CN117129053B - 基于测量温室气体流量的碳排放计量装置 - Google Patents
基于测量温室气体流量的碳排放计量装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117129053B CN117129053B CN202311394824.7A CN202311394824A CN117129053B CN 117129053 B CN117129053 B CN 117129053B CN 202311394824 A CN202311394824 A CN 202311394824A CN 117129053 B CN117129053 B CN 117129053B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- detection
- carbon dioxide
- area
- emission
- region
- 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
- OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N Carbon Chemical compound [C] OKTJSMMVPCPJKN-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 103
- 229910052799 carbon Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 103
- 239000005431 greenhouse gas Substances 0.000 title claims abstract description 15
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 306
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 172
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 claims abstract description 153
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 claims abstract description 153
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 27
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 25
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 15
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 9
- 238000003709 image segmentation Methods 0.000 claims description 7
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 6
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 4
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 3
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 3
- 230000011218 segmentation Effects 0.000 claims description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 7
- MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N nitrogen oxide Inorganic materials O=[N] MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000008054 signal transmission Effects 0.000 description 1
- IHQKEDIOMGYHEB-UHFFFAOYSA-M sodium dimethylarsinate Chemical class [Na+].C[As](C)([O-])=O IHQKEDIOMGYHEB-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000011895 specific detection Methods 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
