CN108241041A - 一种船舶换油检测***及检测方法 - Google Patents
一种船舶换油检测***及检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108241041A CN108241041A CN201710488992.0A CN201710488992A CN108241041A CN 108241041 A CN108241041 A CN 108241041A CN 201710488992 A CN201710488992 A CN 201710488992A CN 108241041 A CN108241041 A CN 108241041A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- concentration
- data processing
- memory module
- processing memory
- detection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 137
- 230000008859 change Effects 0.000 title claims abstract description 21
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 92
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims abstract description 76
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims abstract description 76
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 24
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 claims abstract description 22
- 239000011593 sulfur Substances 0.000 claims abstract description 22
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 17
- 239000012080 ambient air Substances 0.000 claims abstract description 12
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 6
- 239000003921 oil Substances 0.000 claims description 48
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 21
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 11
- 239000000295 fuel oil Substances 0.000 claims description 6
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 230000002146 bilateral effect Effects 0.000 claims description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 claims description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 claims description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 claims description 3
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 claims description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 2
- 230000009471 action Effects 0.000 abstract description 3
- 230000000284 resting effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 abstract description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 8
- 239000003570 air Substances 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 238000012417 linear regression Methods 0.000 description 2
- RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 9,10-anthraquinone Chemical compound C1=CC=C2C(=O)C3=CC=CC=C3C(=O)C2=C1 RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241001269238 Data Species 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 1
