本發(fā)明涉及碳排放，尤其是涉及一種基于云服務(wù)器的碳排放cems遠(yuǎn)程監(jiān)測模塊。

背景技術(shù)：

1、碳排放連續(xù)排放監(jiān)測系統(tǒng)(cems，continuous?emission?monitoring?system)用于實(shí)時(shí)監(jiān)測工業(yè)設(shè)施的二氧化碳(co2)等溫室氣體的排放情況。通過將cems與云服務(wù)器相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析與管理，從而為環(huán)保監(jiān)管部門和企業(yè)提供及時(shí)、準(zhǔn)確的碳排放數(shù)據(jù)；

2、在實(shí)際使用過程中相關(guān)的數(shù)據(jù)采集大多依靠傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集并傳輸，但是在數(shù)據(jù)傳輸過程中，相關(guān)的采集數(shù)據(jù)傳輸往往存在數(shù)據(jù)傳輸延遲與丟失，從而提高相關(guān)系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性，并且在后續(xù)使用過程中系統(tǒng)無法準(zhǔn)備根據(jù)數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行預(yù)測并輔助使用者提前判斷設(shè)備的狀態(tài)以及相關(guān)數(shù)據(jù)信息內(nèi)容。

3、為此，提出一種基于云服務(wù)器的碳排放cems遠(yuǎn)程監(jiān)測模塊。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于云服務(wù)器的碳排放cems遠(yuǎn)程監(jiān)測模塊，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于云服務(wù)器的碳排放cems遠(yuǎn)程監(jiān)測模塊，包括前端監(jiān)測設(shè)備、云服務(wù)器平臺以及用戶端；

3、其中前端監(jiān)測設(shè)備包括煙氣分析儀、流量計(jì)、溫度傳感器、壓力傳感器，負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集碳排放數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)模塊將數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器平臺；

4、其中云服務(wù)器平臺，利用大數(shù)據(jù)處理和云計(jì)算技術(shù)，存儲(chǔ)、分析前端監(jiān)測設(shè)備上傳的數(shù)據(jù)，并提供實(shí)時(shí)報(bào)警、歷史數(shù)據(jù)查詢、趨勢分析功能；

5、其中用戶端，通過pc、手機(jī)設(shè)備訪問云服務(wù)器平臺，實(shí)時(shí)監(jiān)控碳排放情況，生成報(bào)告，并根據(jù)系統(tǒng)預(yù)警采取相應(yīng)的措施。

6、優(yōu)選的，所述云服務(wù)器平臺包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與上傳、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、實(shí)時(shí)監(jiān)測與預(yù)警、數(shù)據(jù)分析與報(bào)告生成、遠(yuǎn)程設(shè)備診斷與維護(hù)、多層次權(quán)限管理。

7、優(yōu)選的，所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與上傳，通過前端監(jiān)測設(shè)備獲取二氧化碳濃度、煙氣流量、溫度、壓力數(shù)據(jù)，通過物聯(lián)網(wǎng)模塊，將采集的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)器；

8、所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理，云服務(wù)器對上傳的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲(chǔ)；

9、所述實(shí)時(shí)監(jiān)測與預(yù)警，用戶端可以實(shí)時(shí)查看各項(xiàng)監(jiān)測參數(shù)，系統(tǒng)根據(jù)設(shè)定的閾值自動(dòng)生成監(jiān)測圖表，當(dāng)監(jiān)測數(shù)據(jù)超出設(shè)定閾值時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)發(fā)送報(bào)警通知至用戶端；

10、所述數(shù)據(jù)分析與報(bào)告生成，系統(tǒng)通過分析歷史數(shù)據(jù)，提供碳排放趨勢預(yù)測，自動(dòng)生成排放報(bào)告；

11、所述遠(yuǎn)程設(shè)備診斷與維護(hù)，實(shí)時(shí)監(jiān)控cems設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)測故障，并提示用戶進(jìn)行維護(hù)，通過遠(yuǎn)程訪問，技術(shù)人員可以在線診斷設(shè)備問題；

12、所述層次權(quán)限管理，根據(jù)用戶角色分配不同的系統(tǒng)權(quán)限，采用數(shù)據(jù)加密、用戶認(rèn)證多種安全措施，保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

13、優(yōu)選的，所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與上傳中采用數(shù)據(jù)壓縮算法，選擇huffman編碼、lz77對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮；

14、其中包括壓縮比計(jì)算：設(shè)未壓縮數(shù)據(jù)大小為su，壓縮后數(shù)據(jù)大小為sc，則壓縮比為：

15、

16、壓縮傳輸時(shí)間：設(shè)傳輸速率為r，則未壓縮數(shù)據(jù)的傳輸時(shí)間為壓縮后數(shù)據(jù)的傳輸時(shí)間為優(yōu)化的目標(biāo)是最小化tc；

