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申请/专利权人：生态环境部南京环境科学研究所

摘要：本发明公开了一种用于危险废物贮存仓库环境风险监测系统，涉及危险废物贮存技术领域，包括传感器模块、数据传输模块、数据处理与存储模块、风险评估模型模块和预警通知与应急响应模块，通过实时监测危险废物贮存仓库的温度、湿度和气体浓度的关键参数，能够及时发现潜在的环境风险，预防可能发生的环境污染和安全事故，利用大数据和云计算技术进行数据处理和存储，剔除异常和重复数据，计算均值、方差等统计指标，确保数据的质量和及时性，为准确的风险评估提供可靠基础，运用决策树或神经网络等机器学习算法建立风险评估模型，能够综合多因素进行全面、精确的风险评估，并划分不同的风险等级，使风险状况更加清晰明确。

主权项：1.一种用于危险废物贮存仓库环境风险监测系统，其特征在于，包括：传感器模块、数据传输模块、数据处理与存储模块、风险评估模型模块和预警通知与应急响应模块，传感器模块与数据传输模块连接，数据传输模块与数据处理与存储模块连接，数据处理与存储模块与风险评估模型模块连接，风险评估模型模块和预警通知与应急响应模块连接；传感器模块：用于对危险废物贮存仓库的环境风险进行实时监测，实时采集危险废物贮存仓库内的温度、湿度和气体浓度，在采集完成的瞬间，便会将数据发送至数据传输网关；数据传输模块：数据传输网关在接收到传感器模块采集到的数据后，会立即展开初步处理和加密操作，处理和加密完成后，数据传输网关借助LoRa或NB-IoT网络的通信方式，通过LoRa或NB-IoT网络将数据传输至云服务器；数据处理与存储模块：当云服务器成功接收到来自数据传输网关的数据后，随即启动大数据处理技术，利用大数据处理技术对数据进行清洗、分析和存储，清洗过程中剔除异常数据和重复数据，分析过程中计算各项参数的均值、方差等统计指标，并将处理后的数据存储至分布式数据库中；风险评估模型模块：风险评估模型会按照预定的时间间隔，定期读取存储在分布式数据库中的监测数据，通过运用风险评估算法和模型，运用机器学习算法中的决策树或神经网络算法，建立风险评估模型，对这些数据进行全面的分析和评估，进行风险评估和等级划分，评估结果实时更新并存储在分布式数据库中；预警通知与应急响应模块：当风险评估结果达到预警阈值时，预警通知模块立即启动，向相关人员发送预警信息，同时，将预警信息记录在系统日志中，相关人员收到预警通知后，制定详细的应急响应方案，按照应急响应方案采取相应的措施，应急响应过程中的各项操作和处理结果及时反馈至系统。

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权利要求：

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