- 230000000116 mitigating effect Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 0.000 description 1
- 239000003643 water by type Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
- G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
- G01N33/0027—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector
- G01N33/0036—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector specially adapted to detect a particular component
- G01N33/0037—NOx
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
- G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
- G01N33/0027—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector
- G01N33/0036—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector specially adapted to detect a particular component
- G01N33/0039—O3
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
- G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
- G01N33/0027—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector
- G01N33/0036—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector specially adapted to detect a particular component
- G01N33/0042—SO2 or SO3
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/26—Oils; Viscous liquids; Paints; Inks
- G01N33/28—Oils, i.e. hydrocarbon liquids
- G01N33/2835—Specific substances contained in the oils or fuels
- G01N33/287—Sulfur content
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/38—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
- G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/42—Determining position
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
- General Chemical & Material Sciences (AREA)
- Oil, Petroleum & Natural Gas (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明提出了一种船舶换油检测***及检测方法，包括空中检测单元、地面控制接收单元，空中检测单元包括低空追踪检测平台、第一无线通信模块、数据处理存储模块、检测模块、跟踪拍摄器、位置传感器、高度传感器，解决了非登船情况下无法检测船舶用是否使用低硫油的问题，实现对船舶在运行和停靠状态的检测,能够区分环境大气和船舶排放，根据观测浓度反向判断船用燃油硫含量，内置判定条件和算法，借助无人机和污染物监测模块，实现对高排放船舶的筛查，减少监管人员的工作量，提高对高排放嫌疑船舶的辨识率，快速给出结果，便于现场执法人员采取行动。
Description
技术领域
本发明涉及船舶换油检测技术领域，具体涉及一种船舶换油检测***及检测方法。
背景技术
我国于2015年颁布了《珠三角、长三角、环渤海(京津冀)水域船舶排放控制区实施方案》，分阶段实施船舶在排放控制区内使用低硫油(硫含量≤0.5％)的减排措施。目前，监管人员采用登船检查的方式，抽查船舶是否按照规定使用低硫油，该方式的效率较低，另外涉及外籍船舶登船许可等问题。在油品质量检测领域，目前所有方法都必须登船进行，或检查船舶购买油品的相关记录，或采集油样进行进一步检测，在非登船检测领域，目前未见到相关的技术报道。
类比于其他大气污染源，例如工厂等污染源，有研究者使用移动监测车监测厂区周围的污染物浓度，但多数为单一污染物，用于判断污染扩散过程的模拟是否准确。
目前的技术方法由于存在以下不足，导致这些方法无法适用于船舶换油与否的检测：
1、不能实现从观测浓度向排放或燃料情况的反向推演；
