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一种烟气污染源采集监测系统、方法及可读存储介质

申请号: CN202410190648.3
申请人: 云南宇松科技有限公司
申请日期: 2024/2/21

摘要文本

本发明涉及污染源监测技术领域,具体地说,涉及一种烟气污染源采集监测系统、方法及可读存储介质。其包括污染源监测单元,污染源监测单元基于传感器模块监测烟气中污染物的浓度;数据分析单元基于深度学习预测模型对经过预处理的浓度数据进行分析,并根据实时浓度数据预测未来时间内的排放趋势;数据分析单元基于深度学习预测模型,通过动态调整实时数据与历史污染物浓度数据的权重,调整并优化深度学习预测模型,远程控制单元包括通信模块和烟气排放控制模块。将实时数据与截断后的历史数据结合,可以使模型在一定程度上兼顾长期历史信息和最新的实时信息,从而提高了模型预测的准确性和实时性。 数据由马 克 数 据整理

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种烟气污染源采集监测系统、方法及可读存储介质
专利类型 发明申请
申请号 CN202410190648.3
申请日 2024/2/21
公告号 CN117744704A
公开日 2024/3/22
IPC主分类号 G06N3/0442
权利人 云南宇松科技有限公司
发明人 余国斌; 武应华; 蔡明
地址 云南省昆明市王家桥(云冶生活区)新34幢2单元3层3-22号

专利主权项内容

1.一种烟气污染源采集监测系统,其特征在于,包括:污染源监测单元(1),所述污染源监测单元(1)基于传感器模块监测烟气中污染物的浓度;数据采集单元(2),所述数据采集单元(2)用于采集传感器模块监测到的实时监测数据,并将采集到的浓度数据进行预处理;数据分析单元(3),所述数据分析单元(3)基于深度学习预测模型对经过预处理的浓度数据进行分析,用于判断污染物浓度是否异常,并根据实时浓度数据预测未来时间内的排放趋势;其中,数据分析单元(3)基于深度学习预测模型,并通过动态调整实时数据与历史污染物浓度数据的权重,调整并优化深度学习预测模型,其历史数据权重的调整计算规则具体为:
;其中,表示在时间步/>上历史数据的权重;/>表示时间步;/>表示初始历史数据的权重;表示最终时历史数据的权重;/>表示调整函数变化的速率参数;/>表示自然对数的底数;远程控制单元(4),所述远程控制单元(4)包括通信模块和烟气排放控制模块;其中,所述烟气排放控制模块基于数据分析单元(3)分析、预测的结果,通过通信模块远程控制排放设备实现污染物排放量的调节。