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基于多模态的废弃物焚烧烟气二噁英排放因子确定方法 

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申请/专利权人:生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)

摘要:本发明涉及二噁英排放核算技术领域,具体涉及基于多模态的废弃物焚烧烟气二噁英排放因子确定方法,其包括以下步骤:收集废弃物焚烧相关的论文报道,建立语义库;根据收集的语义库完成对BERT模型再训练;实际废弃物焚烧厂调查和监测;自然语言描述特征映射和评估;PCA主成分提取;特征组合和层次聚类;排放因子估算;排放因子模型应用流程。本发明以废弃物焚烧行业为代表,提出基于多模态的废弃物焚烧烟气二噁英排放因子确定方法,将多种影响因素作为排放因子分类依据,同时,通过该方法,可以较好解决使用排放因子时人为选择判断的局限性,实现对废物焚烧厂排放情况更精准的描述,为更准确、科学评估二噁英排放量提供了全新视角。

主权项:1.基于多模态的废弃物焚烧烟气二噁英排放因子确定方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、收集废弃物焚烧炉类型、烟气处理工艺、原料种类、烟气参数、二噁英排放水平相关的文献,建立废弃物焚烧炉特征的语义库;S2、基于已有的预训练模型,以自监督的方式,学习不同废弃物焚烧炉类型、烟气处理工艺、原料种类、烟气参数自然语言描述下影响二噁英排放水平的语义,建立自然语言描述下废弃物焚烧二噁英排放与其描述特征映射关系;S3、开展实际废弃物焚烧厂调查和监测,获得调查对象废弃物焚烧炉类型、烟气处理工艺、原料种类、烟气参数、二噁英排放水平信息;S4、将获得的实际废弃物焚烧厂调查数据中自然语言描述特征通过S2训练的模型映射至语义空间获得特征向量,将特征向量采用PCA进行主成分提取;S5、计算主成分得分获得废弃物焚烧自然语言描述特征得分,即“语义”因子;S6、将废弃物焚烧自然语言描述特征得分和定量因子组合成特征向量;S7、采用层次聚类或k-means法将样本组合成特征聚类;S8、根据聚类结果,绘制树形图;根据实用性划定分类级别,计算同一级别中样本的二噁英排放水平,获得该类别二噁英排放因子;S9、将需要评估的废弃物焚烧炉类型、烟气处理工艺、原料种类、烟气参数相关的资料信息输入S2训练的模型,确定其归属类别及其对应的二噁英排放因子。

全文数据:

权利要求:

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