
| CN118486141B (zh) | 一种基于大气六参站点颗粒物宏观溯源的报警方法 | |
| Zhou | DESIGN OF MATHEMATICAL MODEL FOR ATMOSPHERIC PM2. 5 CONCENTRATION PREDICTION BASED ON TIME SERIES ANALYSIS | |
| Hashim et al. | Evaluation of Chemistry and Concentration of Air Pollutants from Brick Factories in Nahrawan Area, Northeast Baghdad, Using GIS Methods |
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 |