2、不能有效区分监测浓度来自于环境大气还是特定污染源，无法给出污染源贡献比例；
3、检测设备昂贵、实施过程耗时长、数据处理过程复杂；
4、针对固定的排放源，无法实现对移动船舶的检测。
发明内容
为了解决上述的技术问题，本发明提供一种船舶换油检测***及检测方法，其目的在于，提供一种方便高效的非登船式船舶换油快速检测***及检测方法，通过该检测***，解决了非登船情况下无法检测船舶用是否使用低硫油的问题，实现对船舶在运行和停靠状态的检测。
本发明提供一种船舶换油检测***，用于检测船舶所用油的含硫量，包括：
空中检测单元：其包括低空追踪检测平台及固定于所述低空追踪检测平台上的第一无线通信模块、数据处理存储模块、检测模块，所述第一无线通信模块和所述检测模块与所述数据处理存储模块连接，所述数据处理存储模块与所述低空追踪检测平台连接，所述检测模块包括与所述数据处理存储模块连接的NOx传感器、O3传感器和SO2传感器；
地面控制接收单元：其用于控制所述空中检测单元，所述地面控制接收单元包括地面控制器及固定于所述地面控制器上的显示屏和第二无线通信模块，所述地面控制器与所述显示屏连接，所述地面控制器与所述第二无线通信模块连接，且所述地面控制器通过所述第二无线通信模块和所述第一无线通信模块与所述数据处理存储模块无线通信。
作为本发明进一步的改进，所述NOx传感器、所述O3传感器和所述SO2传感器的耦合精度为1ppb级别；
所述NOx传感器、所述O3传感器和所述SO2传感器的分辨率≥0.1Hz。
作为本发明进一步的改进，所述空中检测单元还包括：
跟踪拍摄器，其固定于所述低空追踪检测平台下方，所述跟踪拍摄器与所述数据处理存储模块连接。
作为本发明进一步的改进，所述空中检测单元还包括：
位置传感器，其固定于所述低空追踪检测平台上，且与所述数据处理存储模块连接，所述位置传感器为GPS模块或北斗导航模块或GLONASS导航模块；
高度传感器，其固定于所述低空追踪检测平台上，且与所述数据处理存储模块连接。
作为本发明进一步的改进，还包括电源模块，其固定于所述低空追踪检测平台上，所述电源模块包括若干组锂电池，所述电源模块为所述空中检测单元提供电源。
本发明还提供一种船舶换油检测方法，包括：
步骤1，检测准备：获取监控区域无烟羽事件情况下，环境大气中污染物浓度平均值；
步骤2，获取监控区域检测数据：所述检测模块连续获取环境大气的SO2浓度、NOx浓度和O3浓度，并发送给所述数据处理存储模块；
步骤3，烟羽事件筛选：所述数据处理存储模块根据所述SO2浓度、NOx浓度和O3浓度和所述环境大气中污染物浓度平均值判断是否存在船舶烟羽事件，如果存在，则转向步骤4，如果不存在则转向步骤2；
步骤4，判断船舶用油种类：根据NOx浓度和SO2浓度的比值，判断船舶用油是高硫油还是低硫油。
作为本发明进一步的改进，步骤1具体包括：
步骤101，所述检测模块利用所述NOx传感器、所述O3传感器和所述SO2传感器采集时间区间ΔT内环境大气中若干个污染物浓度，污染物浓度包括SO2浓度、NOx浓度和O3浓度，其中，时间区间ΔT为3-5分钟；
步骤102，所述检测模块将污染物浓度传输给所述数据处理存储模块；
步骤103，所述数据处理存储模块接收污染物浓度；
步骤104，所述数据处理存储模块根据污染物浓度计算污染物浓度均值，所述污染物浓度均值包括SO2的环境浓度平均值C0,SO2、NOx的环境浓度平均值C0,NOx和O3的环境浓度平均值C0,O3；
步骤105，所述数据处理存储模块将所述污染物浓度均值传输给所述地面控制器；
步骤106，所述地面控制器将所述污染物浓度均值发送给所述显示屏；
步骤107，所述显示屏接收所述污染物浓度均值并显示。
作为本发明进一步的改进，步骤2具体包括：
步骤201，所述地面控制器发送开始检测指令给所述数据处理存储模块；
步骤202，所述数据处理存储模块收到开始检测指令后，控制所述低空追踪检测平台飞行到监测区域的指定高度，其中，所述数据处理存储模块从所述位置传感器和所述高度传感器获取空中检测单元的位置数据和高度数据，判断是否位置监测区域的指定高度；
步骤203，所述地面控制器通过给所述数据处理存储模块发送指令，控制所述低空追踪检测平台飞行到船舶烟囱下风向；
步骤204，所述地面控制器控制所述低空追踪检测平台旋转至所述跟踪拍摄器对准被检测船舶；
步骤205，所述跟踪拍摄器拍摄被检测船舶照片，并发送给所述数据处理存储模块，所述数据处理存储模块将所述被检测船舶照片发送给所述地面控制器；
步骤206，所述检测模块连续获取污染物浓度，并同时发送给所述数据处理存储模块；
步骤207，所述数据处理存储模块将接收的污染物浓度，按时间先后顺序存储成污染物浓度序列CT，所述污染物浓度序列CT包括SO2浓度序列CT,SO2、NOx浓度序列CT,NOx和O3浓度序列CT,O3。
作为本发明进一步的改进，步骤3具体包括：
步骤301，所述数据处理存储模块分析污染物浓度序列CT，判断连续两个时刻数据T0和T1的污染物浓度CT0和CT1是否同时满足SO2浓度CT1,SO2>15ppb和SO2浓度变化值CT1,SO2-CT0,SO2>3ppb，如果满足则转向步骤302，否则转向步骤203；
步骤302，所述数据处理存储模块判断T1时刻污染物浓度CT1是否同时满足CT1,NOx>C0,NOx、CT1,SO2>C0,SO2和CT1,O3<C0,O3，如果满足则转向步骤303；
步骤303，所述数据处理存储模块按时间顺序逐一判断污染物浓度序列CT中T1时刻之后的污染物浓度数据CTx是否同时满足烟羽判定条件，直至不满足所述烟羽判定条件停止判断，若一直满足所述烟羽判定条件，则记录最长时间设定为20分钟，记录最后一个满足所述烟羽判定条件的时刻为T2，其中，所述烟羽判定条件CTx,NOx>C0,NOx、CTx,SO2>C0,SO2和CTx,O3<C0,O3；
