一种乡镇雨污水管网智慧监测系统的制作方法

本发明涉及乡镇雨污水管控，具体为一种乡镇雨污水管网智慧监测系统。

背景技术：

1、雨污水管控作为水资源管理和环境保护的重要环节，对于保护水源地、防治水体污染以及推动可持续发展具有重要意义。近年来，随着国家对环境保护的重视日益加强，乡镇雨污水管控成为了环境治理的重要内容，并相继出台了《污染物在线监控（监测）系统数据传输标准》（hj212-2017）以及《污水监测技术规范》（hj 91.1-2019）等文件，对于监测的技术标准进行明确规范。目前，国内外在雨污水管控方面已经形成了较为成熟的技术体系，包括雨污分流技术、生物处理技术、膜处理技术等，这些技术不仅提高了污水处理效率，还降低了处理成本，为乡镇雨污水管控提供了有力的技术支撑。

2、尽管雨污水管控背景日益成熟，但乡镇污水治理现状仍不容乐观，乡镇雨污水管网在监测方面仍存在一些明显的缺陷，具体如下：

3、首先，由于资金和技术限制，一些乡镇地区的雨污水管网监测点位设置不足，无法全面反映管网的运行状态和污水排放情况，且部分乡镇地区的雨污水管网监测设备陈旧，可能无法准确反映管网的实时状况，导致数据失真或遗漏，无法满足现代监测需求；

4、其次，现有的监测系统普遍存在数据传输速度慢、处理效率低的问题，导致监测结果无法及时反馈给管理者，影响了决策的及时性和准确性，并且部分乡镇地区的雨污水管网监测仍依赖人工巡检和记录，缺乏智能化和自动化的监测手段，导致工作效率低下且容易出错。

5、因此，急需对此缺点进行改进，本发明则是针对现有的结构及不足予以研究改良，提供有一种乡镇雨污水管网智慧监测系统。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种乡镇雨污水管网智慧监测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种乡镇雨污水管网智慧监测系统，包括：设备建设模块、数据采集与传输模块、存储管理模块、分析处理模块、展示输出模块、远程监管模块和智能监管模块；

3、所述设备建设模块负责安装和部署各种监测设备，并通过监测设备实时采集管网中的水质、流量、压力、液位等关键数据，以提供数据支持；

4、所述数据采集与传输模块负责将监测设备采集到的原始数据进行实时收集，并通过有线或无线的方式传输到中央服务器或云平台进行存储和处理，且数据传输过程中，采用了校验机制；

5、所述存储管理模块，负责将接收到的数据进行存储和管理，包括建立数据库、数据备份和恢复机制、数据权限管理，以及构建高效的数据存储架构；

6、所述分析处理模块使用数据分析算法和模型，对存储的数据进行深度挖掘和处理，提取出有价值的信息，并生成统计报表、监测预警等；

7、所述展示输出模块负责可视化展示，将监测数据以直观的方式呈现给用户，如通过图表、地图等形式展示管网的运行状态和监测数据，并支持报告输出，生成监测报告和分析结果，发送至监管部门进行决策和管理；

8、所述远程监管模块负责提供用户操作界面，使管理人员通过网络远程访问实时监控管网的运行状态，并对系统进行远程控制和操作；

9、所述智能监管模块基于实时监测，从故障预警和维护管理两个方向，实现对乡镇雨污水管网的智能管理。

10、进一步的，所述监测设备包括流量计、水质监测仪器、液位计、压力传感器、气体监测仪、雨量传感器、管道cctv检测机器人、井盖移位监测器、智能摄像头，且全部硬件设备均采自市场上相对成熟并符合相关技术标准的现有产品；

