面向复杂工业污染源的在线监控技术的适应性改进与创新研究  

作　　者：杨阳 陈剑 王佳男 

机构地区：[1]台州市环科环保设备运营维护有限公司,浙江 台州 317700

出　　处：《中文科技期刊数据库(全文版)自然科学》2025年第5期016-019,共4页

摘　　要：随着工业化进程的不断推进,复杂工业污染源的监控问题日益突出,尤其在污染源种类繁多、监控需求高效且实时的背景下,传统的监控技术已无法满足现代工业的要求。本文针对复杂工业污染源的在线监控技术,提出了适应性改进与创新研究。首先,通过分析现有在线监控系统的局限性,结合不同工业领域的污染源特点,探讨了如何通过数据融合、智能算法等手段,提高监控系统的适应性与精准度。其次,提出了一种基于大数据与人工智能相结合的监控技术框架,利用机器学习模型对污染物排放情况进行实时预测与优化,显著提升了污染源监控的响应速度和准确性。结果 表明,改进后的监控系统在多种工业场景下表现出较好的适应性和稳定性,能够在复杂环境中高效运作,有效降低污染源监控的误差率和数据延迟。最后,本研究为工业污染治理与环境保护提供了一种新的技术路径,具有较高的理论价值和实际应用前景。

关 键 词：工业污染源 在线监控技术 数据融合 智能算法 大数据与人工智能 

分 类 号：X501[环境科学与工程—环境工程]