摘 要：本文針對生活垃圾焚燒發(fā)電對大氣環(huán)境質(zhì)量的影響，提出了一種基于YOLO網(wǎng)絡(luò)的深度學習模型，將模型中的環(huán)境特征、煙囪高度、氣流速度和排煙溫度4個影響因素作為YOLO網(wǎng)絡(luò)的輸入，并設(shè)置了池化處理、卷積處理和損失函數(shù)。試驗結(jié)果表明，在不同的環(huán)境特征下，生活垃圾焚燒發(fā)電對大氣環(huán)境質(zhì)量的影響不同，增強電廠周圍植被可以顯著提升大氣環(huán)境質(zhì)量。此外，氣流速度越大、排煙溫度越高均有利于降低焚燒發(fā)電過程中有害氣體的濃度。

關(guān)鍵詞：生活垃圾；發(fā)電；大氣環(huán)境

中圖分類號：X 502 " " " " 文獻標志碼：A

隨著我國城市人口規(guī)模不斷擴大，城市每天產(chǎn)生的垃圾也日漸增多。大量的垃圾不進行有效處理，就會造成城市環(huán)境污染，包括水源污染、空氣污染和土壤污染[1]。垃圾帶來的城市污染會極大地破壞城市生態(tài)，傳播疾病或疫情，造成更大的群體危害。因此，如何有效處理垃圾成為城市治理的重要內(nèi)容[2]。城市生活垃圾焚燒發(fā)電不僅可以消滅垃圾，而且可以變廢為寶，為城市發(fā)展提供所需電能，是一種非常理想的解決生活垃圾的途徑。但是在生活垃圾焚燒發(fā)電的過程中又會產(chǎn)生新的污染，例如氣體、煙塵等[3]。尤其是一些生活垃圾焚燒后，可能帶有有毒氣體，對城市的大氣環(huán)境具有更大的污染性。因此，為了避免生活垃圾焚燒發(fā)電帶來的二次污染，需要對生活垃圾發(fā)電對大氣環(huán)境的影響因素進行分類，進而運用一定的模型和仿真手段分析這些因素對大氣環(huán)境的影響程度。本文以此為出發(fā)點，進行了如下研究。

1 生活垃圾焚燒發(fā)電對大氣環(huán)境的影響因素

生活垃圾焚燒發(fā)電不僅可以清除城市垃圾，而且可以變廢為寶、為城市提供電能。但是，生活垃圾焚燒的過程可能會伴隨污染物、煙塵和有害氣體排放，影響城市環(huán)境。在該過程中，垃圾焚燒對大氣環(huán)境的影響最大。

在生活垃圾焚燒過程中，產(chǎn)生的煙氣會直接注入大氣，形成對城市氣態(tài)環(huán)境的直接影響。該影響又涉及多個方面。1）生活垃圾焚燒發(fā)電所處的環(huán)境。如果其周邊主要為居民小區(qū)、商業(yè)建筑，那么污染就會直接而強烈，對人的危害也更大。如果其周邊有豐富的植被，例如大型、濃密的樹木群落，那么有害氣體會在一定程度上被吸收。2）生活垃圾焚燒所用煙囪的高度。該高度決定了有害氣體的排放高度。煙囪高度越高，排放點離地面越遠，對人的直接危害越小。3）生活垃圾焚燒時的氣流速度。氣流速度決定了有害氣體的排放范圍和排放速度，氣流速度越快，越有利于空氣流動，從而有利于有害氣體擴散和濃度降低。4）生活垃圾焚燒時的排煙溫度。排煙溫度會對氣體上升的高度、氣體擴散的速度產(chǎn)生間接影響。

至此，本文獲得了生活垃圾焚燒發(fā)電對大氣環(huán)境的4個主要影響因素，其構(gòu)成情況如圖1所示。

2 各因素對大氣環(huán)境影響的分析模型構(gòu)建

2.1 YOLO深度模型構(gòu)建

確定生活垃圾焚燒發(fā)電影響大氣環(huán)境的關(guān)鍵因素后，需要建立一個模型分析這些因素對大氣環(huán)境的影響程度?？紤]影響因素的數(shù)據(jù)量較大，可以建立深度學習模型，完成上述數(shù)據(jù)關(guān)系的分析。