- G01F22/00—Methods or apparatus for measuring volume of fluids or fluent solid material, not otherwise provided for
-
- 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
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
-
- 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
- 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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/764—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Fluid Mechanics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Algebra (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Cultivation Of Plants (AREA)
Abstract
本发明公开了基于测量温室气体流量的碳排放计量装置，属于碳排放计量技术领域，包括计量装置主体，计量装置主体的表面开设有检测口，计量装置主体的四周均固定连接有飞行机翼，碳排放计量装置还包括有信息收发模块、区域划分模块、二氧化碳检测计算模块、区域判别模块、浓度计算模块和警示模块，将检测区域划分为多个检测子区域，再根据拍摄的图像将检测子区域进行分类，根据分类结果的不同计算出检测区域中植被对二氧化碳的吸收量和检测区域中二氧化碳的残余量，从而得出较为准确的检测区域中单位时间内的二氧化碳排放总量，能更为准确的判断检测区域中园区二氧化碳排放是否超标。
Description
技术领域
本发明属于碳排放计量技术领域，具体地说，涉及一种基于测量温室气体流量的碳排放计量装置。
背景技术
气候变化是现今人类面临的严重危机之一，温室气体是指那些能够吸收和重新辐射地球表面发出热量的气体，它们包括二氧化碳（CO2）、甲烷（CH4）、氮氧化物（NOx）、氟利昂（CFCs）等，这些气体的存在在地球大气中形成了类似温室的效应，温室气体中二氧化碳每年排放量较大，二氧化碳是导致形成温室效应的主要因素，因此需要对于二氧化碳的排放进行计量和检测。
现有技术中例如，申请公开号为CN116026778A的专利公开了一种基于天空地的园区碳排放综合监控系统和方法，该系统包括区域划分模块、数据采集模块和处理分析模块，区域划分模块用于对园区进行划分，通过数据采集模块和处理分析模块对园区内各区域实现实时监控，但是还存在以下缺陷：
上述专利只是通过对园区进行简单划分，从而实现对园区内各个区域实现监控，但是判断园区的二氧化碳排放是否超标，需要将园区的二氧化碳排放与二氧化碳排放标准做对比得出，同时该地区一般分为建设用地和非建设用地，建设用地为园区，而非建设用地指的是草地、林地和耕地等，非建设用地对建设用地所排出的二氧化碳进行吸收，那么要得到该园区较为准确的二氧化碳排放，需要考虑园区周围的草地、林地和耕地等对于二氧化碳的影响，这样能够更为准确地判断该园区二氧化碳排放是否超标。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。
基于测量温室气体流量的碳排放计量装置，包括计量装置主体，计量装置主体的表面开设有检测口，计量装置主体的四周均固定连接有飞行机翼，碳排放计量装置还包括有信息收发模块、区域划分模块、二氧化碳检测计算模块、区域判别模块、浓度计算模块和警示模块；
信息收发模块，发送检测区域的位置信息，并获取位置信息相应的检测区域地图和二氧化碳排放标准；
区域划分模块，将检测区域地图进行划分，获得多个检测子区域；
二氧化碳检测计算模块，获取每个检测子区域的二氧化碳浓度；
区域判别模块，获取每个检测子区域的图像，将每个检测子区域的图像输入到区域判别模型，输出碳排放区域类别；
浓度计算模块，基于每个检测子区域相应的二氧化碳浓度和碳排放区域类别，计算得出二氧化碳排放总量，所述二氧化碳排放总量为检测区域在单位时间内的二氧化碳排放总量；
警示模块，将二氧化碳排放总量与二氧化碳排放标准相比，判定是否生成警示信息。
