一种基于水环境信息化治理的分析系统及方法与流程

1.本发明涉及信息化治理领域，具体为一种基于水环境信息化治理的分析系统及方法。


背景技术：

2.生活污水处理是城市水系统污染物减排的重要手段，城镇污水处理厂及配套管网系统，则是城市环境基础设施建设的重要组成部分，对城市水污染控制和水环境改善发挥着非常关键的作用。随着城市化进程的加快，城市雨水问题加上合流制排水管道的堵塞和溢流问题变得日益严重，管道的堵塞和溢流所造成的水环境污染已经成为部分城市改善水体水质的主要制约因素之一，管道污水中含有多种病原微生物、氮磷营养物以及其他有毒有害物质，若未经有效处理便直接排入地表或水体，则会严重地破坏水环境功能并危害人体健康。
3.然而，在现有的对于排水管道监测技术还存在一些问题：首先，在对于排水管道监测方面，我国大多数是在借鉴和引用西方国家先进技术的基础上，结合我国国情的监测方式，与国外先进技术相比还是存在较大的差距；其次，在城镇化发展的过程中，居民每天产生的大量污水，亦或者雨季时期大暴雨造成的大量地表水时常造成排水管道堵塞和外溢的情况，往往这些情况的解决总是在事情发生之后进行处理，在一定程度上耗费人力物力财力，给社会造成不小的影响；再加上由于大部分城镇对污水处理未给予高度重视，各大污水处理厂也存在着不同程度的污水处理工艺问题，久而久之，这些问题又会增大后期对污水处理的难度，导致已建污水处理厂的设计规模、处理工艺以及出水标准等情况与实际需求不符，这些不同程度的污水处理工艺问题会间接降低污水处理效率，从而影响城镇污水处理的效果和质量。
4.所以，人们需要一种基于水环境信息化治理的分析系统及方法。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提供一种基于水环境信息化治理的分析系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
6.为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：
7.一种基于水环境信息化治理的分析系统，该系统包括：数据采集模块、数据处理模块、模型构建模块、异常识别模块以及报警模块；
8.所述数据采集模块用于对管道水位数据进行实时监测和数据采集；
9.所述数据处理模块用于对所述数据采集模块中所监测到的数据进行保存处理，确定监测参数值；
10.所述模型构建模块利用gis技术对所述数据采集模块实时监测采集的数据进行构建可视化模型；
11.所述异常识别模块通过异常识别分析对管道水位数据异常进行识别；
12.所述报警模块用于对异常的监测数据做出响应，发出报警信息；
13.所述数据采集模块的输出端与所述数据处理模块的输入端相连接；所述数据处理模块的输出端与所述模型构建模块的输入端相连接；所述模型构建模块的输出端与所述异常识别模块的输入端相连接；所述异常识别模块的输出端与所述报警模块的输入端相连接。
14.根据上述技术方案，所述数据采集模块包括实时监测单元以及水位数据采集单元；
15.所述实时监测单元是通过传感器对污水处理厂的排水管道水位进行实时监测，将感觉到的水位的变化转变成电信号传输至水位数据采集单元；
16.所述水位数据单元是接收传感器的电信号信息，对水位数据进行收集；
17.所述传感器的输出端与所述数据采集模块的输入端相连接；所述数据采集模块与数据处理模块的输入端相连接。
18.根据上述技术方案，所述数据处理模块包括数据同步保存单元以及参数数据管理单元；
19.所述同步保存单元用于接收所述数据采集模块的水位数据采集单元中的水位数据信息；
20.所述参数数据管理单元用于对所述数据采集模块中所采集的参数数据进行实时分类处理；
21.所述数据采集模块的输出端与所述数据处理模块的输入端相连接；所述数据处理模块的输出端与所述模型构建模块的输入端相连接。
22.根据上述技术方案，所述模型构建模块包括构建单元以及数据提取单元；
