CN109444232B - 一种多通道智能化污染气体监测装置与扩散溯源方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种多通道智能化污染气体监测装置，包括气体测量传感单元、数据采集与处理单元、气体抽取及预处理单元、超标气体报警与采样单元，其中，气体测量传感单元，设计有多个测量采集通道；数据采集与处理单元，将检测信号转换为数字信号并进行处理，计算得到气体浓度，气体浓度数据通过远程传输方式传送到数据网络平台或者存储在本地存储单元；根据气体浓度，单片机处理器发送报警信号；气体抽取及预处理单元，包括抽气泵，流量控制器，气体油水分离器，颗粒物过滤器，水分过滤器，气体导管及伴热带。本发明同时给出一种污染气体扩散溯源方法。本发明可以实现多通道采样及报警后精确采样。
Description
技术领域
本发明涉及一种多通道智能化污染气体监测装置与扩散溯源方法。
背景技术
大气环境是人类赖以生存和发展的必要条件，保护和改善大气环境质量对于促进人类社会、经济的发展以及保障人体健康都具有十分重要的意义。随着我国工业化进程加快，各种工业废气的排放造成的环境污染压力日益增大，并且各种污染环境的气体种类多(包括NH3，HF，HCl，酸雾等)，排放情况复杂，对环境气体在线监测仪器提出了更高的要求。大气污染排放特点是在一定区域内往往多个排放源，这也给监测治理，特别是定位具体的污染排放源，对污染排放源进行细分分类管理带来了困难。
针对环境污染气体多样的特点，需要测量装置可是实现多种气体多通道并行测量，减少测量成本。针对环境气体成分复杂的特点，要求测量装置具有一定的气体预处理能力，除去空气中水分，颗粒物等对其目标成分检测的影响，并且在一定程度上延长测量传感器寿命。此外智能化测量要求测量装置能够对污染超标进行报警，并且将测量数据实时存储在本地存储装置，并传送到网络平台进行处理，从而为监管提供依据。
此外，大气污染具有扩散快，范围大的特点，因此针对污染物的扩散分析与溯源也十分关键，在现有技术中，通常采用网格化设置监测基站(或一个网络中的网点)，将监测基站的监测数据上传给服务器或者称为数据处理中心，数据处理中心根据监测数据分布确定监测值高的网点，来确定污染扩散大致区域。在实际应用中，网格划分，溯源方法以及分类方法对于污染物准确识别十分重要，也是提高精细管理的关键。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种多通道智能化环境气体测量装置，其特点是具有采样预处理及多通道气体采样功能，测量数据通过远程传输方式传送到网络数据平台，或者存储到本地存储单元中，具有污染气体超标采样及报警功能的智能化环境气体测量装置。同时，本发明还提供一种基于网格化数据与多通道检测数据时间序列相关分析以及污染物聚类分析的大气污染扩散溯源与细分监测方法。本发明的上述目的是通过以下技术方案实现的：
一种多通道智能化污染气体监测装置，包括气体测量传感单元、数据采集与处理单元、气体抽取及预处理单元、超标气体报警与采样单元，其特征在于，
气体测量传感单元，设计有多个测量采集通道，根据实际需要配置不同气体传感器，实现多种气体同时检测，检测信号被送入数据采集与处理单元；
数据采集与处理单元，将检测信号转换为数字信号并进行处理，计算得到气体浓度，气体浓度数据通过远程传输方式传送到数据网络平台或者存储在本地存储单元；根据气体浓度，单片机处理器发送报警信号；
气体抽取及预处理单元，包括抽气泵，流量控制器，气体油水分离器，颗粒物过滤器，水分过滤器，气体导管及伴热带；气体抽取及预处理单元各部分通过带有伴热带的气体导管连接，伴热带用以保持气体温度，防止气体成分变化，并提高检测精度；抽气泵抽取外部环境中气体，通过气体导管依次进入水分过滤器、颗粒物过滤器、气体油水分离器和流量控制器，最后进入气体测量传感单元进行测量；
超标气体报警与采样单元，包括声光报警器，采样泵，气体导管，单向阀和采样气袋，该单元在接收到单片机处理器的发出的报警信号后，启动声光报警器与采样泵，采样泵抽取气体送入采样气袋，其中气泵与采样气袋之间通过单向阀连接，防止采样气体回流，并保证采样精确度。
本发明还提供一种污染气体扩散溯源方法，包括以下步骤：
(1)将待测区域进行为网格化划分，建立网格矢量地图，并定义网格矢量地图矩阵坐标，设i代表行号，j代表列号，n种监测污染物在一定时间t内的浓度数据表示为：基于GPS经纬度坐标将污染物监测数据匹配到待测区域的网格矢量地图上，得到所述的污染源网格地图；