优选地，计量装置主体的底端开设有检测口，计量装置主体顶端的四周均固定连接有飞行机翼，计量装置主体底端的四周均固定连接有支撑架。
优选地，计量装置主体的内部开设有容置空间，容置空间内设有信息收发模块、区域划分模块、二氧化碳检测计算模块、区域判别模块、浓度计算模块和警示模块。
优选地，检测区域地图的划分方法包括：
获取碳排放计量装置在距离地面标准高度时垂直向下拍摄的图像的实际长度和实际宽度，分别设定为拍摄标准长度和拍摄标准宽度，标准高度为无人机正常巡检时的高度；
通过拍摄标准长度和拍摄标准宽度组成长方形，设定为拍摄标准区域，将拍摄标准区域乘以缩小系数得到划分标准区域，缩小系数的取值范围在0到1之间；
建立平面直角坐标系，平面直角坐标系包括X轴和Y轴，使用H个划分标准区域对平面直角坐标系进行平铺，保持每一个划分标准区域的长边分别与X轴平行，每一个划分标准区域的宽边分别与Y轴平行；
将检测区域地图放置到平面直角坐标系中，通过H个划分标准区域将检测区域地图划分为Q个检测子区域，其中，H和Q均为大于1的正整数，当检测区域地图中的检测子区域不满四分之一个划分标准区域时，将该检测子区域进行去除，每个检测子区域的规格与划分标准区域保持一致。
优选地，碳排放区域类别包括直接碳排放区域和间接碳排放区域，区域判别模型的训练过程为：获取多组数据，数据包括区域图像和碳排放区域类别，将区域图像和碳排放区域类别作为样本集，将样本集划分为训练集和测试集，构建分类器，将训练集中的区域图像作为输入数据，将训练集中的碳排放区域类别作为输出数据，对分类器进行训练，得到初始分类器，利用测试集对初始分类器进行测试，输出满足预设准确度的分类器作为区域判别模型。
优选地，二氧化碳排放总量计算方法包括：将每个检测子区域相应地二氧化碳浓度分别标记为、/>、/>、/>...../>，/>为大于0的正整数，根据每个检测子区域相应的碳排放区域类别进行判定，计算得出检测区域在单位时间内的二氧化碳排放总量。
优选地，计算二氧化碳排放总量的逻辑如下：
若检测子区域的碳排放区域类别为直接碳排放区域，则进行下一步判断；
若时，/>；
若时，/>；
式中，Dce为直接碳排放区域中二氧化碳排放吸收量，为检测子区域的面积，为对应检测子区域中植被的面积，/>为权重系数，且/>，/>为对应检测子区域的二氧化碳浓度；
若检测子区域的碳排放区域类别为间接碳排放区域，则；
式中，Ice为间接碳排放区域中二氧化碳残余量，Vga为检测子区域的面积；
获取检测区域中单位时间内二氧化碳排放总量，计算公式如下：
；
式中，Cde为检测区域中单位时间内二氧化碳排放总量，为直接碳排放区域个数，r为间接碳排放区域个数，且/>。
优选地，警示信息的生成逻辑包括：
若二氧化碳排放总量大于二氧化碳排放标准时，生成警示信息；
若二氧化碳排放总量小于等于二氧化碳排放标准时，不生成警示信息。
优选地，确定直接碳排放区域中植被面积的方法包括：
将检测子区域的图像进行预处理，预处理包括去除噪音、增强对比度和颜色校正；
基于图像分割技术将图像中的植被区域与其他区域分离，图像分割方法包括阈值分割、区域生长或边缘检测；
将分割出来的植被区域通过计算像素数量来计算面积，所述每个像素可以被视为一个单位面积。
优选地，获取检测子区域内二氧化碳的方法如下：
预设同一检测子区域内的多个位置点；
获取每个位置点不同高度下的二氧化碳浓度；
基于每个位置点的二氧化碳浓度计算每个位置点的二氧化碳浓度均值；
根据每个位置点的二氧化碳浓度均值，计算检测子区域内的平均二氧化碳浓度。
相比于现有技术，本发明的有益效果为：
（1）本发明先获取检测区域地图和与检测区域相对应的二氧化碳排放标准，将检测区域划分为多个检测子区域，同时获取多个检测子区域的二氧化碳浓度，再根据拍摄的图像将检测子区域进行分类，根据分类结果的不同计算出检测区域中植被对二氧化碳的吸收量和检测区域中二氧化碳的残余量，从而得出较为准确的检测区域中单位时间内的二氧化碳排放总量，能更为准确的判断检测区域中园区二氧化碳排放是否超标；
（2）通过获取同一检测子区域下不同高度的二氧化碳浓度，用于计算检测子区域内的平均二氧化碳浓度，这样避免了在同一位置下，由于高度不同导致二氧化碳浓度检测不够准确的现象。
附图说明
图1为碳排放计量装置的结构示意图；
图2为碳排放计量装置的正视图；
图3为碳排放计量装置的仰视图；
图4为检测区域划分前的示意图；
图5为检测区域划分后的示意图；
图6为碳排放计量装置的俯视图；
图7为碳排放计量装置位于检测子区域时的示意图；
图8为碳排放计量装置在不同高度空间检测时的示意图；
图9为碳排放计量装置与服务器进行信号传输的示意图；
图10为计量装置主体的内部结构示意图。
图中各附图标注与部件名称之间的对应关系如下：