深度學習是目前的主流方法之一，在綜合處理大量數(shù)據(jù)方面效果良好，學習速度快、逼近能力強且分析結(jié)果精確。深度學習網(wǎng)絡(luò)的類型較多，本文選擇YOLO網(wǎng)絡(luò)作為深度學習的主體架構(gòu)。YOLO網(wǎng)絡(luò)的特點是各個層次的配置清晰明確，并且可以搭建DBL和Pooling等成熟單元，形成有效的深度學習框架。考慮深度學習網(wǎng)絡(luò)的輸入為環(huán)境特征、煙囪高度、氣流速度和排煙溫度等影響因素的數(shù)據(jù)集合，本文構(gòu)建的YOLO深度學習架構(gòu)如圖2所示。

從圖2可以看出，環(huán)境特征、煙囪高度、氣流速度和排煙溫度4類影響因素是YOLO網(wǎng)絡(luò)的輸入。這些數(shù)據(jù)先經(jīng)過DBL單元和Pooling單元的池化處理，再經(jīng)過歸一化、卷積和激活等處理，建立了和大氣環(huán)境質(zhì)量間的關(guān)系。不同影響因素對大氣環(huán)境質(zhì)量的影響程度由一個置信度的閾值來判定，該置信度閾值如公式（1）所示。

C=ρ?IoUPT " " " " " " " " " " " " " " "（1）

式中：C代表每一個數(shù)據(jù)空間對應(yīng)的置信度；ρ代表數(shù)據(jù)空間中大氣環(huán)境質(zhì)量數(shù)據(jù)為正常情況的概率；IoUPT代表真實情況與預(yù)測情況的交并比計算結(jié)果。

進而進行影響程度分析。如果置信度C低于設(shè)定閾值，那么可以判斷該因素產(chǎn)生了負向影響。

2.2 數(shù)據(jù)的池化處理

在生活垃圾焚燒發(fā)電各因素是否對大氣環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生影響的判斷過程中，僅使用一個特征、一個局部的信息是不充分的。因此，本文將生活垃圾焚燒發(fā)電各因素數(shù)據(jù)進行特征提取，并對多個尺度特征進行池化處理，再將多尺度池化結(jié)果進行融合，以增強判斷的可信度。

在上述過程中，多個尺度的池化處理為金字塔結(jié)構(gòu)。在發(fā)電側(cè)數(shù)據(jù)的金字塔池化過程中使用3個尺度的池化處理，分別是5×5、9×9和13×13。生活垃圾焚燒發(fā)電各因素數(shù)據(jù)的特征被抽象為n×n×m的尺寸，進而進入本文設(shè)定的3個不同層級的池化單元進行處理，這3個不同層級的池化單元構(gòu)成了金字塔。雖然這3個池化單元的尺度并不相同，但是形成的輸出均需要與輸入保持相同的維度。將最終輸出和最初的輸入效果相結(jié)合，從而形成n×n×4m的擴維特征。

2.3 損失函數(shù)設(shè)計

針對數(shù)據(jù)網(wǎng)格邊界定位不準確的問題，本文采用GIoU損失函數(shù)界定數(shù)據(jù)網(wǎng)格邊界，以進一步確定生活垃圾焚燒發(fā)電各因素對大氣環(huán)境質(zhì)量影響的識別準確度。

當預(yù)測邊界與真實邊界不重合時，GIoU函數(shù)可以解決IoU無法衡量兩邊界距離的問題。同時，GIoU函數(shù)也可以解決IoU為0時無法優(yōu)化的問題。GIoU利用IoU的尺度不變性，可以更準確地進行邊界回歸計算。IoU函數(shù)和GIoU函數(shù)分別如公式（2）、公式（3）所示。

（2）

（3）

式中：A表示數(shù)據(jù)網(wǎng)格的真實邊界；B表示數(shù)據(jù)網(wǎng)格的預(yù)測邊界；C表示包圍預(yù)測邊界與真實邊界間的最小外接矩形。