23.所述构建单元是利用gis技术对所述数据采集模块实时监测采集的数据进行构建可视化模型；
24.所述数据提取单元用于对所述参数数据管理单元中的分类数据进行提取，并且与构建的可视化模型相结合，为可视化模型提供数据基础；
25.所述数据处理模块的输出端与所述模型构建模块的输入端相连接；所述模型构建模块的输出端与所述异常识别模块的输入端相连接。
26.根据上述技术方案，所述异常识别模块通过对数据采集模块所实时采集的污水处理厂的排水管道水位数据进行历史数据比对，对于实时采集的水位数据进行异常识别分析识别；
27.所述模型构建模块的输出端与所述异常识别模块的输入端相连接；所述异常识别模块的输出端与所述报警的输入端相连接。
28.根据上述技术方案，所述报警模块与所述异常识别模块连接，对于所述异常处理模块中的异常监测数据通过报警器做出响应，发出报警信息；
29.所述异常识别模块的输出端与所述报警模块的输入端相连接。
30.一种基于水环境信息化治理的分析方法，该方法包括以下步骤：
31.s1、通过传感器对排水管道进行水位监测并获取实时水位信息，同步采集监测到的水位信息；
32.s2、利用gis技术对所述数据采集模块实时监测采集的数据进行构建可视化模型；
33.s3、通过异常识别分析对管道水位数据异常进行识别；
34.s4、对异常的监测数据做出响应，发出报警信息。
35.根据上述技术方案，在步骤s1中，通过传感器对排水管道水位监测获取实时水位信息，是根据每一固定时段的水位变化进行信息记录，统计到不同位置的传感器共有m个，同一时间段不同位置的传感器均会采集到不同的水位信息，传感器序列分别记为{s1，s2，s3，s4，s5，
…
，sm}，传感器监测获取得到的水位信息记作s1＝{t
(时间点)
，h1，v1，p1}，其中，s1表示排水管道中编号为1的传感器，t
(时间点)
表示监测的某一时间点，h1表示传感器s1所监测的排水管道水位高度，v1表示传感器s1所监测的排水管道水流速度，p1表示传感器s1所监测的水压值。
36.根据上述技术方案，在步骤s2中，利用gis技术对所述数据采集模块实时监测采集的数据进行构建可视化模型，以管道横截面最低点为原点，以过原点且从东向西的方向为x轴正方向，以过原点且从南向北的方向为y轴正方向，以过原点且从前向后的方向为z轴正方向，建构空间直角坐标系；运用gis技术构建排水管道模型，将构建的排水管道模型与实际情况等比例放置到对应的位置，获取空间直角坐标系中排水管道模型中各位置对应横截面中点对应的坐标(x1，v1,zl)，并根据(x1，v1,z1)获取对应的排水管道的模型数据，(x1，v1,z1)对应的模型数据记为(x1,v1,z1)获取空间直角坐标系中各个排水管道坐标的模型数据，得到排水管道的3d模型；数据采集模块分别获取同一时间不同位置传感器监测到的数据，并将同一传感器在不同时间获取的传感器数据按照时间先后顺序保存在同一个集合中，并将该集合与该传感器位置对应的模型位置数据进行引用。
37.11、根据上述技术方案，在步骤s3中，异常识别分析首先对一段固定时间内的水位高度，水流速度以及水压值获取之后进行平均值和标准偏差的测定，之后通过算法检验数据是否异常，具体的算法检验为：
[0038][0039]
其中，xd是待检验的测定值，是测定平均值，sn是标准偏差，当f大于显著性水平α的临界值f
α
时，将xd判定为异常值，当f小于显著性水平α的临界值f
α
时，将xd判定为非异常值。
[0040]
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：
[0041]
1、水环境信息化治理系统可以实时监测水位的变化。水位变化可以由多种情况引起，例如降雨分析包括降雨量的多少，降雨的强度。从而根据雨量的多少预判可能发生的情况，通过后台数据，可以更好的做好分析调整，防止雨季时期大暴雨造成的大量地表水时常造成排水管道堵塞和外溢的情况。
