【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及废水处理，具体涉及一种生态工业园区污染物协同减排评估方法。
技术介绍
1、工业园区污染物减排至关重要，通过优化能源结构、提高资源利用率、升级污染处理设施等举措，降低大气中颗粒物、硫氮氧化物等排放，减少水体内化学需氧量、重金属含量，控制固体废弃物产生，实现环境质量提升与可持续发展。
2、2022年10月04日，公开号为cn115146940a的中国专利技术专利中公开了一种工业园区大气污染物协同减排评估方法，包括如下步骤：s1.数据预处理：预处理包括对气象历史数据、大气污染物浓度历史数据和排放历史数据进行异常值处理和缺失值填补；异常值处理采用30法则去除离群值，缺失值填补采用多重插补mice)；s2.构建轻量级梯度提升机（lightgbm）和粒子群算法组合模型：模拟模型由轻量级梯度提升机（lightgbm) 和粒子群算法（ps0) 组成：lightgbm是一种快速的、分布式的、高性能的基于决策树算法的梯度提升框架，其中，gbm指的是gradient boosting machine，即梯度提升树，隶属于boosting算法：boosting算法是一种基于弱机器学习模型的组合来生成强学习模型的通用且有效的模型方法。
3、该申请在于解决：“传统机器学习、深度学习模型绝大多数只采用空气质量监测数据和气象条件数据进行训练，缺少污染排放数据从而不能鉴别空气污染形成因素，无法有效管控”的问题。
4、然而，目前工业园区在生产的过程中，使用的生产能源大都呈多样化，这就导致工业园区因生产而伴生的污染物
5、为此，我们提出了一种生态工业园区污染物协同减排评估方法。
技术实现思路
1、针对现有技术所存在的上述缺点，本专利技术提供了一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，解决了上述
技术介绍
中提出的技术问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
3、一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，包括：
4、采集工业园区生产过程使用能源用量信息，采集工业园区产品产量，基于工业园区能源用量信息及产品产量构建表示工业园区能源用量信息及产品产量动态变化的双趋势线图；遍历双趋势线图，基于双趋势线图中两组曲线的相似度，确定工业园区生产过程两组最佳适应能源；获取工业园区生产过程最佳适应能源，分析最佳适应能源的应用权重，上传工业园区污染物产出数据，基于工业园区污染物产生数据决策是否对最佳适应能源的应用权重进行调整；设定调整因子，基于调整因子对最佳适应能源的应用权重进行调整，并输出基于调整因子调整后的最佳适应能源的应用权重；获取调整后的最佳适应能源的应用权重，基于调整后的最佳适应能源的应用权重对工业园区生产过程中使用能源用量比例进行修改；记录工业园区生产过程中，使用能源用量比例被修改后的单位时间污染物产出数据，记作a，与使用能源用量比例被修改前的单位时间污染物产出数据，记作b，在a＜b时，继续使用修改后的能源用量比例，在a≥ b时，刷新步骤执行。
5、更进一步地，所述能源用量信息包括：电能、化学能、生物能、热能，所述产品产量包括：称重重量或件数，所述表示工业园区能源用量信息及产品产量动态变化的双趋势线图在构建时，横轴表示时间，单位为天，纵轴表示产品产量中任意一种产品产量计量单位及能源用量信息中任意一种能源用量计量单位，所述工业园区的能源用量信息的种类不唯一时，基于能源用量信息的种类构建若干组表示工业园区能源用量信息及产品产量动态变化的双趋势线图，使每组双趋势线图的横轴表示时间，纵轴表示一种产品产量计量单位及一种能源用量计量单位；
6、其中，双趋势线图中表示产品产量及能源用量的线段为曲线，且两组曲线基于两种不同颜色进行渲染，并且双趋势线图中横轴表示时间的跨度为7~14天。
7、更进一步地，所述双趋势线图中两组曲线的相似度通过下式进行计算，公式为：
8、；
9、式中：为双趋势线图中两组曲线的相似度；为双趋势线图中两组曲线上比对点的集合；为曲线a的第i组比对点的向量；为曲线b的第i组比对点的向量；为双趋势线图中两组曲线上比对点的最大向量；
10、其中，双趋势线图中两组曲线的相似度的值越大，表示双趋势线图中两组曲线越相似，反之，表示两组曲线差异性越大，双趋势线图中两组曲线的相似度值最大及第二大的两组曲线来源的双趋势线图所对应的能源，为工业园区生产过程两组最佳适应能源。
11、更进一步地，所述最佳适应能源的应用权重的分析逻辑表示为：
12、；
13、式中：为最佳适应能源的应用权重；为最佳适应能源对应双趋势线图中能源用量累积；为工业园区生产过程使用能源的集合；为第j种能源对应双趋势线图中能源用量累积；为工业园区的最佳适应能源使用时间累积；为工业园区的所有能源使用时间累积；
14、其中，工业园区生产过程使用能源的计量单位均为兆焦，基于上式对两组最佳适应能源的应用权重进行计算，记作。
15、更进一步地，所述工业园区污染物为气体污染物或液体污染物中任意一种，所述工业园区污染物产出数据为污染物的体积；
16、则最佳适应能源对应产出污染物的计量表示为：
17、；
