【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电厂环境监测领域，特别是基于量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法及系统。
技术介绍
1、随着工业化进程的加速和能源需求的增长，电厂等工业企业成为大气污染的主要排放源之一，其中烟气排放直接关系到环境质量和人们的健康。因此，对电厂烟气排放的监测和管理变得至关重要。传统的烟气排放监测方法主要依靠采样分析，存在着样品获取困难、实时性不高、数据准确性有限等问题，无法满足日益严格的环保要求。
2、量子点传感器作为一种新型的传感器技术，具有高灵敏度、快速响应和良好的选择性等特点，实现对烟气中多种污染物的实时监测。相比传统方法，基于量子点传感器的监测方法具有以下优势：量子点传感器具有较高的灵敏度和选择性，实现对多种污染物的快速、准确监测，有助于及时发现和处理污染源，避免了传统方法中样品采集和分析的繁琐步骤，实现了对烟气排放的在线监测，提高了监测的实时性和有效性。
3、另外，尽管基于量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法在提高监测效率和准确性方面取得了一定进展，但仍存在一些挑战和不足之处。例如，量子点传感器的制备和应用仍面临着成本高、稳定性和长期使用性等方面的问题，需要进一步研究和改进。此外，监测方法的普适性和适用范围也需要不断扩展和完善，以满足不同工业领域的监测需求。
4、因此，针对电厂烟气排放监测领域的技术发展现状和存在的问题，基于量子点传感器的智能监测方法的研究和应用具有重要的理论和实践意义，有望成为未来烟气排放监测领域的发展方向之一。
技术实现思路p>
1、鉴于现有的烟气排放监测存在样品获取困难、实时性不高和数据准确性有限的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术所要解决的问题在于如何避免传统方法中样品采集和分析的繁琐步骤，实现对烟气排放的在线监测。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
4、第一方面，本专利技术实施例提供了基于量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其包括，通过量子点传感器实时采集电厂烟气排放数据，并进行预处理；利用支持向量机svm算法构建监测报警模型，对处理后的数据进行分析、识别和监测，并提供预警信息；根据监测到的污染物浓度和烟气流量，计算出单位时间内的污染物排放速率；基于多种污染物的监测，对烟气排放数据进行评估，并根据预设的权重系数，评估烟气排放的整体情况。
5、作为本专利技术所述量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法的一种优选方案，其中：所述构建监测报警模型包括，将处理的数据进行数据划分，使用核函数验证监测报警模型的超参数；利用支持向量机svm算法构建监测报警模型；根据电厂烟气和环境标准进行调整污染物的权重系数；将实时监测的烟气排放数据输入监测报警模型中，对电厂烟气进行分析、识别和监测，并提供预警状态；监测报警模型的具体公式如下：
6、
7、其中，o为监测报警模型，wi为第i种污染物相关的权重系数，c为污染物的浓度，t0和t1为监测时间段的起始时间和结束时间。
8、作为本专利技术所述量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法的一种优选方案，其中：所述电厂烟气包括烟气流量、温度、湿度以及压力；所述烟气流量的具体公式如下：
9、
10、其中，f为烟气流量，v(t)为时间t时刻的烟气速度，a(t)为烟道截面积随时间的变化函数，t0和t1为监测时间段的起始时间和结束时间。
11、所述温度的具体公式如下：
12、
13、其中，t为燃烧温度，为燃料颗粒的温度，ρc(t)为时间t时刻的颗粒密度，qc为燃料颗粒的热量，vc(t)为时间t时刻的燃料颗粒速度，t0和t1为监测时间段的起始时间和结束时间。
14、所述湿度的相关公式如下：
15、
16、其中，h为标准湿度，h0为标准初始湿度，p0为标准压力，为气体常数，t为燃烧温度。
17、作为本专利技术所述量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法的一种优选方案，其中：所述污染物浓度的相关公式如下：
18、
19、其中，c为污染物浓度，α为光学吸收系数，i(λ)为量子点的荧光强度，b(λ)为背景荧光强度，λ为污染物吸收系数，f(λ)为荧光谱响应函数，λmin和λmax分别为光谱范围的最小值和最大值。
20、燃料类型及消耗量的具体公式如下：
21、
22、其中，qfuel为燃料类型及消耗量，ρf(t)为时间t时刻的燃料密度，v(t)为时间t时刻的烟气速度，af(t)为燃料截面积，t0和t1为监测时间段的起始时间和结束时间。
23、污染物排放速率的具体公式如下：
24、
25、其中，q为污染物排放速率，α为光学吸收系数，c(λ)为污染物的光谱吸收率，f(λ)为烟气流量的光谱强度，t0和t1为监测时间段的起始时间和结束时间。
