TWI698760B - 汙染源追蹤系統及其方法 - Google Patents
汙染源追蹤系統及其方法 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI698760B TWI698760B TW108108165A TW108108165A TWI698760B TW I698760 B TWI698760 B TW I698760B TW 108108165 A TW108108165 A TW 108108165A TW 108108165 A TW108108165 A TW 108108165A TW I698760 B TWI698760 B TW I698760B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- time
- data
- pollution
- pollution source
- grid
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Indicating Or Recording The Presence, Absence, Or Direction Of Movement (AREA)
Abstract
本發明係提供一種汙染源追蹤系統及其方法，包含從一預設範圍內的複數個微型感測器接收對應的感測資料，透過將對應的感測資料內插至規則的網格上，並將對應的感測資料在第一時間至第二時間透過積分演算法進行積分運算，求得比較計算值，將比較計算值與網格的同一網格位置在第二時間取得的一第二時間資料實際值進行比較，其中，第二時間資料實際值大於比較計算值的網格位置確認為汙染源的排放區域。
Description
本發明係關於一種追蹤系統及其方法，特別係關於一種追蹤汙染源位置的追蹤系統及其方法。
在過去的汙染源追蹤方法中，係透過停放感測車，週期性的紀錄感測器所感測的資料，將所蒐集的資料紀錄以呈現測量環境的汙染物分布變化情形。
然而，在過去的測驗方法中，首先停放感測車的停放位置有所限制，因此，無法均勻地覆蓋目標測量區域區，除此之外，密集停放感測車提升量測精準度花費的成本太高。
並且，透過記錄感測器所感測的資料，僅能記錄當下的汙染物分布位置，研究者若欲分析汙染源，必須再透過額外的分析流程進行分析，無法達到即時性的汙染源分析判斷。
為解決上述習知技術的問題，本發明提供一種汙染源追蹤方法，包含：從預設範圍內的複數個微型感測器接收對應的感測資料；將該對應的感測資料內插至規則的網格上；將該對應的感測資料在第一時間至第二時間透過積分演算法進行積分運算，求得比較計算值；以及將比較計
算值與網格的同一網格位置在第二時間取得的第二時間資料實際值進行比較；其中，第二時間資料實際值大於比較計算值的網格位置可確認為汙染源的排放區域。
較佳地，積分演算法係透過二維水平動力傳輸擴散模式計算汙染測項濃度。
較佳地，積分演算法包含計算流體力學Lagrangian數值方法。
較佳地，第一時間為起始觀測時間。
較佳地，感測資料包含風向資料及污染測項資料。
較佳地，第二時間資料實際值大於比較計算值的網格位置及鄰近上風處之格點為汙染源排放區域。
根據該數據個微型感測器位置，透過一數學方法及該預設範圍得出切割該預設範圍的複數個內插網格點；本發明再提供一種汙染源追蹤系統，包含：複數個微型感測器，各微型感測器產生感測資料；處理單元接收對應的感測資料，處理單元將對應的感測資料內插至規則的網格上，將對應的感測資料在第一時間至第二時間透過積分演算法進行積分運算，求得比較計算值，將比較計算值與網格的同一網格位置在第二時間取得的第二時間資料實際值進行比較，其中，第二時間資料實際值大於比較計算值的網格位置可確認為汙染源的排放區域。
較佳地，微型感測器還包含至少一風向感測單元。
較佳地，微型感測器還包含汙染測項感測單元，汙染測項感測單元包含二氧化碳感測單元、懸浮微粒感測單元、揮發性有機物感測單元。
本發明再提供一種汙染源追蹤方法，包含：從預設範圍內的複數個微型感測器接收對應的感測資料，感測資料包含風向資料及污染測項資料；將對應的感測資料內插至規則的網格上；將對應的感測資料在第一時間至第二時間透過積分演算法進行積分運算，積分演算法係透過二維水平動力傳輸擴散模式計算汙染測項濃度，將得出的汙染測項濃度透過流體力學Lagrangian數值方法從第一時間積分至第二時間，求得比較計算值；以及將比較計算值與網格的同一網格位置在第二時間取得的第二時間資料實際值進行比較；其中，第二時間資料實際值大於比較計算值的網格位置則可確認該點為汙染源排放區域。
上述實施例的優點之一，係透過本發明提供的汙染源追蹤方法，可將不規則分布的複數筆感測資料轉換為規則的網格分布，進一步便於研究者分析預設範圍的汙染情況。
上述實施例的優點之一，係透過本發明提供的汙染源追蹤方法，可透過複數個微型感測器量測到的感測資料，即時預測汙染源的排放位置。
S1~S4:流程
第1圖係為本發明一實施例的汙染源追蹤方法流程示意圖。