10、计量装置主体；11、信息收发模块；12、区域划分模块；13、二氧化碳检测计算模块；14、区域判别模块；15、浓度计算模块；16、警示模块；20、飞行机翼；30、支撑架；40、检测口。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作详细的说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性地与其他实施例互相排斥的实施例。
实施例1
如图1、图2、图3和图10所示，本实施例提供一种基于测量温室气体流量的碳排放计量装置，包括计量装置主体10，计量装置主体10的底端开设有检测口40，计量装置主体10顶端的四周均固定连接有飞行机翼20，计量装置主体10底端的四周均固定连接有支撑架30，计量装置主体10的内部还设置有信息收发模块11、区域划分模块12、二氧化碳检测计算模块13、区域判别模块14、浓度计算模块15和警示模块16；
信息收发模块11，发送检测区域的位置信息，并获取位置信息相应的检测区域地图和二氧化碳排放标准；
具体地，检测区域为本实施例中碳排放计量装置所要确定二氧化碳浓度的区域，如图9所示，碳排放计量装置向服务器发送位置信息，服务器根据位置信息获取相应的检测区域地图和二氧化碳浓度标准发送给碳排放计量装置，数据库优选为地理信息系统数据库以及空气质量标准统计数据库；
区域划分模块12，将检测区域地图进行划分，获得多个检测子区域；
需要说明的是，基于测量温室气体流量的碳排放计量装置还包括有拍摄单元，检测区域地图划分的具体方法包括：
获取碳排放计量装置在距离地面标准高度时垂直向下拍摄的图像的实际长度和实际宽度，分别设定为拍摄标准长度和拍摄标准宽度，标准高度为无人机正常巡检时的高度，标准高度具体设定在10到25m之间，碳排放计量装置在标准高度时，获取到的不同图像所对应的实际长度和实际宽度会保持相同；
通过拍摄标准长度和拍摄标准宽度组成长方形，设定为拍摄标准区域，将拍摄标准区域乘以缩小系数得到划分标准区域，缩小系数的取值范围在0到1之间，需要注意的是拍摄标准区域要大于检测区域，确定检测区域不会被遗漏；
如图4和图5所示，建立平面直角坐标系，平面直角坐标系包括X轴和Y轴，检测区域为A,检测子区域为B,使用H个划分标准区域对平面直角坐标系进行平铺，保持每一个划分标准区域的长边分别与X轴平行，每一个划分标准区域的宽边分别与Y轴平行；
将检测区域地图放置到平面直角坐标系中，通过H个划分标准区域将检测区域地图划分为Q个检测子区域，其中，H和Q均为大于1的正整数，当检测区域地图中的检测子区域不满四分之一个划分标准区域时，将该检测子区域进行去除，每个检测子区域的规格与划分标准区域保持一致。
二氧化碳检测计算模块13，获取每个检测子区域的二氧化碳浓度；
具体地，确定检测子区域的具体数量后，多个碳排放计量装置通过二氧化碳检测计算模块13可以同时获取每个检测子区域的二氧化碳浓度，碳排放计量装置在各个检测子区域进行二氧化碳浓度检测时，每个碳排放计量装置距离地面的距离相同，可以理解的是，本实施例中检测子区域的二氧化碳浓度是检测子区域的二氧化碳平均浓度，本实施例中碳排放计量装置可以通过飞行机翼20在检测子区域内不停地检测二氧化碳浓度，最后计算出检测子区域内的平均二氧化碳浓度；
区域判别模块14，获取每个检测子区域的图像，将每个检测子区域的图像输入到区域判别模型，输出碳排放区域类别；
需要说明的是，上述碳排放计量装置通过拍摄单元获取了每个划分标准区域的图像，通过划分标准区域与检测子区域的对照关系，获取相应检测子区域的图像，碳排放区域类别包括直接碳排放区域和间接碳排放区域，直接碳排放是指耕地、林地、草地等非建设用地产生的净碳排放，间接碳排放指人类活动利用化石能源所产生的碳排放；
区域判别模型的训练过程为：获取多组数据，数据包括区域图像和碳排放区域类别，将区域图像和碳排放区域类别作为样本集，将样本集划分为训练集和测试集，构建分类器，将训练集中的区域图像作为输入数据，将训练集中的碳排放区域类别作为输出数据，对分类器进行训练，得到初始分类器，利用测试集对初始分类器进行测试，输出满足预设准确度的分类器作为区域判别模型，所述分类器具体为朴素贝叶斯模型或支持向量机模型的其中一种；
浓度计算模块15，基于每个检测子区域相应的二氧化碳浓度和碳排放区域类别，计算得出二氧化碳排放总量，所述二氧化碳排放总量为检测区域在单位时间内的二氧化碳排放总量；
具体地，将每个检测子区域相应的二氧化碳浓度分别标记为、/>、/>、...../>，/>为大于0的正整数，根据每个检测子区域相应的碳排放区域类别进行计算，具体的计算逻辑为：
若检测子区域的碳排放区域类别为直接碳排放区域，则进行下一步判断；
若时，/>；
若时，/>；
式中，Dce为直接碳排放区域中二氧化碳排放吸收量，为检测子区域的面积，为对应检测子区域中植被的面积，/>为权重系数，且/>，/>为对应检测子区域的二氧化碳浓度；
若检测子区域的碳排放区域类别为间接碳排放区域，则；
式中，Ice为间接碳排放区域中二氧化碳残余量，Vga为检测子区域的面积；
；
式中，Cde为检测区域中单位时间内二氧化碳排放总量，为直接碳排放区域个数，r为间接碳排放区域个数，且/>。