(2)对每个节点污染气体气体监测数据进行回归滑动平均模型ARMA处理，得到每个节点不同污染物浓度时间序列，表示为：
其中[β0，β1，...βp]为回归系数，[α0，α1，...αp]为平均系数，[e0，e1，...ep]为白噪声，假设监测过程中各种噪声分布类似白噪声；
(3)在网格范围搜索污染物浓度最大的节点，将该节点得到污染物浓度时间序列Y(t)与周围相邻污染物时间序列Y’(t)进行相关性分析，从监测结果中污染物浓度最大点出发，依次搜索周围所有临近域点，可以得到有一系列相关系数，取其中最大的相关系数位置，得到污染物扩散一次路径，表示为然后以新的起始点(i，j+1)为中心，与邻近监测点得到数据进行进行搜索，并找到相关系数最大位置。重复以上步骤，直到遍历检测网格中所有监测点，得到不同污染物在监测区域内的扩散路径，所得到污染物扩散溯源路径。
此外，还可根据每个网格化监测点测量得到的不同污染物种类，对监测区域内每个监测点的数据进行聚类分析，将每个监测点得到的不同污染物浓度序列作为样本值，采样择近原则对样本进行匹配分类，应用以欧氏贴近度为度量标准的择近原则作为分类识别准则，判定两个监测点所在网格区域是否具有相同的污染特征。
本发明针对环境气体检测需要，与现有技术相比具有以下优势：
(1)设计多个测量采集通道，可根据实际需要配置不同传感器，从而实现多种气体并行检测。
(2)气体抽取及预处理采用多级过滤处理，并且通过伴热带的气体导管连接，伴热带主要作用是保持气体温度，防止气体成分变化，并提高检测精度。
(3)具有超标气体报警与采样功能，可根据测量到的气体浓度自动启动声光报警器与气泵，气泵抽取气体送入采样气袋，其中气泵与采样气袋之间通过单向阀连接，防止采样气体回流，并保证采样精确度。
(4)气体测量结果可通过远程传输模块送入数据采集平台，或者存储在本地存储单元中，便于数据查阅以及监控。
(5)本发明提供了一种基于相关分析的污染物溯源/扩散算法，从监测结果中污染物浓度最大点出发，依次搜索周围所有临近域点，并分别计算污染物测量时间序列相关函数，可以得到有一系列相关系数，取其中对应最大相关系数的相邻监测点作为扩散/溯源路径，针对检测区域内所有网格监测点数据，进行以上处理，得到不同污染物在监测区域内的扩散路径。
(6)本发明提供了一种基于相关分析的污染物溯源/扩散算法，从监测结果中污染物浓度最大点出发，依次搜索周围所有临近域点，并分别计算污染物测量时间序列相关函数，可以得到有一系列相关系数，取其中对应最大相关系数的相邻监测点作为扩散/溯源路径，针对检测区域内所有网格监测点数据，进行以上处理，得到不同污染物在监测区域内的扩散路径。
(7)本发明提供了一种根据监测数据中不同污染物浓度进行聚类分析，从而实现监测区域内污染特征识别与分类。该方法基于监测点得到的不同污染物浓度序列，应用以欧氏贴近度为度量标准的择近原则作为分类识别准则，具有较高的分类准确率。
附图说明
图1多通道智能化环境气体测量装置组成图
图2网格化监测与测量装置布点图
图3基于污染测量时间序列相关分析的溯源扩散算法流程图
图4溯源/扩散路径图
图5聚类分析结果
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明作进一步的详细说明。
本发明的多通道智能化污染气体监测装置，整体放置于工业防水机箱中，如图1所示，主要由以下几个部分组成：
(1)气体测量传感单元，包括气室，气体传感器，电流电压转换放大模块，滤波模块组成，其中气体传感器主要形式为电化学传感器，气体流经传感器与膜电极间产生氧化还原反应，从而产生微电流，通过电流电压转换放大电路，将气体浓度转换为电压信号，经过滤波处理后提高信号信噪比。在本发明装置中，设计有多个测量采集通道，可根据实际需要配置不同传感器，从而实现多种气体同时检测。
(2)数据采集与处理单元，由A/D转换模块，及单片机处理器组成，通过A/D转换模块将电压值转换为数字信号，然后送入单片机处理器进行算法处理，计算得到气体浓度。数据可通过远程传输方式传送到数据网络平台，或者存储在本地存储单元。根据气体浓度，单片机处理器还可发送报警或者采样信号。
