[发明专利]基于气体传感器阵列指纹识别的污染气体溯源方法

说明书

本发明涉及一种基于气体传感器阵列指纹识别的污染气体溯源方法，包括构建污染物气体传感器阵列；建立气体污染物排放源的传感器阵列响应指纹库；在线监测、实时收集传感器阵列的响应数据；采用人工神经网络分析对比数据、确定气体污染事故的排放源；开展事故发生可能排放源的现场调查、取证及验证五个步骤。本发明将排放源的污染特征做成信息集成的指纹图谱库，而无需获得气体污染物的具体种类和浓度，极大地简化了溯源模型；溯源结果对指纹识别模型的优化改进功能具有累积效应，可不断提高溯源准确性；该方法适用于小空间尺度范围内潜在污染源集中情况下的污染溯源，便于工业园区内环境空气质量的快速有效监管。

技术领域

本发明属于环境工程管理及控制技术领域，涉及污染气体溯源方法，具体地说是涉 及一种基于气体传感器阵列指纹识别的污染气体溯源方法。

背景技术

近年来，我国工业园区的数量和规模快速增长，对经济发展起到了重要推动作用。与此同时，工业园区排放大量的挥发性有机物(VOCs)等大气污染物，这些污染物不 仅是PM_2.5和O₃污染爆发的重要诱因，而且多数带有异味和毒害性，严重危害生态环 境安全和人们身体健康。

工业园区内集中了制药、化工、印染、包装等多种不同行业的企业，排放的大气污染物之间在种类和浓度上都存在差异，且具有单位面积排放强度大、无组织排放比例高、排放时间不规律的特点，造成了园区内气体污染物繁多复杂、难以精细化控制和管理等 问题。由于工业园区内排污企业集中，在遇到突发性大气污染事故时，需要在潜在污染 源密集的小范围内快速识别污染物来源，发现因环保系统故障、违规排放等客观和主观 因素造成的污染事故原因，以便及时采取有效的管控措施，而常用的污染物现场采样分 析和溯源方法难以满足该要求。

目前气体传感器阵列技术在气体污染物监测方面的应用发展迅速，具有灵敏度高、 响应速度快、成本低等诸多优点。然而，气体传感器通常对多种气体存在交叉敏感性，难以通过有限数量传感器组成的阵列对园区内可能存在的成百上千种污染气体进行定 性和定量分析。因此，传统基于物质成分和浓度解析的溯源方法在工业园区这样空间尺 度小、污染源密度大、污染物种类繁杂的情况下很难起到成效。

发明内容

为了克服现有技术存在的不足，本发明提供了一种基于气体传感器阵列指纹识别的 污染气体溯源方法，根据不同排放源因行业、工艺、点位(固定源、罐区、车间、仓库、 废水处理站等)不同造成的污染物种类和浓度差异性，以及充分利用污染事件发生的间 歇性特点，有针对性地选取半导体、电化学、声表面波、光离子化等多种类型的气体传 感器组成阵列，在各个污染源采集多个时间段废气排放的信号数据，通过数据筛选、清 洗、规约后形成传感器阵列指纹图谱库，最后将传感器阵列置于园区内环境点位获取实 时监测数据，结合风速风向等少量气象数据，利用机器学习算法将监测数据与指纹图谱 进行比对完成溯源。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于气体传感器阵列指纹识别的污染气体溯源方法，包括以下步骤：

步骤一、构建污染物气体传感器阵列；

步骤二、建立气体污染物排放源的传感器阵列响应指纹库；

步骤三、在线监测、实时收集传感器阵列的响应数据；

步骤四、采用人工神经网络分析对比指纹信息，结合风速风向数据，计算各排放源引发污染事故的综合概率；

步骤五、开展事故发生可能排放源的现场调查、取证及验证。

作为优选，步骤一(构建污染物气体传感器阵列)具体为：

首先，调查工业园区内各个企业的排污特征、气体污染物排放源以及排放节点与周 期，形成污染源的多维度信息进行初步分析，确定可能存在的污染物种类和浓度范围的大致分布；