CN111220549B - 测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法，包括：获取所述污染物排放面最优化空间浓度分布模型的排放面，该最优化空间浓度分布模型基于预先构建的污染物空间浓度分布模型以及所述污染物排放面内的污染物浓度的实际分布而被建立；以及对所述最优化空间浓度分布模型的排放面，应用所述最优化空间浓度分布模型进行积分计算，测算所述待测区域污染物排放面浓度。本发明给出了依据待测区域污染物排放面内的污染物浓度实际分布特点构建污染物空间浓度分布模型的方法，所构建的模型能够更加全面、真实、准确的反应待测区域污染物排放面气体浓度分布特征，则利用该模型测算的待测区域污染物排放面浓度准确性更高，精度更高。
Description
技术领域
本发明涉及环境监测及保护领域，具体地，涉及一种测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法。
背景技术
随着国家环保政策的日益严厉，环保部门对涉污染物生产企业的要求也愈加严格，为进一步促进企业增设污染物治理设施，减少污染物排放量，当前国内已有20个省市自治区颁布污染物排污收费政策。在此背景下国家、企业对污染物排放量测定办法的准确性也提出了更高要求。
目前，很多单位和企业也都设计了一些污染物排放量测算方法，但在测算待测区域污染物排放量时，对排放物浓度的处理，多采用平均浓度的概念描述排放源在监测位置处的浓度特性，没有给出监测位置处排放面的浓度分布特性，以及排放面的面浓度的获取办法，计算方法简单粗糙，进而影响了污染物排放量计算的准确性。
发明内容
本发明提供测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法，以解决上述技术问题，至少部分地解决上述技术问题。
根据本公开示例性实施例，提供一种测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法，所述方法包括：
获取所述污染物排放面最优化空间浓度分布模型的排放面，该最优化空间浓度分布模型基于预先构建的污染物空间浓度分布模型以及所述污染物排放面内的污染物浓度的实际分布而被建立；以及对所述最优化空间浓度分布模型的排放面，应用所述最优化空间浓度分布模型进行积分计算，测算所述待测区域污染物排放面浓度。
可选的，所述最优化空间浓度分布模型通过以下步骤被构建：
利用光学遥测设备实际测量获取设置在所述污染物排放面内的多条采样光路中的每一条采样光路的实测线积分浓度。
根据所述多条采样光路中的每一条采样光路的路径，应用预先构建的污染物空间浓度分布模型，获取所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的每一条采样光路的理论线积分浓度。
根据所述实际测量获取的每一条采样光路的实测线积分浓度、所述根据多条采样光路中的每一条采样光路的路径应用预先构建的污染物空间浓度分布模型获取的每一条采样光路的理论线积分浓度、以及以所述实测线积分浓度和所述理论线积分浓度的平方差之和最小为原则，通过对所述预先构建的污染物空间浓度分布模型进行最优化处理获得所述污染物排放面最优化空间浓度分布模型。
可选的，所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的每一者的理论线积分浓度由以下步骤获得：
获取所述污染物排放面内该条采样光路的路径；以及
根据所获取的该条采样光路的路径以及预先构建的污染物空间浓度分布模型，分别计算所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的该条采样光路的理论线积分浓度。
可选的，所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的第i条采样光路的理论线积分浓度ei为ei＝∫G(P1,P2,P3…)dli，
其中，G(P1,P2,P3…)为所述预先构建的污染物空间浓度分布模型；
(P1,P2,P3…)为待最优化的模型参数；
li为第i条采样光路的路径，i∈[1，N]，N为采样光路条数。
可选的，所述最优化处理获得最优化空间浓度分布模型的步骤如下：
步骤1，在待最优化的模型参数(P1,P2,P3…)取值范围内，随机设定M组模型参数(P1j,P2j,P3j…)(j＝1…M)，并确定使得
最小的模型参数(P1a,P2a,P3a…)；
步骤2，在待最优化的模型参数(P1,P2,P3…)取值范围内，以(P1a,P2a,P3a…)为初始值，以