需要说明的是，本实施例检测子区域的目的是较为准确的得到单位时间内园区的二氧化碳排放量，检测子区域为直接碳排放区域时，检测子区域中的植被大量吸收了来自园区排放的二氧化碳，而园区的二氧化碳排放量应是残余在检测区域的二氧化碳与植被吸收的二氧化碳之和，那么需要将检测区域进行划分并且分类，根据分类的结果通过不同的公式计算直接碳排放区域中二氧化碳排放吸收量和间接碳排放区域中二氧化碳残余量，最后进行求和得出检测区域在单位时间内二氧化碳排放总量，可以理解的是直接碳排放区域包括耕地、林地、草地等区域，那么植被面积较少的检测子区域同样也能被分类为直接碳排放区域，例如湖泊、河流等区域；
确定直接碳排放区域中植被面积的方法包括：
图像预处理，将检测子区域的图像进行预处理，预处理包括去除噪音、增强对比度和颜色校正；
图像分割：基于图像分割技术将图像中的植被区域与其他区域分离，图像分割方法包括阈值分割、区域生长或边缘检测；
面积计算：将分割出来的植被区域通过计算像素数量来计算面积，所述每个像素可以被视为一个单位面积。
警示模块16，将二氧化碳排放总量与二氧化碳排放标准相比，判定是否生成警示信息；
具体地，二氧化碳排放标准是根据检测区域所在地区的地理信息得出的，所在地区不同，那么二氧化碳排放标准也不同，例如，河北省作为我国京津冀协同发展区域内人口大省，工业基础雄厚，钢铁、石油化工等高耗能产业发达，因此也是典型的碳排放大省，可以理解的是，河北省内各个市县的二氧化碳排放标准相应较低，警示信息生成的逻辑为：
若二氧化碳排放总量大于二氧化碳排放标准时，生成警示信息；
若二氧化碳排放总量小于等于二氧化碳排放标准时，不生成警示信息。
本实施例中先获取检测区域地图和与检测区域相对应的二氧化碳排放标准，将检测区域划分为多个检测子区域，同时获取多个检测子区域的二氧化碳浓度，再根据拍摄的图像将检测子区域进行分类，根据分类结果的不同计算出检测区域中植被对二氧化碳的吸收量和检测区域中二氧化碳的残余量，从而得出较为准确的检测区域中单位时间内的二氧化碳排放总量，能更为准确的判断检测区域中园区二氧化碳排放是否超标。
实施例2
本实施例在实施例1的基础之上，做进一步的改进，上述实施例中碳排放计量装置在同一高度不断飞行以持续获取检测子区域的二氧化碳浓度，最后计算出检测子区域内的平均二氧化碳浓度，因为同一检测子区域不同高度下二氧化碳的浓度不同，因此本实例中碳排放计量装置在同一检测子区域不同高度下获取二氧化碳的浓度，如图6、图7和图8所示，本实施例中在同一位置的不同高度下获取相应的二氧化碳浓度，再求每个高度下二氧化碳浓度的均值，最后计算得出检测区域内的平均二氧化碳浓度；
具体检测方法如下：
S10，预设同一检测子区域内的多个位置点；
S20，获取每个位置点不同高度下的二氧化碳浓度；
具体地，预先设定碳排放计量装置在同一位置点下的悬停点，例如在同一位置点下，设定碳排放计量装置分别在50m、150m和300m处进行悬停，碳排放计量装置升空依次检测50m、150m和300m处的二氧化碳浓度；
S30，基于每个位置点的二氧化碳浓度计算每个位置点的二氧化碳浓度均值；
S40，根据每个位置点的二氧化碳浓度均值，计算检测子区域内的平均二氧化碳浓度；
通过获取同一检测子区域下不同高度的二氧化碳浓度，用于计算检测子区域内的平均二氧化碳浓度，这样避免了在同一位置下，由于高度不同导致二氧化碳浓度检测不够准确的现象。
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、权重以及阈值选取由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线网络或无线网络方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质（例如，软盘、硬盘、磁带）、光介质（例如，DVD）或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
本领域普通技术人员可意识到，结合本发明中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其他的方式实现。例如，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，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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其他的形式。
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。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，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 (7)
