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申请/专利权人：四川工商学院;四川天府云大数据产业投资有限公司;四川赛霏信息安全技术有限公司

摘要：本发明提供了一种基于深度学习的化工园区VOCs污染溯源方法，包括如下步骤：步骤S1.对污染物的监测数据及气象数据进行预处理；步骤S2.结合污染物化学成分谱并根据预处理后的监测数据，使用深度学习算法对污染物的排放位置及其排放量进行预测；步骤S3.将预测的排放位置、排放量以及预处理后的气象数据代入大气扩散模型，得到预测数据的扩散仿真曲线；步骤S4.将扩散仿真曲线与监测数据的变化曲线进行对比，若两者的相关系数小于阈值，则判定为预测失败；若相关系数大于或等于阈值，则判定为预测成功。

主权项：1.一种基于深度学习的化工园区VOCs污染溯源方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1.对污染物的监测数据及气象数据进行预处理；步骤S2.结合污染物化学成分谱并根据预处理后的监测数据，使用深度学习算法对污染物的排放位置及其排放量进行预测；步骤S3.将预测的排放位置、排放量以及预处理后的气象数据代入大气扩散模型，得到预测数据的扩散仿真曲线；步骤S4.将扩散仿真曲线与预处理前的监测数据的变化曲线进行对比，若两者的相关系数小于阈值，则判定为预测失败；若相关系数大于或等于阈值，则判定为预测成功；步骤S5.解析溯源结果：将预测的排放位置与化工园区的地图相结合，获得污染物的实际排放位置；将预测的排放量与预处理中得到的量纲相乘，获得污染物的实际排放量；步骤S6.对解析后的溯源结果进行排放物反演，更新污染物化学成分谱；步骤S1包括：步骤S11.对监测数据进行去重、降噪处理；步骤S12.对处理后的监测数据进行数据缺失值和异常值处理：当一行数据中存在8个及以上的缺失值或连续3行的数据在同一个属性上缺失时，直接删除对应的数据；其他情况则使用插值法对监测数据进行插补或校正；步骤S13.对步骤S12处理后的数据进行缩放，缩放公式如下: a为缩放前的数据，a′为缩放后的数据，amin为缩放前的最小值数据，amax为缩放前的最大值数据；步骤S2包括：步骤S21.使用深度学习算法，提取同一时间段内各个监测点的污染物浓度与气象数据之间的关系，该关系即为污染物在当时的扩散规律；步骤S22.根据扩散规律获得污染物分布情况；步骤S23.根据不同时间的污染物分布情况，得到污染物浓度变化情况；步骤S24.根据污染物浓度变化情况结合污染物化学成分谱，得到污染物的预测排放量；步骤S25.根据污染物浓度变化情况得到污染物的预测排放位置；步骤S4中相关系数的计算公式如下： r为相关系数，di为i时刻的监测数据，为t时间内的监测数据的平均值，di′为i时刻的预测数据，为t时间内的预测数据的平均值；步骤S4中，当判定为预测失败后，返回步骤S2，修改深度学习算法中的相关参数并重新预测。

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