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公开(公告)号：CN115420854B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202211009250.2
申请日：2022-08-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于正后向模型结合的大气污染物溯源方法，属于大气污染防治与溯源技术领域。包括以下步骤：一、收集研究区域内已知的稳态源排放源信息；二、以研究区域内监测站点为研究目标地，确定监测站点位置信息；三、通过气象模型模拟，获取研究区域精细化气象数据；四、基于后向溯源模型对监测站点进行后向轨迹计算，得到污染来源轨迹；并基于污染来源轨迹进行潜在源贡献因子分析，确定后向溯源法污染潜在来源区域；五、基于稳态源排放信息库和精细化气象数据进行正向的空气质量扩散模型模拟，识别稳态源排放贡献浓度并获取其主要稳态排放源位
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公开(公告)号：CN116011317B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202211533118.1
申请日：2022-11-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于多方法融合的小尺度近实时大气污染溯源方法，属于环境大气污染物溯源技术领域。采用机器学习预测模型，通过数学方法提高监测站点气象要素预测的准确性，从而使用空间插值法获得准确性较高的精细化预测气象场，并结合实时污染物浓度监测数据，耦合后向轨迹分析及潜在源贡献因子分析法快速开展溯源分析，实现局地小尺度潜在污染源的实时追溯，进一步丰富小尺度大气污染溯源技术方法体系，为小尺度大气污染精细化管控提供技术支撑，对于减少大气污染造成的人体健康危害具有重要意义。(56)对比文件Zeya Shen et al..Impact of inletboundary number and locations on gasdiffusion and flow in a typical chemicalindustrial park near uneven terrain.《Process Safety and EnvironmentalProtection》.2022,第159卷第281-293页.陈一帆.基于遥感数据分析的空气污染预测与溯源研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库（电子期刊）工程科技I辑》.2018,(2018年第3期),全文.Jianlei Lang et al..Granger-CausalityMining in Atmospheric Visibility Based onDeep Learning《.Frontier Computing 2019》.2018,第261-269页.
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公开(公告)号：CN112733419B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202011367177.7
申请日：2020-11-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种突发大气污染事故源反演准确性提升方法，属于突发事故应急预警评估技术领域。本发明方法特征在于包括数据准备及模型确定、模型参数取值依据判别、模型参数敏感性分析识别、高敏感性参数优化、优化模型模拟性能评估、源反演结果评估六个步骤，该发明方法的核心思路在于通过优化改善扩散模型模拟性能以提升源反演的准确性。本发明公开的一种提升突发大气污染源反演准确性的方法，基于收集的外场模拟实验数据，以高斯烟羽模型为大气扩散模型，对本发明方法进行应用测试，结果表明本发明方法能有效提升污染源强及位置信息反演估算准确性。
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公开(公告)号：CN116720627B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202310935610.X
申请日：2023-07-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种监测站点风速和风向协同时序预测方法，属于大气污染气象要素预测技术领域；该方法包括：获取目标站点的气象数据，对风速数据和风向数据进行分解；通过风向数据将气压梯度力分解；利用压强正弦分量Pu、压强余弦分量Pv和气象数据与经向风分量u和纬向风分量v的关联程度筛选关键影响因子；分别构建u、v分量与关键影响因子之间的关系模型；根据关系模型进行预测；对u、v分量的预测结果进行合成。本发明还提供一种监测站点风速和风向协同时序预测系统。本发明通过分别构建基于关键影响因子的u、v分量时序预测模型，实现了对风速、风向准确预测，可为面向监测站点的大气污染气象条件分析与精细化防控奠定基础。
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公开(公告)号：CN116720627A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310935610.X
申请日：2023-07-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种监测站点风速和风向协同时序预测方法，属于大气污染气象要素预测技术领域；该方法包括：获取目标站点的气象数据，对风速数据和风向数据进行分解；通过风向数据将气压梯度力分解；利用压强正弦分量Pu、压强余弦分量Pv和气象数据与经向风分量u和纬向风分量v的关联程度筛选关键影响因子；分别构建u、v分量与关键影响因子之间的关系模型；根据关系模型进行预测；对u、v分量的预测结果进行合成。本发明还提供一种监测站点风速和风向协同时序预测系统。本发明通过分别构建基于关键影响因子的u、v分量时序预测模型，实现了对风速、风向准确预测，可为面向监测站点的大气污染气象条件分析与精细化防控奠定基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115935040B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202310186701.8