步骤304，烟羽事件对应的烟羽时段为T1到T2，所述数据处理存储模块记录下烟羽事件污染物浓度序列为CT1-T2。
作为本发明进一步的改进，步骤4具体包括：
步骤401，所述数据处理存储模块将所述烟羽事件污染物浓度序列CT1-T2按间隔时长分成若干段分别取均值，得到均值序列，与T0时刻的污染物浓度数据SO2浓度CT0，SO2和NOx浓度CT0，NOx合并，得到SO2浓度均值序列CM,SO2和NOx浓度均值序列CM,NOx，其中，间隔时长为4分钟；
步骤402，所述数据处理存储模块利用双边线性最小二乘回归方法对SO2浓度均值序列CM,SO2和NOx浓度均值序列CM,NOx进行线性拟合，得到拟合后的斜率为拟合公式为：
Ci,NOx＝a+b×Ci,SO2+εi
式中，i＝1，2，……，M；a、b为拟合系数，εi为拟合误差；
步骤403，所述数据处理存储模块比较和判定阈值的大小关系，如果 则为被检测船舶所用燃油为低硫油，检测结果为已换油，如果 则被检测船舶所用燃油为高硫油，所述检测结果为未换油，其中，5≤所述判定阈值≤7；
步骤404，所述数据处理存储模块将所述检测结果发送给所述地面控制器，所述地面控制器将所述被检测船舶照片和所述检测结果发送给所述显示屏，所述显示屏显示所述被检测船舶照片和所述检测结果。
本发明具有如下有益效果：实现对船舶在运行和停靠状态的检测,能够区分环境大气和船舶排放，根据观测浓度反向判断船用燃油硫含量，内置判定条件和算法，借助无人机和污染物监测模块，实现对高排放船舶的筛查，减少监管人员的工作量，提高对高排放嫌疑船舶的辨识率，快速给出结果，便于现场执法人员采取行动。
附图说明
图1为本发明第一实施例中的船舶换油检测***空中检测单元的结构示意图。
图2为本发明第一实施例中的船舶换油检测***地面控制接收单元的构示意图。
图3为本发明第四实施例中的船舶换油检测方法的流程图。
图4为本发明第四实施例中典型烟羽事件的NOx及SO2浓度曲线图。
图5为本发明第四实施例中线性回归拟合后的线性回归结果图。
图中，1、低空追踪检测平台；2、数据处理存储模块；3、跟踪拍摄器；4、第一无线通信模块；5、电源模块；6、检测模块；7、地面控制器；8、显示屏；9、第二无线通信模块。
具体实施方式
下面结合附图，及具体实施例对本发明做进一步的详细描述。
实施例1，如图1所示，一种船舶换油检测***，包括：
空中检测单元：其包括低空追踪检测平台1及固定于低空追踪检测平台1上的第一无线通信模块4、数据处理存储模块2、检测模块6、跟踪拍摄器3，第一无线通信模块4和检测模块6与数据处理存储模块2连接，数据处理存储模块2与低空追踪检测平台1连接，检测模块6包括与数据处理存储模块2连接的NOx传感器、O3传感器和SO2传感器；跟踪拍摄器3位于低空追踪检测平台1的下方，跟踪拍摄器3与数据处理存储模块2连接。位置传感器，其固定于低空追踪检测平台1上，且与数据处理存储模块2连接，位置传感器为GPS模块或北斗导航模块或GLONASS导航模块，高度传感器，其固定于低空追踪检测平台1上，且与数据处理存储模块2连接，电源模块5，其固定于低空追踪检测平台1上，电源模块5包括若干组锂电池，电源模块5为空中检测单元提供电源；
低空追踪检测平台1为内置姿态传感器的多旋翼无人机，其最大起飞重量要求达到10.5Kg以上，同时，为满足测试数据的稳定可靠，低空追踪检测平台1的飞行时间与悬停时间合计应超过10分钟，低空追踪检测平台1的功率不低于4kW，悬停功率不低于1.5kW；
在实际的测试过程中，低空追踪检测平台1需定点悬停在某一固定测试位置，因此需要飞行控制***有极高的精确度。同时，受到飞行环境的影响，需要飞低空追踪检测平台1具有一定的抗风能力(五级以上)和抗干扰能力；
NOx传感器、O3传感器和SO2传感器的耦合精度为1ppb级别，能够准确测定空气中所含污染物浓度；NOx传感器、O3传感器和SO2传感器的分辨率≥0.1Hz，能够达到短时内获取大量数据的要求，从而减少飞行时间；
跟踪拍摄器3一方面用于图像数据的采集，另一方面用于判断和确定测试***的实际测量方位，拍摄器的分辨率达到高清、成像质量高和拍摄的方位角度范围大，满足船舶识别和测量方位的要求；
地面控制接收单元：其用于控制空中检测单元，地面控制接收单元包括地面控制器7及固定于地面控制器7上的显示屏8和第二无线通信模块9，地面控制器7与显示屏8连接，地面控制器7与第二无线通信模块9连接，且地面控制器7通过第二无线通信模块9和第一无线通信模块4与数据处理存储模块2无线通信；
地面控制接收单元，能够控制空中检测单元的飞行速度、高度、水平位置、空中悬停姿态等，具有较大的发射和接收功率，同时具有较高的操控能力和灵敏度，克服象条件(如风力，能见度等)、建筑物高度以及安全因素等的影响；
第一无线通信模块4和第二无线通信模块9组成无线通讯***，主要用途为实时传输平台测试数据及飞行数据，具有较好的抗干扰能力，保证了测试和飞行数据的实时准确。
实施例2，与第一实施例所述的船舶换油检测***的不同之处在于，第一无线通信模块4、数据处理存储模块2、检测模块6、跟踪拍摄器3和电源模块5固定于岸边，与第一实施例相比，本实施例会降低检测效率。
实施例3，与第一实施例所述的船舶换油检测***的不同之处在于，检测模块6由CO2传感器替代NOx传感器，与第一实施例相比，本实施例采用CO2传感器的浓度数据作为拟合参数，因为空气中CO2浓度较大，不同区域之间差异较大，将导致结果的不确定性增大。
实施例4，如图5所示，基于第一实施例所述的船舶换油检测***的检测方法，包括：
步骤1，检测准备：获取监控区域无烟羽事件情况下，环境大气中污染物浓度平均值，具体包括：
步骤101，检测模块6利用NOx传感器、O3传感器和SO2传感器采集时间区间ΔT内环境大气中若干个污染物浓度，污染物浓度包括SO2浓度、NOx浓度和O3浓度，其中，时间区间ΔT为3-5分钟；