最小为原则，利用模拟退火法得到最优参数(P1J,P2J,P3J…)；以及
多次执行上述两个步骤，防止得到的最优参数(P1J,P2J,P3J…)陷入局部最优解，
其中，
ci为所述利用光学遥测设备获取的多条采样光路中的第i条采样光路的实测线积分浓度；以及
∫G(P1j,P2j,P3j…)dli为所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的第i条采样光路基于第j组模型参数(P1j,P2j,P3j…)的理论线积分浓度。
可选的，所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的每一条采样光路被设置为分布如下：
所述污染物排放面上多条采样光路中的第一条采样光路分布在利用光学遥测设备获取排放面内污染物实测线积分浓度最大位置。
所述第一条采样光路两侧采样光路的数量与所述第一条采样光路将排放面分成的两部分面积的数值关系成正比。
所述排放面被所述第一条采样光路分割而成的两部分内的采样光路在该部分内均匀分布。
可选的，所述污染物排放面内污染物实测线积分浓度最大位置难以确认时，定义排放面对角线为第一条采样光路；或直接按面积均分的原则，在所述污染物排放面内均匀设置各采样光路。
可选的，所述光学遥测设备的监测点分布在排放面边界上。
可选的，当所述污染物排放面面积较大或所述污染物排放面上采样光路数量较少时，所述光学遥测设备的监测点设置在排放面边界交点处。
另一方面，本发明提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行本申请上述任一项测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法。
通过上述技术方案，本发明给出了依据待测区域污染物排放面内的污染物浓度实际分布特点构建污染物排放面空间浓度分布模型的方法，所构建的模型能够更加全面、真实、准确的反应待测区域污染物排放面气体浓度分布特征，则利用该模型测算的待测区域污染物排放面浓度准确性更高，精度更高。本发明实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施例，但并不构成对本发明实施例的限制。
图1是根据一示例性实施例给出的测算待测区域污染物排放面浓度的流程图；
图2是根据一示例性实施例给出的构建污染物排放面最优化空间浓度分布模型流程图；
图3是根据一示例性实施例给出的计算所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的第i条采样光路的理论线积分浓度的流程图；图4是根据一示例性实施例给出的4条采样光路在排放面内分布示意图；以及
图5是根据一示例性实施例给出的8条采样光路在排放面内分布示意图。
附图标记说明
OPQR 污染物排放面 O 监测点
OA 污染物排放面内实测线积分浓度最大的采样光路
OB、OC、OD、OE、OF、OG、OH 污染物排放面内其他多条采样光路
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明实施例，并不用于限制本发明实施例。
图1是根据一示例性实施例给出的测算待测区域污染物排放面浓度的流程图；如图1所示，该方法包括如下步骤。
在步骤S101中，获取所述污染物排放面最优化空间浓度分布模型的排放面，该最优化空间浓度分布模型基于预先构建的污染物空间浓度分布模型以及所述污染物排放面内的污染物浓度的实际分布而被建立，该污染物排放面最优化空间浓度分布模型的构建将在以下结合图2详细说明。
在步骤S102中，对所述最优化空间浓度分布模型的排放面，应用最优化空间浓度分布模型进行积分计算，测算所述待测区域污染物排放面浓度。
最优化空间浓度分布模型构建将在以下结合图2详细说明，在本发明的示例性实施例中，污染物排放面空间浓度分布模型可以是G(P1,P2,P3…)，其中(P1,P2,P3…)为待最优化的模型参数。
本发明的示例性实施例中，通过排放面内污染物的最优化空间浓度分布模型描述污染物排放面内的污染物浓度的实际分布特征，且在本实施例中，排放面内污染物的最优化空间浓度分布模型主要与多条采样光路的位置有关，因此，多条采样光路的分布合理性决定了污染物排放面最优化空间浓度分布模型构建的准确性。
本发明的示例性实施例中，待测区域污染物排放面上多条采样光路中的每一条采样光路被设置为分布如下：
所述污染物排放面上多条采样光路中的第一条采样光路分布在利用光学遥测设备获取排放面内污染物实测线积分浓度最大的位置；所述第一条采样光路两侧采样光路的数量与所述第一条采样光路将排放面分成的两部分面积的数值关系成正比；所述排放面被所述第一条采样光路分割而成的两部分内的采样光路在该部分内均匀分布。
