一种基于实时VOC浓度的污染源精确定位方法

技术领域

本发明涉及实时精确定位VOC浓度的污染源的领域，具体是一种基于VOC浓度的污染源精确定位方法。

背景技术

VOC浓度的污染不仅污染环境，对人体健康的伤害更加严重，所以VOC浓度的污染要及时处理，以免对人体造成伤害，及时处理VOC浓度的污染，我们首先要做的就是找到VOC的污染源；

为了找到VOC浓度的污染源，设置若干个信息采集节点，获取每个信息采集节点的VOC数据，将所获得的VOC数据输入计算VOC浓度理论值的通用模型内，并输出VOC浓度理论值，判断信息采集节点的所在区域的VOC浓度是否超标，将超标的VOC浓度汇总形成VOC超标数据集，将VOC超标数据集中各个VOC理论值所对应的信息采集节点的位置映射到待测区域空间三维坐标系上，形坐标点，利用最小二乘法求通过将误差的平方和最小化来求得待定位节点位置的最佳估计值，并记待测点为P，则P点的坐标为预测VOC浓度的污染源，获取VOC浓度污染源的位置，并对污染源实施措施，减少对环境的污染以及对人体健康的伤害。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于实时VOC浓度的污染源精确定位方法；

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于实时VOC浓度的污染源精确定位方法，包括以下步骤：

步骤一：在待测区域内设置若干个信息采集节点，获取每个信息采集节点的VOC数据；

步骤二：将所获得的VOC数据输入至通用模型内，并输出各个信息采集节点所获得的VOC浓度理论值；

步骤三：根据所获得的各个信息采集节点的VOC理论浓度值，判断信息采集节点的所在区域的VOC浓度是否超标；

步骤四：对导致VOC浓度超标的污染源进行定位。。

进一步的，所述信息采集节点的设置于房区域。

进一步的，所述待测区域获得VOC数据的过程包括：

在子区域内的指定位置安装数据采集终端，对数据采集终端的所在位置的进行标记，对数据采集终端设定周期检测时间，并在周期检测时间内连续采集VOC数据，对所获取到的VOC数据进行汇总，并形成VOC数据集。

进一步的，所述VOC数据集内存在多个元素，每个元素对应一个VOC数据种类和水的含量。

进一步的，所述通用模型的建立过程包括：

根据上述所采集VOC数据集进行模拟计算，建立VOC浓度通用模型为C

进一步的，将VOC超标数据集中各个VOC理论值所对应的信息采集节点的位置映射到待测区域空间三维坐标系上，形成坐标点，并利用最小二乘法算法进行预测导致VOC浓度超标的污染源位置。

进一步的，利用最小二乘法的算法预测VOC浓度的污染源的过程包括：

利用最小二乘法求通过将误差的平方和最小化来求得待定位节点位置的最佳估计值P，则P点为预测VOC浓度的污染源，进一步的，计算过程如下：假设三维坐标系上映射了n个超标VOC浓度的坐标点(n≥4)，坐标点的坐标分别为(x

整理后得：

其中，k

由两式相减可得：

其中，x

令：

则：

即可得出VOC浓度的污染源坐标P(x

利用精确定位VOC浓度的污染源，解决VOC浓度造成环境的污染以及对人体健康造成的危害，利用最小二乘法求通过将误差的平方和最小化来求得待定位节点位置的最佳估计值，则节点P为预测VOC浓度的污染源，从而解决实际问题。

附图说明

图1为本发明的原理图。

具体实施方式

如图1所示，本发明创造公开了一种基于实时VOC浓度的污染源精确定位方法，包括以下步骤：

步骤一：在待测区域内设置若干个信息采集节点，获取每个信息采集节点的VOC数据；

步骤二：将所获得的VOC数据输入至通用模型内，并输出各个信息采集节点所获得的VOC浓度理论值；

步骤三：根据所获得的各个信息采集节点的VOC理论浓度值，判断信息采集节点的所在区域的VOC浓度是否超标；

步骤四：对导致VOC浓度超标的污染源进行定位。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述待测区域内设置有若干个子区域，在每个子区域内设置若干个信息采集节点；在具体实施过程中，信息采集节点的安装位置为新房区域；

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述信息采集节点内安装有数据采集终端，且每个数据采集终端之间具有相互数据通信的功能，即相邻的数据采集终端之间能够进行相互的数据通信；

所述信息采集节点获取VOC数据的过程包括：

在子区域内的指定位置安装数据采集终端，并对数据采集终端的所在位置进行标记；

对标号的数据采集终端设定周期检测时间，其中周期T设定为1min、30s，数据采集终端根据设定的周期时间进行连续采集VOC数据，并进行记录；

对子区域内的数据采集终端所获取到的VOC数据进行汇总，形成VOC数据集；需要进一步说明的，在具体实施过程中，所述采集VOC数据的过程包括：

所述VOC数据集内存在多个元素，每个元素对应一个VOC数据种类；每个VOC数据种类对应一个VOC数据的含量，每个VOC数据的含量对应一个VOC数据含量中水的含量；