步骤102，检测模块6将污染物浓度传输给数据处理存储模块2；
步骤103，数据处理存储模块2接收污染物浓度；
步骤104，数据处理存储模块2根据污染物浓度计算污染物浓度均值，污染物浓度均值包括SO2的环境浓度平均值C0,SO2、NOx的环境浓度平均值C0,NOx和O3的环境浓度平均值C0,O3；
步骤105，数据处理存储模块2将污染物浓度均值传输给地面控制器7；
步骤106，地面控制器7将污染物浓度均值发送给显示屏8；
步骤107，显示屏8接收污染物浓度均值并显示；
步骤2，获取监控区域检测数据：检测模块6连续获取环境大气的SO2浓度、NOx浓度和O3浓度，并发送给数据处理存储模块2，具体包括：
步骤201，地面控制器7发送开始检测指令给数据处理存储模块2；
步骤202，数据处理存储模块2收到开始检测指令后，控制低空追踪检测平台1飞行到监测区域的指定高度，其中，数据处理存储模块2从位置传感器和高度传感器获取空中检测单元的位置数据和高度数据，判断是否位置监测区域的指定高度；
步骤203，地面控制器7通过给数据处理存储模块2发送指令，控制低空追踪检测平台1飞行到船舶烟囱下风向；
步骤204，地面控制器7控制低空追踪检测平台1旋转至跟踪拍摄器3对准被检测船舶；
步骤205，跟踪拍摄器3拍摄被检测船舶照片，并发送给数据处理存储模块2，数据处理存储模块2将被检测船舶照片发送给地面控制器7；
步骤206，检测模块6连续获取污染物浓度，并同时发送给数据处理存储模块2；
步骤207，数据处理存储模块2将接收的污染物浓度，按时间先后顺序存储成污染物浓度序列CT，污染物浓度序列CT包括SO2浓度序列CT,SO2、NOx浓度序列CT,NOx和O3浓度序列CT,O3；
步骤3，烟羽事件筛选：数据处理存储模块2根据SO2浓度、NOx浓度和O3浓度和环境大气中污染物浓度平均值判断是否存在船舶烟羽事件，如果存在，则转向步骤4，如果不存在则转向步骤2，具体包括：
步骤301，数据处理存储模块2分析污染物浓度序列CT，判断连续两个时刻数据T0和T1的污染物浓度CT0和CT1是否同时满足SO2浓度CT1,SO2>15ppb和SO2浓度变化值CT1,SO2-CT0,SO2>3ppb，如果满足则转向步骤302，否则转向步骤203；
步骤302，数据处理存储模块2判断T1时刻污染物浓度CT1是否满足CT1,NOx>C0,NOx、CT1,SO2>C0,SO2和CT1,O3<C0,O3，如果满足则转向步骤303；
步骤303，数据处理存储模块2按时间顺序逐一判断污染物浓度序列CT中T1时刻之后的污染物浓度数据CTx是否同时满足烟羽判定条件，直至不满足烟羽判定条件停止判断，若一直满足烟羽判定条件，则记录最长时间设定为20分钟，记录最后一个满足烟羽判定条件的时刻为T2，其中，所述烟羽判定条件CTx,NOx>C0,NOx、CTx,SO2>C0,SO2和CTx,O3<C0,O3；
步骤304，烟羽事件对应的烟羽时段为T1到T2，数据处理存储模块2记录下烟羽事件污染物浓度序列为CT1-T2；
步骤4，判断船舶用油种类：根据NOx浓度和SO2浓度的比值，判断船舶用油是高硫油还是低硫油，具体包括：
步骤401，如图4所示，数据处理存储模块2将烟羽事件污染物浓度序列CT1-T2除T2时刻的污染物浓度数据SO2浓度CT2，SO2和NOx浓度CT2，NOx，其余污染物浓度数据按间隔时长分成若干段分别取均值，得到均值序列，与T2时刻的污染物浓度数据SO2浓度CT2，SO2和NOx浓度CT2，NOx合并，得到SO2浓度均值序列CM,SO2和NOx浓度均值序列CM,NOx，其中，间隔时长为4分钟，T2时刻的污染物浓度为烟羽附近区域的污染物浓度检测值，作为环境背景值参与拟合计算；
步骤402，如图5所示，数据处理存储模块2利用双边线性最小二乘回归方法对SO2浓度均值序列CM,SO2和NOx浓度均值序列CM,NOx进行线性拟合，得到拟合后的斜率为拟合公式为：
Ci,NOx＝a+b×Ci,SO2+εi (1)
式中，i＝1，2，……，M；a、b为拟合系数，εi为拟合误差；
步骤402的具体步骤包括：
步骤4021，计算SO2浓度均值序列CM,SO2和NOx浓度均值序列CM,NOx的均值，
式中，为SO2浓度均值序列CM,SO2的均值，为NOx浓度均值序列CM,NOx的均值；
步骤4022，计算b的拟合值
步骤403，数据处理存储模块2比较和判定阈值的大小关系，如果 则为被检测船舶所用燃油为低硫油，检测结果为已换油，如果 则被检测船舶所用燃油为高硫油，检测结果为未换油，其中，5≤判定阈值≤7，本实施例中，判定阈值优选为6.5；
步骤404，数据处理存储模块2将检测结果发送给地面控制器7，地面控制器7将被检测船舶照片和检测结果发送给显示屏8，显示屏8显示被检测船舶照片和检测结果。
基于实际检测，16组烟羽计算及判断结果如下表所示：
本发明具有如下有益效果：实现对船舶在运行和停靠状态的检测,能够区分环境大气和船舶排放，根据观测浓度反向判断船用燃油硫含量，内置判定条件和算法，借助无人机和污染物监测模块，实现对高排放船舶的筛查，减少监管人员的工作量，提高对高排放嫌疑船舶的辨识率，快速给出结果，便于现场执法人员采取行动。
本领域的技术人员在不脱离权利要求书确定的本发明的精神和范围的条件下，还可以对以上内容进行各种各样的修改。因此本发明的范围并不仅限于以上的说明，而是由权利要求书的范围来确定的。
Claims (10)
1.一种船舶换油检测***，用于检测船舶所用油的含硫量，其特征在于，包括：
