CN114722635A - 一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法,属于工业园区空气监测领域,方法包括:以化工园区内的气象数据和高架点源位置数据作为参数,建立高架点源扩散模型;获取化工园区内实际的气象数据、高架点源位置数据和大气污染物排放源强并且输入至所述高架点源扩散模型,得到大气污染物扩散数据;根据所述大气污染物扩散数据,确定化工园区内的传感器布设位置。由于本申请可模拟排放源污染物扩散路径,因此可以优化传感器的布局、减少冗余传感器并且能够科学化和精准化监测大气环境质量数据。
Description
技术领域
本申请涉及工业园区空气监测领域,尤其涉及一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法。
背景技术
随着经济的发展,关于化工园区的排放要求越来越严格,尤其是化工园区内的VOCs(Volatile Organic Compounds,挥发性有机物)参与大气环境中臭氧和二次气溶胶的形成,其对区域性大气臭氧污染、PM2.5污染具有重要的影响。大多数VOCs具有令人不适的特殊气味,并具有毒性、刺激性、致畸性和致癌作用,特别是苯、甲苯及甲醛等对人体健康会造成很大的伤害。VOCs是导致城市灰霾和光化学烟雾的重要前体物,主要来源于煤化工、石油化工、燃料涂料制造、溶剂制造与使用等过程。
为了检测化工园区内的VOCs并且随着智能化时代的到来,越来越多的化工园区开展了部署智能监测设备的工作,所以化工园区部署传感器的需求越来越多,而随着化工园区面积的日益增加,化工园区内监测的问题日益凸显,其中比较严重的问题为当大量的化工厂同时或者分别排放污染物时,如何通过传感器的部署来实现对化工园区的监测的问题。
传感器优化布局是一个组合优化问题,即整体规划问题,由于求解组合优化问题难度较大,所以求解仍然是研究热点。现有传感器布局方法包括:
序列法:传感器优化布局中的序列法是尽量让MAC矩阵的最大非对角元最小;
MAC方法:MAC矩阵是评价模态向量空间交角的一个很好的工具,选择测点位置让所有模态向量的内积具有较小的余弦值的一种传感器布局方法;
有效独立法:基于每只传感器布点对确定模态向量线性无关的贡献的有效独立性一种传感器优化布局方式;
随机类算法:传感器优化布局中的随机类算法主要包括遗传算法、神经网络法、蚁群算法和模拟退火法等,这类算法具有较好的并行性和搜索全局性,但是计算效率和可靠性有待于继续改善。
虽然存在上述布局方法能够实现园区的传感器布局,但是上述布局方法并不是针对化工园区大气污染物特有的布局方法。此外,对于大型空间结构,不仅存在很多的结构的不确定性,并且在复杂的自然环境下,这些不利的条件因素会给监测带来一定的困难,因此传感器的布置上需要在综合多种方法的基础上,考虑具体的空间结构特点和测量的条件来定出最佳布点方案。传统确定传感器布局是否合理的方法是通过物理***构架完成后的实际使用中进行大量、长时间的现场试验来确定,因此浪费了大量的人力物力。
发明内容
本申请提供了一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法,能够解决现有传感器布局方法中存在的冗余度高、有效数据采集效率低并且经济成本高等问题。
本申请的技术方案是一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法,包括:
S1:以化工园区内的气象数据和高架点源位置数据作为参数,建立高架点源扩散模型;
S2:获取化工园区内实际的气象数据、高架点源位置数据和大气污染物排放源强并且输入至所述高架点源扩散模型,得到大气污染物扩散数据;
S3:根据所述大气污染物扩散数据,确定化工园区内的传感器布设位置。
可选地,所述化工园区内的气象数据包括:所述化工园区内的平均风速、风向、气压和温度;
所述化工园区内的高架点源位置数据包括:所述高架点源距离地面的高度,以及从所述高架点源处扩散出的大气污染物与所述高架点源之间的水平距离和垂直距离;
以及,所述步骤S1包括:
S11:以化工园区内的气象数据和高架点源位置数据作为参数,建立高架点源扩散模型,所述高架点源扩散模型如下所述:
式中,以高架点源在地面上的投影点作为坐标原点,建立三维直角坐标系;C表示为从高架点源扩散出的大气污染物所到达的空间点(x,y,z)处的大气污染物浓度,单位为mg/m3;σy、σz分别表示为从高架点源扩散出的大气污染物在y、z方向的扩散参数;表示为化工园区内的平均风速;q表示大气污染物排放源强,根据化工园区内的风向、气压和温度确定;x表示在风向轴水平方向上空间点到高架点源的距离,y表示在风向轴垂直方向上空间点到高架点源的距离,z表示为空间点距离地面的高度;H表示为高架点源距离地面的高度。
可选地,在所述步骤S3之后,所述方法还包括:
S4:如果已经确定传感器布设位置的化工园区内实际的气象数据或者高架点源位置数据发生改变,重新执行所述步骤S2。
