近日，由应辉环境自主研发的“基于级联神经网络模型的企业排污监测方法及系统”获得国家知识产权局颁发的发明专利证书，专利号：ZL 2024 1 0692566.9，授权公告号：CN 118261453 B。这既是对应辉环境在企业环境管理领域技术研发实力的肯定，也标志着应辉环境在创新研发与知识产权保护等方面又迈出了稳健的一步。

    专利主要包括：

本发明公开了基于级联神经网络模型的企业排污监测方法及系统，属于企业排污监测技术领域，包括建立不同行业的污染物初始审核数据集；将不同行业的污染物初始审核数据集划分为行审核数据集和列审核数据集；构建排污许可审核神经网络；对构建的排污许可审核神经网络进行训练，获得不同行业的最优排污许可行审核模型和排污许可列审核模型；对排污许可证进行审核，调整排污许可证内容，确定企业准确的排污许可证；将企业排污数据与其对应行业的排污许可证内容进行比对，确定企业的排污情况是否符合要求。本发明能够实现不同行业的排污许可证审核，并确定企业的排污情况是否符合要求，为排污管理提供了新的技术手段和思路。

发明内容：

本申请提供一种基于级联神经网络模型的企业排污监测方法及系统，能够实现不同行业的排污许可证审核，并确定企业的排污情况是否符合要求，为排污管理提供了新的技术手段和思路。

基于级联神经网络模型的企业排污监测方法：

以行业为分类标准，收集待监测区域内不同行业的各类污染物数据，建立不同行业的污染物初始审核数据集；根据污染物审核规则将不同行业的污染物初始审核数据集划分为行审核数据集和列审核数据集。

以双向编码特征提取神经网络和金字塔文本分类神经网络为基础神经网络构建排污许可审核神经网络；对构建的排污许可审核神经网络分别使用行审核数据集和列审核数据集进行训练，获得不同行业的最优排污许可行审核模型和排污许可列审核模型。

根据相应行业的排污许可审核模型对排污许可证进行审核，并根据检审查结果调整排污许可证内容，确定企业准确的排污许可证。

获取并存储企业排污数据，将获取的企业排污数据与其对应行业的排污许可证内容进行比对，确定企业的排污情况是否符合要求。优选的，在根据污染物审核规则将不同行业的污染物初始审核数据集划分为行审核数据集和列审核数据集中，所述污染物审核规则包括产品产能审核规则、原辅料审核规则、燃料使用量审核规则、废气排放审核规则、废水排放审核规则和台账记录审核规则。优选的，所述产能审核规则包括：对排污许可证上的企业生产能力和产量以及影响生产能力和产量的因素进行审查，以确保其排放行为符合相应的标准和法规；所述原辅料审核规则包括：对排污许可证上的采购和使用的原材料和辅助材料进行审查，以确保它们符合相关的环保标准和法规要求；所述燃料使用量审核规则包括：对排污许可证上企业使用的燃料类型、数量以及燃烧方式进行审查，以确保其符合环保法规和标准要求；所述废气排放审核规则包括：对排污许可证上企业生产过程中排放的废气进行监测和审查，确保废气排放符合国家和地方的环保标准；所述废水排放审核规则包括：对排污许可证上企业生产过程中排放的废水进行检测和评估，以确保废水排放符合相关的水质标准和排放标准；所述台账记录审核规则包括：对排污许可证上企业环保相关的台账和记录进行审核，包括排放数据、监测报告、环保设施运行情况，以核实企业的环保措施是否得当并符合法律和法规要求。

在本发明中，我们将BERT的输出作为DPCNN的输入。通过BERT的预训练权重和DPCNN的卷积操作，模型能够同时利用到BERT的深层语义信息和DPCNN的局部特征提取能力。这种级联的方式不仅增强了模型的表示能力，还使得模型能够更好地适应废气排放行业的排污许可审核任务。

具体地，在标注数据集时，我们将各个行业地审核规则作为正样本数据，将不符合这些规则的案例作为负样本数据。通过对正负样本的学习，模型能够学习到各个审核字段的规范表达，并能够识别出与规则不符的异常情况。

基于级联神经网络模型的企业排污监测方法的特征：

以行业为分类标准，收集待监测区域内不同行业的各类污染物数据，建立不同行业的污染物初始审核数据集。

根据污染物审核规则将不同行业的污染物初始审核数据集划分为行审核数据集和列审核数据集。

以双向编码特征提取神经网络和金字塔文本分类神经网络为基础神经网络构建排污许可审核神经网络。

对构建的排污许可审核神经网络分别使用行审核数据集和列审核数据集进行训练，获得不同行业的最优排污许可行审核模型和排污许可列审核模型。

根据相应行业的排污许可审核模型对排污许可证进行审核，并根据检审查结果调整排污许可证内容，确定企业准确的排污许可证。

获取并存储企业排污数据，将获取的企业排污数据与其对应行业的排污许可证内容进行比对，确定企业的排污情况是否符合要求。

本发明专利提供的基于级联神经网络模型的企业排污监测方法及系统，能够根据当前时段内的污染物数据，识别出相关的影响因素，并运用人工神经网络算法，对未来时段内的污染物排放进行预测，从而帮助企业科学制定生产规划，有效防止环境污染等问题的发生，解决了行业技术的痛点、难点问题。

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未来，应辉环境将继续坚定走自主创新之路，持续推动科技创新与环保产业的深度融合，厚植高质量发展的绿色底色，为推动经济社会发展绿色化、低碳化贡献应辉力量。

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