(3)气体抽取及预处理单元，包括，抽气泵，流量控制器，气体油水分离器，颗粒物过滤器，水分过滤器，气体导管及伴热带。气体抽取及预处理单元各部分通过带有伴热带的气体导管连接，伴热带主要作用是保持气体温度，防止气体成分变化，并提高检测精度。抽气泵抽取外部环境中气体，通过气体导管依次进入，水分过滤器，颗粒物过滤器，气体油水分离器，流量控制器，最后进入气体测量传感单元进行测量。
(4)超标气体报警与采样单元，主要组成有声光报警器，采样泵，气体导管，单向阀，采样气袋。该单元在接收到单片机处理器的发出的超标信号后，启动声光报警器与采样泵，采样泵抽取气体送入采样气袋，其中采样泵与采样气袋之间通过单向阀连接，防止采样气体回流，并保证采样精确度。
本发明还涉及一种基于网格化数据与多通道检测数据时间序列相关聚类分析的大气污染溯源与检监测方法，是通过以下技术方案实现的：
(1)将待测区域进行为网格化划分，并定义网格地图矩阵坐标，即由北至南为矩阵的行(采用i代表行号)，由西至东为矩阵的列(采用j代表列号)，n种监测污染物在一定时间t内的浓度数据表示为：基于GPS经纬度坐标将污染物监测数据匹配到待测区域的网格矢量地图上，得到所述的污染源网格地图，如图2所示
(2)为了减少随机误差影响，首先对每个节点污染气体气体监测数据进行ARMA(Autoregressive moving average model，回归滑动平均模型)处理，得到每个节点不同污染物浓度时间序列，表示为：
其中[β0，β1，...βp]为回归系数，[α0，α1，...αp]为平均系数，[e0，e1，...ep]为白噪声，假设监测过程中各种噪声分布类似白噪声，那么经过ARMA处理后，得到时间序列将减少噪声影响，更能代表污染物真实浓度随时间变化趋势。
(3)在网格范围搜索污染物浓度最大的节点，将该节点得到污染物浓度时间序列Y(t)与周围相邻污染物时间序列Y’(t)进行相关性分析，相关系数计算公式如下：
从监测结果中污染物浓度最大点出发，依次搜索周围所有临近域点，可以得到有一系列相关系数，取其中最大的相关系数位置，就可以得到污染物扩散一次路径，假设表示为
然后以新的起始点(i，j+1)为中心，与邻近监测点得到数据进行进行搜索，并找到相关系数最大位置。重复以上步骤，直到遍历检测网格中所有监测点，算法流程如图3所示。最后可以得到不同污染物在监测区域内的扩散路径，所得到污染物扩散溯源路径如图4所示。
(4)根据每个网格化监测点测量得到的不同污染物种类，对监测区域内每个监测点的数据进行聚类分析。将每个监测点得到的不同污染物浓度序列作为样本值，采样择近原则对样本进行匹配分类，应用以欧氏贴近度为度量标准的择近原则作为分类识别准则，欧式距离计算公式如下：
如果ρ(Y，Y′)＜α则可判定Y与Y’归为同一模糊集合中，也就是可以判定两个监测点所在网格区域具有相同的污染特征。
利用以上方法遍历不同网格中监测得到的数据，计算欧式贴近度集合，从而可以根据择近原则的匹配分类结果得到监测点分类结果，如图5所示。根据分类结果可以更准确提取监测点污染特征，并且针对每个监测点的可以进行更为精细的管理。
仪器工作过程为，气泵通过采样气嘴抽取外界气体，然后分别通过水分过滤器，颗粒物过滤器，气压控制器和气体油水分离器，进行气体预处理，除去气体中的水分与颗粒物等影响测量结果的成分，然后通过流量控制器，控制气体以一定流量进入气体测量单元。
本发明的基于网格化数据与多通道检测数据时间序列相关聚类分析的大气污染溯源与检监测方法，具体步骤为：
将待测区域进行为网格化划分，并定义网格地图矩阵坐标，即由北至南为矩阵的行(采用i代表行号)，由西至东为矩阵的列(采用j代表列号)，n种监测污染物在一定时间t内的浓度数据表示为：基于GPS经纬度坐标将污染物监测数据匹配到待测区域的网格矢量地图上，得到所述的污染源网格地图，如图2所示
测量过程为，气体流经测量单元中的传感器，产生氧化还原反应，从而产生微电流，通过电流电压转换放大电路，将气体浓度转换为电压信号，经过滤波处理后提高信号信噪比。在本发明装置中，可设置多个测量采集通道，根据实际需要配置不同传感器，气体依次流经各个测量装置，从而实现多种气体同时检测。通过A/D转换模块将电压值转换为数字信号，然后送入单片机处理器进行算法处理，计算得到气体浓度。数据可通过远程传输方式传送到数据网络平台，或者存储在本地存储单元。根据气体浓度，单片机处理器还可发送报警或者采样信号。
数据传输到平台后，首先对每个节点污染气体气体监测数据进行ARMA(Autoregressivemoving average model,回归滑动平均模型)处理，得到每个节点不同污染物浓度时间序列，表示为：
