emission_detect_model/README.md

污染物排放动态监测接口文档

接口文档

Docker服务地址

124.16.151.196:8788/emission/

输入

输入为json串，具体内容如下：

{
    "key": "xxxx",
    "data":{
        "time": "",
        "boiler": "",
        ...  //以下省略
    }
}

其中key字段可用于并发时确认请求来源，data字段为传入的机组和排放参数，具体如下：

字段	类型	含义	是否由爬虫获取
time	str	时间，'yyyy-mm-dd hh:MM:ss'	是
boiler	str	锅炉类型	否
steam	str	汽轮机类型	否
cold	str	冷却方式	否
pressure	str	压力参数	否
nox	float	氮氧化物($NO_x$)浓度数值($mg/m^3$)	是
so2	float	二氧化硫($SO_2$)浓度数值($mg/m^3$)	是
smoke	float	烟气浓度($mg/m^3$)	是
flow	float	烟气流量($m^3/h$)	是
o2	float	含氧量(O_2, %)	是
temp	float	温度(℃)	是
evaporation	float	机组额定蒸发量(t/h)	否
caloric	float	低位发热值(一般为10-30 GJ/t)	视情况而定
lon	str	经度	否
lat	str	纬度	否

输出

输出为json串，包含如下字段

{
    "code": 200,
    "request_key": "xxxx",
    "data": {...}    
}

其中key字段可用于并发时确认请求来源，data字段对应模型返回的当前时刻的结果，具体如下：

字段	类型	含义
coal	float	该时刻对应的煤耗(t)
co	float	一氧化碳排放量(kg)
co2	float	二氧化碳排放量(kg)
vocs	float	VOCs排放量(kg)
pm25	float	PM2.5排放量(kg)
pm10	float	PM10排放量(kg)

示例

输入示例

{
    "key": "123456",
    "data": {
        "time": "2023-01-02 03:04:05",
        "boiler": "循环流化床锅炉",
        "steam": "凝气式",
        "cold": "水冷-开式循环",
        "pressure": "超超临界",
        "nox": "12",
        "so2": "0.15",
        "smoke": "12",
        "flow": "5000000",
        "o2": "23",
        "temp": "55",
        "evaporation": "123",
        "caloric": "23",
        "capacity": "234",
        "lon": "122",
        "lat": "33"
    }
}

输出示例（调用成功）

{
    "code": 200,
    "key": "123456",
    "data": {
        "coal": 31.213128645837465,
        "co": 62.42625729167493,
        "vocs": 67.42035787500893,
        "pm25": 0.72,
        "pm10": 2.7600000000000002,
        "co2": 65.24910397752144
    }
}

输出示例（调用失败）

{
    "code": 406,
    "key": "123456",
    "msg": "Input is None, please check!"
}