应用计算机模拟的大气环境污染物浓度分析研究

大气环境污染物浓度的分析,对提高大气环境质量具有重要意义。利用计算机模拟软件对大气环境污染物浓度的分析过程进行模拟还原,分为网格划分与构建边界条件两部分。以某市2017年9月6日至2017年10月7日的监测数据为模拟数据,并通过这些数据构建大气环境污染物浓度分析模型,对当前大气环境中污染物的浓度进行分析,得出污染源与大气环境污染物程度成正相关性,依据环境污染物浓度数据分析的结果,从两方面对大气污染物浓度的分析结果进行验证,并提出大气环境污染控制的措施。     

基于计算机图像分析的油液污染度测试方法研究

传统检测方法存在抗干扰性弱、检测误差大的问题,为了解决该问题,提出了基于计算机图像分析的油液污染度测试方法。根据图像获取原理重现油液污染颗粒含量,使用梯度向量来表示图像灰度变化,采用神经网络检测算法对图像边缘进行检测分析,利用学习向量量化神经网络对颗粒识别,并在识别图像文件获取颗粒污染度含量,并设计污染度评定流程。通过实验验证结果可知,该测试方法抗干扰性强,误差始终没超过20%,检测结果与传统方法相比较为准确。