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龙图腾网获悉云南省生态环境科学研究院申请的专利一种大气污染物和温室气体协同减排效应评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120094364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510586047.9，技术领域涉及：B01D53/30；该发明授权一种大气污染物和温室气体协同减排效应评估方法是由梅向阳;何燕设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大气污染物和温室气体协同减排效应评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大气污染物和温室气体协同减排效应评估方法，涉及大气污染减排技术领域，包括以下步骤：在整个流程的起始阶段，按照历史平均经验值，为烟气设定一个起始基准流速，将其通入烟道；烟气以起始基准流速进入烟道时，在烟道的关键位置部署多类型传感器，对烟气流动状态进行实时监测和高频采样；利用预先训练好的深度学习模型对采集的烟气流动状态数据进行综合分析，识别烟气中潜在的紊流风险。本发明通过深度学习模型智能识别并调控紊流风险，动态优化烟气流速，有效提升SCR反应效率与流场均匀性，解决NOx超标和氨逃逸问题，实现污染物与温室气体的协同减排与系统运行的多目标优化。

本发明授权一种大气污染物和温室气体协同减排效应评估方法在权利要求书中公布了：1.一种大气污染物和温室气体协同减排效应评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 在整个流程的起始阶段，按照历史平均经验值，为烟气设定一个起始基准流速，将其通入烟道； 烟气以起始基准流速进入烟道时，在烟道的关键位置部署多类型传感器，对烟气流动状态进行实时监测和高频采样； 利用预先训练好的深度学习模型对采集的烟气流动状态数据进行综合分析，识别烟气中潜在的紊流风险； 当识别到紊流风险后，进一步对紊流的严重程度量化分析，根据紊流风险等级对烟气的预设流速进行智能化调控，通过动态调整烟气流速，改善烟道内的流场均匀性，消除烟气紊流风险； 利用预先训练好的深度学习模型对采集的烟气流动状态数据进行综合分析，识别烟气中潜在的紊流风险，具体的步骤为： 对实时获取的烟气流动状态数据进行预处理，从预处理后的数据中提取出反映烟气流动过程中存在潜在紊流隐患的特征，其中，提取的特征包括烟气流动轨迹的不规则程度和单位时间内烟气流速波动幅度与平均流速之比，在监控周期内，对提取的特征进行深度分析后，分别生成烟气混沌度参考值和流速脉动强度参考值，通过烟气混沌度参考值和流速脉动强度参考值量化烟气在烟道内流动轨迹的不规则紊乱程度和烟气流速的波动强弱程度； 在监控周期内，对烟气流动轨迹的不规则程度进行深度分析后生成烟气混沌度参考值的具体步骤如下： 从预处理后的烟气流速矢量序列中，提取出具有空间分布代表性的速度方向、幅值和梯度变化信息，构建多维状态向量组，，其中： 表示在第i个空间采样点的瞬时烟气流速幅值； 表示在第i个空间采样点的局部速度梯度，用于刻画局部流速变化强度； 表示在第i个空间采样点的速度矢量方向与参考轴之间的夹角，反映流向偏离程度； 在状态点阵中，分析连续轨迹的曲率变化趋势，通过连续轨迹的曲率变化总和构建烟气混沌度参考值，反映轨迹在高维相空间中的几何扭曲程度，即烟气流动的非线性、复杂性及不规则性，烟气混沌度参考值的构建表达式为： ， 其中：为烟气混沌度参考值，N表示空间采样点的轨迹点数，表示第i个空间采样点处的轨迹曲率，计算公式为： ， 其中：和分别为状态向量组的一阶导向量和二阶导向量，表示第i个空间采样点的曲线弧长位置，表示曲率沿轨迹的变化率，反映局部轨迹扭曲程度； 在监控周期内，对单位时间内烟气流速波动幅度与平均流速之比进行深度分析后生成流速脉动强度参考值的具体步骤如下： 在监控周期内，采集连续的流速数据点序列，根据流速数据点序列计算流速变异频率响应，计算的表达式为： ； 其中：为流速变异频率响应，表示第k个采样时刻的瞬时流速值，n为监控周期内的采样点数量，分子部分为流速的离散二阶导数近似，表示流速的加速度趋势变化率，分母部分为归一化项，引入相邻速度和，控制数值尺度影响； 在获取流速变异频率响应之后，进一步结合流速数据的波动能量密度，构建一个增强感知能力的流速脉动强度参考值，构建的表达式为： ， 其中：表示流速脉动强度参考值，表示单位采样间隔内的流速瞬时跳变，表示流速一阶梯度，强调波动能量中对剧烈跳变的敏感性。

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