进一步说明的是，在具体实施过程中，数据采集终端采集到多个元素对应的具体VOC数据如下：

在T＝1min、T＝10s的周期内连续采集元素对应的VOC数据，收集每个元素VOC数据的含量并形成数据集，则对应的VOC数据种类的VOC数据含量的数据集分别为{34,231,10,78,461,109}

{0.04,0.043,0.06,0.05,0.02,0.021}，则对应的VOC数据含量中水的含量的数据集分别为{12,116,1,28,124,86},{0.01,0.12,0.02,0.01,0.01，0.001}；

所述VOC数据集与数据采集终端的位置分别进行对应；

T＝1min：

/>

表1T＝10s：

表2

同一位置不同周期T检测出的VOC浓度不同，周期T越短检测出的VOC浓度越准确，误差越小，因此采用T＝10s的VOC数据集；

将所获得的VOC数据集输入通用模型内；

根据上述所采集大量VOC数据集进行模拟计算，所形成VOC浓度通用模型为C

根据VOC数据集内的各个元素，获得各个VOC数据种类对应的VOC浓度理论值的过程包括：

当T＝10s时，将所获得VOC数据集带入通用模型中所得到VOC浓度理论值的数据集为{300,310,400,400,100,200}；

表3

需要进一步说明的，在具体实施过程中，需要先判断数据采集终端的所在区域的VOC浓度是否超标，将上述VOC浓度数据集与VOC浓度的标准值进行对比，将超出VOC浓度的标准值的数据形成VOC超标数据集，从而得到VOC超标数据集；

设置VOC浓度的标准值为200g/L，则VOC超标数据集为：

{300,310,400,400}；

将VOC超标数据集中各个VOC理论值所对应的信息采集节点的位置映射到待测区域空间三维坐标系上，形成坐标点，并利用最小二乘法算法对导致VOC浓度超标的污染源位置进行预测。

所述预测VOC浓度污染源通用模型的建立过程包括：

利用最小二乘法求通过将误差的平方和最小化来求得待定位节点位置的最佳估计值P，则P点为预测VOC浓度的污染源，进一步的，计算过程如下：假设三维坐标系上映射了n个超标VOC浓度的坐标点(n≥4)，坐标点的坐标分别为(x

整理后得：

其中，k

由两式相减可得：

其中，x

令：

则：

即可得出VOC浓度的污染源坐标P(x

将T＝10s的VOC超标数据集映射到空间三维坐标系，VOC超标数据集对应的位置坐标代入预测VOC浓度污染源的通用模型内，得出VOC浓度的污染源距离位置坐标的过程包括：

已知节点坐标分别为：(3,5,1)，(1,2,3)，(7,5,9)，(1,3,3)代入模型中得：

经过整理后解得VOC浓度的污染源的坐标为

精确定位到VOC浓度的污染源对环境来说提供了很大的价值，精确定位到污染源可以从源头解决问题，具体方法如下：

当在有机废气治理工艺中精确定位到VOC浓度的污染源，则使用活性吸附法是处理效果好、使用较广的方法之一，吸附剂有活性炭、硅藻土、沸石等，其中活性炭吸附应用最多，通过吸附系统，不仅可以使VOC浓度大大降低，实现废气达标排放，而且吸附后通过气体解析，收集物可回用于生产；

当在装漆、砂磨工厂精确定位到VOC浓度的污染源，则使用引风高空排放法，其成本低、易操作、效果明显，但高空排放只是污染的转移，并没有真正解决污染问题，而引风机功力大小和风口安装高度又直接影响引风效果；

工作原理：将待测区域内设置若干个信息采集节点，每个节点都安装对应的数据采集终端，对每个数据采集终端进行标记，并设定不同周期T，在周期时间内连续采集VOC数据，并形成VOC数据集，将所获得的VOC数据集输入计算VOC浓度理论值的通用模型内，并输出各个信息采集节点的VOC浓度理论值，得到VOC浓度的理论值与VOC浓度的标准值进行对比，得出VOC超标数据集，将VOC超标数据集中各个VOC理论值所对应的信息采集节点的位置映射到待测区域空间三维坐标系上，形成坐标点，利用最小二乘法求通过将误差的平方和最小化来求得待定位节点位置的最佳估计值，则节点P的坐标为预测VOC浓度的污染源坐标。

利用精确定位VOC浓度的污染源，解决VOC浓度造成环境的污染以及对人体健康造成的危害，利用最小二乘法求通过将误差的平方和最小化来求得待定位节点位置的最佳估计值，则节点P的坐标为预测VOC浓度的污染源坐标，从而解决实际问题。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方精神和范围。