在网格范围搜索污染物浓度最大的节点，将该节点得到污染物浓度时间序列Y(t)与周围相邻污染物时间序列Y’(t)进行相关函数计算，从监测结果中污染物浓度最大点出发，依次搜索周围所有临近域点，可以得到有一系列相关系数，取其中最大的相关系数位置，就可以得到污染物扩散一次路径，重复以上步骤，直到遍历检测网格中所有监测点，从而得到不同污染物在监测区域内的扩散路径。
将每个监测点得到的不同污染物浓度序列作为样本值，采样择近原则对样本进行匹配分类，应用以欧氏贴近度为度量标准的择近原则作为分类识别准则。遍历不同网格中监测得到的数据，计算欧式贴近度集合，从而可以根据择近原则的匹配分类结果得到监测点分类结果，根据分类结果可以更准确提取监测点污染特征。
Claims (1)
1.一种污染气体扩散溯源方法，所采用的装置包括气体测量传感单元、数据采集与处理单元、气体抽取及预处理单元、超标气体报警与采样单元，其中，
气体测量传感单元，设计有多个测量采集通道，根据实际需要配置不同气体传感器，实现多种气体同时检测，检测信号被送入数据采集与处理单元；
数据采集与处理单元，将检测信号转换为数字信号并进行处理，计算得到气体浓度，气体浓度数据通过远程传输方式传送到数据网络平台或者存储在本地存储单元；根据气体浓度，单片机处理器发送报警信号；
气体抽取及预处理单元，包括抽气泵，流量控制器，气体油水分离器，颗粒物过滤器，水分过滤器，气体导管及伴热带；气体抽取及预处理单元各部分通过带有伴热带的气体导管连接，伴热带用以保持气体温度，防止气体成分变化，并提高检测精度；抽气泵抽取外部环境中气体，通过气体导管依次进入水分过滤器、颗粒物过滤器、气体油水分离器和流量控制器，最后进入气体测量传感单元进行测量；
超标气体报警与采样单元，包括声光报警器，采样泵，气体导管，单向阀和采样气袋，该单元在接收到单片机处理器的发出的报警信号后，启动声光报警器与采样泵，采样泵抽取气体送入采样气袋，其中气泵与采样气袋之间通过单向阀连接，防止采样气体回流，并保证采样精确度；污染气体扩散溯源方法，包括以下步骤：
(1)将待测区域进行为网格化划分，建立网格矢量地图，并定义网格矢量地图矩阵坐标，设i代表行号，j代表列号，n种监测污染物在一定时间t内的浓度数据表示为：基于GPS经纬度坐标将污染物监测数据匹配到待测区域的网格矢量地图上，得到污染源网格地图；
(2)对每个节点污染气体监测数据进行回归滑动平均模型ARMA处理，得到每个节点不同污染物浓度时间序列，表示为：
其中[β0,β1,…βp]为回归系数，[α0,α1,…αp]为平均系数，[e0,e1,…ep]为白噪声，假设监测过程中各种噪声分布类似白噪声；
(3)在网格范围搜索污染物浓度最大的节点，将该节点得到污染物浓度时间序列Y(t)与周围相邻污染物时间序列Y’(t)进行相关性分析，从监测结果中污染物浓度最大点出发，依次搜索周围所有临近域点，可以得到有一系列相关系数，取其中最大的相关系数位置，得到污染物扩散一次路径，表示为然后以新的起始点(i,j+1)为中心，与邻近监测点得到数据进行搜索，并找到相关系数最大位置；重复以上步骤，直到遍历检测网格中所有监测点，得到不同污染物在监测区域内的扩散路径，所得到污染物扩散溯源路径；
根据每个网格化监测点测量得到的不同污染物种类，对监测区域内每个监测点的数据进行聚类分析，将每个监测点得到的不同污染物浓度序列作为样本值，采样择近原则对样本进行匹配分类，应用以欧氏贴近度为度量标准的择近原则作为分类识别准则，判定两个监测点所在网格区域是否具有相同的污染特征。
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Families Citing this family (17)
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|---|---|---|---|---|
| TWI698760B (zh) * | 2019-03-12 | 2020-07-11 | 寰宇國際地球資訊有限公司 | 汙染源追蹤系統及其方法 |
| CN111695712B (zh) * | 2019-03-12 | 2023-08-25 | 寰宇国际地球资讯有限公司 | 污染源追踪***及其方法 |