举例而言，图4是根据一示例性实施例给出的4条采样光路在排放面内分布示意图。
如图4所示，设定采样光路数量N＝4，多边形OPQR为排放面，O为光学遥测设备的监测点。首先，利用光学遥测设备不断改变采样光路的位置，对排放面OPQR进行普遍采样，并通过数据对比确定排放面OPQR内实测线积分浓度最大的采样光路位置，如图4中OA为实测线积分浓度最大的采样光路。采样光路OA将排放面OPQR分割为A1和A2两个部分，其中A1为多边形OAQR且面积为SA1，A2为多边形OPA且面积为SA2。根据A1和A2面积的比值关系分配A1和A2面内采样光路N1、N2的数量。假设SA1/SA2＝2，去除第一条采样光路OA，剩余采样光路为3条，恰好A1内设置2条采样光路，A2内设置1条采样光路，即N1/N2＝2，A1与A2交界OA为另一条采样光路，合计4条。若SA1/SA2不等于2而是2.3或2.4时，仍可根据大致比例关系设定A1包含2条采样光路，A2包含1条采样光路。针对A1区域内2条采样光路的设计问题，本专利给出了所述排放面被所述第一条采样光路分割而成的两部分内的采样光路在该部分内均匀分布的原则，也即均分面积原则。设计采样光路OB、OC可将A1均匀分割为3部分，即多边形OAQB、OBC、OCR面积相等；同理，A2区域内，按均分面积的原则，设计光路OD，使得多边形OPD、ODA面积相等。
图5是根据一示例性实施例给出的8条采样光路在排放面内分布示意图。如图5所示，以8条采样光路为例，多边形SPQR为排放面，OA为排放面内实测线积分浓度最大的采样光路位置，O为光学遥测设备监测点。假设A1、A2的面积比例SA1/SA2＝3≈5/2，A1内设置5条采样光路，A2内设置2条采样光路，A1与A2交界OA为另一条采样光路，合计8条；A1区域内，按均分面积的原则，设计采样光路OB、OC、OD、OE、OF，即多边形OAQB、OBC、OCD、ODE、OERF、OFS面积相等；A2区域内，按均分面积的原则，设计采样光路OG、OH，即多边形OPH、OHG、OGA面积相等。
进一步的，污染物排放面内实测线积分浓度最大的位置难以确认时，定义排放面对角线为第一条采样光路；或直接按面积均分的原则，在所述污染物排放面内均匀设置各采样光路。
进一步的，光学遥测设备的监测点分布在排放面边界上；当所述污染物排放面面积较大或所述污染物排放面上采样光路数量较少时，应设置在排放面边界交点处。
本发明给出的多条采样光路的设计方法，能更合理、更全面的监测到排放面污染物的排放特性，进而建立更加准确的最优化空间浓度分布模型。
通过上述技术方案，本发明给出了依据待测区域污染物排放面内的污染物浓度实际分布特点，也即根据合理分布的多条采样光路位置及实测线积分浓度构建污染物排放面最优化空间浓度分布模型的方法，所构建的最优化模型能够更加全面、真实、准确的反应待测区域污染物排放面气体浓度分布特征，则利用该最优化模型测算的待测区域污染物排放面浓度准确性更高，精度更高。
图2是根据一示例性实施例给出的构建污染物排放面最优化空间浓度分布模型流程图，如图2所示，所述最优化空间浓度分布模型通过以下步骤被构建：
在步骤S201中，利用光学遥测设备实际测量获取所述多条采样光路中的每一条采样光路的实测线积分浓度。
在本发明的示例性实施例中，采用的光学遥测设备有设备主体和反光镜组成，设备主体到反光镜之间为采样光路的路径，且该光学设备可直接测量采样光路上的污染物实测线积分浓度。
在步骤S202中，计算所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的每一条采样光路的理论线积分浓度。
举例而言，图3为根据一示例性实施例给出的计算所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的第i条采样光路的理论线积分浓度的流程图，如图3所示，所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的第i条采样光路的理论线积分浓度由以下步骤包括：
在步骤S301中，
获取所述污染物排放面上多条采样光路中的第i条采样光路的路径。
在步骤S302中，计算所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的第i条采样光路的理论线积分浓度。
举例而言，所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的第i条采样光路的理论线积分浓度可以为∫G(P1,P2,P3…)dli；
