工矿企业粉尘污染物扩散路径精准预测方法研究

王陆阳 王芳 张晓军

摘要：工矿企业粉尘污染物浓度受多因素的影响，导致其扩散路径预测精度下降，因此提出工矿企业粉尘污染物扩散路径精准预测方法。采用隨机森林对时间、气候、矿坑、矿岩土性质等多个影响因子进行评分排序和筛选处理，并结合筛选处理结果估计粉尘污染物浓度。根据粉尘污染物浓度估计值建立有风条件下粉尘污染物扩散路径预测函数，从而得到工矿企业粉尘污染物扩散路径预测结果。实验结果表明，所提方法预测的粉尘污染物浓度与实际值拟合度较高、均方根误差较小、相关系数更接近于1，且预测粉尘扩散路径与实际情况相符，预测结果具备可靠性。

关键词：工矿企业；粉尘污染物；扩散路径；精准预测；浓度估计

中图分类号：X531 文献标志码：B

前言

在社会生产中，许多产业存在粉尘污染问题，其中工矿企业尤为严重，目前，中国处于露天凹陷开采阶段的矿产资源众多。在开采过程中，钻眼、运输和装卸等作业行为均会产生大量粉尘污染物。在多种因素影响下，粉尘污染物会表现出不同程度的扩散行为。

谢海花等人将监测得到的工矿企业粉尘污染物数据作为影响因子的参考数据，采用多元回归模型分析处理数据，并构建工矿企业粉尘污染物扩散预测模型，实现扩散路径的预测。但该方法预测粉尘浓度与实际值拟合度较低。王月红等人首先平稳化处理粉尘数据，然后选取ARIMA（1，2，1）模型作为扩散路径预测模型，最后结合自相关系数、偏自相关系数和BIC准则等方法确定模型参数，实现扩散路径的预测。但该方法预测粉尘扩散路径与实际情况相差较大。周旭等人采用时间序列与神经网络相结合的外因输入非线性自回归模型（NARX模型）对粉尘浓度进行预测，该模型主要处理时序型数据，通过给不同时段的输入建立联系，实现扩散路径的预测。但该方法预测粉尘浓度与实际值相差较大。