CN106352914A - 一种区域空气质量治理的装置 - Google Patents
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Abstract
一种区域空气质量治理的装置及其方法，通过在一定区域内密集网格化布设气象与大气污染物监测仪器，同时对区域内各种排放废气的污染源的减排设施工况，设施的减排效率进行在线监测，并装备在满足设定条件时进行自动空气采样装置；以上在线监测的数据通过互联网实时上传至中心服务器，中心服务器安装的数据库程序将数据储存后输入大数据处理分析程序，大数据处理分析***预测出预设空间点位的污染物浓度变化与情景分析，并优选出控制策略。本发明的方法可实现区域内空气质量的精确监测和控制，可用于大气环境治理、空气质量改善，实现环境保护。
Description
技术领域
本发明涉及一种空气治理装置及其方法，尤其是一种区域空气质量治理的装置及其方法，用于大气环境治理，空气质量改善，环境保护。
背景技术
雾霾污染已成为我国最突出的环境问题之一。2013年和2014年，京津冀地区年均PM2.5浓度分别达到104μg/m3和93μg/m3，远超过我国环境空气质量二级标准的2倍以上。PM2.5年均浓度最高的10座城市，有7个位于河北省。国务院颁布了大气污染防治行动计划，明确提出了京津冀地区雾霾治理的浓度目标和减排措施。2013年，《大气污染防治行动计划》(“国十条”)2013年试行，《环境空气细颗粒物污染综合防治技术政策》013年，《大气颗粒物来源解析技术指南(试行)》《北京市大气污染防治行动计划实施方案》《河北省大气污染防治行动计划实施方案》《京津冀及周边地区落实大气污染防治行动计划实施细则》。
环保部近日发布了《生态环境大数据建设总体方案》提出，将重点整合雾霾监测历史数据，开展雾霾预测预警大数据分析与应用；同时，创新监察执法方式，精确打击企业未批先建、偷排漏排、超标排放等违法行为。
但目前的环境监测和污染源在线监测都过于稀释，对于污染在区域的分布以及污染源的偷排偷放都没有办法通过技术手段进行监测监控，因此本发明应对此需求所做的针对性，实效性的技术发明。实现同步集成区域密集气象变化数据、高密网格监测数据污染源净化或减排设施工况与净化效率数据，开展雾霾预测预警大数据分析与应用，支撑雾霾提前发布、应急预案制定、预案执行和监察执法，为雾霾形势研判和应对提供信息服务和技术支撑，提升科学预霾防霾水平。
发明内容
本发明主要解决现有空气质量监测网络无法精确定位污染源和无法精确预测企业减排行为与空气质量之间的对应关系。本发明是一种区域空气质量治理的装置及其方法。
本发明采用如下技术方案：
一种区域空气质量治理的装置，该装置由环境气象与空气质量密集监测网络，在线监测废气治理设备运行工况、工作效率和条件采样的监测网络，中心服务器数据库程序部，大数据处理分析程序部，人工智能分析程序部构成。
一种利用区域空气质量治理的装置实现区域空气质量治理的方法，其由所述的环境气象与空气质量密集监测网络实现环境气象与空气质量数据监测，由所述的在线监测废气治理设备运行工况、工作效率和条件采样的监测网络实现设备状况数据监测，然后将两方面的数据通过互联网实时上传至中心服务器，由中心服务器安装的数据库程序部将数据储存后输入大数据处理分析程序部，由大数据处理分析程序部输出的定维数组并输入人工智能分析程序部，最终实现区域空气质量治理。
其中，所述的环境气象与空气质量数据监测为：在一定区域内密集网格化布设气象与大气污染物监测仪器，网格化密集布设是指在指定区域内，规划出X km x Y km，X与Y分别等于1-10之间的任意数字组成的网格，在每个网格内的任意位置布设监测仪器得到的数据就代表这一个网格的浓度的做法；在每一个网格点内都布设风速、风向、温度、湿度、气压、PM10、PM2.5、PM1、CO2、CO、SO2、NO、NO2、NH3、O3和VOC浓度监测仪器，每5分钟到1小时监测一组数据，并通过互联网方式自动上传到指定的中心服务器。
其中，所述的设备状况数据监测为：对区域内的所有生产型企业的各种排放废气的污染源全面安装监测设备，监测设备是对污染源的减排或净化设施的主供电电路的电流进行感应在线监测，同时设置噪音传感器监测，在进入净化设施前的废气管路和经过净化后的管路中分别安装监测探头，监测项目包括PM10、PM2.5、PM1、CO2、CO、SO2、NO、NO2、NH3、O3和VOC浓度；通过电流监测确认净化或减排设施是否正常工作，通过噪音监测确认污染源是否在生产，通过前后污染物监测确认净化设备的效率；这些监测数据每5分钟到1小时监测一组数据，并通过互联网方式自动上传到指定的中心服务器。任何企业的排放废气的污染源监测设备在监测到过滤效率低于设定值时，启动其中的自动采样装置，将污染源排出的废气进行自动吸气采样保存，以固定证据便于后期进行进一步检测。