以GIoU代替IoU作為邊界距離的衡量標準，所得邊界損失函數(shù)如公式（4）所示。

Lbox=1-GIoU " " " " " " " " " " " " " （4）

3 生活垃圾焚燒發(fā)電對大氣環(huán)境影響的測試試驗

上文分析了生活垃圾焚燒發(fā)電的利弊，并歸納了影響大氣環(huán)境質(zhì)量的4種因素，即環(huán)境特征、煙囪高度、氣流速度和排煙溫度。進而建立了基于YOLO網(wǎng)絡(luò)的深度學習框架，用于判定4種因素對大氣環(huán)境質(zhì)量的影響程度，并給出了池化處理、損失函數(shù)等設(shè)計過程。

下文將利用所構(gòu)建的YOLO深度網(wǎng)絡(luò)，針對4種因素對大氣環(huán)境質(zhì)量的影響程度進行測試，以明確在生活垃圾焚燒發(fā)電過程中應(yīng)注意的3個關(guān)鍵點。

第一個關(guān)鍵點是在不同環(huán)境特征下，生活垃圾焚燒發(fā)電后有害氣體濃度降低的百分比。本文選擇公園、樹林、商圈、居民區(qū)和綠化帶5種類型的城市空間區(qū)域，測試所得結(jié)果如圖3所示。

從圖3可以看出，如果生活垃圾焚燒發(fā)電的位置周圍有大片樹林，有害氣體濃度將大幅降低，能夠更好地保護大氣環(huán)境質(zhì)量。在5種不同環(huán)境下，公園、綠化帶的情況較好，但是商圈和居民區(qū)對生活垃圾焚燒發(fā)電中產(chǎn)生的有害氣體的抑制作用有限。因此，生活垃圾焚燒發(fā)電的廠址一定要選在遠離商圈和居民區(qū)的位置。

第二個關(guān)鍵點是不同氣流速度下，生活垃圾焚燒發(fā)電后有害氣體濃度降低的百分比。本文將氣流速度從0m/s～10m/s分別設(shè)置了10種情況，測試所得結(jié)果如圖4所示。

從圖4可以看出，在不同氣流速度條件下，生活垃圾焚燒發(fā)電對大氣環(huán)境質(zhì)量的影響存在明顯不同。隨著氣流速度不斷增加，有害氣體濃度不斷下降。氣流速度越大，有害氣體擴散速度越快，并在更大空間上得到了稀釋。因此，生活垃圾焚燒發(fā)電廠址一定要選在周圍相對空曠、氣流流動順暢的區(qū)域，并盡可能在風速較大的時段進行垃圾焚燒。

第三個關(guān)鍵點是在不同排煙溫度下，生活垃圾焚燒發(fā)電后有害氣體濃度降低的百分比。本文將排煙溫度從0℃～50℃分別設(shè)置了10種情況，測試所得結(jié)果如圖5所示。

從圖5可以看出，在不同排煙溫度條件下，生活垃圾焚燒發(fā)電對大氣環(huán)境質(zhì)量的影響存在明顯差異。排煙溫度越高，焚燒發(fā)電過程中有害氣體的濃度降低得越多。

4 結(jié)論

垃圾帶來的城市污染會極大地破壞城市生態(tài)，甚至會傳播疾病或疫情，造成更大的群體危害。因此，如何有效處理垃圾成為城市治理的重要內(nèi)容。焚燒城市生活垃圾并發(fā)電，不僅可以消滅垃圾，而且可以變廢為寶，為城市發(fā)展提供所需電能，是一種非常理想的解決生活垃圾的途徑。但是生活垃圾焚燒發(fā)電過程中又會產(chǎn)生新的污染，例如氣體、煙塵等。本文研究了生活垃圾焚燒發(fā)電對大氣環(huán)境質(zhì)量的影響，歸納出4種影響因素，建構(gòu)了深度學習框架和模型，進而通過試驗證實了不同因素的影響。

參考文獻

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