CN118010926A - 一种工厂废气在线监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及工厂废气检测技术领域，且公开了一种工厂废气在线监测方法，包括以下步骤S1.系统构建；S2.传感器选择；S3.数据采集与传输；S4.数据处理；S5.模型训练；S6.实时监测与预警；S7.数据可视化展示；S8.远程监控与管理，本发明可实时监测与预警：该方案通过实时监测废气数据和应用训练好的模型，能够准确判断废气酸碱程度是否超过预设的阈值，并及时触发预警系统，工厂能够迅速发现和应对废气异常情况，避免废气超标造成的环境污染和安全隐患，数据处理与模型训练，通过人工智能算法对废气监测数据进行处理和分析，深度学习算法如神经网络，系统能够自动学习和识别不同酸碱废气的特征，并建立有效的监测模型。
Description
技术领域
本发明涉及工厂废气检测技术领域，具体为一种工厂废气在线监测方法。
背景技术
酸碱废气是电子、化工、电镀、医药等行业在机械加工过程中产生的无机废气，直接排放会对人体健康及生态环境造成危害，因此需要对酸碱废气进行监测，监测合格后才能进行相应地排放。
目前的酸碱废气监测方式为操作人员对排放的酸碱废气进行采样，酸碱废气采样后，操作人员将采样的酸碱废气送至指定的检验地点处进行相应地检验，其不能在线监测酸碱废气的排放情况，其监测效果差，且监测效率低下。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种工厂废气在线监测方法，解决了上述背景技术中所提出的技术问题。
(二)技术方案
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种工厂废气在线监测方法，包括以下步骤
S1.系统构建；
S2.传感器选择；
S3.数据采集与传输；
S4.数据处理；
S5.模型训练；
S6.实时监测与预警；
S7.数据可视化展示；
S8.远程监控与管理。
优选的，所述系统构建，搭建一个废气在线监测系统，包括传感器、数据采集系统、数据处理单元和用户界面。
优选的，所述传感器选择，选择适合酸碱废气监测的传感器，例如pH传感器、气体传感器等，确保传感器能够准确测量废气的酸碱性。
优选的，所述数据采集与传输，通过数据采集系统收集传感器获取的废气监测数据，将数据传输至数据处理单元。
优选的，所述数据处理，通过人工智能算法对废气监测数据进行处理和分析，使用深度学习算法如神经网络、支持向量机等进行模式识别和预测。
所述模型训练，利用已有的废气数据进行模型训练，使系统能够自动学习不同酸碱废气特征，并建立有效的监测模型。
优选的，所述实时监测与预警，通过实时监测废气数据并应用训练好的模型，用于判断废气酸碱程度是否超过预设的阈值，并触发预警系统。
优选的，所述数据可视化展示，将监测结果以直观、可视化的形式展示给用户，设置用户界面，方便用户查看监测数据和报警信息。
优选的，所述远程监控与管理，用户可以通过互联网远程监控废气在线监测系统，并对系统进行管理。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种工厂废气在线监测方法，具备以下
有益效果：
1.实时监测与预警：该方案通过实时监测废气数据和应用训练好的模型，能够准确判断废气酸碱程度是否超过预设的阈值，并及时触发预警系统，这使得工厂能够迅速发现和应对废气异常情况，以避免废气超标造成的环境污染和安全隐患。
2.数据处理与模型训练：通过应用人工智能算法对废气监测数据进行处理和分析，使用深度学习算法如神经网络、支持向量机等进行模式识别和预测，系统能够自动学习和识别不同酸碱废气的特征，并建立有效的监测模型。这将提高监测的准确性和可靠性，降低误报率和漏报率。
3.数据可视化展示与用户界面：监测结果以直观、可视化的形式展示给用户，用户界面设计简单易用，方便用户查看监测数据和报警信息。这帮助用户对废气状况有清晰的了解，并能及时采取相应的措施。
4.远程监控与管理：用户可以通过互联网远程监控废气在线监测系统，并对系统进行管理，这使得用户无需亲临现场，就能及时获取废气监测数据和报警信息，实现远程监管和运营管理。
具体实施方式