| CN110596327B (zh) * | 2019-06-25 | 2022-08-02 | 北京机械设备研究所 | 一种污染气体成分及浓度检测方法 |
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| CN110531032B (zh) * | 2019-09-20 | 2022-03-08 | 哈尔滨学院 | 用于数学建模的污染物检测装置及具有其的无人机 |
| CN112213444A (zh) * | 2020-08-28 | 2021-01-12 | 浙江工业大学 | 大气污染微监测网络时间切片分析的溯源方法 |
| CN112664839B (zh) * | 2020-11-27 | 2021-12-24 | 合肥泽众城市智能科技有限公司 | 一种连通管线可燃气体扩散预测与溯源的方法及*** |
| CN112580741B (zh) * | 2020-12-28 | 2021-08-06 | 天津同阳科技发展有限公司 | 一种基于多传感器快速学习的气体种类识别方法及*** |
| CN113284244B (zh) * | 2021-04-20 | 2023-09-05 | 四川大学 | 一种基于格点化扩散模拟的大气污染物溯源方法 |
| CN113203775A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-08-03 | 国网上海市电力公司 | 一种多气体监测智能模组 |
| CN113607765B (zh) * | 2021-08-03 | 2024-04-12 | 亚翔***集成科技（苏州）股份有限公司 | 一种基于半导体生产线中不良产品的污染源查找方法 |
| CN114002403B (zh) * | 2021-10-19 | 2023-09-01 | 上海科泽智慧环境科技有限公司 | 一种氨氮自动分析方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
| CN114280249A (zh) * | 2021-12-29 | 2022-04-05 | 武汉市三藏科技有限责任公司 | 固定监测与走航监测相结合的污染溯源方法及装置 |
| CN114778648B (zh) * | 2022-04-24 | 2023-10-31 | 深圳科瑞德健康科技有限公司 | 一种水溶液氧化还原电位值的测试***及测量方法 |
| CN115238807B (zh) * | 2022-07-29 | 2024-02-27 | 中用科技有限公司 | 一种基于人工智能的amc侦测方法 |
| CN115758711B (zh) * | 2022-11-11 | 2023-05-30 | 中国环境科学研究院 | 一种基于污染传输路径的大气污染溯源方法 |
Citations (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1441336A (zh) * | 2002-02-26 | 2003-09-10 | 北京汇冠科技有限公司 | 检测振动源位置坐标的定位***和方法 |
| JP2003302342A (ja) * | 2003-04-09 | 2003-10-24 | Hitachi Metals Ltd | 粉塵発生源からの粉塵発生量予測式の算出方法 |
| CN1575194A (zh) * | 2001-09-24 | 2005-02-02 | 提取***有限公司 | 用来确定和控制污染的***和方法 |
| CN201402268Y (zh) * | 2009-02-25 | 2010-02-10 | 北京泰华恒越科技发展有限责任公司 | 一种智能型环境空气质量监测仪 |
| JP2012047498A (ja) * | 2010-08-24 | 2012-03-08 | Meijo University | 土壌ガス中の化学物質の移動を予測する方法、土壌ガス中の化学物質の除去期間を計算する方法、及び土壌ガス中の化学物質除去用吸引井の配置を決定する方法 |
| CN102708245A (zh) * | 2012-05-09 | 2012-10-03 | 浙江大学 | 一种突发性水质污染事故模拟仿真及可视化服务*** |