空中检测单元：其包括低空追踪检测平台(1)及固定于所述低空追踪检测平台(1)上的第一无线通信模块(4)、数据处理存储模块(2)、检测模块(6)，所述第一无线通信模块(4)和所述检测模块(6)与所述数据处理存储模块(2)连接，所述数据处理存储模块(2)与所述低空追踪检测平台(1)连接，所述检测模块(6)包括与所述数据处理存储模块(2)连接的NOx传感器、O3传感器和SO2传感器；
地面控制接收单元：其用于控制所述空中检测单元(6)，所述地面控制接收单元包括地面控制器(7)及固定于所述地面控制器(7)上的显示屏(8)和第二无线通信模块(9)，所述地面控制器(7)与所述显示屏(8)连接，所述地面控制器(7)与所述第二无线通信模块(9)连接，且所述地面控制器(7)通过所述第二无线通信模块(9)和所述第一无线通信模块(4)与所述数据处理存储模块(2)无线通信。
2.根据权利要求1所述的船舶换油检测***，其特征在于，所述NOx传感器、所述O3传感器和所述SO2传感器的耦合精度为1ppb级别；
所述NOx传感器、所述O3传感器和所述SO2传感器的分辨率≥0.1Hz。
3.根据权利要求1所述的船舶换油检测***，其特征在于，所述空中检测单元还包括：
跟踪拍摄器(3)，其固定于所述低空追踪检测平台(1)下方，所述跟踪拍摄器(3)与所述数据处理存储模块(2)连接。
4.根据权利要求1所述的船舶换油检测***，其特征在于，所述空中检测单元还包括：
位置传感器，其固定于所述低空追踪检测平台(1)上，且与所述数据处理存储模块(2)连接，所述位置传感器为GPS模块或北斗导航模块或GLONASS导航模块；
高度传感器，其固定于所述低空追踪检测平台(1)上，且与所述数据处理存储模块(2)连接。
5.根据权利要求1-4任一项所述的船舶换油检测***，其特征在于，还包括电源模块(5)，其固定于所述低空追踪检测平台(1)上，所述电源模块(5)包括若干组锂电池，所述电源模块(5)为所述空中检测单元提供电源。
6.基于权利要求1-5任一项所述的船舶换油检测***的检测方法，其特征在于，包括：
步骤1，检测准备：获取监控区域无烟羽事件情况下，环境大气中污染物浓度平均值；
步骤2，获取监控区域检测数据：所述检测模块(6)连续获取环境大气的SO2浓度、NOx浓度和O3浓度，并发送给所述数据处理存储模块(2)；
步骤3，烟羽事件筛选：所述数据处理存储模块(2)根据所述SO2浓度、NOx浓度和O3浓度和所述环境大气中污染物浓度平均值判断是否存在船舶烟羽事件，如果存在，则转向步骤4，如果不存在则转向步骤2；
步骤4，判断船舶用油种类：根据NOx浓度和SO2浓度的比值，判断船舶用油是高硫油还是低硫油。
7.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，步骤1具体包括：
步骤101，所述检测模块(6)利用所述NOx传感器、所述O3传感器和所述SO2传感器采集时间区间ΔT内环境大气中若干个污染物浓度，污染物浓度包括SO2浓度、NOx浓度和O3浓度，其中，时间区间ΔT为3-5分钟；
步骤102，所述检测模块(6)将污染物浓度传输给所述数据处理存储模块(2)；
步骤103，所述数据处理存储模块(2)接收污染物浓度；
步骤104，所述数据处理存储模块(2)根据污染物浓度计算污染物浓度均值，所述污染物浓度均值包括SO2的环境浓度平均值C0,SO2、NOx的环境浓度平均值C0,NOx和O3的环境浓度平均值C0,O3；
步骤105，所述数据处理存储模块(2)将所述污染物浓度均值传输给所述地面控制器(7)；
步骤106，所述地面控制器(7)将所述污染物浓度均值发送给所述显示屏(8)；
步骤107，所述显示屏(8)接收所述污染物浓度均值并显示。
8.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，步骤2具体包括：
步骤201，所述地面控制器(7)发送开始检测指令给所述数据处理存储模块(2)；
步骤202，所述数据处理存储模块(2)收到开始检测指令后，控制所述低空追踪检测平台(1)飞行到监测区域的指定高度，其中，所述数据处理存储模块(2)从所述位置传感器和所述高度传感器获取空中检测单元的位置数据和高度数据，判断是否位置监测区域的指定高度；
步骤203，所述地面控制器(7)通过给所述数据处理存储模块(2)发送指令，控制所述低空追踪检测平台(1)飞行到船舶烟囱下风向；
步骤204，所述地面控制器(7)控制所述低空追踪检测平台(1)旋转至所述跟踪拍摄器(3)对准被检测船舶；
步骤205，所述跟踪拍摄器(3)拍摄被检测船舶照片，并发送给所述数据处理存储模块(2)，所述数据处理存储模块(2)将所述被检测船舶照片发送给所述地面控制器(7)；
步骤206，所述检测模块(6)连续获取污染物浓度，并同时发送给所述数据处理存储模块(2)；
步骤207，所述数据处理存储模块(2)将接收的污染物浓度，按时间先后顺序存储成污染物浓度序列CT，所述污染物浓度序列CT包括SO2浓度序列CT,SO2、NOx浓度序列CT,NOx和O3浓度序列CT,O3。
9.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，步骤3具体包括：
步骤301，所述数据处理存储模块(2)分析污染物浓度序列CT，判断连续两个时刻数据T0和T1的污染物浓度CT0和CT1是否同时满足SO2浓度CT1,SO2>15ppb和SO2浓度变化值CT1,SO2-CT0,SO2>3ppb，如果满足则转向步骤302，否则转向步骤203；
步骤302，所述数据处理存储模块(2)判断T1时刻污染物浓度CT1是否同时满足CT1,NOx>C0,NOx、CT1,SO2>C0,SO2和CT1,O3<C0,O3，如果满足则转向步骤303，否则转向步骤203；