其中，G(P1,P2,P3…)为所述预先构建的污染物空间浓度分布模型；
(P1,P2,P3…)为待最优化的模型参数；li为第i条采样光路的路径，i∈[1，N]，N为采样光路条数。
在S203中，构建所述污染物排放面最优化空间浓度分布模型。
在本发明的示例性实施例中，根据所述实际测量获取的每一条采样光路的实测线积分浓度、所述根据污染物排放面最优化空间浓度分布模型获取的每一条采样光路的理论线积分浓度、以及以所述实测线积分浓度和所述理论线积分浓度平方差之和最小为原则，通过最优化处理构建所述污染物排放面最优化空间浓度分布模型。
举例说明，所述最优化处理获得最优化空间浓度分布模型的步骤如下：
步骤1，在待最优化的模型参数(P1,P2,P3…)取值范围内，随机设定M组模型参数(P1j,P2j,P3j…)(j＝1…M)，并确定使得
最小的模型参数(P1a,P2a,P3a…)；
步骤2，在待最优化的模型参数(P1,P2,P3…)取值范围内，以(P1a,P2a,P3a…)为初始值以
最小为原则，利用模拟退火法得到最优参数(P1J,P2J,P3J…)；以及
多次执行上述两个步骤，防止得到的最优参数(P1J,P2J,P3J…)陷入局部最优解，
其中，
ci为所述利用光学遥测设备获取的多条采样光路中的第i条采样光路的实测线积分浓度；以及
∫G(P1j,P2j,P3j…)dli为所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的第i条采样光路基于第j组模型参数(P1j,P2j,P3j…)的理论线积分浓度。
进一步的，本发明示例性实施例中，测算所述待测区域污染物排放面浓度的方法还包括：将最优参数(P1J,P2J,P3J…)带入污染物空间浓度分布模型中得到最优化空间浓度分布模型G(P1J,P2J,P3J…)，并对G(P1J,P2J,P3J…)进行积分计算，获得污染物排放面浓度。
在示例性实施例中，本发明提到的污染物可以是VOCS，实际应用中，本发明提供的测算待测区域污染物排放面浓度测算方法，可以适用于多种污染物的排放面浓度测算。
通过以上技术方案，本发明给出了获取排放面内实测线积分浓度最大的采样光路之后按照均分面积原则设计采样光路的方法，能够能更准确的获取排放面内污染物的浓度分布特征，则基于排放面内污染物的浓度分布特征给出污染物排放面最优化空间浓度分布模型更合理。对最优化空间浓度分布模型的排放面应用此模型测算待测区域污染物排放面浓度，测算方法更合理，可以有效提高测算可靠性、精度和准确性。
以上结合附图详细描述了本发明实施例的可选实施方式，但是，本发明实施例并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施例的技术构思范围内，可以对本发明实施例的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施例的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施例对各种可能的组合方式不再另行说明。
本领域技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得单片机、芯片或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
此外，本发明实施例的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明实施例的思想，其同样应当视为本发明实施例所公开的内容。
Claims (8)
1.一种测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法，其特征在于，所述方法包括：
获取所述污染物排放面最优化空间浓度分布模型的排放面，该最优化空间浓度分布模型基于预先构建的污染物空间浓度分布模型以及所述污染物排放面内的污染物浓度的实际分布而被建立；以及
对所述最优化空间浓度分布模型的排放面，应用所述最优化空间浓度分布模型进行积分计算，测算所述待测区域污染物排放面浓度；
其中，所述污染物排放面最优化空间浓度分布模型与多条采样光路的位置有关，所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的每一条采样光路被设置为分布如下：
所述污染物排放面上多条采样光路中的第一条采样光路分布在利用光学遥测设备获取排放面内污染物实测线积分浓度最大位置；
