本文選題：工業(yè)園區(qū)　切入點(diǎn)：氣體排放監(jiān)測(cè)　出處：《北京交通大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著我國工業(yè)的快速發(fā)展,污染源的種類日益增多,特別是工業(yè)園區(qū)、工業(yè)集中區(qū)及周邊環(huán)境,環(huán)境污染負(fù)荷逐漸增加,環(huán)境污染事故時(shí)有發(fā)生。工業(yè)園區(qū)是污染氣體排放的重點(diǎn)分布區(qū)域,園區(qū)企業(yè)因工藝廢氣排放、倉儲(chǔ)裝卸、物料轉(zhuǎn)移、煙氣排放等引起氣體排放及污染擴(kuò)散問題,引起的居民投訴日益增加。工業(yè)園區(qū)的企業(yè)種類較多,產(chǎn)生的大氣污染物也較多,需要監(jiān)測(cè)的大氣污染物種類較多,成分復(fù)雜,監(jiān)測(cè)的范圍廣,因此研究并設(shè)計(jì)面向工業(yè)園區(qū)的氣體排放監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)成為工業(yè)園區(qū)污染排放管理的當(dāng)務(wù)之急。本文首先系統(tǒng)地介紹了監(jiān)測(cè)系統(tǒng)總體框架,闡述了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基本概念,隨后重點(diǎn)設(shè)計(jì)了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的三大模塊：感知模塊、處理器模塊和無線通信模塊。從監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的性能要求和應(yīng)用需求角度出發(fā),設(shè)計(jì)了園區(qū)監(jiān)測(cè)設(shè)備的硬件平臺(tái)。在無線傳感器監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的核心算法中,本文的氣體擴(kuò)散模型采用高斯煙羽模型。文中首先討論了園區(qū)監(jiān)測(cè)傳感器布點(diǎn)方案,并通過傳感器相關(guān)系數(shù)去除傳感器冗余,從而減少不必要的設(shè)備成本和通信開銷。針對(duì)園區(qū)多個(gè)排放源的情況,構(gòu)建源強(qiáng)反算模型,最終將多源反算問題歸結(jié)為最優(yōu)化問題的求解。本文基于粒子群算法進(jìn)行改進(jìn),提出了一種自適應(yīng)迭代次數(shù)隨機(jī)粒子群(AIT-SPSO)算法來增強(qiáng)算法的全局搜索能力和減少算法復(fù)雜度,能夠精確快速的計(jì)算排放點(diǎn)的源強(qiáng)值,從而滿足系統(tǒng)對(duì)園區(qū)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的要求。此外,針對(duì)傳感器零點(diǎn)漂移問題,建立傳感器網(wǎng)絡(luò)鄰接拓?fù)鋱D,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練傳感器及其鄰接傳感器測(cè)量的歷史數(shù)據(jù),將訓(xùn)練結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較,通過軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)傳感器漂移的判定。工業(yè)園區(qū)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用軟件是使用JAVA編程,基于Eclipse平臺(tái)開發(fā)的輕量級(jí)系統(tǒng)。采用SpringMVC+Hibernate作為底層開發(fā)框架。數(shù)據(jù)庫采用的是SQLServer 2008數(shù)據(jù)庫,按需設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫表單,并結(jié)合Hibernate技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)象數(shù)據(jù)持久化功能。在模塊實(shí)現(xiàn)介紹中還給出了軟件開發(fā)后期系統(tǒng)測(cè)試的優(yōu)化,主要是針對(duì)系統(tǒng)后臺(tái)性能的改善進(jìn)行展開。
[Abstract]:With the rapid development of industry in China, the types of pollution sources are increasing day by day, especially in industrial parks, industrial concentration areas and surrounding environment, the environmental pollution load is gradually increasing. Environmental pollution accidents occur from time to time. Industrial parks are the key areas for the distribution of polluting gas emissions. The enterprises in the parks cause gas emissions and pollution diffusion problems due to process exhaust gas emissions, storage, handling, material transfer, flue gas emissions, etc. There are more types of enterprises and more air pollutants in industrial parks. The types of air pollutants that need to be monitored are more, the composition is complex, and the scope of monitoring is wide. Therefore, the research and design of gas emission monitoring system for industrial park has become the urgent task of pollution emission management in industrial park. Firstly, the general framework of monitoring system is introduced systematically, and the basic concept of wireless sensor network is expounded. Then, three modules of wireless sensor network are designed: sensing module, processor module and wireless communication module. In the core algorithm of wireless sensor monitoring system, the gas diffusion model of this paper adopts Gao Si smoke plume model. The sensor redundancy is removed by sensor correlation coefficient, which reduces the unnecessary equipment cost and communication overhead. In view of the situation of multiple emission sources in the campus, the inverse calculation model of source strength is constructed. In this paper, an adaptive iterative times random particle swarm optimization (AIT-SPSO) algorithm is proposed to enhance the global search ability and reduce the complexity of the algorithm. It can calculate the source strength of the emission point accurately and quickly, so as to meet the requirement of real-time monitoring of the park. In addition, to solve the problem of sensor zero drift, the adjacent topology graph of sensor network is established. BP neural network is used to train the historical data of sensors and their adjacent sensors. The training results are compared with the measured results, and the drift of sensors is judged by software. The application software of industrial park monitoring system is programmed with JAVA. A lightweight system based on Eclipse platform is developed. SpringMVC Hibernate is used as the underlying development framework. The database adopts SQLServer 2008 database, and the database form is designed on demand. In the introduction of the module, the optimization of system testing in the later stage of software development is given, which is mainly aimed at improving the background performance of the system.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：X84

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