进一步包括；将监测的数据通过互联网实时上传至中心服务器，中心服务器安装的数据库程序部将数据储存后输入大数据处理分析程序部，该大数据处理分析***采用正交矩阵主成分分析法，将以上数据降维后提取变化规律性质相同的关键分类因子，评估和计算出预设空间点的各污染物来源的贡献比例，从而确定预设点位的污染物主要管控方向和相关的排放企业。
进一步包括：所述的大数据处理分析程序部输出的定维数组，将输入人工智能分析程序部，人工智能分析程序部是利用人工神经网络的算法，通过深度学习输入的数据后建模，即可在输入已知的或者人为设定的区域内气象数据，不同企业污染源净化或减排设备的净化效率数据以及发展趋势后就可以通过以上模型计算出预设空间点位的污染物浓度变化。
有益技术效果：本发明对从源头控制区域大气污染物具有直接意义，可以，创新环境监察执法方式，精确打击企业偷排漏排、超标排放等违法行为。同步集成气象、密集网实时监测数据，企业减排行为等数据，开展雾霾预测预警大数据分析与应用，支撑雾霾提前发布、应急预案制定、预案执行和监察执法，为雾霾形势研判和应对提供信息服务和技术支撑，提升科学预霾防霾水平。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明进行进一步说明。
实施例1
下面以本发明的优选实施例进一步说明本发明。
实施例1：
一种区域空气质量治理的装置，该装置由环境气象与空气质量密集监测网络，在线监测废气治理设备运行工况、工作效率和条件采样的监测网络，中心服务器数据库程序部，大数据处理分析程序部，人工智能分析程序部构成。
实施例2：
一种利用实施例1的区域空气质量治理的装置实现区域空气质量治理的方法，由所述的环境气象与空气质量密集监测网络实现环境气象与空气质量数据监测，由所述的在线监测废气治理设备运行工况、工作效率和条件采样的监测网络实现设备状况数据监测，然后将两方面的数据通过互联网实时上传至中心服务器，由中心服务器安装的数据库程序部将数据储存后输入大数据处理分析程序部，由大数据处理分析程序部输出的定维数组并输入人工智能分析程序部，最终实现区域空气质量治理。
其中，所述的环境气象与空气质量数据监测为：在一定区域内密集网格化布设气象与大气污染物监测仪器，网格化密集布设是指在指定区域内，规划出X km x Y km，X与Y分别等于1-10之间的任意数字组成的网格，在每个网格内的任意位置布设监测仪器得到的数据就代表这一个网格的浓度的做法；在每一个网格点内都布设风速、风向、温度、湿度、气压、PM10、PM2.5、PM1、CO2、CO、SO2、NO、NO2、NH3、O3和VOC浓度监测仪器，每5分钟到1小时监测一组数据，并通过互联网方式自动上传到指定的中心服务器。
其中，所述的设备状况数据监测为：对区域内的所有生产型企业的各种排放废气的污染源全面安装监测设备，监测设备是对污染源的减排或净化设施的主供电电路的电流进行感应在线监测，同时设置噪音传感器监测，在进入净化设施前的废气管路和经过净化后的管路中分别安装监测探头，监测项目包括PM10、PM2.5、PM1、CO2、CO、SO2、NO、NO2、NH3、O3和VOC浓度；通过电流监测确认净化或减排设施是否正常工作，通过噪音监测确认污染源是否在生产，通过前后污染物监测确认净化设备的效率；这些监测数据每5分钟到1小时监测一组数据，并通过互联网方式自动上传到指定的中心服务器。当有任何生产型企业的排放废气的污染源监测设备在监测到过滤效率低于设定值时，启动其中的自动吸气采样装置，将污染源排出的废气进行自动采样保存，以固定证据便于后期进行进一步检测。
进一步包括；将监测的数据通过互联网实时上传至中心服务器，中心服务器安装的数据库程序部将数据储存后输入大数据处理分析程序部，该大数据处理分析***采用正交矩阵主成分分析法，将以上数据降维后提取变化规律性质相同的关键分类因子，评估和计算出预设空间点的各污染物来源的贡献比例，从而确定预设点位的污染物主要管控方向和相关的排放企业。
进一步包括：所述的大数据处理分析程序部输出的定维数组，将输入人工智能分析程序部，人工智能分析程序部是利用人工神经网络的算法，通过深度学习输入的数据后建模，即可在输入已知的或者人为设定的区域内气象数据，不同企业污染源净化或减排设备的净化效率数据以及发展趋势后就可以通过以上模型计算出预设空间点位的污染物浓度变化。
实施例3：
首先在一个1000平方公里的行政区内进行本发明的实施例，通过在该行政区内按照1km x 1km为一个网格，画出4平方公里一个分辨率的密集网格，设置500个网格点位，每点位实时监测大气中指纹示踪性8项大气物理与环境参数数据(PM1/PM2.5/PM10,VOC,温度，湿度，风速，风向)，还包括在核心区安装1套大气边界层物理与大气化学超级站，通过激光雷达结合大气化学成分实时分析***，可实时分辨本地与外部传输污染比例以及在线源解析报告，了解面源与散煤等排放强度与传输变化规律；
