申请/专利权人：电子科技大学

申请日：2023-11-30

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117805315A

主分类号：G01N33/00

分类号：G01N33/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：该发明公开了一种基于智慧杆塔的城市大气污染源定位方法，属于数据分析领域。针对现有智慧杆塔上的传感器仅能够检测大气污染物浓度，而缺少大气污染源准确定位的问题，提出面向智慧杆塔的城市污染源定位方法。环境污染是一个动态过程，污染源的排放和空气传输情况会随时间变化。利用LSTM算法，对收集到的浓度分布图进行时间域上的拓展，最后将不同时间段的数据进行比较和分析，得到环境污染源的动态变化情况。这样可以更好地掌握环境污染的发展趋势，有针对性地采取措施进行治理和预防。

主权项：1.一种基于智慧杆塔的城市大气污染源定位方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：按照预设要求在相应智慧塔杆节点上布置多个传感器，以实时采集多个污染因子、风速和风向作为监测数据；步骤2：利用如下公式对污染源的分布图进行划分； 式中，Cx,y,0为污染源下方任一点x,y,0处的污染物浓度，单位mgm3；Q为源强；P为风速指定高度，是大气稳定度的函数，从环境影响评价导则中查得；U0为高度为Z0米处的风速,单位ms，Ω表示空气动力学系数，由实验测量或数值模拟得到；σy和σz分别为横向扩散参数和垂直扩散参数，HeP表示He的P次幂；σx为纵向扩散参数；A为风速垂直变化参数，式为：A＝P+1×10PHe为烟囱有效高度,m，式为： 其中Hs为烟囱几何高度，单位为m；W为拾升参量；步骤3：在一些地图空白点上进行克里金插值，其变异函数选有基台值的高斯变异函数；步骤4：在接近高层建筑的传感器附近，地理相关性和建筑走向密切相关，基于此，在原有的矩形插值点之上，剔除在建筑物内部的插值点，并将建筑物面积范围内的点都视为浓度为0；步骤5，将步骤1和2获得的数据根据具体的环境利用混合模型进行模型结合，得到最终结果；根据高斯烟羽模型得到的大致划分和克里金插值得到的详细分布，结合地理信息系统的功能来生成最终的污染源分布图；并将得到的数据在时间域上进行拓展，得到动态分布图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电子科技大学 一种基于智慧杆塔的城市大气污染源定位方法

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