1.基于测量温室气体流量的碳排放计量装置，包括计量装置主体（10），其特征在于，计量装置主体（10）的表面开设有检测口（40），计量装置主体（10）的四周均固定连接有飞行机翼（20），碳排放计量装置还包括有信息收发模块（11）、区域划分模块（12）、二氧化碳检测计算模块（13）、区域判别模块（14）、浓度计算模块（15）和警示模块（16）；
信息收发模块（11），发送检测区域的位置信息，并获取位置信息相应的检测区域地图和二氧化碳排放标准；
区域划分模块（12），将检测区域地图进行划分，获得多个检测子区域；
二氧化碳检测计算模块（13），获取每个检测子区域的二氧化碳浓度；
区域判别模块（14），获取每个检测子区域的图像，将每个检测子区域的图像输入到区域判别模型，输出碳排放区域类别；
浓度计算模块（15），基于每个检测子区域相应的二氧化碳浓度和碳排放区域类别，计算得出二氧化碳排放总量，所述二氧化碳排放总量为检测区域在单位时间内的二氧化碳排放总量；
警示模块（16），将二氧化碳排放总量与二氧化碳排放标准相比，判定是否生成警示信息；
碳排放区域类别包括直接碳排放区域和间接碳排放区域，区域判别模型的训练过程为：获取多组数据，数据包括区域图像和碳排放区域类别，将区域图像和碳排放区域类别作为样本集，将样本集划分为训练集和测试集，构建分类器，将训练集中的区域图像作为输入数据，将训练集中的碳排放区域类别作为输出数据，对分类器进行训练，得到初始分类器，利用测试集对初始分类器进行测试，输出满足预设准确度的分类器作为区域判别模型；
二氧化碳排放总量计算方法包括：
将每个检测子区域相应的二氧化碳浓度分别标记为、/>、/>、/>...../>，/>为大于0的正整数，根据每个检测子区域相应的碳排放区域类别进行判定，计算得出检测区域在单位时间内的二氧化碳排放总量；
计算二氧化碳排放总量的逻辑如下：
若检测子区域的碳排放区域类别为直接碳排放区域，则进行下一步判断；
若时，/>；
若时，/>；
式中，Dce为直接碳排放区域中二氧化碳排放吸收量，为检测子区域的面积，/>为对应检测子区域中植被的面积，/>为权重系数，且/>，/>为对应检测子区域的二氧化碳浓度；
若检测子区域的碳排放区域类别为间接碳排放区域，则；
式中，Ice为间接碳排放区域中二氧化碳残余量，Vga为检测子区域的面积；
获取检测区域中单位时间内二氧化碳排放总量，计算公式如下：
；
式中，Cde为检测区域中单位时间内二氧化碳排放总量，为直接碳排放区域个数，r为间接碳排放区域个数，且/>。
2.根据权利要求1所述的基于测量温室气体流量的碳排放计量装置，其特征在于：计量装置主体（10）的底端开设有检测口（40），计量装置主体（10）顶端的四周均固定连接有飞行机翼（20），计量装置主体（10）底端的四周均固定连接有支撑架（30）。
3.根据权利要求2所述的基于测量温室气体流量的碳排放计量装置，其特征在于：计量装置主体（10）的内部开设有容置空间，容置空间内设有信息收发模块（11）、区域划分模块（12）、二氧化碳检测计算模块（13）、区域判别模块（14）、浓度计算模块（15）和警示模块（16）。
4.根据权利要求1所述的基于测量温室气体流量的碳排放计量装置，其特征在于，检测区域地图的划分方法包括：
获取碳排放计量装置在距离地面标准高度时垂直向下拍摄的图像的实际长度和实际宽度，分别设定为拍摄标准长度和拍摄标准宽度，标准高度为无人机正常巡检时的高度；
通过拍摄标准长度和拍摄标准宽度组成长方形，设定为拍摄标准区域，将拍摄标准区域乘以缩小系数得到划分标准区域，缩小系数的取值范围在0到1之间；
建立平面直角坐标系，平面直角坐标系包括X轴和Y轴，使用H个划分标准区域对平面直角坐标系进行平铺，保持每一个划分标准区域的长边分别与X轴平行，每一个划分标准区域的宽边分别与Y轴平行；
将检测区域地图放置到平面直角坐标系中，通过H个划分标准区域将检测区域地图划分为Q个检测子区域，其中，H和Q均为大于1的正整数，当检测区域地图中的检测子区域不满四分之一个划分标准区域时，将该检测子区域进行去除，每个检测子区域的规格与划分标准区域保持一致。
5.根据权利要求1所述的基于测量温室气体流量的碳排放计量装置，其特征在于，警示信息的生成逻辑包括：
若二氧化碳排放总量大于二氧化碳排放标准时，生成警示信息；
若二氧化碳排放总量小于等于二氧化碳排放标准时，不生成警示信息。
6.根据权利要求1所述的基于测量温室气体流量的碳排放计量装置，其特征在于，确定直接碳排放区域中植被面积的方法包括：
将检测子区域的图像进行预处理，预处理包括去除噪音、增强对比度和颜色校正；
基于图像分割技术将图像中的植被区域与其他区域分离，图像分割方法包括阈值分割、区域生长或边缘检测；
将分割出来的植被区域通过计算像素数量来计算面积，所述每个像素可以被视为一个单位面积。