下面将结合本发明的实施例，对本发明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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
一种工厂废气在线监测方法，包括以下步骤S1.系统构建；系统构建的具体步骤包括以下几个方面：A1.确定监测需求：首先需要明确工厂废气在线监测的具体需求，包括监测参数、监测范围、监测频率等，以便确定系统所需的传感器和监测方案；A2.设计系统结构：根据监测需求，设计废气在线监测系统的整体结构；通常包括传感器、数据采集系统、数据处理单元和用户界面等组件，传感器用于获取废气监测数据，数据采集系统负责收集传感器数据并传输至数据处理单元，数据处理单元对数据进行处理和分析，用户界面提供可视化展示和管理功能；A3.选择传感器：根据废气的特性和监测需求，选择适合酸碱废气监测的传感器；A4.搭建数据采集系统：根据传感器的类型和数量，搭建相应的数据采集系统；数据采集系统需要能够可靠地收集传感器获取的废气监测数据，并将数据传输至后续的数据处理单元；A5.数据处理单元设计：设计数据处理单元，其中包括人工智能算法和模型训练部分；通过应用深度学习算法如神经网络、支持向量机等，对废气监测数据进行处理和分析，进行模式识别和预测，以建立有效的监测模型；A6.设计用户界面：设计用户界面，以便用户能够直观地查看监测数据和报警信息；用户界面应当简单易用、功能完善，方便用户对监测系统进行管理和操作；A7.远程监控与管理：确保系统具备远程监控和管理功能，使用户能够通过互联网远程访问和控制废气在线监测系统。这包括远程数据查看、远程报警设置和远程管理等功能，S2.传感器选择；S3.数据采集与传输；在数据采集与传输阶段具体包括以下步骤：B1.传感器布置和连接：确定传感器的布置位置，确保传感器能够准确获取废气监测数据，根据监测需求和废气特性，选择合适的传感器类型和数量，并将传感器连接到数据采集系统；B2.数据采集频率和时间间隔：确定数据采集的频率和时间间隔；根据监测要求和实际情况，设定数据采集的时间间隔，以确保监测数据能够及时、准确地获取；B3.数据采集系统选择：选择适合废气在线监测的数据采集系统；数据采集系统可选用各种硬件设备和软件平台，根据监测需求和预算限制进行选择；确保数据采集系统具备稳定可靠的数据获取和传输功能；B4.数据传输方式：选择合适的数据传输方式，将采集到的数据传输至数据处理单元；常用的数据传输方式包括有线传输(如Ethernet、RS-485等)、无线传输(如Wi-Fi、蓝牙等)和物联网技术(如NB-IoT、LoRa等)，根据实际情况和监测环境选择合适的传输方式；B5.数据传输安全性：确保数据传输的安全性；使用加密技术和防火墙等措施，保护采集到的废气监测数据在传输过程中的机密性和完整性，防止数据被非法获取或篡改；B6.数据存储和备份：建立数据存储和备份机制；将采集到的废气监测数据进行存储，并进行定期备份，以防止数据丢失或损坏；选择合适的数据库或云存储平台，确保数据的可靠性和可恢复性；B7.数据处理单元接收与处理：数据采集系统将采集到的废气监测数据传输至数据处理单元；数据处理单元负责接收和处理采集到的数据，包括应用人工智能算法进行处理和分析，以及进行模式识别和预测；S4.数据处理；在数据处理阶段具体包括以下步骤：C1.数据预处理：对采集到的原始废气监测数据进行预处理；包括数据清洗，去除异常数据和噪声；数据标准化，将数据转化为统一的标准尺度；数据插补，填补缺失值等；C2.特征提取：从废气监测数据中提取有用的特征；根据废气的酸碱性和其他相关参数，选择合适的特征提取方法，提取能够代表废气特征的特征指标，如pH值、气体成分浓度等；C3.数据分析与模型建立：应用人工智能算法进行数据分析和模型建立；使用如神经网络、支持向量机、决策树等算法进行特征训练和建模；根据预设的监测目标，通过训练算法对废气监测数据进行模式识别和预测；C4.模型验证与调优：对建立的模型进行验证和调优；通过与实际数据的对比，评估模型的准确性和可靠性；根据评估结果，对模型参数进行调整和优化，以提高模型的性能和预测能力；C5.报警规则与阈值设置：确定废气监测的报警规则和阈值；根据废气的正常范围和监测要求，设置合理的阈值，当监测数据超过预设的阈值时，触发报警机制，及时提醒用户废气超标的情况；C6.