申请日：2023-03-02
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/909 , G06F16/907 , G06F18/23213 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种大气污染协同控制区域、时间识别方法，涉及大气污染防控技术领域，包括：模拟研究区域的气象条件、获取大气污染物多尺度排放数据，构建研究区域各污染源间的高时间分辨率大气污染物传输矩阵；计算各污染源对目标区域重污染过程每个时刻的贡献度；应用模糊C均值聚类得到每个时刻需要协同控制的污染源；计算各污染源对目标区域重污染过程的总贡献度和控制频率；应用系统聚类识别出重污染过程需协同控制的污染源；分别计算需协同控制的污染源每个时刻的大气污染物排放对重污染过程的总贡献浓度；应用K均值聚类得到重污染过程中各污染源启动和解除大气污染协同控制的时间。本发明将污染物排放控制的时间尺度精细化到小时。
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公开(公告)号：CN116011317A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211533118.1
申请日：2022-11-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于多方法融合的小尺度近实时大气污染溯源方法，属于环境大气污染物溯源技术领域。采用机器学习预测模型，通过数学方法提高监测站点气象要素预测的准确性，从而使用空间插值法获得准确性较高的精细化预测气象场，并结合实时污染物浓度监测数据，耦合后向轨迹分析及潜在源贡献因子分析法快速开展溯源分析，实现局地小尺度潜在污染源的实时追溯，进一步丰富小尺度大气污染溯源技术方法体系，为小尺度大气污染精细化管控提供技术支撑，对于减少大气污染造成的人体健康危害具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115130831B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202210649740.2
申请日：2022-06-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/063 , G06F17/18 , G01N33/00
Abstract: 一种小尺度精细化大气污染溯源方法，属于大气污染溯源技术领域。包括以下步骤：(1)基于污染物浓度监测数据，针对逐分钟的污染物浓度变化情况，识别目标站点相对于周边站点的污染物浓度异常变化时段；(2)利用分钟级精细化气象场，得到小尺度分钟级精细化轨迹分布，并获得不同轨迹点对应的时间信息；(3)得到随时间变化的潜在污染源区空间分布；(4)将潜在污染源区空间分布与目标站点周边的污染源空间分布相叠加，从而锁定潜在排放来源位置；(5)反向推导得到站点不同污染时刻污染来源的排放贡献时段。发明实现了局地尺度上分钟级时间尺度的精细化溯源，实现了对于潜在污染源的排放污染贡献时段的获取。
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公开(公告)号：CN115935040A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310186701.8
申请日：2023-03-02
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F16/906 , G06F16/909 , G06F16/907 , G06F18/23213 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种大气污染协同控制区域、时间识别方法，涉及大气污染防控技术领域，包括：模拟研究区域的气象条件、获取大气污染物多尺度排放数据，构建研究区域各污染源间的高时间分辨率大气污染物传输矩阵；计算各污染源对目标区域重污染过程每个时刻的贡献度；应用模糊C均值聚类得到每个时刻需要协同控制的污染源；计算各污染源对目标区域重污染过程的总贡献度和控制频率；应用系统聚类识别出重污染过程需协同控制的污染源；分别计算需协同控制的污染源每个时刻的大气污染物排放对重污染过程的总贡献浓度；应用K均值聚类得到重污染过程中各污染源启动和解除大气污染协同控制的时间。本发明将污染物排放控制的时间尺度精细化到小时。
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公开(公告)号：CN115420854A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211009250.2
申请日：2022-08-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于正后向模型结合的大气污染物溯源方法，属于大气污染防治与溯源技术领域。包括以下步骤：一、收集研究区域内已知的稳态源排放源信息；二、以研究区域内监测站点为研究目标地，确定监测站点位置信息；三、通过气象模型模拟，获取研究区域精细化气象数据；四、基于后向溯源模型对监测站点进行后向轨迹计算，得到污染来源轨迹；并基于污染来源轨迹进行潜在源贡献因子分析，确定后向溯源法污染潜在来源区域；五、基于稳态源排放信息库和精细化气象数据进行正向的空气质量扩散模型模拟，识别稳态源排放贡献浓度并获取其主要稳态排放源位置；六、基于步骤四中污染物潜在来源区域以及步骤五中获取的稳态源位置，获得非稳态源潜在区域。
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