工业废水水质在线快速检测系统及方法与流程

本发明涉及环境监测，具体涉及工业废水水质在线快速检测系统及方法。

背景技术：

1、工业废水水质在线快速检测指的是利用先进的传感器和数据处理技术，对工业废水的各项水质指标进行实时、连续监测和分析。通过在线检测系统，可以在无需人工干预的情况下，快速获取废水中各种污染物的浓度和其他相关水质参数，从而及时发现和应对水质变化。工业废水处理是环境保护的重要环节，但现有水质检测方法存在检测周期长、实时性差和自动化程度低的问题，这主要是由于传统方法依赖人工采样和实验室分析，导致时间消耗大且难以实现在线实时监测。此外，工业废水成分复杂多样，现有检测系统难以全面、准确地检测所有污染物，且缺乏高效的多参数检测技术，无法实现对多种水质指标的同步检测。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种工业废水水质在线快速检测系统及方法，以解决背景技术中不足。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：工业废水水质在线快速检测方法，包括以下步骤；

3、s1：检测系统通过水质检测平台实时获取地区中工业废水水域的数量，在各个水域内设置若干个不同类型的传感器用于检测水质参数；

4、s2：对获取到的各个水域内的水质参数进行预处理后，对各个水域内的水质参数进行特征提取，确定各个水域的权重赋值，对各个水域内的权重赋值进行加权求和计算后计算水域的整体质量系数；

5、s3：通过时间序列模型对工业废水水域面积的变化情况进行分析，判断工业废水水域面积的异常变化速率；

6、s4：通过决策树模型水域的整体质量系数和工业废水水域面积的异常变化速率进行分析后，将工业废水水域划分为不同的风险级别，依据风险级别动态调整工业废水水域的水质检测时间，以提高检测效率。

7、在一个优选的实施方式中，对各个水域内的水质参数进行特征提取，提取到的特征参数包括检测时间偏差指数和水质电导率异常指数，对检测时间偏差指数和水质电导率异常指数进行综合分析后确定各个水域的权重赋值，对各个水域内的权重赋值进行加权求和计算后计算水域的整体质量系数。

8、在一个优选的实施方式中，检测时间偏差指数的获取方法为：

9、获取工业废水水域内检测设备的检测处理时间、检测等待时间，检测完成率，对实时获取到的检测处理时间、检测等待时间，检测完成率进行标准化处理，获取预期设置的标准状态下的检测处理时间、检测等待时间，检测完成率，将实时检测处理时间、检测等待时间，检测完成率与对应的标准状态下的检测处理时间、检测等待时间，检测完成率进行比较，分别计算得到检测处理时间标准差、检测等待时间标准差，检测完成率标准差，计算检测处理时间标准差、检测等待时间标准差，检测完成率标准差与实时检测处理时间、检测等待时间，检测完成率之间的比值，即计算得到检测时间偏差指数。

10、在一个优选的实施方式中，水质电导率异常指数的获取方法为：

11、实时获取水质电导率数据，并建立相应的时间序列数据集合记为{x1,x2,...,xi,...,xn}，其中，i＝1、2、...、n，n为大于0的正整数，计算数据的均值和标准差，计算每个数据点与均值的标准化距离，并找出绝对值最大的差值，max|xi-ex|表示数据集中与均值偏离最大的点，ex为水质电导率数据的均值，g为水质电导率数据的最大差值，s为水质电导率数据的标准差，表示样本值的离散程度，计算水质电导率异常指数，具体的计算表达式为：式中，kn为水质电导率异常指数，gh为水质电导率数据的平均差值。

12、在一个优选的实施方式中，将检测时间偏差指数和水质电导率异常指数进行归一化处理，通过归一化处理后的检测时间偏差指数和水质电导率异常指数，计算各个水域的权重赋值，在获取到对各个水域内的权重赋值后，通过进行加权求和的方式计算水域的整体质量系数。

13、在一个优选的实施方式中，s3中，通过时间序列模型对工业废水水域面积的变化情况进行分析，判断工业废水水域面积的异常变化速率，具体为：

14、收集历史时间段内工业废水水域面积的数据，记为时间序列{at}，其中t＝1,2,...,m；

15、选择lstm模型，对于lstm模型，设计网络架构并确定超参数：ht＝lstm(a(t-1),h(t-1),c(t-1))；其中：ht是时间t的隐藏状态，ct是细胞状态，lstm表示lstm单元的计算；

