一种基于厂站网一体化的水质动态监测预警方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于厂站网一体化的水质动态监测预警方法及系统，包括以下步骤：构建水质关联网络，并基于水质关联网络设定水质监测点；在水质监测点对水质进行动态监测，并依据水质的动态监测数据确定出水质监测点的水质状态；将水质监测点的水质状态映射至水质关联网络中确定出水质预警区域，并依据水质预警区域进行水质一体化预警。本发明专利技术构建水质关联网络，并基于水质关联网络设定水质监测点，并依据水质预警区域进行水质一体化预警，实现在动态监测中将监测范围进行降维，降低监测区域范围的同时保证预警区域的全面识别，避免灵活性不足和动力不足的弊端。活性不足和动力不足的弊端。活性不足和动力不足的弊端。

【技术实现步骤摘要】
一种基于厂站网一体化的水质动态监测预警方法及系统


[0001]本专利技术涉及水质监测
，具体涉及一种基于厂站网一体化的水质动态监测预警方法及系统。

技术介绍

[0002]近些年来，随着世界人口数量的不断增长，人们用水的需求也越来越多，然而，受人类活动影响，水资源受污染情况却越发严重，因此，对湖泊、水库等大型水域水质的监测就显得尤为重要。目前，我国的水质监测主要以人工采样与实验室分析为主，同时也有一部分采用无人船和自动化水质监测站进行辅助。其中，人工采样与实验室分析的监测方式，实施周期长、人物力成本高，无法适用于复杂的水域环境与突发情况的需要；其次，自动化水质监测站在满足实时监测的基础上却有着建造成本高、位置固定等缺点。而随着传感器与嵌入式的发展，越来越多的水质监测传感器被用于水下机器人或是监测节点上，水下机器人具有布置灵活、成本经济等特点，可以实现水质的动态检测，但面对大面积水域时，动力不足、难以实现大范围的监测的缺陷就暴露了；而静态的水质监测节点具有功耗低、成本低，能够应对在复杂环境长时间工作的需要，但局限于灵活性差，只能对固定地点的水质状况进行采样。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于厂站网一体化的水质动态监测预警方法，以解决现有技术中动态监测面对大面积水域时，动力不足、难以实现大范围的监测，以及静态监测局限于灵活性差，只能对固定地点的水质状况进行采样的技术问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术具体提供下述技术方案：
[0005]一种基于厂站网一体化的水质动态监测预警方法，包括以下步骤：
[0006]构建水质关联网络，并基于水质关联网络设定水质监测点；
[0007]在水质监测点对水质进行动态监测，并依据水质的动态监测数据确定出水质监测点的水质状态；
[0008]将水质监测点的水质状态映射至水质关联网络中确定出水质预警区域，并依据水质预警区域进行水质一体化预警。
[0009]作为本专利技术的一种优选方案，所述构建水质关联网络，包括：
[0010]将水质区域进行网格化处理，并将每个水质网格进行同时序段的水质监测得到每个水质网格的水质数据时序序列；
[0011]将各个水质网格作为水质关联网络的各个网络节点，在邻位处的任意两个水质网格间设置有网络边以连接对应的网络节点，以及将邻位处任意两个水质网格间的水质数据时序序列的欧氏距离作为邻位处任意两个水质网格间网络边的边权重；
[0012]由网络节点、网络边以及网络边的边权重共同构成所述水质关联网络。
[0013]作为本专利技术的一种优选方案，所述基于水质关联网络设定水质监测点，包括：
[0014]将水质关联网络进行社团划分得到多组水质网格集群，并在每组水质网格集群中计算每个水质网格的节点中心度；
[0015]在每组水质网格集群中将最高节点中心度的水质网格作为每组水质网格集群的中心节点；
[0016]将所有中心节点对应的水质网格均设定为水质监测点。
[0017]作为本专利技术的一种优选方案，所述在水质监测点对水质进行动态监测，包括：
[0018]统计水质监测点所处的水质网格集群的集群规模，所述集群规模由水质网格集群中水质网格的数量决定；
[0019]基于所述集群规模确定每个水质监测点的动态监测频率，所述动态检测频率的函数表达式为：
[0020]F＝f*e
kn
；
[0021]式中，F为水质监测点的动态监测频率，f为水质监测基础频率，n为集群规模，k为常系数；
[0022]基于所述动态监测频率对所述水质监测点进行动态监测。
[0023]作为本专利技术的一种优选方案，所述依据水质的动态监测数据确定出水质监测点的水质状态，包括：
[0024]将水质监测点的动态监测数据输入至预建立的水质状态分类模型，由水质状态分类模型输出水质监测点的水质状态；
[0025]所述水质状态分类模型由分类模型进行大数据训练得到，所述水质状态分类模型的模型表达式为：