18、式中：为最佳适应能源对应产出污染物体积；为最佳适应能源使用开始时间戳集合；为最佳适应能源使用结束时间戳集合；为第y组最佳适应能源使用结束时间戳计量到的污染物产出量；为第x组最佳适应能源使用开始时间戳计量到的污染物产出量；
19、其中，基于上式对两组最佳适应能源的对应污染物产出量进行计算，记作。
20、更进一步地，是否对最佳适应能源的应用权重进行调整的逻辑表示为：
21、；
22、其中，上式任意一种情况符合时，是否对最佳适应能源的应用权重进行调整的决策为否，上式所有情况均不符合时，决策为是。
23、更进一步地，对最佳适应能源的应用权重进行调整时，服从：
24、时，对进行调整，调整后的为，调整后的为；
25、时，对进行调整，调整后的为，调整后的为。
26、更进一步地，对工业园区生产过程中使用能源用量比例的修改服从：
27、；
28、式中：为工业园区除最佳适应能源外所有应用的能源的原用量比例；为调整后的最佳适应能源的应用权重；
29、其中，各工业园区生产过程使用能源应用权重均基于最佳适应能源的应用权重的分析逻辑进行求取。
30、更进一步地，所述a与b的比对操作以双趋势线图中横轴表示的时间总跨度为连续比对周期，基于连续比对周期连续执行最新一组a与b的比对。
31、采用本专利技术提供的技术方案，与已知的公有技术相比，具有如下有益效果：
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，其特征在于，所述能源用量信息包括：电能、化学能、生物能、热能，所述产品产量包括：称重重量或件数，所述表示工业园区能源用量信息及产品产量动态变化的双趋势线图在构建时，横轴表示时间，单位为天，纵轴表示产品产量中任意一种产品产量计量单位及能源用量信息中任意一种能源用量计量单位，所述工业园区的能源用量信息的种类不唯一时，基于能源用量信息的种类构建若干组表示工业园区能源用量信息及产品产量动态变化的双趋势线图，使每组双趋势线图的横轴表示时间，纵轴表示一种产品产量计量单位及一种能源用量计量单位；
3.根据权利要求1所述的一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，其特征在于，所述双趋势线图中两组曲线的相似度通过下式进行计算，公式为：
4.根据权利要求1所述的一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，其特征在于，所述最佳适应能源的应用权重的分析逻辑表示为：
5.根据权利要求1所述的一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，其特征在
6.根据权利要求1所述的一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，其特征在于，是否对最佳适应能源的应用权重进行调整的逻辑表示为：
7.根据权利要求1所述的一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，其特征在于，对最佳适应能源的应用权重进行调整时，服从：
8.根据权利要求1所述的一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，其特征在于，对工业园区生产过程中使用能源用量比例的修改服从：
9.根据权利要求8所述的一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，其特征在于，各工业园区生产过程使用能源应用权重均基于最佳适应能源的应用权重的分析逻辑进行求取。
10.根据权利要求1所述的一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，其特征在于，所述A与B的比对操作以双趋势线图中横轴表示的时间总跨度为连续比对周期，基于连续比对周期连续执行最新一组A与B的比对。
...【技术特征摘要】
1.一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，其特征在于，所述能源用量信息包括：电能、化学能、生物能、热能，所述产品产量包括：称重重量或件数，所述表示工业园区能源用量信息及产品产量动态变化的双趋势线图在构建时，横轴表示时间，单位为天，纵轴表示产品产量中任意一种产品产量计量单位及能源用量信息中任意一种能源用量计量单位，所述工业园区的能源用量信息的种类不唯一时，基于能源用量信息的种类构建若干组表示工业园区能源用量信息及产品产量动态变化的双趋势线图，使每组双趋势线图的横轴表示时间，纵轴表示一种产品产量计量单位及一种能源用量计量单位；
3.根据权利要求1所述的一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，其特征在于，所述双趋势线图中两组曲线的相似度通过下式进行计算，公式为：
4.根据权利要求1所述的一种生态工业园区污染物协同减排评估方法，其特征在于，所述最佳适应能源的应用权重的分析逻辑表示为：
5.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁亦男，张丽辉，莫金钢，芦小单，王光野，张丽娇，李明霞，鄢雨萌，周月，
申请(专利权)人：长春师范大学，
类型：发明
国别省市：
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