16、将预处理后的数据用于训练所选的时间序列模型；

17、分别进行模型参数估计和模型验证，确保模型的拟合效果和预测精度；

18、使用训练好的模型预测未来的水域面积变化，将模型的输出结果作为水域面积预测值；

19、将计算得到的实际值与预测值的偏差值作为水域面积变化的异常速率。

20、在一个优选的实施方式中，s4中，通过决策树模型水域的整体质量系数和工业废水水域面积的异常变化速率进行分析后，将工业废水水域划分为不同的风险级别；

21、收集包含水域整体质量系数和工业废水水域面积异常变化速率的数据，同时收集对应的水域风险级别数据作为训练数据；

22、对数据进行预处理，选择决策树算法构建分类模型；

23、将水域整体质量系数和水域面积异常变化速率作为模型的输入特征；

24、将水域的风险级别作为模型的输出项；

25、将数据集划分为训练集和测试集，确保模型的泛化能力；

26、使用训练集数据训练决策树模型；

27、输入新的水域整体质量系数和水域面积异常变化速率数据；

28、通过训练好的决策树模型进行预测，将水域划分为不同的风险级别。

29、在一个优选的实施方式中，将决策树模型输出值记为水域检测风险系数，将获取到的水域检测风险系数与梯度风险阈值进行比较，梯度风险阈值包括第一风险阈值和第二风险阈值，且第一风险阈值小于第二风险阈值，将水域检测风险系数分别与第一风险阈值和第二风险阈值进行对比，依据风险级别动态调整工业废水水域的水质检测时间，以提高检测效率；

30、若水域检测风险系数大于第二风险阈值，将对应的工业废水水域划分为高风险级别；增加检测频率，缩短检测时间间隔；

31、若水域检测风险系数大于等于第一风险阈值且小于等于第二风险阈值，将对应的工业废水水域划分为中风险级别；维持中等的检测频率，设置为中等检测时间间隔；

32、若水域检测风险系数小于第一风险阈值，将对应的工业废水水域划分为低风险级别，减少检测频率，长时间间隔检测。

33、本发明还提供了工业废水水质在线快速检测系统，包括水质参数获取模块、整体质量评估模块，水域面积分析模块以及检测管理模块；

34、水质参数获取模块：检测系统通过水质检测平台实时获取地区中工业废水水域的数量，在各个水域内设置若干个不同类型的传感器用于检测水质参数；

35、整体质量评估模块：对获取到的各个水域内的水质参数进行预处理后，对各个水域内的水质参数进行特征提取，确定各个水域的权重赋值，对各个水域内的权重赋值进行加权求和计算后计算水域的整体质量系数；

36、水域面积分析模块：通过时间序列模型对工业废水水域面积的变化情况进行分析，判断工业废水水域面积的异常变化速率；

37、检测管理模块：通过决策树模型水域的整体质量系数和工业废水水域面积的异常变化速率进行分析后，将工业废水水域划分为不同的风险级别，依据风险级别动态调整工业废水水域的水质检测时间，以提高检测效率。

38、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

39、1、本发明通过集成多类型传感器和先进的数据处理技术，实现了对工业废水水质的实时、连续监测和分析。能够在无需人工干预的情况下，快速获取废水中各种污染物的浓度和其他相关水质参数，从而及时发现和应对水质变化。通过预处理和特征提取技术，结合权重赋值和加权求和方法，能够计算出各个水域的整体质量系数，为后续的水质评估提供准确的数据支持。此外，采用时间序列模型对工业废水水域面积的变化进行分析，判断面积的异常变化速率，进一步增强了水质监测的全面性和准确性。

40、2、本发明通过结合决策树模型，能够综合分析水域的整体质量系数和水域面积异常变化速率，将工业废水水域划分为不同的风险级别，并依据风险级别动态调整检测频率。高风险水域增加检测频率，中风险水域维持中等检测频率，低风险水域减少检测频率，合理分配监测资源。通过这种智能化和动态调整的检测策略，不仅提高了检测效率，还保证了水质监测的精准性和及时性，有效防止环境污染，保护生态系统和公众健康。