步骤303，所述数据处理存储模块(2)按时间顺序逐一判断污染物浓度序列CT中T1时刻之后的污染物浓度数据CTx是否同时满足烟羽判定条件，直至不满足所述烟羽判定条件停止判断，若一直满足所述烟羽判定条件，则记录最长时间设定为20分钟，记录最后一个满足所述烟羽判定条件的时刻为T2，其中，所述烟羽判定条件CTx,NOx>C0,NOx、CTx,SO2>C0,SO2和CTx,O3<C0,O3；
步骤304，烟羽事件对应的烟羽时段为T1到T2，所述数据处理存储模块(2)记录下烟羽事件污染物浓度序列为CT1-T2。
10.根据权利要求6所述的检测方法，其特征在于，步骤4具体包括：
步骤401，所述数据处理存储模块(2)将所述烟羽事件污染物浓度序列CT1-T2按间隔时长分成若干段分别取均值，得到均值序列，与T0时刻的污染物浓度数据SO2浓度CT0，SO2和NOx浓度CT0，NOx合并，得到SO2浓度均值序列CM,SO2和NOx浓度均值序列CM,NOx，其中，间隔时长为4分钟；
步骤402，所述数据处理存储模块(2)利用双边线性最小二乘回归方法对SO2浓度均值序列CM,SO2和NOx浓度均值序列CM,NOx进行线性拟合，得到拟合后的斜率为拟合公式为：
Ci,NOx＝a+b×Ci,SO2+εi
式中，i＝1，2，……，M；a、b为拟合系数，εi为拟合误差；
步骤403，所述数据处理存储模块(2)比较和判定阈值的大小关系，如果则为被检测船舶所用燃油为低硫油，检测结果为已换油，如果 则被检测船舶所用燃油为高硫油，所述检测结果为未换油，其中，5≤所述判定阈值≤7；
步骤404，所述数据处理存储模块(2)将所述检测结果发送给所述地面控制器(7)，所述地面控制器(7)将所述被检测船舶照片和所述检测结果发送给所述显示屏(8)，所述显示屏(8)显示所述被检测船舶照片和所述检测结果。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710488992.0A CN108241041A (zh) | 2017-06-23 | 2017-06-23 | 一种船舶换油检测***及检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710488992.0A CN108241041A (zh) | 2017-06-23 | 2017-06-23 | 一种船舶换油检测***及检测方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108241041A true CN108241041A (zh) | 2018-07-03 |
Family
ID=62700689
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710488992.0A Pending CN108241041A (zh) | 2017-06-23 | 2017-06-23 | 一种船舶换油检测***及检测方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108241041A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109991371A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-07-09 | 交通运输部天津水运工程科学研究所 | 一种基于无人机的船舶尾气跟随监测方法 |
| CN113984967A (zh) * | 2021-10-25 | 2022-01-28 | 河北先河环保科技股份有限公司 | 船舶尾气监测方法、装置、***、终端及存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103823028A (zh) * | 2014-03-13 | 2014-05-28 | 山东省计算中心 | 基于无人机的固定污染源烟气排放机动监测***及方法 |
| CN105784621A (zh) * | 2016-05-16 | 2016-07-20 | 青岛市光电工程技术研究院 | 一种基于无人飞行器平台的船舶废气二氧化硫检测装置 |
| CN106170685A (zh) * | 2014-01-28 | 2016-11-30 | 伊斯普利希有限公司 | 用于确定船舶的排放的方法和无人驾驶飞行器 |
| US20160381440A1 (en) * | 2015-06-25 | 2016-12-29 | Karmic Energy Llc | Mobile monitoring process with gas sensing technology |
| CN106290804A (zh) * | 2016-08-02 | 2017-01-04 | 青岛市光电工程技术研究院 | 一种船舶燃油硫含量检测方法、装置及一种设备 |
| CN206876678U (zh) * | 2017-06-23 | 2018-01-12 | 清华大学 | 一种船舶换油检测装置 |
-
2017
- 2017-06-23 CN CN201710488992.0A patent/CN108241041A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106170685A (zh) * | 2014-01-28 | 2016-11-30 | 伊斯普利希有限公司 | 用于确定船舶的排放的方法和无人驾驶飞行器 |
| CN103823028A (zh) * | 2014-03-13 | 2014-05-28 | 山东省计算中心 | 基于无人机的固定污染源烟气排放机动监测***及方法 |