17、所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與上傳中采用數(shù)據(jù)分片與并行傳輸，其中包括分片處理：將大數(shù)據(jù)集分片為個(gè)小片段，每個(gè)片段大小為，并通過多個(gè)并行通道傳輸，

18、傳輸時(shí)間計(jì)算：設(shè)并行通道數(shù)為m，則傳輸時(shí)間為：

19、

20、通過調(diào)節(jié)m的值，使得tparallel最小。

21、優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)分析與報(bào)告生成包括智能分析優(yōu)化，具體包括數(shù)據(jù)預(yù)處理：對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，設(shè)數(shù)據(jù)集為x＝{x1,x2,...,xn}，則標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)為：

22、

23、其中，μ為均值，σ為標(biāo)準(zhǔn)差；

24、采用pca方法選擇主要特征，降維后的數(shù)據(jù)為：

25、z＝xw

26、其中，w為特征矩陣；

27、預(yù)測模型優(yōu)化：使用多層感知器或長短期記憶網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行趨勢預(yù)測；

28、損失函數(shù)最小化：設(shè)真實(shí)值為y，預(yù)測值為則損失函數(shù)為：

29、

30、通過反向傳播算法不斷調(diào)整模型參數(shù)，最小化損失函數(shù)l。

31、優(yōu)選的，所述遠(yuǎn)程設(shè)備診斷與維護(hù)，采用設(shè)備維護(hù)預(yù)測優(yōu)化通過分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，提前預(yù)判設(shè)備的維護(hù)需求，減少停機(jī)時(shí)間；

32、具體包括數(shù)據(jù)采集與特征提?。翰杉O(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)：包括溫度、振動(dòng)、運(yùn)行時(shí)長，提取特征：設(shè)特征向量為f＝{f1,f2,...,fm}，通過相關(guān)性分析選擇與故障相關(guān)的特征，

33、故障預(yù)測模型：模型訓(xùn)練：使用歷史故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練預(yù)測模型，設(shè)模型輸出為p(fault)，表示故障發(fā)生的概率，

34、閾值設(shè)定：設(shè)定故障報(bào)警閾值t，當(dāng)p(fault)＞t時(shí)，系統(tǒng)報(bào)警并建議進(jìn)行維護(hù)，

35、維護(hù)優(yōu)化：維護(hù)時(shí)機(jī)選擇：根據(jù)預(yù)測的故障概率與設(shè)備運(yùn)行的重要性，計(jì)算維護(hù)的最優(yōu)時(shí)機(jī)toptimal，以最小化維護(hù)成本和故障損失：

36、ctotal＝cmaintenance(toptimal)+cfailure×p(fault)

37、優(yōu)化目標(biāo)：選擇toptimal使得ctotal最小。

38、優(yōu)選的，所述遠(yuǎn)程設(shè)備診斷與維護(hù)還包括反饋循環(huán)機(jī)制與自適應(yīng)優(yōu)化：收集故障處理數(shù)據(jù)：每次故障處理后的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在云服務(wù)器中，將每次故障處理后的數(shù)據(jù)反饋到模型中，更新模型參數(shù)，通過每次故障處理后的反饋數(shù)據(jù)，使用梯度下降法或其他優(yōu)化算法更新模型參數(shù)θ：

39、

40、其中，α為學(xué)習(xí)率，為損失函數(shù)的梯度，

41、處理步驟優(yōu)化：分析每次故障處理的步驟與結(jié)果，找出效率最高的步驟，將優(yōu)化后的處理步驟記錄在系統(tǒng)中。

42、優(yōu)選的，所述實(shí)時(shí)監(jiān)測與預(yù)警中采用websocket或http長連接技術(shù)，實(shí)時(shí)獲取最新監(jiān)測數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)刷新頻率根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況和用戶需求進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，默認(rèn)設(shè)置為每秒刷新一次，在用戶端設(shè)置數(shù)據(jù)緩存層，存儲(chǔ)最近一段時(shí)間的監(jiān)測數(shù)據(jù)。

43、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

44、1.碳排放cems遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)將能夠?qū)崿F(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)傳輸、更準(zhǔn)確的碳排放預(yù)測、更可靠的設(shè)備維護(hù)，以及通過自適應(yīng)算法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化，從而不斷提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性；

