一种基于时空大数据分析的城镇污水碳排放量的预测方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115660158A(43)申请公布日2023.01.31(21)申请号202211271175.7(22)申请日2022.10.17(71)申请人西南石油大学地址610500四川省成都市新都区新都大道8号(72)发明人汪宙峰张焱菁沈惠龄郑博李全喜谢凯宇李佳芮(74)专利代理机构成都厚为专利代理事务所(普通合伙)51255专利代理师王杰(51)Int.Cl.G06Q10/04(2023.01)G06Q50/26(2012.01)G16C20/10(2019.01)G16C10/00(2019.01)权利要求书2页说明书6页附图3页(54)发明名称一种基于时空大数据分析的城镇污水碳排放量的预测方法(57)摘要本发明公开了一种基于时空大数据分析的城镇污水碳排放量的预测方法，属于碳排放预测技术领域。所述预测方法，包括：计算逸散出化粪池的甲烷的质量得到第一甲烷质量；计算残留在化粪池中的甲烷的质量得到第二甲烷质量；基于第一甲烷质量和第二甲烷质量计算甲烷总质量；计算化粪池产生的二氧化碳的质量得到二氧化碳总质量；基于甲烷总质量和二氧化碳总质量计算化粪池的标准碳排放量。本发明将甲烷分为逸散出化粪池和残留在化粪池两个部分，对这两部分的甲烷分别进行测量，使得最终的结果更加符合实际，也更精准。CN115660158ACN115660158A权利要求书1/2页1.一种基于时空大数据分析的城镇污水碳排放量的预测方法，其特征在于，包括：计算逸散出化粪池的甲烷的质量得到第一甲烷质量；计算残留在化粪池中的甲烷的质量得到第二甲烷质量；基于第一甲烷质量和第二甲烷质量计算甲烷总质量；计算化粪池产生的二氧化碳的质量得到二氧化碳总质量；基于甲烷总质量和二氧化碳总质量计算化粪池的标准碳排放量，计算公式为：式中，E为标准碳排放量，单位为Kg；为产生的二氧化碳总质量，单位为Kg；为产生的甲烷总质量，单位为Kg；表示甲烷的碳排放因子。2.根据权利要求1所述的一种基于时空大数据分析的城镇污水碳排放量的预测方法，其特征在于，所述第一甲烷质量的计算公式为：式中，MFick为第一甲烷质量，单位为Kg；α为检测浓度转化为体积浓度的转化系数；D为扩散系数；S为扩散面的面积，单位为cm2；t为扩散持续的时间，单位为s。3.根据权利要求1所述的一种基于时空大数据分析的城镇污水碳排放量的预测方法，其特征在于，所述第二甲烷质量的计算公式为：式中，MInter为第二甲烷质量，表示甲烷的标准摩尔质量；表示甲烷的体积，即化粪池的体积；表示标准体积分数；表示产生的甲烷的体积分数。4.根据权利要求1所述的一种基于时空大数据分析的城镇污水碳排放量的预测方法，其特征在于，所述甲烷总质量的计算公式为：式中，为生化消解反应产生的甲烷总质量，MFick为第一甲烷质量，MInter为第二甲烷质量。5.根据权利要求1所述的一种基于时空大数据分析的城镇污水碳排放量的预测方法，其特征在于，所述二氧化碳总质量的计算公式为：式中，为产生的二氧化碳总质量，单位为Kg；为产生的甲烷总质量，单位为Kg；表示甲烷的标准摩尔质量；表示二氧化碳的标准摩尔质量。6.根据权利要求1所述的一种基于时空大数据分析的城镇污水碳排放量的预测方法，其特征在于，所述预测方法还包括：根据研究区的矢量地图和化粪池的标准碳排放量，利用IDW插值法得到研究区的碳排放量空间分布地图。2CN115660158A权利要求书2/2页7.根据权利要求6所述的一种基于时空大数据分析的城镇污水碳排放量的预测方法，其特征在于，根据研究区的矢量地图和化粪池的标准碳排放量，利用IDW插值法得到研究区的碳排放量空间分布地图，包括：获取研究区的矢量地图；计算研究区每个设备的碳排放数据；根据研究区每个设备的碳排放数据计算研究区中所有设备的碳排放数据；利用IDW插值法预测研究区的矢量地图中除设备所在像素点之外所有像素点的碳排放数据；利用研究区的矢量地图对预测得到的碳排放数据进行裁剪得到研究区的碳排放量空间分布地图。8.根据权利要求1所述的一种基于时空大数据分析的城镇污水碳排放量的预测方法，其特征在于，所述预测方法还包括：计算研究区一年内每周的碳排放数据；将每周的碳排放转换为波段信号数据；延长所述波段信号数据的信号长度；对延长信号长度后的所述波段信号数据进行小波转换；删除小波转换后的所述波段信号数据中延长部分的信号，得到真实复小波系数；利用MATLAB计算真实复小波系数的实部数据；利用MATLAB和实部数据计算每一个主周期的方差；根据所述主周期的方差绘制方差折线图；根据所述实部数据，利用OriginPro绘制实部等高线图。3CN115660158A说明书1/6页一种基于时空大数据分析的城镇污水碳排放量的预测方法技术领域[0001