7.根据权利要求1所述的基于测量温室气体流量的碳排放计量装置，其特征在于，获取检测子区域内二氧化碳的方法如下：
预设同一检测子区域内的多个位置点；
获取每个位置点不同高度下的二氧化碳浓度；
基于每个位置点的二氧化碳浓度计算每个位置点的二氧化碳浓度均值；
根据每个位置点的二氧化碳浓度均值，计算检测子区域内的平均二氧化碳浓度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311394824.7A CN117129053B (zh) | 2023-10-26 | 2023-10-26 | 基于测量温室气体流量的碳排放计量装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311394824.7A CN117129053B (zh) | 2023-10-26 | 2023-10-26 | 基于测量温室气体流量的碳排放计量装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117129053A CN117129053A (zh) | 2023-11-28 |
| CN117129053B true CN117129053B (zh) | 2024-02-02 |
Family
ID=88858538
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311394824.7A Active CN117129053B (zh) | 2023-10-26 | 2023-10-26 | 基于测量温室气体流量的碳排放计量装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117129053B (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103870678A (zh) * | 2014-02-18 | 2014-06-18 | 上海零碳建筑科技有限公司 | 一种基于城市规划的碳排放计量方法 |
| KR20210084184A (ko) * | 2019-12-26 | 2021-07-07 | 한국국토정보공사 | 나무심기 입지 분석 장치 및 방법 |
| CN114049052A (zh) * | 2022-01-12 | 2022-02-15 | 北京英视睿达科技股份有限公司 | 一种某行政区域内的碳排放计算方法及可视化方法 |
| CN115062823A (zh) * | 2022-05-26 | 2022-09-16 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种基于土地利用的二氧化碳排放预测方法及装置 |
| CN115346431A (zh) * | 2022-10-19 | 2022-11-15 | 广东师大维智信息科技有限公司 | 碳排放地图的生成方法、装置、设备及存储介质 |
| CN217879087U (zh) * | 2022-06-16 | 2022-11-22 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种无人机co2探测系统及装置 |
| CN116307268A (zh) * | 2023-05-15 | 2023-06-23 | 北京建工环境修复股份有限公司 | 一种基于污染场地修复过程中的碳排放预测方法及系统 |
-
2023
- 2023-10-26 CN CN202311394824.7A patent/CN117129053B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103870678A (zh) * | 2014-02-18 | 2014-06-18 | 上海零碳建筑科技有限公司 | 一种基于城市规划的碳排放计量方法 |
| KR20210084184A (ko) * | 2019-12-26 | 2021-07-07 | 한국국토정보공사 | 나무심기 입지 분석 장치 및 방법 |
| CN114049052A (zh) * | 2022-01-12 | 2022-02-15 | 北京英视睿达科技股份有限公司 | 一种某行政区域内的碳排放计算方法及可视化方法 |
| CN115062823A (zh) * | 2022-05-26 | 2022-09-16 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 一种基于土地利用的二氧化碳排放预测方法及装置 |
| CN217879087U (zh) * | 2022-06-16 | 2022-11-22 | 中国科学院空天信息创新研究院 | 一种无人机co2探测系统及装置 |
