電力大數據支持下VOCs污染綜合防治方法研究

摘要：不同種類的揮發性有機化合物（volatile organic compounds，VOCs）污染在性質、揮發度和毒性上存在差異，確定適當的檢測量限制數值具有較大難度。為此，引入電力大數據，研究新的vocs污染綜合防治方法。判斷污染數據的檢測閾值，記錄設備中污染物的基礎排放量，通過預警段區間信息判斷污染數據檢測量限制數值，實現vocs污染數據檢測，通過計算光源強度數值和陽光輻射強度參數建立污染傳播模型，實現污染數據定量分析，通過電力大數據技術檢測不同參數，實現污染綜合防治。實驗結果表明，研究方法應用后，半年內的vocs污染月排放量在60萬噸以下，防治優化效果明顯。

關鍵詞：電力大數據；VOCs污染；綜合防治；檢測閾值；異常數值

中圖分類號：X511 文獻標志碼：A

前言

VOCs作為一種主要的大氣污染成分嚴重影響著人們的日常生活，進而對環境和人類健康造成較大危害。電力大數據能夠在能源互聯網中構建新的能源體系及工業模式，在電力大數據支持下進行VOCs污染的綜合防治能夠有效提高污染防治的效率，深度挖掘污染數據，增強VOCs污染防治的精確度與可靠性，增加整體防治效益，創造良好的生活環境。

文獻[1]針對城市群內部VOCs污染機理及相關特征進行數據分析，設置監測位置點進行數據采樣處理，調節整體污染物測量流程，定量分析污染物成分，以可持續發展視角為前提進行VOCs污染防治。但該方法無法獲取較為集中精準的污染數據信息，在防治的過程中未匹配相應的污染源數據，導致最終獲取的防治數據精準度較低。文獻[2]構建整體污染風險預測模型，綜合考慮污染物擴散狀況進行揮發性檢驗，有效控制污染物揮發范圍，并結合高斯模型模擬污染物擴散過程，預測不同VOCs污染濃度對綜合防治的影響。但該方法在進行防治的過程中采取的防治步驟較為復雜，無法在較短時間內完成防治任務，綜合防治的效率較低，時效性不強，防治性能不佳。

為此，提出電力大數據支持下VOCs污染綜合防治方法分析，并研究其防治效率及綜合防治方法的防治效果。