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工礦企業(yè)粉塵污染物擴(kuò)散路徑精準(zhǔn)預(yù)測(cè)方法研究

2024-06-12 01:38王陸陽(yáng)王芳張曉軍
環(huán)境科學(xué)與管理 2024年4期

王陸陽(yáng) 王芳 張曉軍

摘要:工礦企業(yè)粉塵污染物濃度受多因素的影響,導(dǎo)致其擴(kuò)散路徑預(yù)測(cè)精度下降,因此提出工礦企業(yè)粉塵污染物擴(kuò)散路徑精準(zhǔn)預(yù)測(cè)方法。采用隨機(jī)森林對(duì)時(shí)間、氣候、礦坑、礦巖土性質(zhì)等多個(gè)影響因子進(jìn)行評(píng)分排序和篩選處理,并結(jié)合篩選處理結(jié)果估計(jì)粉塵污染物濃度。根據(jù)粉塵污染物濃度估計(jì)值建立有風(fēng)條件下粉塵污染物擴(kuò)散路徑預(yù)測(cè)函數(shù),從而得到工礦企業(yè)粉塵污染物擴(kuò)散路徑預(yù)測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法預(yù)測(cè)的粉塵污染物濃度與實(shí)際值擬合度較高、均方根誤差較小、相關(guān)系數(shù)更接近于1,且預(yù)測(cè)粉塵擴(kuò)散路徑與實(shí)際情況相符,預(yù)測(cè)結(jié)果具備可靠性。

關(guān)鍵詞:工礦企業(yè);粉塵污染物;擴(kuò)散路徑;精準(zhǔn)預(yù)測(cè);濃度估計(jì)

中圖分類號(hào):X531 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:B

前言

在社會(huì)生產(chǎn)中,許多產(chǎn)業(yè)存在粉塵污染問(wèn)題,其中工礦企業(yè)尤為嚴(yán)重,目前,中國(guó)處于露天凹陷開采階段的礦產(chǎn)資源眾多。在開采過(guò)程中,鉆眼、運(yùn)輸和裝卸等作業(yè)行為均會(huì)產(chǎn)生大量粉塵污染物。在多種因素影響下,粉塵污染物會(huì)表現(xiàn)出不同程度的擴(kuò)散行為。

謝?;ǖ热藢⒈O(jiān)測(cè)得到的工礦企業(yè)粉塵污染物數(shù)據(jù)作為影響因子的參考數(shù)據(jù),采用多元回歸模型分析處理數(shù)據(jù),并構(gòu)建工礦企業(yè)粉塵污染物擴(kuò)散預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)擴(kuò)散路徑的預(yù)測(cè)。但該方法預(yù)測(cè)粉塵濃度與實(shí)際值擬合度較低。王月紅等人首先平穩(wěn)化處理粉塵數(shù)據(jù),然后選取ARIMA(1,2,1)模型作為擴(kuò)散路徑預(yù)測(cè)模型,最后結(jié)合自相關(guān)系數(shù)、偏自相關(guān)系數(shù)和BIC準(zhǔn)則等方法確定模型參數(shù),實(shí)現(xiàn)擴(kuò)散路徑的預(yù)測(cè)。但該方法預(yù)測(cè)粉塵擴(kuò)散路徑與實(shí)際情況相差較大。周旭等人采用時(shí)間序列與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的外因輸入非線性自回歸模型(NARX模型)對(duì)粉塵濃度進(jìn)行預(yù)測(cè),該模型主要處理時(shí)序型數(shù)據(jù),通過(guò)給不同時(shí)段的輸入建立聯(lián)系,實(shí)現(xiàn)擴(kuò)散路徑的預(yù)測(cè)。但該方法預(yù)測(cè)粉塵濃度與實(shí)際值相差較大。