一种基于大数据的工业VOCS排放质量评估方法及系统
申请号:CN202511319263
申请日期:2025-09-16
公开号:CN120912067A
公开日期:2025-11-07
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于大数据的工业VOCS排放质量评估方法及系统,通过基于VOCS浓度与流量计算单位时间的排放量获取排放强度特征,通过对比治理前后VOCS浓度计算治理效率特征,利用通过ADMS模拟复杂地形下的浓度分布,得到环境影响特征;通过跨模态注意力机制对所述排放强度特征、治理效率特征和环境影响特征进行融合;利用LSTM神经网络预测未来时段的VOCS排放趋势,通过随机森林算法量化治理设备的运行效率;将所述融合特征向量输入至所述动态评估模型中,输出工业VOCS排放质量评估报告。避免了传统单一指标评估的局限性,让评估结果更能全面。
技术关键词
LSTM神经网络
治理设备
随机森林
大数据
注意力机制
评估系统
排放量
跨模态
清洗工业
动态
强度
算法
报告
指数
风险
标准化方法
设备工况