11、流量计：用于测量和记录雨水、污水流量的设备，能够实时监测管道中雨水、污水的流量变化；

12、水质监测仪器：实时监测和分析雨水、污水水质状况的设备，能够检测雨水、污水中的各项水质指标，从而判断雨水、污水的水质等级和处理效果；

13、液位计：用于实时监测管道中的液位高度，通过液位计可判断管道内的流量和流速，以防止污水溢出和判断泵站的运行状况；

14、压力传感器：在带压力的排水管段，设置压力监测点，用于实时监测管道内的压力变化；

15、气体监测仪：用于监测管道内硫化氢和甲烷等有害气体浓度；

16、雨量传感器：安装在合适位置以监测降雨情况，帮助分析雨水进入管网的流量变化；

17、管道cctv检测机器人：用于管道内部摄像和检测的设备，通过遥控操作，机器人可以在排水管道内部进行移动，并实时传输管道内部的图像；

18、井盖移位监测器：用于实时监测井盖的位置状态；

19、智能摄像头：配备高清摄像头和智能分析功能，能够实时监测管网关键节点的运行状态，并通过图像识别技术识别异常情况。

20、进一步的，所述校验机制通过对传输的数据进行计算和比对，以检测数据在传输过程中是否出现错误或丢失，具体包括：

21、奇偶校验：通过在数据帧中添加一个校验位来确保特定的比特位总数为奇数或偶数，从而检测单比特错误；

22、crc校验：通过对数据进行一系列的数学运算，生成一个固定长度的校验码，并将其附加到数据的末尾，接收端在接收到数据后，会对数据和校验码进行相同的运算，如果结果不正确，则说明数据在传输过程中出现了错误；

23、哈希校验：通过计算数据的哈希值，即利用特定的算法将数据映射为一个固定长度的数字序列，然后与原始计算好的哈希值进行比对，从而判断数据在传输或存储过程中是否发生改变，如果哈希值不同，则说明数据可能被篡改或损坏；

24、海明码校验：它通过在原始数据中增加一定数量的校验位，以检测并纠正数据在传输或存储过程中可能出现的错误。

25、进一步的，所述存储管理模块以下子模块：

26、数据库建维子模块：负责创建、优化和维护数据库，包括设计数据库结构、定义数据表、建立索引等；

27、备份恢复子模块：负责定期备份数据，以防止数据丢失，并在数据损坏或丢失时能够迅速恢复，包括全量备份、增量备份、差异备份等多种备份策略，以及自动或手动的数据恢复机制；

28、数据权限管理子模块：负责设置和管理数据访问权限，确保只有经过授权的用户或系统才能访问、修改或删除数据，包括用户角色管理、访问控制列表（acl）设置、权限审计等功能；

29、架构优化子模块：基于分布式存储、负载均衡、数据压缩、去重技术，优化数据存储架构；

30、监控报警子模块：负责实时监控数据的存储状态、访问情况和性能表现，一旦发现异常情况或超出预设阈值，便触发报警通知管理人员进行处理；

31、迁移整合子模块：负责实现数据的迁移和整合过程，用于将数据从旧系统迁移到新系统，或将不同来源的数据整合到一起。

32、进一步的，所述分析处理模块使用的数据分析算法和模型具体如下：

33、时间序列分析：监测乡镇雨污水管网中的流量数据时，利用arima或sarima模型来分析流量随时间的变化趋势，通过对历史流量数据的拟合和预测，以预测未来一段时间内的流量情况，为管网调度和优化提供依据；

34、关联规则挖掘：在雨污水管网中，利用apriori算法或fp-growth算法分析各种环境参数之间的关联规则，发现潜在关系；

35、聚类分析：利用k-means算法或dbscan算法将管网中的各个监测点按照其数据特征进行分组；

36、决策树与随机森林：利用c4.5、cart决策树、随机森林集成模型预测管网中的故障或异常情况，具体是通过对历史故障数据的学习，构建出预测模型，识别可能导致故障的关键指标和阈值，当实时监测数据达到这些阈值时，系统可以自动发出预警，提醒管理人员及时采取措施；

37、神经网络与深度学习：针对复杂的非线性关系和时空模式识别，通过神经网络和深度学习模型学习管网中各种参数之间的复杂关系，预测未来的状态或趋势，包括循环神经网络、长短期记忆网络、卷积神经网络。

38、进一步的，所述数据分析算法和模型在分析处理框架内相互依存、相互配合，并不孤立应用，且分析处理框架还包括数据预处理、特征提取此类步骤，这些步骤与数据分析算法和模型也相互配合，并通过相互验证、补充和协同工作，实现对管网数据的深度挖掘和处理。