第2圖係為在本發明一實施例中，根據預設範圍邊界所繪製的空氣品質微型感測站與風場測站點分布示意圖。
第3a圖係為在本發明一實施例中，根據氣象客觀分析後的汙染測項細懸浮微粒濃度與風場資料繪製的2時26分之汙染測項細懸浮微粒濃度與風場分布示意圖。
第3b圖係為在本發明一實施例中，根據氣象客觀分析後的汙染測項細懸浮微粒濃度與風場資料繪製的2時29分之汙染測項細懸浮微粒濃度與風場分布示意圖。
第4圖係為在本發明一實施例中，根據第3a圖及第3b圖的2時26分與2時29分之汙染測項細懸浮微粒濃度與風場分布示意圖繪製的汙染測項細懸浮微粒預測濃度圖。
第5圖係為在本發明一實施例中，根據第4圖的汙染測項細懸浮微粒預測濃度圖所繪製的汙染排放源位置圖。
在下文中，將藉由圖式說明本發明之各種實施例來詳細描述本發明。然而，本發明概念可能以許多不同形式來體現，且不應解釋為限於本文中所闡述之實施例。
請參照第1圖，其係為本發明一實施例的汙染源追蹤方法流程示意圖，以下將進一步說明本發明汙染源追蹤方法其中所包含流程S1至S4：
流程S1：從一預設範圍內的複數個微型感測器接收對應的感測資料。
其中，在本發明的部分實施例中，微型感測器係為高密度水平空間分布及具有高時間解析度，舉例而言，微型感測器包含空氣盒子、空氣品質
微型感測站，其中各微型感測器所包覆的感測空間尺度間隔可為數公尺至數百公尺，各微型感測器傳輸感測資料的時間尺度可達到分鐘尺度。
進一步而言，在本發明的部分實施例中，感測資料包含風向資料及污染測項資料。
流程S2：將對應的感測資料內插至規則的網格上。
其中，將對應的感測資料內插至規則的網格上可透過氣象客觀分析方法達成，藉此，產生每個時間間隔之網格風場及測項濃度分布數據，可選的，在本發明的部分實施例中，可透過顯示裝置即時接續顯示每個時間之將對應的感測資料內插至規則的網格上所呈現的網格風場及測項濃度分布圖。
流程S3：將對應的感測資料在第一時間至第二時間透過一積分演算法進行積分運算，求得比較計算值。
其中，將對應的感測資料透過使用二維水平動力傳輸擴散模式，將汙染測項濃度利用計算流體力學Lagrangian數值方法，從第一時間積分至第二時間，藉此求得比較計算值，換言之，透過上述方法由第一時間求得代表第二時間之預測汙染濃度分布的比較計算值。
其中，第一時間可預設為起始觀測時間或其他量測時間。
流程S4：將比較計算值與網格的同一網格位置在在第二時間取得的第二時間資料實際值進行比較，第二時間資料實際值大於比較計算值的網格位置可確認為汙染源的排放區域。
更詳細而言，透過代表第二時間之預測汙染濃度分布的比較計算值減去第二時間資料實際值，當第二時間資料實際值大於比較計算值的網格位置即為汙染源排放區域。
或者，在本發明的部分實施例中，亦可設置第二時間資料實際值大於比較計算值的網格位置及鄰近上風處之格點為汙染源排放區域。
以下透過一實施例進一步說明在本發明中，所設置的汙染源分析方法。
第2圖係為在本發明一實施例中，根據預設範圍邊界所繪製的空氣品質微型感測站與風場測站點分布示意圖。
其中，如圖所示，其中圖中的表格邊界為在該實施例中的分析範圍，圓點代表分析範圍內之微型感測站，十字風標代表風場測站，其中，自十字風標延伸的箭頭方向與長度表示風向及風速。
第3a圖係為在本發明一實施例中，根據氣象客觀分析後的汙染測項細懸浮微粒濃度與風場資料繪製的2時26分之汙染測項細懸浮微粒濃度與風場分布示意圖。
第3b圖係為在本發明一實施例中，根據氣象客觀分析後的汙染測項細懸浮微粒濃度與風場資料繪製的2時29分之汙染測項細懸浮微粒濃度與風場分布示意圖。
其中，在第3a圖及第3b圖中，表格底部的灰階顏色代表細懸浮微粒的濃度分布，其對應顏色繪製於第3a圖及第3b圖中，藉由圖面中的灰階變化表示2時26分之汙染測項細懸浮微粒濃度與風場分布情況以及2時29分之汙染測項細懸浮微粒濃度與風場分布情況。
第4圖係為在本發明一實施例中，根據第3a圖及第3b圖的2時26分與2時29分之汙染測項細懸浮微粒濃度與風場分布示意圖繪製的汙染測項細懸浮微粒預測濃度圖。
其中，二維水平動力傳輸擴散模式是使用地面水平風場資料及已知汙染源濃度分布，利用此模式了解汙染源隨著水平風場平流及擴散時，可預測未來汙染源濃度在不同時間的分布情形。
更進一步而言，在根據第3a圖及第3b圖的2時26分與2時29分之汙染測項細懸浮微粒濃度繪製的第4圖是依照下列方程式而轉換：
其中，C為濃度；
，(u,v)為水平風場分量；γ為紊流擴散係數，進一步而言，γ的方程式為：
，其中，CS為Smagorinsky常數，其值係為從0.1至10之間的可調整參數，Δ為數值計算之平均尺寸；
。
進一步而言，在本發明的一實施例中，對平流方程式的數值時間積分方法是採用Lagrangian方法。
在本發明的一實施例中，對空間差分的差分計算方法為中差分方法。
第5圖係為在本發明一實施例中，根據第4圖的汙染測項細懸浮微粒預測濃度圖所繪製的汙染排放源位置圖。
