金周軍

（1.聚光科技（杭州）股份有限公司,浙江 杭州 310000；2.清本環(huán)保工程（杭州）有限公司,浙江 杭州 310000）

引言

智慧化工園區(qū)是一個匯集多個化工企業(yè)的重要聚集區(qū)域[1],但園區(qū)內(nèi)分布著大量污染源[2],對周圍區(qū)域的環(huán)境造成嚴重的影響。隨著我國對環(huán)境保護的重視,人們對空氣質(zhì)量的要求越來越高,減少其他污染排放已經(jīng)成為目前的必然選擇[3]。受智慧化工園區(qū)內(nèi)部組成復雜性的影響,其很難進行污染源定位[4],現(xiàn)存的氣體污染源定位技術(shù)也存在較高的定位偏差,因此急需設計一種新的氣體污染源定位技術(shù)。

早期相關(guān)研究人員主要使用傳感器網(wǎng)絡或使用粒子群算法構(gòu)造污染物定位矩陣對氣體污染源進行定位,但上述方法往往定位精度較低,定位速度也相對較慢[5],經(jīng)過多次分析發(fā)現(xiàn),氣體污染源在進行傳播時存在多維擴散關(guān)系,因此本研究根據(jù)氣體污染源擴散現(xiàn)狀,構(gòu)建了多維濃度擴散模型,設計了有效的刺激性氣體污染源多維定位技術(shù),為后續(xù)智慧化工園區(qū)的環(huán)境保護提供一定的依據(jù)。

1 刺激性氣體污染源多維定位技術(shù)設計

1.1 采集刺激性污染源信息數(shù)據(jù)

為了提高刺激性污染源多維定位效果,降低定位偏差,首先需要采集準確的污染源信息數(shù)據(jù),本研究使用上位機辨識法構(gòu)建了刺激性污染氣體信息數(shù)據(jù)采集平臺[6],主要利用貝葉斯概率數(shù)學模型,可以實時驗證檢測到的信息樣本值,確定各個方位的后驗概率。本研究設計的刺激性污染源定位技術(shù)為快速地恢復傳感器靈敏度,使用陶瓷管、測量電極等敏感元件設計信息傳感電路,如圖1 所示。

圖1 信息傳感電路

由圖1 可知,該信息傳感電路可以實時監(jiān)測傳感器的電導率,一旦其發(fā)生明顯變化需要立即使用內(nèi)部加熱器進行處理,始終保證其獲得數(shù)據(jù)的有效性。

1.2 構(gòu)建氣體污染源多維濃度擴散模型

為確定污染源方向,提高污染源定位的準確性,構(gòu)建氣體污染源多維濃度擴散模型。首先,在空氣中構(gòu)建一個二維坐標系,假設某時刻該坐標系中的某點釋放了一個質(zhì)量為M的污染源,該污染源會持續(xù)進行擴散,此時該污染源在空氣中的二維擴散模型如式（1）所示。

公式（1）中,? 代表擴散參數(shù),C 代表擴散初始位置,t代表擴散時間,DX、DY分別代表擴散后坐標點,x、y 分別代表擴散前污染源坐標,此時該模型必須滿足擴散初始條件V(x,y,t),如式（2）所示。

公式（2）中,δ (x)、δ (y)均代表擴散初始系數(shù),此時可以將上述設計的擴散模型進一步優(yōu)化,確定基礎(chǔ)擴散系數(shù),并將擴散模型進行二次簡化,簡化后的擴散模型E 如式（3）所示。

公式（3）中,D 代表擴散系數(shù),ξ 代表污染物排放速率,n 代表擴散效率。

由于污染物在一定的維度變化下具有一定的擴散穩(wěn)定性,此時可以設計一個與該二維濃度分布圖相擬合的擴散函數(shù)erf(x),如式（4）所示。

公式（4）中,e 代表污染物擴散屬性,λ 代表擴散運動常數(shù),d 代表擴散距離,上述污染物擴散模型屬于二維擴散模型,其只能定位一個平面中的污染源數(shù)據(jù),但智慧化工園區(qū)屬于三維空間,因此需要構(gòu)建三維濃度擴散模型提高其污染源定位的準確性,在污染源定位區(qū)域構(gòu)建一個三維直角坐標系,假設某時刻投放了一個污染源,此時該污染源的三維擴散模型C0如式（5）所示。

公式（5）中,D X、DY、DZ分別代表污染源擴散前的三維坐標,x、y、z 分別代表擴散后的三維坐標,假設污染物存在擴散同向性,此時可以對該模型進行簡化處理,處理后的模型C1如式（6）所示。

使用上述簡化的模型可以成功確定污染源的方向,提高污染源定位的準確性。

1.3 設計氣體污染源定位算法

本研究使用狀態(tài)觀測法,判斷各個變量之間的關(guān)系,設計污染源定位算法,如式（7）所示。

公式（7）中,xk代表待求狀態(tài)變量,zk代表實際擴散變量,f(xk-1)代表觀測噪聲,h(xk)代表高斯噪聲,Wk、Vk均代表定位方差。

使用上述定位算法定位后,還需要對原有的污染源坐標進行更新,此時可以對原有的污染源坐標進行變換處理,其變換式W0如式（8）所示。

公式（8）中,n 代表變換維數(shù),變換完畢后,污染源的位置與實際定位位置偏差較低,但為了判斷污染源下一步擴散效果,保證定位的動態(tài)性,需要對定位位置進行預測,預測值L 如式（9）所示。