45、2.該系統(tǒng)將傳統(tǒng)的碳排放監(jiān)測與現(xiàn)代云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合，大幅提升了監(jiān)測效率和數(shù)據(jù)分析能力，為企業(yè)的環(huán)保管理提供了更為先進(jìn)的技術(shù)支持。

技術(shù)特征：

1.一種基于云服務(wù)器的碳排放cems遠(yuǎn)程監(jiān)測模塊，其特征在于，包括前端監(jiān)測設(shè)備、云服務(wù)器平臺以及用戶端；

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于云服務(wù)器的碳排放cems遠(yuǎn)程監(jiān)測模塊，其特征在于：所述云服務(wù)器平臺包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與上傳、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、實(shí)時(shí)監(jiān)測與預(yù)警、數(shù)據(jù)分析與報(bào)告生成、遠(yuǎn)程設(shè)備診斷與維護(hù)、多層次權(quán)限管理。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于云服務(wù)器的碳排放cems遠(yuǎn)程監(jiān)測模塊，其特征在于：所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與上傳，通過前端監(jiān)測設(shè)備獲取二氧化碳濃度、煙氣流量、溫度、壓力數(shù)據(jù)，通過物聯(lián)網(wǎng)模塊，將采集的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆品?wù)器；

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于云服務(wù)器的碳排放cems遠(yuǎn)程監(jiān)測模塊，其特征在于：所述實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與上傳中采用數(shù)據(jù)壓縮算法，選擇huffman編碼、lz77對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮；

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于云服務(wù)器的碳排放cems遠(yuǎn)程監(jiān)測模塊，其特征在于：所述數(shù)據(jù)分析與報(bào)告生成包括智能分析優(yōu)化，具體包括數(shù)據(jù)預(yù)處理：對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，設(shè)數(shù)據(jù)集為x＝{x1,x2,...,xn}，則標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)為：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于云服務(wù)器的碳排放cems遠(yuǎn)程監(jiān)測模塊，其特征在于：所述遠(yuǎn)程設(shè)備診斷與維護(hù)，采用設(shè)備維護(hù)預(yù)測優(yōu)化通過分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，提前預(yù)判設(shè)備的維護(hù)需求，減少停機(jī)時(shí)間；

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于云服務(wù)器的碳排放cems遠(yuǎn)程監(jiān)測模塊，其特征在于：所述遠(yuǎn)程設(shè)備診斷與維護(hù)還包括反饋循環(huán)機(jī)制與自適應(yīng)優(yōu)化：收集故障處理數(shù)據(jù)：每次故障處理后的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)在云服務(wù)器中，將每次故障處理后的數(shù)據(jù)反饋到模型中，更新模型參數(shù)，通過每次故障處理后的反饋數(shù)據(jù)，使用梯度下降法或其他優(yōu)化算法更新模型參數(shù)θ：

8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于云服務(wù)器的碳排放cems遠(yuǎn)程監(jiān)測模塊，其特征在于：所述實(shí)時(shí)監(jiān)測與預(yù)警中采用websocket或http長連接技術(shù)，實(shí)時(shí)獲取最新監(jiān)測數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)刷新頻率根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況和用戶需求進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，默認(rèn)設(shè)置為每秒刷新一次，在用戶端設(shè)置數(shù)據(jù)緩存層，存儲(chǔ)最近一段時(shí)間的監(jiān)測數(shù)據(jù)。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及碳排放技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于云服務(wù)器的碳排放CEMS遠(yuǎn)程監(jiān)測模塊，包括前端監(jiān)測設(shè)備、云服務(wù)器平臺以及用戶端；其中前端監(jiān)測設(shè)備包括煙氣分析儀、流量計(jì)、溫度傳感器、壓力傳感器，負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)采集碳排放數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)模塊將數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器平臺；其中云服務(wù)器平臺，利用大數(shù)據(jù)處理和云計(jì)算技術(shù)，存儲(chǔ)、分析前端監(jiān)測設(shè)備上傳的數(shù)據(jù)，并提供實(shí)時(shí)報(bào)警、歷史數(shù)據(jù)查詢、趨勢分析功能。碳排放CEMS遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)將能夠?qū)崿F(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)傳輸、更準(zhǔn)確的碳排放預(yù)測、更可靠的設(shè)備維護(hù)，以及通過自適應(yīng)算法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的自我學(xué)習(xí)和優(yōu)化，從而不斷提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。

技術(shù)研發(fā)人員：戴旭,汪小東,孫超平,龐祎帆,楊娟亞,梅怡嘉,朱鵬飛,朱惠琴
受保護(hù)的技術(shù)使用者：湖州市質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督檢測研究院（湖州市纖維質(zhì)量監(jiān)測中心）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19