一种基于深度学习的化工园区VOCs污染溯源方法
基本信息
| 申请号 | CN202111301522.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114121169A | 公开（公告）日 | 2022-03-01 |
| 申请公布号 | CN114121169A | 申请公布日 | 2022-03-01 |
| 分类号 | G16C10/00（2019.01）I;G06F30/27（2020.01）I;G06Q10/04（2012.01）I;G06Q50/26（2012.01）I | 分类 | 物理 |
| 发明人 | 熊斌;肖利群;刘韧;曾嘉宇;杨乐;刘诗宗;刘诗诗;楼佳;任晓静;张平;邓龙海;刘万里;刘松茂 | 申请（专利权）人 | 四川天府云大数据产业投资有限公司 |
| 代理机构 | 深圳紫晴专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 雒盛林 |
| 地址 | 610000四川省成都市郫都区团结街道学院街65号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于深度学习的化工园区VOCs污染溯源方法，包括如下步骤：步骤S1.对污染物的监测数据及气象数据进行预处理；步骤S2.结合污染物化学成分谱并根据预处理后的监测数据，使用深度学习算法对污染物的排放位置及其排放量进行预测；步骤S3.将预测的排放位置、排放量以及预处理后的气象数据代入大气扩散模型，得到预测数据的扩散仿真曲线；步骤S4.将扩散仿真曲线与监测数据的变化曲线进行对比，若两者的相关系数小于阈值，则判定为预测失败；若相关系数大于或等于阈值，则判定为预测成功。 |