结果可视化：将数据处理和分析的结果以可视化的形式展示给用户；设计用户界面，将废气监测数据、报警信息和模型预测结果以直观、易懂的方式展示给用户；通过图表、曲线、报表等形式，帮助用户了解废气监测的实时情况和发现异常情况；S5.模型训练；S6.实时监测与预警；S7.数据可视化展示；S8.远程监控与管理，所述系统构建，搭建一个废气在线监测系统，包括传感器、数据采集系统、数据处理单元和用户界面，所述传感器选择，选择适合酸碱废气监测的传感器，例如pH传感器、气体传感器等，确保传感器能够准确测量废气的酸碱性，所述数据采集与传输，通过数据采集系统收集传感器获取的废气监测数据，将数据传输至数据处理单元，所述数据处理，通过人工智能算法对废气监测数据进行处理和分析，使用深度学习算法如神经网络、支持向量机等进行模式识别和预测。所述模型训练，利用已有的废气数据进行模型训练，使系统能够自动学习不同酸碱废气特征，并建立有效的监测模型，所述实时监测与预警，通过实时监测废气数据并应用训练好的模型，用于判断废气酸碱程度是否超过预设的阈值，并触发预警系统，所述数据可视化展示，将监测结果以直观、可视化的形式展示给用户，设置用户界面，方便用户查看监测数据和报警信息，所述远程监控与管理，用户可以通过互联网远程监控废气在线监测系统，并对系统进行管理，本发明可实时监测与预警：该方案通过实时监测废气数据和应用训练好的模型，能够准确判断废气酸碱程度是否超过预设的阈值，并及时触发预警系统，这使得工厂能够迅速发现和应对废气异常情况，以避免废气超标造成的环境污染和安全隐患，数据处理与模型训练：通过应用人工智能算法对废气监测数据进行处理和分析，使用深度学习算法如神经网络、支持向量机等进行模式识别和预测，系统能够自动学习和识别不同酸碱废气的特征，并建立有效的监测模型。这将提高监测的准确性和可靠性，降低误报率和漏报率，数据可视化展示与用户界面：监测结果以直观、可视化的形式展示给用户，用户界面设计简单易用，方便用户查看监测数据和报警信息。这帮助用户对废气状况有清晰的了解，并能及时采取相应的措施，远程监控与管理：用户可以通过互联网远程监控废气在线监测系统，并对系统进行管理，这使得用户无需亲临现场，就能及时获取废气监测数据和报警信息，实现远程监管和运营管理。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (9)
1.一种工厂废气在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1.系统构建；
S2.传感器选择；
S3.数据采集与传输；
S4.数据处理；
S5.模型训练；
S6.实时监测与预警；
S7.数据可视化展示；
S8.远程监控与管理。
2.根据权利要求1所述的一种工厂废气在线监测方法，其特征在于，所述系统构建，搭建一个废气在线监测系统，包括传感器、数据采集系统、数据处理单元和用户界面。
3.根据权利要求1所述的一种工厂废气在线监测方法，其特征在于，所述传感器选择，选择适合酸碱废气监测的传感器，例如pH传感器、气体传感器等，确保传感器能够准确测量废气的酸碱性。
4.根据权利要求1所述的一种工厂废气在线监测方法，其特征在于，所述数据采集与传输，通过数据采集系统收集传感器获取的废气监测数据，将数据传输至数据处理单元。
5.根据权利要求1所述的一种工厂废气在线监测方法，其特征在于，所述数据处理，通过人工智能算法对废气监测数据进行处理和分析，使用深度学习算法如神经网络、支持向量机等进行模式识别和预测。
6.根据权利要求1所述的一种工厂废气在线监测方法，其特征在于，所述模型训练，利用已有的废气数据进行模型训练，使系统能够自动学习不同酸碱废气特征，并建立有效的监测模型。
7.根据权利要求1所述的一种工厂废气在线监测方法，其特征在于，所述实时监测与预警，通过实时监测废气数据并应用训练好的模型，用于判断废气酸碱程度是否超过预设的阈值，并触发预警系统。
8.根据权利要求1所述的一种工厂废气在线监测方法，其特征在于，所述数据可视化展示，将监测结果以直观、可视化的形式展示给用户，设置用户界面，方便用户查看监测数据和报警信息。
9.根据权利要求1所述的一种工厂废气在线监测方法，其特征在于，所述远程监控与管理，用户可以通过互联网远程监控废气在线监测系统，并对系统进行管理。
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