其中，如第5圖所示，其係為時間2時29分為之觀測濃度值減去預測濃度值正值區域。在第5圖中，綠色線為正值5之等值線。暗紫色為正值100之等值線，此等值線封閉區域及鄰近上風處之格點區域，即為汙染排放源位置。
進一步而言，本發明還提供一種汙染源追蹤系統，包含：複數個微型感測器，各該微型感測器產生感測資料；處理單元接收對應的感測資料，處理單元將對應的感測資料內插至規則的網格上，將對應的感測資料在第一時間至第二時間透過積分演算法進行積分運算，求得比較計算值，將比較計算值與網格的同一網格位置在第二時間取得的第二時間資料實際值進行比較，其中，第二時間資料實際值大於比較計算值的網格位置可確認為汙染源的排放區域。
其中，在本發明的部分實施例中，微型感測器還包含至少一風向感測單元。
或者，在本發明的部分實施例中，微型感測器還包含汙染測項感測單元，汙染測項感測單元包含二氧化碳感測單元、懸浮微粒感測單元、揮發性有機物感測單元。
除此之外，本發明再提供一種汙染源追蹤方法，其包含：從預設範圍內的複數個微型感測器接收對應的感測資料，感測資料包含風向資料及污染測項資料；將對應的感測資料內插至規則的網格上；將對應的感測資料在第一時間至第二時間透過積分演算法進行積分運算，積分演算法係透過二維水平動力傳輸擴散模式計算汙染測項濃度，將得出的汙染測項濃度透過流體力學Lagrangian數值方法從第一時間積分至第二時間，求得比較計算值；以及將比較計算值與網格的同一網格位置在第二時間取得的第二時間資料實際值進行比
較；其中，第二時間資料實際值大於比較計算值的網格位置則可確認該點為汙染源的排放區域。
藉由上述的汙染源追蹤方法及汙染源追蹤系統，便於將演算法耦合至微型感測器中，以及與微型感測器連接的處理單元中，藉此客製化包含大量分布於預設範圍內微型感測器以及汙染源追蹤系統。
綜上所述，透過本發明提供的汙染源追蹤方法，可將不規則分布的複數筆感測資料轉換為規則的網格分布，進一步便於研究者分析預設範圍的汙染情況，又，研究者還可透過複數個微型感測器量測到的感測資料，即時預測汙染源的排放位置。
S1~S4:流程
Claims (9)
- 一種汙染源追蹤方法，包含：從一預設範圍內的複數個微型感測器接收對應的感測資料；將該對應的感測資料內插至規則的網格上；將該對應的感測資料在第一時間至第二時間透過一積分演算法進行積分運算，求得一比較計算值，其中，該積分演算法包含計算流體力學Lagrangian數值方法；以及將該比較計算值與該網格的同一網格位置在第二時間取得的一第二時間資料實際值進行比較；其中，該第二時間資料實際值大於該比較計算值的該網格位置可確認為該汙染源的排放區域。
- 如申請專利範圍第1項所述之汙染源追蹤方法，其中，該積分演算法係透過二維水平動力傳輸擴散模式計算汙染測項濃度。
- 如申請專利範圍第1項所述之汙染源追蹤方法，其中，該第一時間為起始觀測時間。
- 如申請專利範圍第1項所述之汙染源追蹤方法，其中，該感測資料包含一風向資料及一污染測項資料。
- 如申請專利範圍第4項所述之汙染源追蹤方法，其中，根據該第二時間資料實際值大於該比較計算值的網格位置及鄰近上風處之格點為汙染源排放區域。
- 一種汙染源追蹤系統，包含：複數個微型感測器，各該微型感測器產生一感測資料； 一處理單元，接收對應的感測資料，該處理單元將該對應的感測資料內插至規則的網格上，將該對應的感測資料在第一時間至第二時間透過一積分演算法進行積分運算，求得一比較計算值，其中，該積分演算法包含計算流體力學Lagrangian數值方法，將該比較計算值與該網格的同一網格位置在第二時間取得的一第二時間資料實際值進行比較，其中，該第二時間資料實際值大於該比較計算值的該網格位置可確認為該汙染源的排放區域。
- 如申請專利範圍第6項所述之汙染源追蹤系統，其中，該微型感測器還包含至少一風向感測單元。
- 如申請專利範圍第6項所述之汙染源追蹤系統，其中，該微型感測器還包含一汙染測項感測單元，該汙染測項感測單元包含二氧化碳感測單元、懸浮微粒感測單元。
- 一種汙染源追蹤方法，包含：從一預設範圍內的複數個微型感測器接收對應的感測資料，該感測資料包含風向資料及污染測項資料；將該對應的感測資料內插至規則的網格上；將該對應的感測資料在第一時間至第二時間透過一積分演算法進行積分運算，該積分演算法係透過二維水平動力傳輸擴散模式計算汙染測項濃度，將得出的汙染測項濃度透過流體力學Lagrangian數值方法從第一時間積分至第二時間，求得一比較計算值；以及將該比較計算值與該網格的同一網格位置在第二時間取得的一第二時間資料實際值進行比較；其中，該第二時間資料實際值大於該比較計算值的該網格位置 可確認為該汙染源的排放區域。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW108108165A TWI698760B (zh) | 2019-03-12 | 2019-03-12 | 汙染源追蹤系統及其方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| TW108108165A TWI698760B (zh) | 2019-03-12 | 2019-03-12 | 汙染源追蹤系統及其方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| TWI698760B true TWI698760B (zh) | 2020-07-11 |