| CN104217040A (zh) * | 2014-10-11 | 2014-12-17 | 清华大学 | 一种基于传统在线监测仪的污染事件快速探测方法 |
| JP2015040815A (ja) * | 2013-08-23 | 2015-03-02 | 紀明 岡崎 | 放射線物質移動経路推定方法及び除染方法 |
| JP2015040814A (ja) * | 2013-08-23 | 2015-03-02 | 紀明 岡崎 | 放射線物質移動経路推定方法及び除染方法 |
| CN204255708U (zh) * | 2014-11-21 | 2015-04-08 | 天津圣纳科技有限公司 | 基于ZigBee无线通讯的便携式尾气分析仪采样箱 |
| CN204758358U (zh) * | 2015-06-17 | 2015-11-11 | 陕西钢铁集团有限公司 | 直接抽取式cems***烟气取样装置 |
| CN105656693A (zh) * | 2016-03-15 | 2016-06-08 | 南京联成科技发展有限公司 | 一种基于回归的信息安全异常检测的方法及*** |
| CN106290094A (zh) * | 2015-06-29 | 2017-01-04 | 天津同阳科技发展有限公司 | 应用于扬尘颗粒物在线监测的mie散射快速计算方法 |
| CN106368813A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-01 | 北京协同创新智能电网技术有限公司 | 一种基于多元时间序列的异常报警数据检测方法 |
| CN106448080A (zh) * | 2016-09-20 | 2017-02-22 | 北京工业大学 | 一种基于传感网嗅探的小型空间挥发性易燃液体检测*** |
| CN106442031A (zh) * | 2016-10-13 | 2017-02-22 | 北京市环境保护监测中心 | 一种恶臭气体自动采样装置 |
| CN106605225A (zh) * | 2014-08-27 | 2017-04-26 | 日本电气株式会社 | 仿真设备、仿真方法和存储器介质 |
| CN106651036A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-05-10 | 东莞理工学院 | 空气质量预报*** |
| CN106920198A (zh) * | 2015-12-24 | 2017-07-04 | 日本电气株式会社 | 用于污染物溯源的设备和方法 |
| CN107633148A (zh) * | 2017-10-16 | 2018-01-26 | 核工业北京地质研究院 | 一种用于核设施废气扩散的数值模拟方法 |
| CN107631960A (zh) * | 2017-08-18 | 2018-01-26 | 浙江海洋大学 | 海洋物质输移扩散系数ccd自动监测实验装置及其监测方法 |
| CN107704966A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-02-16 | 华南理工大学 | 一种基于天气大数据的能源负荷预测***及方法 |
| CN108008705A (zh) * | 2017-11-23 | 2018-05-08 | 武汉英伦丰创软件有限公司 | 一种大气污染可视化监测评估*** |
| CN108062454A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-05-22 | 宁波市镇海规划勘测设计研究院 | 污染物时空分布不确定性特征分析方法、***及存储介质 |
| CN108664647A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-10-16 | 环境保护部环境规划院 | 一种集成水环境模型的流域精细化管理*** |
| CN109085641A (zh) * | 2018-08-02 | 2018-12-25 | 北京大学深圳研究生院 | 用于地震预报的监测数据处理方法、地震预报方法和*** |