综上可知,本申请提供了一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法,基于高斯烟羽扩散理论并且根据实时气象数据、工业园区内多个企业污染气体排放源位置和高架点源的位置信息,从而模拟排放源污染物扩散途径分布情况,从而对传感器布局方案优化组合,进行有效地采集数据,以及合理的传感器布局能够去除冗余的传感器、降低经济成本并且提高数据的有效性,因此能够解决现有传感器布局方法中存在的冗余度高、有效数据采集效率低并且经济成本高等问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例中一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法的流程示意图;
图2为本申请实施例中另一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将详细地对实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下实施例中描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。仅是与权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的***和方法的示例。
本申请的目的是为了提供一种通过工业园区内大气污染物扩散模拟以及通过模拟扩散数据的整合分析从而提供传感器的优化组合方案。主要适用于一个区域内存在多个污染源的情况,可以便利地为大气污染物做出扩散模拟以及确定传感器布局方案。
实施例一
本申请实施例提供了一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法,如图1所示,图1为本申请实施例中一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法的流程示意图,传感器布局方法包括:
S1:以化工园区内的气象数据和高架点源位置数据作为参数,建立高架点源扩散模型。
其中,化工园区内的气象数据包括:化工园区内的平均风速、风向、气压和温度。
化工园区内的高架点源位置数据包括:高架点源距离地面的高度,以及从高架点源处扩散出的大气污染物与高架点源之间的水平距离和垂直距离。
以及,步骤S1包括:
S11:以化工园区内的气象数据和高架点源位置数据作为参数,建立高架点源扩散模型,高架点源扩散模型如下:
式中,以高架点源在地面上的投影点作为坐标原点,建立三维直角坐标系;C表示为从高架点源扩散出的大气污染物所到达的空间点(x,y,z)处的大气污染物浓度,单位为mg/m3;σy、σz分别表示为从高架点源扩散出的大气污染物在y、z方向的扩散参数;表示为化工园区内的平均风速;q表示大气污染物排放源强,根据化工园区内的风向、气压和温度确定;x表示在风向轴水平方向上空间点到高架点源的距离,y表示在风向轴垂直方向上空间点到高架点源的距离,z表示为空间点距离地面的高度;H表示为高架点源距离地面的高度。
具体地,模拟VOCs扩散情况使用了高斯扩散模型。高斯扩散模型适用于均一的大气条件,以及地面开阔平坦的地区,点源的扩散模式。排放大量污染物的烟囱、放散管、通风口等,虽然其大小不一,但是只要不是讨论烟囱底部很近距离的污染问题,均可视其为点源。对于连续源的平均烟流,其浓度分布是符合正态分布的,因此可作如下假定:
(1)污染物浓度在y、z轴上的分布符合高斯分布(正态分布);
(2)在全部空间中风速是均匀的、稳定的;
(3)源强是连续均匀的;
(4)在扩散过程中污染物质量是守恒的(不考虑转化)。
以及,连续点源一般指排放大量污染物的烟囱、放散管和通风口等。排放口安置在地面的称为地面点源,排放口安排在高空位置的称为高架点源。
以高架点源在地面上的投影点作为坐标原点,建立三维直角坐标系,有效源位于z轴上某点。高架有效源的高度由两部分组成,即z=H+Δh,其中H为排放口即高架点源距离地面的高度,Δh是热烟流的浮升力和烟气以一定速度竖直离开排放口的冲力使烟流抬升的一个附加高度。
其中,x表示在风向轴水平方向上空间点到高架点源的距离,即从高架点源处扩散至该空间点的大气污染物与高架点源之间的水平距离;y表示在风向轴垂直方向上空间点到高架点源的距离,即从高架点源处扩散至该空间点的大气污染物与高架点源之间的垂直距离。
S2:获取化工园区内实际的气象数据、高架点源位置数据和大气污染物排放源强并且输入至高架点源扩散模型,得到。
具体地,建立高架点源扩散模型后,获取实际的需要布局的待布局化工园区内的实时气象数据、高架点源位置,以及企业污染物排放源强数据,然后将实时气象数据、高架点源位置,以及企业污染物排放源强数据分别输入至高架点源扩散模型,然后得到从若干个高架点源排放出的大气污染物的大气污染物扩散数据,其中,大气污染物扩散数据即模拟排放数据,根据模拟排放数据生成大气污染物扩散途径热力图,即确定从若干个高架点源排放出的大气污染物的扩散状况。
S3:根据大气污染物扩散数据,确定化工园区内的传感器布设位置。
具体地,将模拟扩散途径与arcgis地图服务相结合生成热力图,从而更加直观并且***地用于确定待布局化工园区的传感器布局。以及,本申请实施例采用java语言,Java是一种通用的、基于类的和面向对象的编程语言,主要用于应用程序开发的计算平台。因此,Java是快速、安全和可靠的,并且被广泛用于在笔记本电脑、数据中心、游戏机、科学超级计算机和手机等中开发Java应用程序。本申请实施例布局采用B/S结构,这种模式统一了客户端,将***功能实现的核心部分集中到服务器上,简化了***的开发、维护和使用。客户机上只要安装一个浏览器,如Chrome、Safari、MicrosoftEdge、NetscapeNavigator或InternetExplorer,服务器安装SQLServer、Oracle、MYSQL等数据库,浏览器通过WebServer同数据库进行数据交互。