| TW202034192A TW202034192A (zh) | 2020-09-16 |
Family
ID=72601988
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| TW108108165A TWI698760B (zh) | 2019-03-12 | 2019-03-12 | 汙染源追蹤系統及其方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| TW (1) | TWI698760B (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TW201632246A (zh) * | 2015-03-12 | 2016-09-16 | Jg Environmental Tech Co Ltd | 汙染防制處理設備的遠端監控系統及方法 |
| CN106228007A (zh) * | 2016-07-19 | 2016-12-14 | 武汉大学 | 突发事件污染源追溯方法 |
| TWM567372U (zh) * | 2018-04-27 | 2018-09-21 | 研能科技股份有限公司 | Particle monitoring module |
| CN109101781A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-28 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 一种复杂河网中污染源贡献比例的计算方法 |
| CN109118129A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-01-01 | 孙扬 | 一种大气污染物精准溯源识别系统及方法 |
| CN109357979A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-19 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种基于卫星监测的雾霾移动分析方法及系统 |
| CN109444232A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-03-08 | 苏州同阳科技发展有限公司 | 一种多通道智能化污染气体监测装置与扩散溯源方法 |
-
2019
- 2019-03-12 TW TW108108165A patent/TWI698760B/zh active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TW201632246A (zh) * | 2015-03-12 | 2016-09-16 | Jg Environmental Tech Co Ltd | 汙染防制處理設備的遠端監控系統及方法 |
| CN106228007A (zh) * | 2016-07-19 | 2016-12-14 | 武汉大学 | 突发事件污染源追溯方法 |
| TWM567372U (zh) * | 2018-04-27 | 2018-09-21 | 研能科技股份有限公司 | Particle monitoring module |
| CN109101781A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-28 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 一种复杂河网中污染源贡献比例的计算方法 |
| CN109357979A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-19 | 国网湖南省电力有限公司 | 一种基于卫星监测的雾霾移动分析方法及系统 |
| CN109118129A (zh) * | 2018-11-02 | 2019-01-01 | 孙扬 | 一种大气污染物精准溯源识别系统及方法 |
| CN109444232A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-03-08 | 苏州同阳科技发展有限公司 | 一种多通道智能化污染气体监测装置与扩散溯源方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| TW202034192A (zh) | 2020-09-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106407633B (zh) | 基于时空回归克里金模型估算地面pm2.5的方法及系统 | |
