基于随机森林的大气污染物实时排放总量估计研究

为了提高大气污染物实时排放总量估计方法的估计效果,设计基于随机森林的大气污染物实时排放总量估计方法。为保证提高数据的质量,分别对数据进行数据清洗、降噪处理和标准化计算。根据不同数据的属性,提取数据的气象特征、时间特征和地形特征。利用随机森林算法,对提取的数据特征进行回归处理,从而生成大气污染物实时排放估计模型。对大气污染物排放量进行预测,并对其进行增量处理,计算相应的预测误差,实现对大气污染物实时排放量的估计。测试结果表明,和对比方法相比,设计方法估计误差平均值为4.21 mg/m^(3),估计效果较好。

双碳背景下电力企业污染物实时排放总量研究

研究旨在双碳背景下测算电力企业的污染物实时排放总量。通过烟气分析仪、手持式数字压力计和皮托管设备确定测速点位置,设计烟气采样设备采集燃煤电厂烟道中的烟气样本,并利用可调谐激光法测定成分与浓度。基于烟气流速、浓度和成分,计算实验电力企业污染物的实时排放量,并转换为质量浓度进行比较。经过研究发现,距离烟道底面越近,污染物浓度越高;双碳政策显著降低了CO_(2)、SO_(2)、NO_(x)和HF的实时排放总量。这一研究为电力企业优化排放管理提供了科学依据,有助于推动双碳目标的实现。

牛粪燃烧实时排放挥发性有机物特征研究

在实验室模拟青海和西藏2种牛粪在民用炉具中的燃烧过程,采用稀释通道系统与质子转移飞行时间质谱(PTR-TOF-MS)在线分析牛粪燃烧排放的挥发性有机物(VOCs),通过电子秤实时记录燃料质量的动态变化,获得牛粪燃烧排放VOCs浓度的时间序列与实时排放因子.结果表明,70g牛粪一次燃烧过程持续1100~1500s.牛粪燃烧排放VOCs浓度的时间变化趋势总体上呈单峰分布;西藏牛粪在燃烧450s左右VOCs浓度达到峰值7.92×10^-6;青海牛粪在燃烧400s左右VOCs浓度达到峰值6.01×10^-6.牛粪燃烧VOCs实时排放因子变化范围为40.74~156.88mg/g,趋势不同于VOCs浓度变化,随燃烧过程进行排放因子呈上升趋势.牛粪燃烧至3~4min左右,VOCs排放因子最低.甲醇、甲醛和乙醛3种VOCs排放因子占比最大,其中西藏牛粪燃烧3种VOCs排放占比分别为24.0%±1.9%、11.9%±1.8%和27.4%±1.4%,青海牛粪为22.0%±1.1%、13.3%±2.9%和17.7%±4.6%.本研究首次给出了牛粪燃烧VOCs实时排放因子,可为高时间分辨率排放清单建立和青藏高原地区室内空气污染的健康效应研究提供基础数据.

基于电力大数据的大气污染物实时排放总量测算研究

研究基于电力大数据的大气污染物实时排放总量测算方法,利用大气污染物实时排放结果为环境污染的监测与预警提供数据支持。依据企业的一次能源投入量获取企业大气污染物排放量,采用智能电表采集企业用电大数据,将企业污染物排放结果与用电数据结合获取企业污染排放系数,依据企业污染排放系数获取大气污染物实时排放总量测算结果。选取某区域作为研究对象,实验结果表明,该方法可以利用电力数据测算不同行业的大气污染物排放总量,便于针对大气污染物排放总量测算结果提供环境治理依据,是大数据技术在污染防治领域中的重要应用。

机动车道路排放的实时测试系统开发及试验研究

在OEM-2100基础上开发了一种机动车道路排放实时测试系统,并在实际道路上进行了轻型车的实时排放测试。计算了路段排放因子和排放总量,分析了车辆各行驶工况所占时间和排放量比例以及平均排放率,研究了各工况下机动车尾气污染物的贡献率,为准确测定交通流中单车污染物提供一种可行的方法。该测试系统为建立排放模型提供数据依据,对于评价交通控制改进措施和智能交通系统对排放的影响具有重要的意义。

基于振动信号的柴油机NO_(x)排放虚拟传感研究

对行驶过程中车辆的NO_(x)排放进行实时监测有助于缸内燃烧过程的控制和改善,实现对排放的闭环控制和瞬态排放的有效评估,从而满足日益严苛的排放要求。提出了一种基于结构振动信号的NO_(x)虚拟传感方法。基于振动信号和缸压信号的时频图谱相似性分析方法实现了缸压信号的重构并从中提取与排放相关的信息,建立了用于预测NO_(x)的主成分回归(principal component regression,PCR)模型。在单缸柴油机试验台架上对预测模型进行了验证。结果表明:所提出的PCR模型对各种工况下的NO_(x)排放都能较好预测,与红外光谱式排放测量系统相比具有更快的响应速度。