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【24h】

Surveillance of ship emissions and fuel sulfur content based on imaging detection and multi-task deep learning

机译：基于成像检测和多任务深度学习的船舶排放和燃料硫含量监测

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摘要

Shipping makes up the major proportion of global transportation and results in an increasing emission of air pollutants. It accounts for 3.1%, 13%, and 15% of the annual global emissions of CO2, SOx, and NOx, respectively. Hence, effective regulatory measures in line with the International Maritime Organization requirements regarding the fuel sulfur content (FSC) used in emission control areas are essential. An imaging detection approach is proposed to estimate SO2, CO2, and NO concentrations of exhaust gas and then calculate FSC based on the estimated gas concentrations. A multi-task deep neural network was used to extract the features from the ultraviolet and thermal infrared images of the exhaust plume. The network was trained to predict various gas concentrations. The results show high prediction accuracy for the remote monitoring of ship emissions.
机译：运输弥补了全球运输的主要比例，并导致越来越多的空气污染物排放。 它分别占二氧化碳，SOX和NOX年度全球排放量的3.1％，13％和15％。 因此，有效的监管措施与国际海上组织有关排放控制区域中使用的燃料硫含量（FSC）的要求至关重要。 提出了一种成像检测方法来估计SO2，CO2，没有废气浓度，然后基于估计的气体浓度计算FSC。 使用多任务深神经网络来提取排气羽流的紫外线和热红外图像的特征。 培训网络以预测各种气体浓度。 结果表明了船舶排放远程监控的高预测精度。

著录项

  • 来源
    《Environmental Pollution》 |2021年第11期|117698.1-117698.9|共9页
  • 作者

    Cao Kai; Zhang Zhenduo; Li Ying; Xie Ming; Zheng Wenbo;

  • 作者单位

    Dalian Maritime Univ Nav Coll Environm Informat Inst Dalian 116026 Peoples R China;

    Dalian Maritime Univ Nav Coll Environm Informat Inst Dalian 116026 Peoples R China;

    Dalian Maritime Univ Nav Coll Environm Informat Inst Dalian 116026 Peoples R China;

    Dalian Maritime Univ Nav Coll Environm Informat Inst Dalian 116026 Peoples R China;

    Dalian Maritime Univ Nav Coll Environm Informat Inst Dalian 116026 Peoples R China;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    Ship exhaust; Air pollutants; Fuel sulfur content; Imaging detection; Convolutional neural network; Multi-task learning;

    机译：船舶排气;空气污染物;燃料硫含量;成像检测;卷积神经网络;多任务学习;

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