综上可知,本申请实施例使用气体扩散模型与java可视化***以及gis地图服务相结合的技术,主要针对化工园区气体传感器布局难的问题,通过算法分析,对园区中排放污染气体扩散情况进行模拟,通过对大气扩散的模拟结果分析设计传感器布局,从而在初期就能达到一个相对合理的传感器布局,省去了传统模式中对传感器布局的反复现场试验,节省了大量的人力和物力。
实施例二
本申请实施例提供了一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法,如图2所示,图2为本申请实施例中另一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法的流程示意图,在实施例一的步骤S3之后,传感器布局方法还包括:
S4:如果已经确定传感器布设位置的化工园区内实际的气象数据或者高架点源位置数据发生改变,重新执行步骤S2。
具体地,当化工园区内的实时气象数据或者设置在待布局化工园区内高架点源位置数据发生改变时,重新执行步骤S2,即重新确定待布局化工园区内通过若干个高架点源排放的大气污染物的排放源强,然后再重新确定化工园区内的传感器布局。
综上可知,本申请的两个实施例通过企业污染气体排放源强以及化工园区地形和气象数据进行模拟VOCs扩散情况,将气体扩散模型与化工园区监测***部署相结合。通过对模拟数据的整合来确定各个传感器的布局方案,VOCs污染物模拟情况与传感器布局组合优化相结合。相比于现有技术,本申请实施例的技术是针对化工园区大气污染物特有的布局方法,所以具有很高的实用性,因此会具有较高的使用率。
此外,本申请实施例可以应用在化工园区监测预警***建立的初期,用于对于厂区内的气体排污状况进行模拟检测,并且根据模拟气体传输途径,以及气体扩散情况提供出合理的监测站点的部署位置,使所监测的效益最大化,降低监测点位的冗余度,为监测的科学性和可靠性提供理论基础,大大减少了传统模式中对传感器布局的现场试验次数,因此可以解决现有的布局方法在实现过程中存在的冗余度高、有效数据采集效率低并且经济成本高等问题。
以上对本申请的实施例进行了详细说明,但内容仅为本申请的较佳实施例,不能被认为用于限定本申请的实施范围。凡依本申请范围所作的均等变化与改进等,均应仍属于本申请的专利涵盖范围之内。
Claims (3)
1.一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法,其特征在于,包括:
S1:以化工园区内的气象数据和高架点源位置数据作为参数,建立高架点源扩散模型;
S2:获取化工园区内实际的气象数据、高架点源位置数据和大气污染物排放源强并且输入至所述高架点源扩散模型,得到大气污染物扩散数据;
S3:根据所述大气污染物扩散数据,确定化工园区内的传感器布设位置。
2.根据权利要求1所述的一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法,其特征在于,所述化工园区内的气象数据包括:所述化工园区内的平均风速、风向、气压和温度;
所述化工园区内的高架点源位置数据包括:所述高架点源距离地面的高度,以及从所述高架点源处扩散出的大气污染物与所述高架点源之间的水平距离和垂直距离;
以及,所述步骤S1包括:
S11:以化工园区内的气象数据和高架点源位置数据作为参数,建立高架点源扩散模型,所述高架点源扩散模型如下所述:
3.根据权利要求1所述的一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法,其特征在于,在所述步骤S3之后,所述方法还包括:
S4:如果已经确定传感器布设位置的化工园区内实际的气象数据或者高架点源位置数据发生改变,重新执行所述步骤S2。
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CN202210527579.1A CN114722635A (zh) | 2022-05-16 | 2022-05-16 | 一种化工园区大气污染物监测传感器布局方法 |
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN116562712A (zh) * | 2023-06-29 | 2023-08-08 | 内江师范学院 | 一种用于预测空气质量的***和方法 |
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2022
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Cited By (2)
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CN116562712B (zh) * | 2023-06-29 | 2023-09-19 | 内江师范学院 | 一种用于预测空气质量的***和方法 |
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