[发明专利]一种降低在线监测碳排放量数据不确定度的方法及系统

权利要求书

1.一种降低在线监测碳排放量数据不确定度的方法，其特征在于，包括：

在线监测碳排放量数据，识别不确定度来源；

构建总体不确定度计算模型；

通过构建的所述总体不确定计算模型，计算碳排放量数据的总体不确定度；

根据识别出的所述不确定度来源，对影响碳排放量数据不确定度的因素进行维护、校准或更换的方法库以及对应的成本库，构建不确定度措施决策模型；

若所述总体不确定度大于或等于目标值，则通过构建的所述不确定度措施决策模型通过枚举算法决策出成本最低且所述总体不确定度小于所述目标值的最优方案；

所述降低在线监测碳排放量数据不确定度的方法，包括：当判断出烟气CO₂测量预处理系统采用冷干法时，通过下述公式构建对应的总体不确定度计算模型：

其中，u_c(G_y)为采用冷干法时得到的总体不确定度，G_y为二氧化碳累计排放量，C’为标准状态下二氧化碳排放浓度，Q_sn为标准状态下干烟气流量，Q_s为实际工况下湿烟气流量，t_s为烟温，B_a为大气压力，P_s为烟气静压，X_SW为烟气含湿量。

2.根据权利要求1所述的降低在线监测碳排放量数据不确定度的方法，其特征在于，当判断出烟气CO₂测量预处理系统采用热湿法时，通过下述公式构建对应的总体不确定度计算模型：

其中，u_c(G_y)'为采用热湿法时得到的总体不确定度，G_y为二氧化碳累计排放量，C'为标准状态下二氧化碳排放浓度，Q_sw为标准状态下湿烟气流量，Q_s为实际工况下湿烟气流量，t_s为烟温，B_a为大气压力，P_s为烟气静压。

3.根据权利要求1所述的降低在线监测碳排放量数据不确定度的方法，其特征在于，所述对影响碳排放量数据不确定度的因素进行维护的方法库包括：

在日常维护时，增加标定频次，保持核心传感器处于最佳温度和湿度，以及保持相关辅助系统正常运转。

4.根据权利要求3所述的降低在线监测碳排放量数据不确定度的方法，其特征在于，所述对影响碳排放量数据不确定度的因素进行校准的方法库包括：

选择不确定度低的标准系统或标准物质，选择合理的校准曲线，定期开展现场校准和实验室校准。

5.根据权利要求4所述的降低在线监测碳排放量数据不确定度的方法，其特征在于，所述对影响碳排放量数据不确定度的因素进行更换的方法库包括：

在测量主体设备不变的基础上，若传感器漂移和线性度未满足使用要求时，更换相同型号的传感器。

6.根据权利要求5所述的降低在线监测碳排放量数据不确定度的方法，其特征在于，所述对影响碳排放量数据不确定度的因素进行更换的方法库还包括：

若当前测点位置流场紊乱时，更换测点位置。

7.根据权利要求6所述的降低在线监测碳排放量数据不确定度的方法，其特征在于，所述对影响碳排放量数据不确定度的因素进行更换的方法库还包括：

若测量方式和测量原理改变时，更换整体设备。

8.一种降低在线监测碳排放量数据不确定度的系统，其特征在于，包括：

不确定度来源识别模块，用于在线监测碳排放量数据，识别不确定度来源；

计算模型构建模块，用于构建总体不确定度计算模型；

总体不确定度计算模块，用于通过构建的所述总体不确定计算模型，计算碳排放量数据的总体不确定度；

决策模型构建模块，用于根据识别出的所述不确定度来源，对影响碳排放量数据不确定度的因素进行维护、校准或更换的方法库以及对应的成本库，构建不确定度措施决策模型；

最优方案决策模块，用于若所述总体不确定度大于或等于目标值，则通过构建的所述不确定度措施决策模型通过枚举算法决策出成本最低且所述总体不确定度小于所述目标值的最优方案；

所述系统，还用于当判断出烟气CO₂测量预处理系统采用冷干法时，通过下述公式构建对应的总体不确定度计算模型：

其中，u_c(G_y)为采用冷干法时得到的总体不确定度，G_y为二氧化碳累计排放量，C’为标准状态下二氧化碳排放浓度，Q_sn为标准状态下干烟气流量，Q_s为实际工况下湿烟气流量，t_s为烟温，B_a为大气压力，P_s为烟气静压，X_SW为烟气含湿量。