39、进一步的，所述可视化展示具体包括以下方式：

40、动态数据图表：利用柱状图、折线图或饼图动态展示实时或历史监测数据；

41、实时监控仪表：模拟物理仪表的显示方式，实时更新数据，如转速表、压力计等；

42、地理信息系统地图：在地图上展示管网布局、监测点位置以及实时监测数据；

43、视频流集成：将现场摄像头捕捉的视频流集成到系统中；

44、报警与事件列表：以列表形式展示报警和事件信息，包括报警类型、时间、地点等；

45、交互式热力图：通过颜色的深浅来表示数据的大小或强度，实现数据的直观对比。

46、进一步的，所述用户操作界面具体包括：

47、登录验证区：用于在访问用户操作界面之前，对用户身份进行验证，有且只有授权人员能进行访问；

48、实时监控展示区：用于实时展示管网的运行状态和关键参数，包括仪表板、图表、地图和动态数据更新等功能；

49、控制操作区域：允许管理人员对管网中的设备进行远程控制和操作，并提供按钮、开关、滑块、下拉菜单等多种控制方式；

50、报警与事件管理区：用于实时显示管网的报警和事件信息，当管网运行出现异常或故障时，系统会自动触发报警，并在用户操作界面上显示相关信息，包括报警类型、时间、位置以及建议的应对措施；

51、历史数据查询与分析区：管理人员通过此区域查询和分析管网的历史运行数据；

52、配置与设置区：允许管理人员根据实际需求对系统进行配置和设置，包括但不限于设备参数的设置、用户权限的管理、界面布局的调整等，以满足不同场景和角色的使用需求；

53、帮助与文档区：提供用户手册、操作指南、常见问题解答等文档资源，帮助管理人员更好地理解和使用用户操作界面；

54、通知与消息区：用于向管理人员发送系统通知和消息，如报警确认、操作结果反馈、系统更新提示等。

55、进一步的，所述智能监管模块包括以下子模块：

56、数据监测子模块：负责实时接收管网数据，并利用内置的算法或模型对实时进行分析，提取出基础的趋势、波动等信息；

57、故障预警子模块：负责监测管网状态，一旦发现异常情况或潜在故障，立即发出预警信号，通知管理人员进行及时处理；基于预设的阈值或模式识别算法，实时监测管网数据中的异常情况，如水质超标、流量异常等，并利用历史数据和机器学习技术，预测可能发生的故障类型和时间，为预防性维护提供依据，一旦检测到异常情况或预测到故障，立即通过声光报警、短信通知等方式向管理人员发送预警信号；

58、维护管理子模块：负责提供维护管理的建议和指导，帮助管理人员维护和管理管网。

59、进一步的，所述乡镇雨污水管网智慧监测系统的使用流程如下：

60、步骤一、通过设备建设模块安装和部署各种监测设备，并利用监测设备对管网中的关键数据进行实时采集，通过数据采集与传输模块将监测设备采集到的原始数据进行实时收集，并通过有线或无线的方式传输到中央服务器或云平台，利用存储管理模块将接收到的数据进行存储和管理；

61、步骤二、分析处理模块使用数据分析算法和模型，对存储的数据进行深度挖掘和处理，提取出有价值的信息，并通过展示输出模块进行可视化展示，将监测数据以直观的方式呈现给用户，同时持报告输出，生成监测报告和分析结果，发送至监管部门进行决策和管理；

62、步骤三、远程监管模块向监管部门提供用户操作界面，使管理人员通过网络远程访问实时监控管网的运行状态，并对系统进行远程控制和操作；

63、步骤四、智能监管模块通过数据监测子模块实时接收管网数据，并利用内置的算法或模型对实时进行分析，提取出信息，故障预警子模块则基于提取出的信息监测管网状态，一旦发现异常情况或潜在故障，立即发出预警信号，通知管理人员进行及时处理，同时，维护管理子模块基于提取出的信息提供维护管理的建议和指导，帮助管理人员维护和管理管网。

64、本发明提供了一种乡镇雨污水管网智慧监测系统，具备以下有益效果：

65、本发明能够根据乡镇地区的实际情况，合理增加监测点位，并安装和部署监测设备，确保管网的运行状态和污水排放情况得到全面反映，同时，建立了高效的数据传输和处理流程，通过校验机制提高监测数据传输过程中的准确性和可靠性，同时，利用大数据和云计算等技术手段对监测数据进行分析和挖掘，为管理者提供决策支持。本发明通过安装传感器和智能设备，实现对管网状态的实时监测和预警，推进了雨污水管网的智能化和自动化监测，解决了人工监测所存在的工作效率低下且容易出错的问题。