| CN209372744U (zh) * | 2018-12-26 | 2019-09-10 | 苏州同阳科技发展有限公司 | 一种多通道智能化污染气体监测装置 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6853924B2 (en) * | 2003-06-16 | 2005-02-08 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Diffusion status prediction method and diffusion status prediction system for diffused substance |
| US8392418B2 (en) * | 2009-06-25 | 2013-03-05 | University Of Tennessee Research Foundation | Method and apparatus for predicting object properties and events using similarity-based information retrieval and model |
| CA2872783A1 (en) * | 2014-12-01 | 2016-06-01 | David Andrew Risk | Gas emission detection device, system and method |
-
2018
- 2018-12-26 CN CN201811602569.XA patent/CN109444232B/zh active Active
Patent Citations (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1575194A (zh) * | 2001-09-24 | 2005-02-02 | 提取***有限公司 | 用来确定和控制污染的***和方法 |
| CN1441336A (zh) * | 2002-02-26 | 2003-09-10 | 北京汇冠科技有限公司 | 检测振动源位置坐标的定位***和方法 |
| JP2003302342A (ja) * | 2003-04-09 | 2003-10-24 | Hitachi Metals Ltd | 粉塵発生源からの粉塵発生量予測式の算出方法 |
| CN201402268Y (zh) * | 2009-02-25 | 2010-02-10 | 北京泰华恒越科技发展有限责任公司 | 一种智能型环境空气质量监测仪 |
| JP2012047498A (ja) * | 2010-08-24 | 2012-03-08 | Meijo University | 土壌ガス中の化学物質の移動を予測する方法、土壌ガス中の化学物質の除去期間を計算する方法、及び土壌ガス中の化学物質除去用吸引井の配置を決定する方法 |
| CN102708245A (zh) * | 2012-05-09 | 2012-10-03 | 浙江大学 | 一种突发性水质污染事故模拟仿真及可视化服务*** |
| JP2015040815A (ja) * | 2013-08-23 | 2015-03-02 | 紀明 岡崎 | 放射線物質移動経路推定方法及び除染方法 |
| JP2015040814A (ja) * | 2013-08-23 | 2015-03-02 | 紀明 岡崎 | 放射線物質移動経路推定方法及び除染方法 |
| CN106605225A (zh) * | 2014-08-27 | 2017-04-26 | 日本电气株式会社 | 仿真设备、仿真方法和存储器介质 |
| CN104217040A (zh) * | 2014-10-11 | 2014-12-17 | 清华大学 | 一种基于传统在线监测仪的污染事件快速探测方法 |
| CN204255708U (zh) * | 2014-11-21 | 2015-04-08 | 天津圣纳科技有限公司 | 基于ZigBee无线通讯的便携式尾气分析仪采样箱 |
| CN204758358U (zh) * | 2015-06-17 | 2015-11-11 | 陕西钢铁集团有限公司 | 直接抽取式cems***烟气取样装置 |
| CN106290094A (zh) * | 2015-06-29 | 2017-01-04 | 天津同阳科技发展有限公司 | 应用于扬尘颗粒物在线监测的mie散射快速计算方法 |