| CN115346431A (zh) * | 2022-10-19 | 2022-11-15 | 广东师大维智信息科技有限公司 | 碳排放地图的生成方法、装置、设备及存储介质 |
| CN116307268A (zh) * | 2023-05-15 | 2023-06-23 | 北京建工环境修复股份有限公司 | 一种基于污染场地修复过程中的碳排放预测方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Spatiotemporal variations of carbon dioxide (CO2) at Urban neighborhood scale: Characterization of distribution patterns and contributions of emission sources;Zhu, Xing-Hang;《SUSTAINABLE CITIES AND SOCIETY》;第78卷;全文 * |
| 面向零碳园区的综合能源系统优化运行技术综述;葛磊蛟;《电网技术》;第38卷(第1期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117129053A (zh) | 2023-11-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Frank et al. | Underestimates of sensible heat flux due to vertical velocity measurement errors in non-orthogonal sonic anemometers | |
| CN107845090A (zh) | 一种硅片检测方法和硅片检测装置 | |
| CN107589100A (zh) | 一种船用燃油硫含量嗅探估算法 | |
| CN103954542A (zh) | 基于无参考图像清晰度评价的pm2.5浓度检测仪 | |
| CN106295505A (zh) | 路面使用过程中的状态测定系统 | |
| CN104156629B (zh) | 一种基于相对辐射校正的导航雷达图像反演海面风向方法 | |
| CN112816380A (zh) | 基于大数据分析的建筑工程工地施工环境在线监测方法及监测云平台 | |
| CN106446312A (zh) | 基于多源卫星多光谱遥感数据的过火面积估算方法及系统 | |
| CN104198998B (zh) | 非均匀背景下基于聚类处理的恒虚警检测方法 | |
| CN117129053B (zh) | 基于测量温室气体流量的碳排放计量装置 | |
| CN100476866C (zh) | 点源目标检测的小虚警率的试验估计方法 | |
| CN116466368B (zh) | 基于激光雷达和卫星资料的沙尘消光系数廓线估算方法 | |
| CN106595603A (zh) | 一种检测由无人机旋翼气流引起的冠层倒伏锥体的方法 | |
| CN109916800A (zh) | 一种测量房间颗粒物渗透系数的方法及系统 | |
| CN107831699A (zh) | 一种智能数据采集分析方法和系统 | |
| CN117571056A (zh) | 一种基于物联网的环境保护监测方法、系统 | |
| CN116994077A (zh) | 一种复杂风场作用下飞行姿态的回归预测方法 | |
| CN109654559B (zh) | 一种能识别水汽与油烟的健康烹饪系统 | |
| CN111175446A (zh) | 一种气体溯源方法及装置 | |
| CN107044947A (zh) | 一种基于图像特征的pm2.5污染指数的识别方法 | |
| CN117037449A (zh) | 一种基于边缘计算的团雾监测方法及监测系统 | |
| KR101564519B1 (ko) | 강하 매진의 비정상 발진원 위치의 탐색 방법 | |
| AU2021102276A4 (en) | A Detection Method for Quantity of Residual Plastic Films Based on Heuristic Iterative Algorithm and Its Early Warning System | |
| JP5505463B2 (ja) | 降下煤塵の非定常発塵源の探索方法 | |
| US20160091476A1 (en) | Mobile plume integrator system |
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 |