所述第一条采样光路两侧采样光路的数量与所述第一条采样光路将排放面分成的两部分面积的数值关系成正比；
所述排放面被所述第一条采样光路分割而成的两部分内的采样光路在该部分内均匀分布。
2.根据权利要求1所述的测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法，其特征在于，
所述最优化空间浓度分布模型通过以下步骤被构建：
利用光学遥测设备实际测量获取设置在所述污染物排放面内的多条采样光路中的每一条采样光路的实测线积分浓度；
根据所述多条采样光路中的每一条采样光路的路径，应用预先构建的污染物空间浓度分布模型，获取所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的每一条采样光路的理论线积分浓度；以及
根据所述实际测量获取的每一条采样光路的实测线积分浓度、所述根据多条采样光路中的每一条采样光路的路径应用预先构建的污染物空间浓度分布模型获取的每一条采样光路的理论线积分浓度、以及以所述实测线积分浓度和所述理论线积分浓度的平方差之和最小为原则，通过对所述预先构建的污染物空间浓度分布模型进行最优化处理获得所述污染物排放面最优化空间浓度分布模型。
3.根据权利要求1所述的测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法，其特征在于，
所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的每一者的理论线积分浓度由以下步骤获得：
获取所述污染物排放面内该条采样光路的路径；以及
根据所获取的该条采样光路的路径以及预先构建的污染物空间浓度分布模型，分别计算所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的该条采样光路的理论线积分浓度。
4.根据权利要求3所述的测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法，其特征在于，
所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的第i条采样光路的理论线积分浓度ei为：
ei＝∫G(P1,P2,P3…)dli，
其中，
G(P1,P2,P3…)为所述预先构建的污染物空间浓度分布模型；
(P1,P2,P3…)为待最优化的模型参数；
li为第i条采样光路的路径，i∈[1，N]，N为采样光路条数。
5.根据权利要求2所述的测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法，其特征在于，
所述最优化处理获得最优化空间浓度分布模型的步骤如下：
步骤1，在待最优化的模型参数(P1,P2,P3…)取值范围内，随机设定M组模型参数(P1j,P2j,P3j…)(j＝1…M)，并确定使得
最小的模型参数(P1a,P2a,P3a…)；
步骤2，在待最优化的模型参数(P1,P2,P3…)取值范围内，以(P1a,P2a,P3a…)为初始值，以
最小为原则，利用模拟退火法得到最优参数(P1J,P2J,P3J…)；以及
多次执行上述两个步骤，防止得到的最优参数(P1J,P2J,P3J…)陷入局部最优解，
其中，
ci为所述利用光学遥测设备获取的多条采样光路中的第i条采样光路的实测线积分浓度；以及
∫G(P1j,P2j,P3j…)dli为所述待测区域污染物排放面上多条采样光路中的第i条采样光路基于第j组模型参数(P1j,P2j,P3j…)的理论线积分浓度。
6.根据权利要求1所述的测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法，其特征在于，
所述污染物排放面内污染物实测线积分浓度最大位置难以确认时，定义排放面对角线为第一条采样光路；
或直接按面积均分的原则，在所述污染物排放面内均匀设置各采样光路。
7.根据权利要求6所述的测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法，其特征在于，
所述光学遥测设备的监测点分布在排放面边界上；
当所述污染物排放面面积较大或所述污染物排放面上采样光路数量较少时，所述光学遥测设备的监测点设置在排放面边界交点处。
8.一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令用于使得机器执行本申请上述任一项测算待测区域污染物排放面浓度的测算方法。
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