26、作为本专利技术所述量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法的一种优选方案，其中：所述污染物浓度包括，当污染物浓度c大于阈值m，则触发预警机制，显示预警状态；若预警状态为一级预警，则立即停止排放源，并启动应急处理程序，进行现场调查和排查，查明原因并采取措施进行修复；若预警状态为二级预警，则提高监测频率，持续监测烟气排放情况，启动应急响应机制；若预警状态为三级预警，则提高警觉和监测频率；若预警状态为四级预警，则继续监测烟气排放情况，保持警惕；定期检查设备和工艺，确保正常运行；当污染物浓度c等于阈值m，则警报状态处于临界状态，根据环境标准重新监测处理；当污染物浓度c小于阈值m，则无需触发预警机制，仍需持续监测并记录数据。
27、作为本专利技术所述量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法的一种优选方案，其中：所述阈值m的相关格式如下：
28、
29、其中，m为阈值，k1、k2、k3以及k4均为权重系数，q为污染物排放速率，t为燃烧温度，h为标准湿度，t0和t1为监测时间段的起始时间和结束时间。
30、作为本专利技术所述量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法的一种优选方案，其中：所述评估的具体公式如下：
31、
32、其中，aqi为烟气排放数据的评估，n为污染物的种类数，ci为第i种污染物浓度，li为污染物的标准限值，wi为第i种污染物的权重系数，wenv为第i种污染物的权重系数，env为环境因素的值。
33、第二方面，本专利技术实施例提供了一种量子点传感器的电厂烟气排放智能监测系统，其包括：采集模块，通过量子点传感器实时采集电厂烟气排放数据，并进行预处理；构建模块，利用支持向量机svm算法构建监测报警模型，对处理后的数据进行分析、识别和监测，并提供预警信息；计算模块，根据监测到的污染物浓度和烟气流量，计算出单位时间内的污染物排放速率；评估模块，基于多种污染物的监测，对烟气排放数据进行评估，并根据预设的权重系数，评估烟气排放的整体情况。
34、第三方面，本本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其特征在于：所述构建监测报警模型包括，
3.如权利要求2所述的量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其特征在于：所述电厂烟气包括烟气流量、温度、湿度以及压力；所述烟气流量的具体公式如下：
4.如权利要求1所述的量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其特征在于：所述污染物浓度的相关公式如下：
5.如权利要求4所述的量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其特征在于：所述污染物浓度包括，
6.如权利要求5所述的量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其特征在于：所述阈值M的相关格式如下：
7.如权利要求1所述的量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其特征在于：所述评估的具体公式如下：
8.基于电厂烟气排放智能监测系统，基于权利要求1～7任一所述的量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其特征在于：还包括，
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一所述的量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其特征在于：包括，
2.如权利要求1所述的量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其特征在于：所述构建监测报警模型包括，
3.如权利要求2所述的量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其特征在于：所述电厂烟气包括烟气流量、温度、湿度以及压力；所述烟气流量的具体公式如下：
4.如权利要求1所述的量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其特征在于：所述污染物浓度的相关公式如下：
5.如权利要求4所述的量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其特征在于：所述污染物浓度包括，
6.如权利要求5所述的量子点传感器的电厂烟气排放智能监测方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩晓彤，刘春，李乐，张茂尚，李燕，吴国强，
申请(专利权)人：华能济南黄台发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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