[0042]
2、通过对水环境信息化治理系统及方法利用gis技术可进一步对污水处理厂的排水管道的堵塞和外溢情况的发生进行预防和分析，在污水或雨水漫至地表之前及时发现水位异常上涨，进而确定是否发生管网堵塞，并且判断堵塞发生位置，从而能及时通知员工进行疏通作业。
附图说明
[0043]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0044]
图1是本发明一种基于水环境信息化治理的分析系统的模块组成示意图；
[0045]
图2是本发明一种基于水环境信息化治理的分析方法的步骤示意图。
具体实施方式
[0046]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0047]
下面结合图1-图2和具体实施例对本发明作进一步的说明。
[0048]
实施例一：
[0049]
如图1所示，本实施例提供了一种基于水环境信息化治理的分析系统，上述系统包括：数据采集模块、数据处理模块、模型构建模块、异常识别模块以及报警模块；
[0050]
数据采集模块用于对管道水位数据进行实时监测和数据采集；
[0051]
数据处理模块用于对数据采集模块中所监测到的数据进行保存处理，确定监测参数值；
[0052]
模型构建模块利用gis技术对数据采集模块实时监测采集的数据进行构建可视化模型；
[0053]
异常识别模块通过异常识别分析对管道水位数据异常进行识别；
[0054]
报警模块用于对异常的监测数据做出响应，发出报警信息；
[0055]
数据采集模块的输出端与数据处理模块的输入端相连接；数据处理模块的输出端与模型构建模块的输入端相连接；模型构建模块的输出端与异常识别模块的输入端相连接；异常识别模块的输出端与报警模块的输入端相连接。
[0056]
数据采集模块包括实时监测单元以及水位数据采集单元；
[0057]
实时监测单元是通过传感器对污水处理厂的排水管道水位进行实时监测，将感觉到的水位的变化转变成电信号传输至水位数据采集单元；
[0058]
水位数据单元是接收传感器的电信号信息，对水位数据进行收集；
[0059]
传感器的输出端与数据采集模块的输入端相连接；数据采集模块与数据处理模块的输入端相连接。
[0060]
数据处理模块包括数据同步保存单元以及参数数据管理单元；
[0061]
同步保存单元用于接收所述数据采集模块的水位数据采集单元中的水位数据信息；
[0062]
参数数据管理单元用于对数据采集模块中所采集的参数数据进行实时分类处理；
[0063]
数据采集模块的输出端与数据处理模块的输入端相连接；数据处理模块的输出端与模型构建模块的输入端相连接。
[0064]
模型构建模块包括构建单元以及数据提取单元；
[0065]
构建单元是利用gis技术对数据采集模块实时监测采集的数据进行构建可视化模
型；
[0066]
数据提取单元用于对所述参数数据管理单元中的分类数据进行提取，并且与构建的可视化模型相结合，为可视化模型提供数据基础；
[0067]
数据处理模块的输出端与模型构建模块的输入端相连接；模型构建模块的输出端与异常识别模块的输入端相连接。
[0068]
异常识别模块通过对数据采集模块所实时采集的污水处理厂的排水管道水位数据进行历史数据比对，对于实时采集的水位数据进行异常识别分析识别；
[0069]
模型构建模块的输出端与异常识别模块的输入端相连接；异常识别模块的输出端与报警的输入端相连接。
[0070]
报警模块与异常识别模块连接，对于异常处理模块中的异常监测数据通过报警器做出响应，发出报警信息；
[0071]
异常识别模块的输出端与报警模块的输入端相连接。
[0072]
实施例二：
[0073]
如图2所示，本实施例提供了一种基于水环境信息化治理的分析方法，其基于实施例中的水环境信息化治理的分析系统实现，具体包括以下步骤：
[0074]