公式（9）中,XK-1代表預測更新向量。本研究設計的氣體污染源定位技術(shù)使用質(zhì)心定位法提高定位的精準性,確定污染物的探測濃度信息,得到污染物定位式S,如式（10）所示。

公式（10）中,dD代表傳感器探測節(jié)點,σ 代表污染氣體濃度檢測信息,結(jié)合該污染物定位模式,可以對找到最早確定污染物的傳感器節(jié)點,計算區(qū)域定位質(zhì)心,再使用結(jié)合解析法進行求解。

2 實驗測試

為了驗證本研究設計的刺激性污染源多維定位技術(shù)的定位效果,本研究搭建了相關(guān)的實驗平臺,將其與常規(guī)的污染源定位技術(shù)對比,進行實驗。

2.1 實驗準備

本研究選取A 智慧化工園區(qū)進行污染源分析,經(jīng)過檢測發(fā)現(xiàn),該智慧化工園區(qū)共存在54 種氣體污染類型,為了提高實驗的敏感性,降低實驗誤差,本研究選取LUGB 氣體傳感器進行實驗。

傳感器放置的位置需要與智慧化工園區(qū)內(nèi)的空間特質(zhì)相擬合,為了避免實驗的隨機性,可以將A 智慧化工園區(qū)劃分成若干個不同的區(qū)域,隨機向各個區(qū)域投放數(shù)量相等的測試傳感器,再根據(jù)各個區(qū)域的濃度規(guī)定氣體源特質(zhì),排除顫動干擾,此時各個測試區(qū)域的傳感器節(jié)點數(shù)量與收斂效果如圖2 所示。

圖2 收斂變化示意圖

由圖2 可知,隨著傳感器節(jié)點的增加,SOURCE和MLE 的變化趨勢不同,為了降低實驗偏差,本研究使用了AND 財務處理軟件,將采集到的處理信息利用Sink 點進行處理,直至誤差低于實驗允許誤差。

污染源數(shù)據(jù)處理完畢后,可以將其輸入到MP426數(shù)據(jù)儲存芯片中,再使用LabVIEW 平臺判斷氣體傳感陣列,此時可以根據(jù)污染源與測試節(jié)點的關(guān)系,規(guī)劃5 組不同方向的測試污染源,這些污染源的均值向量參數(shù)如表1 所示。

表1 污染源參數(shù)

結(jié)合表1 的污染源參數(shù),可以設計污染源定位偏差計算式P,如式（11）所示。

公式（11）中,D 代表定位范圍,D0代表實際定位點,G代表定位參數(shù),若該定位偏差值低于0.5,則證明定位的污染源位置與實際污染源位置偏差較小,反之則證明偏差較高,按照上述規(guī)定的污染源參數(shù)可以得到定位污染源角度,將其與實際的污染源位置比照,判斷實驗的可行性,污染源角度比照結(jié)果如表2 所示。

由表2 可知,使用上述參數(shù)規(guī)劃的污染源角度與實際污染源角度相擬合,符合實驗需求,可以進行后續(xù)的污染源定位分析。

表2 污染源角度比照

2.2 實驗結(jié)果

結(jié)合上述的實驗架構(gòu)及實驗環(huán)境,使用規(guī)劃的污染源進行污染源定位實驗,即分別使用本研究設計的刺激性氣體多維污染源定位技術(shù)及常規(guī)的氣體污染源定位技術(shù)進行定位,計算兩種技術(shù)的污染源定位定位偏差,實驗結(jié)果如表3 所示。

表3 實驗結(jié)果

由表3 可知,本研究設計的刺激性污染源多維定位技術(shù)的污染源定位偏差均低于標準定位偏差值0.5,證明其定位的位置與污染源實際的位置相近,定位偏差較??；常規(guī)的刺激性污染源定位技術(shù)的定位偏差值高于標準定位偏差值,其定位偏差較大；證明本研究設計的刺激性氣體污染源多維定位技術(shù)的定位精度較高,定位效果較好,符合智慧化工園區(qū)的污染源定位需求。

3 結(jié)論

綜上所述,智慧化工園區(qū)是一種集多種工業(yè)化進程為一體的特殊工業(yè)生產(chǎn)區(qū)域,其內(nèi)部釋放污染氣體總量較高,嚴重影響了周邊的生態(tài)環(huán)境,因此急需進行氣體污染源定位。常規(guī)的氣體污染源定位技術(shù)的定位偏差較高,不滿足智慧化工園區(qū)需求,因此本研究設計了一種新的氣體污染源多維定位技術(shù),實驗驗證可知,設計的氣體污染源技術(shù)的定位偏差較小,定位精度較高,具有一定的應用價值,可以為后續(xù)智慧化工園區(qū)生態(tài)環(huán)境建設作出一定的貢獻。