| Banks et al. | Performance evaluation of the boundary-layer height from lidar and the Weather Research and Forecasting model at an urban coastal site in the north-east Iberian Peninsula | |
| Paas et al. | A comparison of model performance between ENVI-met and Austal2000 for particulate matter | |
| CN111781113B (zh) | 一种粉尘网格化定位方法及粉尘网格化监测方法 | |
| Pavageau et al. | Wind tunnel measurements of concentration fluctuations in an urban street canyon | |
| Landis et al. | Divalent inorganic reactive gaseous mercury emissions from a mercury cell chlor-alkali plant and its impact on near-field atmospheric dry deposition | |
| Pearson et al. | Remote sensing of the tropical rain forest boundary layer using pulsed Doppler lidar | |
| CN104897853A (zh) | 基于塔式扩散模型的火电厂污染物排放监测显示方法 | |
| KR102250795B1 (ko) | 환경 통합 모니터링 모듈을 이용한 환경 통합 모니터링 장치 및 그 방법 | |
| WO2010001925A1 (ja) | 降下粉塵量推定方法、降下粉塵量推定装置、及び降下粉塵量推定プログラム | |
| Babić et al. | Evaluation of local similarity theory in the wintertime nocturnal boundary layer over heterogeneous surface | |
| CN114088633A (zh) | 一种星地协同监测的煤矿区甲烷排放异常识别和核算方法 | |
| CN110046771A (zh) | 一种pm2.5浓度预测方法与装置 | |
| CN107102309B (zh) | 风场空间分布转化为风场时间方向的方法及气溶胶时空分布与风场时空分布的叠加方法 | |
| CN115796034B (zh) | 基于机器学习和数值模式的道路扬尘贡献评估系统和方法 | |
| Maruyama | Upward transport of westerly momentum due to disturbances of the equatorial lower stratosphere in the period range of about 2 days A Singapore data analysis for 1983-1993 | |
| CN108732313A (zh) | 城市空气污染物浓度智能观测系统 | |
| Zhao et al. | Characteristics of traffic-induced fugitive dust from unpaved roads | |
| CN109443995A (zh) | 一种测量多孔材料扩散系数与预测吸附量的方法 | |
| TWI698760B (zh) | 汙染源追蹤系統及其方法 | |
| CN113203841B (zh) | 基于多传感器协同的有害气体检测系统及方法 | |
| Febo et al. | Local air pollution and long–range mass transport of atmospheric particulate matter: A comparative study of the temporal evolution of the aerosol size fractions | |
| CN111695712B (zh) | 污染源追踪系统及其方法 | |
| CN116258101A (zh) | 一种基于气体浓度监测数据快速计算排放源强的方法 | |
| CN111189749A (zh) | 实现颗粒态污染物输送定量评价的移动激光雷达稽查系统 |