s1：通过传感器对排水管道水位监测获取实时水位信息，根据每一小时的水位变化进行信息记录，统计到不同位置的传感器共有3个，同一时间段不同位置的传感器均会采集到不同的水位信息，传感器序列分别记为{s1，s2，s3}，例如在八点传感器s1监测获取得到的水位信息记作s1＝{t
(8:00)
，2m，25m/s，1mp}，其中，s1表示排水管道中编号为1的传感器，t
(8:00)
表示监测的时间点为8:00，2m表示传感器s1所监测的排水管道水位高度，25m/s表示传感器s1所监测的排水管道水流速度，1mp表示传感器s1所监测的水压值,同理，在八点传感器s2监测获取得到的水位信息记作s2＝{t
(8:00)
，2.3m，27m/s，1.2mp}，在八点传感器s3监测获取得到的水位信息记作s3＝{t
(8:00)
，1.6m，23m/s，1mp}。
[0075]
s2：利用gis技术对所述数据采集模块实时监测采集的数据进行构建可视化模型，以管道横截面最低点为原点，以过原点且从东向西的方向为x轴正方向，以过原点且从南向北的方向为y轴正方向，以过原点且从前向后的方向为z轴正方向，建构空间直角坐标系；运用gis技术构建排水管道模型，将构建的排水管道模型与实际情况等比例放置到对应的位置，获取空间直角坐标系中排水管道模型中各位置对应横截面中点对应的坐标(34，21,55)，并根据(34,24,55)获取对应的排水管道的模型数据，(34,21,55)对应的模型数据记为(34,21,55)获取空间直角坐标系中各个排水管道坐标的模型数据，得到排水管道的3d模型；数据采集模块分别获取同一时间不同位置传感器监测到的数据，并将同一传感器在不同时间获取的传感器数据按照时间先后顺序保存在同一个集合中，并将该集合与该传感器位置对应的模型位置数据进行引用。
[0076]
s3：通过异常识别分析对管道水位数据异常进行识别，异常识别分析首先对一段固定时间内的水位高度，水流速度以及水压值获取之后进行平均值和标准偏差的测定，之后通过算法检验数据是否异常，具体的算法检验为：
[0077]
[0078]
其中，xd是待检验的测定值，是测定平均值，sn是标准偏差，当f大于显著性水平α的临界值f
α
时，将xd判定为异常值，当f小于显著性水平α的临界值f
α
时，将xd判定为非异常值。以上述数值为例，在同一时间点获取的数值为s1＝{t
(8:00)
，2m，25m/s，1mp}，s2＝{t
(8:00)
，2.3m，27m/s，1.2mp}，s3＝{t(8:00)，1.6m，23m/s，1mp}，根据历史数据可知，同一时间8:00所得出的水位高度测定平均值为水流速度测定平均值为水压测定平均值为根据历史数据得出标准偏差为0.05，水位临界值f
α
为6，根据公式可得s1的水位异常值为0，所以s1的水位无异常；同理计算可得，s2的水位异常值为6，6等于6即s2的水位没有出现异常；s3的水位异常值为8,8大于6，即s3的水位出现异常。同一时间8:00所得出的水流速度临界值f
α
为50，根据公式可得s1的水流速度异常值为40，所以s1的水流速度为非异常；同理计算可得，s2的水流速度异常值为80，80大于50即s2的水流速度出现异常；s3的水流速度异常值为0,0小于50，即s3的水流速度没有出现异常。同一时间8:00所得出的水压临界值f
α
为5，根据公式可得s1的水压异常值为0，所以s1的水压为非异常；同理计算可得，s2的水压异常值为4，4小于5即s2的水压没有出现异常；s3的水压异常值为0,0小于5，即s3的水流速度没有出现异常。
[0079]
s4:对异常的监测数据做出即时响应，发出报警信息。
[0080]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0081]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。