经过调研，该行政区内有1000个排放废气的生产企业，排放废气类型为VOC，这些企业也都安装了活性炭净化装置进行废气净化后排放，因此在每个企业的活性炭净化装置上安装监测设施，对净化装置的风机主供电电路的电流进行感应在线监测，同时设置噪音传感器监测，在进入净化设施前的废气管路和经过净化后的管路中分别安装监测探头，监测项目为VOC浓度。监督企业减排措施到位情况，在应急预警情况下落实企业停限产任务；相关数据输入大数据分析***中提高预测预警精度；
以上两种监测网络的数据都通过GPRS每5分钟一次上传到数据库服务器，中心服务器安装的数据库程序将数据储存后输入大数据处理分析程序，该大数据处理分析***采用正交矩阵主成分分析法，将以上数据降维后提取变化规律性质相同的关键分类因子，评估和计算出预设空间点的各污染物来源的贡献比例，从而确定预设点位的污染物主要管控方向和相关的排放企业；前述的大数据处理分析程序输出的定维数组，将输入人工智能分析程序，人工智能分析程序是利用人工神经网络的算法，通过深度学习输入的数据后建模，即可在输入已知的或者人为设定的区域内气象数据，不同企业污染源净化或减排设备的净化效率数据后就可以通过以上模型计算出预设空间点位的污染物浓度变化。从而提供大气污染的综合来源诊断；重点治理型监控监测；区域防治型密集网阵监测；预警预测与动态评估评价和决策分析等的系列服务。
以上所述，仅为本发明较佳实施例而已，故不能依此限定本发明实施的范围，即依本发明专利范围及说明书内容所作的等效变化与修饰，皆应仍属本发明涵盖的范围内。
Claims (6)
1.一种区域空气质量治理的装置，其特征在于：该装置由环境气象与空气质量密集监测网络，在线监测废气治理设备运行工况、工作效率和条件采样的监测网络，中心服务器数据库程序部，大数据处理分析程序部，人工智能分析程序部构成，所述的环境气象与空气质量密集监测网络实现环境气象与空气质量数据监测，由所述的在线监测废气治理设备运行工况、工作效率和条件采样的监测网络实现设备状况数据监测，然后将两方面的数据通过互联网实时上传至中心服务器，由中心服务器安装的数据库程序部将数据储存后输入大数据处理分析程序部，由大数据处理分析程序部输出的定维数组并输入人工智能分析程序部，最终实现区域空气质量治理。
2.根据权利要求1所述的一种区域空气质量治理的方法，其特征在于:所述的环境气象与空气质量数据监测为：在一定区域内密集网格化布设气象与大气污染物监测仪器，网格化密集布设是指在指定区域内，规划出X km x Y km，X与Y分别等于1-10之间的任意数字组成的网格，在每个网格内的任意位置布设监测仪器得到的数据就代表这一个网格的浓度的做法；在每一个网格点内都布设风速、风向、温度、湿度、气压、PM10、PM2.5、PM1、CO2、CO、SO4、NO、NO2、NH3、O3和VOC浓度监测仪器，每5分钟到1小时监测一组数据，并通过互联网方式自动上传到指定的中心服务器。
3.根据权利要求2所述的一种区域空气质量治理的方法，其特征在于:所述的设备状况数据监测为：对区域内的所有生产型企业的各种排放废气的污染源全面安装监测设备，监测设备是对污染源的减排或净化设施的主供电电路的电流进行感应在线监测，同时设置噪音传感器监测，在进入净化设施前的废气管路和经过净化后的管路中分别安装监测探头，监测项目包括PM10、PM2.5、PM1、CO2、CO、SO2、NO、NO2、NH3、O3和VOC浓度；通过电流监测确认净化或减排设施是否正常工作，通过噪音监测确认污染源是否在生产，通过前后污染物监测确认净化设备的效率；这些监测数据每5分钟到1小时监测一组数据，并通过互联网方式自动上传到指定的中心服务器。
4.根据权利要求1所述的一种区域空气质量治理的方法，其特征在于:将监测设备监测的数据通过互联网实时上传至中心服务器，中心服务器安装的数据库程序部将数据储存后输入大数据处理分析程序部，该大数据处理分析***采用正交矩阵主成分分析法，将以上数据降维后提取变化规律性质相同的关键分类因子，评估和计算出预设空间点的各污染物来源的贡献比例，从而确定预设点位的污染物主要管控方向和相关的排放企业。
5.根据权利要求4所述的一种区域空气质量治理的方法，其特征在于:所述的大数据处理分析程序部输出的定维数组，将输入人工智能分析程序部，人工智能分析程序部是利用人工神经网络的算法，通过深度学习输入的数据后建模，即可在输入已知的或者人为设定的区域内气象数据，不同企业污染源净化或减排设备的净化效率数据以及发展趋势后就可以通过以上模型计算出预设空间点位的污染物浓度变化。
6.根据权利要求4所述的一种区域空气质量治理的方法，其特征在于：所述的区域内的企业排放废气污染源监测设备在监测到过滤效率低于设定值时，启动其中的自动吸气采样装置，将污染源排出的废气进行自动采样保存，以固定证据便于后期进行进一步检测。
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