| CN106920198A (zh) * | 2015-12-24 | 2017-07-04 | 日本电气株式会社 | 用于污染物溯源的设备和方法 |
| CN105656693A (zh) * | 2016-03-15 | 2016-06-08 | 南京联成科技发展有限公司 | 一种基于回归的信息安全异常检测的方法及*** |
| CN106368813A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-02-01 | 北京协同创新智能电网技术有限公司 | 一种基于多元时间序列的异常报警数据检测方法 |
| CN106448080A (zh) * | 2016-09-20 | 2017-02-22 | 北京工业大学 | 一种基于传感网嗅探的小型空间挥发性易燃液体检测*** |
| CN106442031A (zh) * | 2016-10-13 | 2017-02-22 | 北京市环境保护监测中心 | 一种恶臭气体自动采样装置 |
| CN106651036A (zh) * | 2016-12-26 | 2017-05-10 | 东莞理工学院 | 空气质量预报*** |
| CN107631960A (zh) * | 2017-08-18 | 2018-01-26 | 浙江海洋大学 | 海洋物质输移扩散系数ccd自动监测实验装置及其监测方法 |
| CN107633148A (zh) * | 2017-10-16 | 2018-01-26 | 核工业北京地质研究院 | 一种用于核设施废气扩散的数值模拟方法 |
| CN107704966A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-02-16 | 华南理工大学 | 一种基于天气大数据的能源负荷预测***及方法 |
| CN108008705A (zh) * | 2017-11-23 | 2018-05-08 | 武汉英伦丰创软件有限公司 | 一种大气污染可视化监测评估*** |
| CN108062454A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-05-22 | 宁波市镇海规划勘测设计研究院 | 污染物时空分布不确定性特征分析方法、***及存储介质 |
| CN108664647A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-10-16 | 环境保护部环境规划院 | 一种集成水环境模型的流域精细化管理*** |
| CN109085641A (zh) * | 2018-08-02 | 2018-12-25 | 北京大学深圳研究生院 | 用于地震预报的监测数据处理方法、地震预报方法和*** |
| CN209372744U (zh) * | 2018-12-26 | 2019-09-10 | 苏州同阳科技发展有限公司 | 一种多通道智能化污染气体监测装置 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| "Using smoothers for comprehensive assessments of contaminant time series in marine biota";Fryer RJ. et al;《Ices Journal of Marine Science》;第56卷(第5期);第779-790页 * |
| "基于时间序列的高层建筑物沉降预测";孟尚臻等;《北京测绘》;第32卷(第6期);第725-729页 * |
| "近红外光谱主要成分分析与模糊聚类的典型地面目标物识别";李晨曦等;《光谱学与光谱分析》;第37卷(第11期);第3386-3390页 * |
| "非线性线条痕迹小波流域特征快速溯源算法研究";潘楠等;《中国测量与仪器学报》;第31卷(第6期);第899-908页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109444232A (zh) | 2019-03-08 |
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