[0026]Type＝ClassifierModel(data)；
[0027]式中，Type为水质状态，data为监测数据，ClassifierModel为分类模型；
[0028]其中，所述水质状态包括正常状态和异常状态。
[0029]作为本专利技术的一种优选方案，所述将水质监测点的水质状态映射至水质关联网络中确定出水质预警区域，包括：
[0030]提取出异常状态的水质监测点，并将处于异常状态的水质监测点映射至水质关联网络中提取出处于异常状态的水质监测点所处的水质网格集群；
[0031]将处于异常状态的水质监测点所处的水质网格集群作为水质预警区域。
[0032]作为本专利技术的一种优选方案，所述动态监测数据中包含有至少一项数据分量，并在计算前进行各个数据分量的归一化处理。
[0033]作为本专利技术的一种优选方案，所述水质网格的区域大小与动态监测数据的监测设备的可检测范围相匹配。
[0034]作为本专利技术的一种优选方案，本专利技术提供了根据所述的一种基于厂站网一体化的水质动态监测预警方法的监测预警系统，包括监测设备、处理中心和预警设备，其中，
[0035]所述监测设备用于在水质监测点对水质进行动态监测得到水质监测点的动态监测数据；
[0036]所述处理中心用于确定出水质监测点的水质状态，以及将水质监测点的水质状态映射至水质关联网络中确定出水质预警区域；
[0037]所述预警设备用于依据水质预警区域进行水质一体化预警。
[0038]作为本专利技术的一种优选方案，所述监测设备设置于水质监测点处，所述监测设备与处理中心进行通信连接，所述处理中心与预警设备进行通信连接。
[0039]本专利技术与现有技术相比较具有如下有益效果：
[0040]本专利技术构建水质关联网络，并基于水质关联网络设定水质监测点，在水质监测点对水质进行动态监测，并依据水质的动态监测数据确定出水质监测点的水质状态，将水质监测点的水质状态映射至水质关联网络中确定出水质预警区域，并依据水质预警区域进行水质一体化预警，实现在动态监测中将监测范围进行降维，降低监测区域范围的同时保证预警区域的全面识别，避免灵活性不足和动力不足的弊端。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
[0042]图1为本专利技术实施例提供的水质动态监测预警方法流程图；
[0043]图2为本专利技术实施例提供的监测预警系统框图。
具体实施方式
[0044]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于厂站网一体化的水质动态监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：构建水质关联网络，并基于水质关联网络设定水质监测点；在水质监测点对水质进行动态监测，并依据水质的动态监测数据确定出水质监测点的水质状态；将水质监测点的水质状态映射至水质关联网络中确定出水质预警区域，并依据水质预警区域进行水质一体化预警。2.根据权利要求1所述的一种基于厂站网一体化的水质动态监测预警方法，其特征在于：所述构建水质关联网络，包括：将水质区域进行网格化处理，并将每个水质网格进行同时序段的水质监测得到每个水质网格的水质数据时序序列；将各个水质网格作为水质关联网络的各个网络节点，在邻位处的任意两个水质网格间设置有网络边以连接对应的网络节点，以及将邻位处任意两个水质网格间的水质数据时序序列的欧氏距离作为邻位处任意两个水质网格间网络边的边权重；由网络节点、网络边以及网络边的边权重共同构成所述水质关联网络。3.根据权利要求2所述的一种基于厂站网一体化的水质动态监测预警方法，其特征在于：所述基于水质关联网络设定水质监测点，包括：将水质关联网络进行社团划分得到多组水质网格集群，并在每组水质网格集群中计算每个水质网格的节点中心度；在每组水质网格集群中将最高节点中心度的水质网格作为每组水质网格集群的中心节点；将所有中心节点对应的水质网格均设定为水质监测点。4.根据权利要求3所述的一种基于厂站网一体化的水质动态监测预警方法，其特征在于：所述在水质监测点对水质进行动态监测，包括：统计水质监测点所处的水质网格集群的集群规模，所述集群规模由水质网格集群中水质网格的数量决定；基于所述集群规模确定每个水质监测点的动态监测频率，所述动态检测频率的函数表达式为：F＝f*e
kn
；式中，F为水质监测点的动态监测频率，f为水质监测基础频率，n为集群规模，k为常系数；基于所述动态监测频率对所述水质监测点进行动态监测。5.根据权利要求4所述的一种基于厂站网一体化的水质动态监测预警方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：李炎，韩建国，雒建伟，
申请(专利权)人：寿县国祯水处理有限公司，
类型：发明
国别省市：