[發(fā)明專利]一種污染物擴(kuò)散預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810897376.5
• 申請(qǐng)日: 2018-08-08
• 公開（公告）號(hào): CN109117549B
• 公開（公告）日: 2023-09-05
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 宋春紅;劉浩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江航天恒嘉數(shù)據(jù)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06F30/20
• 分類號(hào): G06F30/20;G06T7/00
• 代理公司: 北京輕創(chuàng)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11212
• 代理人: 楊立;李航

1.一種污染物擴(kuò)散預(yù)測(cè)方法，其特征在于：包括以下步驟，

S1，根據(jù)擴(kuò)散條件構(gòu)建目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣的高斯擴(kuò)散模型；

S2，采集所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣的圖像，并對(duì)所述圖像進(jìn)行圖像處理，得出所述高斯擴(kuò)散模型所需的參數(shù)數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣的軌跡方程；

S3，根據(jù)所述軌跡方程對(duì)所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣進(jìn)行空間濃度分布預(yù)測(cè)，并通過與采集的所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣的真實(shí)值進(jìn)行比較，且結(jié)合所述高斯擴(kuò)散模型所需的參數(shù)數(shù)據(jù)對(duì)所述高斯擴(kuò)散模型進(jìn)行修正；

S4，利用修正后的所述高斯擴(kuò)散模型，并采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣中的污染物進(jìn)行軌跡擴(kuò)散預(yù)測(cè)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污染物擴(kuò)散預(yù)測(cè)方法，其特征在于：還包括以下步驟，

S5，根據(jù)反演算法，利用修正后的所述高斯擴(kuò)散模型，并結(jié)合企業(yè)排放物的特征因子庫(kù)，對(duì)污染物進(jìn)行溯源。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種污染物擴(kuò)散預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述S5具體為，

采用反演算法，根據(jù)多個(gè)大氣站的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及風(fēng)向和修正后的所述高斯擴(kuò)散模型進(jìn)行反推，得出污染氣體的排放區(qū)域；

結(jié)合企業(yè)的特征因子庫(kù)，縮小排放區(qū)域的范圍，實(shí)現(xiàn)污染物的溯源。

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的一種污染物擴(kuò)散預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述S2具體為，

S21，對(duì)所述圖像進(jìn)行二值化處理；

S22，利用邊緣模板算子對(duì)經(jīng)過二值化處理后的圖像的背景差分，并結(jié)合區(qū)域增長(zhǎng)算法，分割獲取所述高斯擴(kuò)散模型所需的參數(shù)數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣的軌跡方程。

5.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的一種污染物擴(kuò)散預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述S4具體為，

S41，根據(jù)所述目標(biāo)煙氣排放口周圍的采樣點(diǎn)的實(shí)際濃度數(shù)據(jù)，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，計(jì)算出所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣中的已知可見氣體和未知不可見氣體之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則；

S42，通過修正后的所述高斯擴(kuò)散模型計(jì)算出所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣中的已知可見氣體的擴(kuò)散軌跡；

S43，基于所述關(guān)聯(lián)規(guī)則，通過所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣中的已知可見氣體的擴(kuò)散軌跡對(duì)所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣中的未知不可見氣體在空間上的濃度分布進(jìn)行預(yù)測(cè)。

6.一種污染物擴(kuò)散預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：包括以下模塊，

高斯擴(kuò)散模型構(gòu)建模塊，其用于根據(jù)擴(kuò)散條件構(gòu)建目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣的高斯擴(kuò)散模型；

軌跡方程獲取模塊，其用于采集所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣的圖像，并對(duì)所述圖像進(jìn)行圖像處理，得出所述高斯擴(kuò)散模型所需的參數(shù)數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣的軌跡方程；

高斯擴(kuò)散模型修正模塊，其用于根據(jù)所述軌跡方程對(duì)所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣進(jìn)行空間濃度分布預(yù)測(cè)，并通過與采集的所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣的真實(shí)值進(jìn)行比較，且結(jié)合所述高斯擴(kuò)散模型所需的參數(shù)數(shù)據(jù)對(duì)所述高斯擴(kuò)散模型進(jìn)行修正；

軌跡擴(kuò)散預(yù)測(cè)模塊，其用于利用修正后的所述高斯擴(kuò)散模型，并采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)所述目標(biāo)煙氣排放口排放的煙氣中的污染物進(jìn)行軌跡擴(kuò)散預(yù)測(cè)。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種污染物擴(kuò)散預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：還包括，

污染物溯源模塊，其用于根據(jù)反演算法，利用修正后的所述高斯擴(kuò)散模型，并結(jié)合企業(yè)排放物的特征因子庫(kù)，對(duì)污染物進(jìn)行溯源。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種污染物擴(kuò)散預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：所述污染物溯源模塊具體用于，

采用反演算法，根據(jù)多個(gè)大氣站的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及風(fēng)向和修正后的所述高斯擴(kuò)散模型進(jìn)行反推，得出污染氣體的排放區(qū)域；

結(jié)合企業(yè)的特征因子庫(kù)，縮小排放區(qū)域的范圍，實(shí)現(xiàn)污染物的溯源。