[发明专利]一种基于半监督学习的大气污染物治理方法

权利要求书

1.一种基于半监督学习的大气污染物治理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1，收集物联网的环保数据，物联网中的气象监测装置、空气检测装置和废气排放检测装置中得到数据气体流动数据、污染物成分数据和大气污染物排放点数据；

S2，在工厂相关污染物排放点进行冷凝回收大气污染有机物步骤，把有机废气直接导入冷凝器经吸附、吸收、解析、分离，回收有价值的有机物；

S3，采用气体吸附法处理有害气体污染物，利用吸附剂的表面力将有机吸附在吸附剂表面；

S4，在高浓度小风量的地区使用直接燃烧废气法，将混合气体加热，使有害物质在高温下分解为无害物质；

S5，对路面汽车尾气治理，选取主要交通路段，在其两侧人行道及绿化带通过人工作业方式喷洒光触媒材料，在道路沿线消除汽车尾气中的NOx；

S6，完善城市绿化，发展植物净化。

2.根据权利要求1所述的一种基于半监督学习的大气污染物治理方法，其特征在于：所述S2步骤中的冷凝回收法的设备使用喷射时接触冷凝器、喷淋塔和气液接触塔任意一种。

3.根据权利要求1所述的一种基于半监督学习的大气污染物治理方法，其特征在于：所述S3步骤采用气体吸附法中使用的吸附材料包括活性炭、硅胶、离子交换树脂任意一种吸附材料。

4.根据权利要求1所述的一种基于半监督学习的大气污染物治理方法，其特征在于：所述S4步骤中燃烧废弃法通过用风机设备将废弃引入燃烧炉，进行燃烧，所述燃烧炉的燃烧温度在400℃～800℃。

5.根据权利要求1所述的一种基于半监督学习的大气污染物治理方法，其特征在于：所述S5步骤中作业频次是每月1～3次；

所述S5步骤中强化治理尾气步骤为：

a)在喷洒光触媒之前，对人行道路提前进行冲洗，路面干透后进行喷洒作业，作业时间选择在白天时段，保证材料喷洒后能够尽快干透成膜，选择喷洒时的区域为光照强度较好的区域；

b)同时以参考点周边建筑物为载体，选取光照强度强，易作业的区域，以人工作业和无人机方式喷洒光触媒，形成区域性的材料膜，增加接触面积，扩大治理效果，作业频次每月1～3次。

6.根据权利要求1所述的一种基于半监督学习的大气污染物治理方法，其特征在于：所述光触媒主要成分为复合纳米二氧化钛、纳米银、载流子稳定剂、去离子水、多孔晶体硅介质。

7.根据权利要求1所述的一种基于半监督学习的大气污染物治理方法，其特征在于：所述S5步骤中加入净化步骤为：

c)每月采用雾炮车用以在道路上进行抑制PM10及输入性颗粒物，针对局部空间的PM25及输入性颗粒物，以雾化液滴为载体的形式进行喷洒降尘剂，阻断颗粒物扩散；

d)雾炮车内的1吨的水和降尘剂按1:50配比，喷洒在5000M²的道路上。

8.根据权利要求1所述的一种基于半监督学习的大气污染物治理方法，其特征在于：所述S6步骤中在道路两旁包括有绿化带植物，所述绿化带植物分为至少3个层次：草皮、矮灌木和吊兰。

9.根据权利要求8所述的一种基于半监督学习的大气污染物治理方法，其特征在于：所述草皮、矮灌木和吊兰的间隔为0.2米～0.5米。

10.根据权利要求9所述的一种基于半监督学习的大气污染物治理方法，其特征在于：所述绿化带分为长度为3米至20米不等的区间，其间隔0.5米至3米，以促使车流促成空气流动，使含有汽车尾气的下层空气与绿化植物充分接触。