| US20160381440A1 (en) * | 2015-06-25 | 2016-12-29 | Karmic Energy Llc | Mobile monitoring process with gas sensing technology |
| CN105784621A (zh) * | 2016-05-16 | 2016-07-20 | 青岛市光电工程技术研究院 | 一种基于无人飞行器平台的船舶废气二氧化硫检测装置 |
| CN106290804A (zh) * | 2016-08-02 | 2017-01-04 | 青岛市光电工程技术研究院 | 一种船舶燃油硫含量检测方法、装置及一种设备 |
| CN206876678U (zh) * | 2017-06-23 | 2018-01-12 | 清华大学 | 一种船舶换油检测装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 方平 等: "船舶柴油机大气污染物排放特性及控制技术研究现状", 《化工进展》, vol. 36, no. 3, pages 1067 - 1076 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109991371A (zh) * | 2019-03-26 | 2019-07-09 | 交通运输部天津水运工程科学研究所 | 一种基于无人机的船舶尾气跟随监测方法 |
| CN109991371B (zh) * | 2019-03-26 | 2021-09-14 | 交通运输部天津水运工程科学研究所 | 一种基于无人机的船舶尾气跟随监测方法 |
| CN113984967A (zh) * | 2021-10-25 | 2022-01-28 | 河北先河环保科技股份有限公司 | 船舶尾气监测方法、装置、***、终端及存储介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109780452A (zh) | 基于激光遥测技术的气体泄漏无人机巡检浓度反演方法 | |
| CN108045596B (zh) | 一种固定翼无人机的飞行性能检验检测***及方法 | |
| Altstädter et al. | ALADINA–an unmanned research aircraft for observing vertical and horizontal distributions of ultrafine particles within the atmospheric boundary layer | |
| CN106090622B (zh) | 一种空中飞行人工嗅觉气体早期泄漏监测定位***及方法 | |
| CN106896145A (zh) | 有毒有害气体无人机检测***和检测方法 | |
| WO2018152962A1 (zh) | 浮空器搭载的多大气参数垂直廓线实测新方法 | |
| Neumann et al. | Bringing Mobile Robot Olfaction to the next dimension—UAV-based remote sensing of gas clouds and source localization | |
| CN206657233U (zh) | 基于无人机的大气环境质量及污染物连续监测*** | |
| CN106170685A (zh) | 用于确定船舶的排放的方法和无人驾驶飞行器 | |
| CN104656602A (zh) | 云端监控装置 | |
| CN107121162A (zh) | 一种智能化空气质量监测无人机*** | |
| CN107505005A (zh) | 工业园区环境空气质量监管*** | |
| CN109444062A (zh) | 一种无人机载高排典型污染物差分吸收光谱检测方法 | |
| CN110989041B (zh) | 一种灰霾和沙尘天气的预报方法及预报*** | |
| RU2471209C1 (ru) | Способ мониторинга атмосферного воздуха | |
| CN109596487A (zh) | 一种高大建筑物工程扬尘溯源方法 | |
| CN113848226B (zh) | 一种智能化空间移动污染物自主溯源***及溯源方法 | |
| CN110208158A (zh) | 一种车辆环境检测传感器在线校准方法及*** | |
| Frish et al. | Low-cost lightweight airborne laser-based sensors for pipeline leak detection and reporting | |
| CN206876678U (zh) | 一种船舶换油检测装置 | |
| CN115060850B (zh) | 空地双场耦合的大气污染源追踪和通量测量装置及方法 | |
| CN108241041A (zh) | 一种船舶换油检测***及检测方法 | |
| Peng et al. | Remote detection sulfur content in fuel oil used by ships in emission control areas: A case study of the Yantian model in Shenzhen | |
| CN116227990A (zh) | 无人机生态环境碳收支评估方法、***及监测数据采集设备 | |
| CN207407924U (zh) | 工业园区环境空气质量监管*** |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |