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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);中国矿业大学(北京)

摘要：本发明属于环境污染监测技术领域，公开了一种页岩气返排液渗漏污染的自适应智能监测方法及系统，其方法包括以下步骤：S1、设置自适应智能监测系统；S2、采集页岩气返排液渗漏污染的实时监测数据；S3、得到自适应智能监测分析AI模型；S4、对待监测工地实施自适应智能监测。本发明通过软硬件的协同改进，对硬件模块进行模块化、简单化和便携化设计，对软件模块引入深度学习算法模型，对实际运行的页岩气开采过程中压裂施工中污染情况进行感知、分析、预测，快速给出实时监测数据和进行扩散风险预警，大幅提高页岩气返排液渗漏污染监测系统的自动化、智能化程度和监测结果的可靠性。

主权项：1.一种页岩气返排液渗漏污染的自适应智能监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、设置自适应智能监测系统设置由云服务器、管理终端和至少一可移动部署的现场监测软硬件单元，共同构成的页岩气返排液渗漏污染的自适应智能监测系统；其中，现场监测软硬件单元用于采集被监测施工现场产生的、与页岩气返排液渗漏污染相关的实时监测数据；所述的云服务器内置有现场监测控制单元和AI监测分析单元；所述的现场监测控制单元用于控制现场监测软硬件单元的工作，接收现场监测软硬件单元上传的实时监测数据，并进行数据预处理；所述的AI监测分析单元内置有基于深度学习的AI模型和渗漏污染事故扩散预测预警模型，用于对现场监测控制单元预处理的数据进行分析处理，并根据渗漏污染事故扩散预测预警模型预设的安全阈值，输出监测结果；所述的管理终端，用于向云服务器输入数据、指令或者显示云服务器输出的监测结果；S2、采集页岩气返排液渗漏污染的实时监测数据将可移动部署的现场监测软硬件单元，部署到预先设置的页岩气返排液渗漏污染的工地实验模型；通过页岩气返排液渗漏污染的工地实验模型，分别模拟多种工况条件下的页岩气返排液渗漏污染事故，由现场监测软硬件单元采集页岩气返排液渗漏污染产生的连续变化的实时监测数据，并上传给现场监测控制单元；S3、训练得到自适应智能监测分析AI模型构建基于深度学习的AI模型，使用页岩气返排液渗漏污染相关的实时监测数据，训练该AI模型，多次训练后得到自适应智能监测分析AI模型；S4、构建渗漏污染事故扩散预测预警模型构建有效介质模型式1作为渗漏污染事故扩散预测预警模型，基于该有效介质模型，在相对介电常数模型介质均一条件下，确定多相混合介质的有效介电常数的上下限： 式1式1中： ε为介电常数，砂、泥土壤平均介电常数范围为7~9，返排液介电常数平均为18； ε 1为背景介质的相对介电常数；ε2为添加介质的相对介电常数；f为物质体积占比，f1为混合介质中背景介质的体积占比，f2为混合介质中添加介质的体积占比；预先设定式1的安全阈值，至少包括渗漏范围和深度两项安全阈值；将构建的渗漏污染事故扩散预测预警模型部署到AI监测分析单元中；S5、对待监测工地实施自适应智能监测将训练后的自适应智能监测分析AI模型部署到云服务器的AI监测分析单元中，将现场监测软硬件单元部署到实际运行的待监测工地现场、并划定监测区域；自适应智能监测系统运行启动后，现场监测软硬件单元采集现场的页岩气返排液渗漏污染相关的实时监测数据，上传到云服务器，自适应智能监测分析AI模型经过运算，输出实时监测数据到渗漏污染事故扩散预测预警模型中，渗漏污染事故扩散预测预警模型计算、比较预设的安全阈值后输出监测结果：在未超出预设的安全阈值时保持静默运行，在实时监测数据超出预设的安全阈值时发出报警信号，判断是否发生渗漏污染事故；如果已经发生渗漏事故，则进一步预测出渗漏污染的后续扩散区域和速度。

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权利要求：

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