一种基于在线监测数据的水质监测设备状态识别方法技术

本发明专利技术涉及水质监测技术领域，具体涉及一种基于在线监测数据的水质检测设备状态识别方法；本方案主要包括数据检验、数据清洗以及设备状态分类三部分，通过对污染物数值的获取以及检验分析，有效识别水质在线监测设备的运行状况，帮助工作人员更加准确地评估设备运行情况。情况。情况。

【技术实现步骤摘要】
一种基于在线监测数据的水质监测设备状态识别方法


[0001]本专利技术涉及水质监测
，具体涉及一种基于在线监测数据的水质检测设备状态识别方法。

技术介绍

[0002]环境在线监测设备，是指利用现代通信技术和计算机技术等手段对被测对象的环境质量进行实时连续、自动地监视、检测与控制的设备，其具有着信息采集速度快、数据存储方便、操作简单、抗干扰能力强、易于实现远程监控等优点，能满足环境监测管理需要的特点，是当前环境保护工作中应用广泛的一种监测仪器。在污染源水质在线监测设备规范中，要求一些在线监测设备每2个小时做一次样，10分钟传输一个值，这就意味着，设备正常状态下，在下一次做样出值前，传输的都是上一次做样的值，且这段时间是恒定值。
[0003]但是由于影响在线监测设备运行状态的因素较为复杂，所以往往在实际情况中，数据在下一次做样出值前不是恒值，因此有必要对不是恒值的情况进行分析，进而有针对性地去探究引起该表现的具体原因。在线监测设备的状态大致分为数采仪传输问题、人为干扰分析仪、分析仪故障、分析仪不正常运行、分析仪正常运行等。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中存在的不足，本专利技术目的是提供一种能够根据污染物数值的表现，识别出水质在线监测设备的运行状况，帮助工作人员准确评估设备运行情况的基于在线监测数据的水质监测设备状态识别方法。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供的技术方案是：一种基于在线监测数据的水质监测设备状态识别方法，该方法包括以下步骤：
[0006](1)获取在线监测设备预设天数内的分钟数据，筛选数据中的监测因子数据；
[0007](2)获取其中一个监测因子数据，得到数据集S1，数据集S1的长度记作L，计算数据集S1中最大的小数点位数，对数据集S1进行一阶差分得到差分集合diff1；
[0008]当diff1不为零个数＞L/2时，去掉数据集S1中所有数据的最大小数据点位数，剩余的数据记作数据集S2，对数据集S2进行差分，记作diff2，当diff2不为零个数＞L/2时，此时数据集S2标记为数采仪传输问题，不进入下一阶段；当diff2不为零个数＜22时，此时数据集S2标记为分析仪不正常运行，不进入下一阶段；
[0009](3)提取diff2中当前时刻不为零，下一时刻为零的时间点，记作数据的出值点时间序列K1，时长记作LK1，根据数据出值点时间序列K1计算设备的出值点；
[0010](3.1)获取K1时间序列的小时值，计算小时值为偶数的个数EVEN，获取K1时间序列的分钟值MIN；
[0011](3.2)若EVEN＞LK1/2，MIN＜30，因子不为氨氮，则该因子是奇数做样，做样时长为60min+MIN，即设备出值点为1：MIN，3：MIN，5：MIN
……
23：MIN；若因子为氨氮或者MIN＞30，则该因子是偶数做样，做样时长为MIN，即设备出值点为0：MIN，2：MIN，4：MIN
……
22：MIN；
[0012](3.3)若EVEN≤LK1/2，MIN＜30，因子不为氨氮，则该因子是偶数做样，做样时长为60min+MIN，即设备出值点为0：MIN，2：MIN，4：MIN
……
22：MIN，若因子为氨氮或者MIN＞30，则该因子是奇数做样，做样时长为MIN，即设备出值点为1：MIN，3：MIN，5：MIN
……
23：MIN；
[0013](3.4)根据步骤(3.2)和(3.3)的结果，判断设备出值点是否
‑
10min≤数据出值点≤设备出值点+10min，若否，且成立个数≥3，则数据集S2标记为分析仪不正常运行；若0＜成立个数＜3，则数据集S2标记为分析仪故障；若成立个数＝0，则数据集S2标记为分析仪正常运行；其余状态记为人为干扰分析仪。
[0014]与现有技术相比，本方案具备的显著优点有：本方案主要包括数据检验、数据清洗以及设备状态分类三部分，通过对污染物数值的获取以及检验分析，有效识别水质在线监测设备的运行状况，帮助工作人员更加准确地评估设备运行情况。
附图说明
[0015]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：
[0016]图1为本专利技术的步骤流程示意图；
[0017]图2为本专利技术在实施例1中数据集S2的示意图；
[0018]图3为本专利技术在实施例1中diff2的示意图；
[0019]图4为本专利技术在实施例1中步骤(3.2)做样结果示意图。
具体实施方式
[0020]以下结合附图对本专利技术的优选实例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实例仅用于说明和解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0021]实施例1：
[0022]本专利技术所述的基于在线监测数据的水质监测设备状态识别方法，包括以下步骤：
[0023](1)获取在线监测设备7天的分钟数据，筛选数据中是否存在化学需氧量、总氮、氨氮、总磷等监测因子数据；
[0024](2)获取其中一个监测因子数据，得到数据集S1，数据集S1的长度记作L，计算数据集S1中最大的小数点位数，对数据集S1进行一阶差分得到差分集合diff1；
[0025]当diff1不为零个数＞L/2时，去掉数据集S1中所有数据的最大小数据点位数，剩余的数据记作数据集S2，本实施例中，数据集S2如图2所示。
[0026]对数据集S2进行差分，记作diff2，如图3所示。
[0027]当diff2不为零个数＞L/2时，此时数据集S2标记为数采仪传输问题，不进入下一阶段；当diff2不为零个数＜22时，此时数据集S2标记为分析仪不正常运行，不进入下一阶段。
[0028](3)提取diff2中当前时刻不为零，下一时刻为零的时间点，记作数据的出值点时间序列K1，时长记作LK1，根据数据出值点时间序列K1计算设备的出值点；
[0029](3.1)获取K1时间序列的小时值，计算小时值为偶数的个数EVEN，获取K1时间序列的分钟值MIN；
[0030](3.2)若EVEN＞LK1/2，MIN＜30，因子不为氨氮，则该因子是奇数做样，做样时长为
60min+MIN，即设备出值点为1：MIN，3：MIN，5：MIN
……
23：MIN；若因子为氨氮或者MIN＞30，则该因子是偶数做样，做样时长为MIN，即设备出值点为0：MIN，2：MIN，4：MIN
……
22：MIN，在本实施例中，做样结果如图4所示；
[0031]若EVEN≤LK1/2，MIN＜30，因子不为氨氮，则该因子是偶数做样，做样时长为60min+MIN，即设备出值点为0：MIN，2：MIN，4：MIN
……
22：MIN，若因子为氨氮或者MIN＞30，则该因子是奇数做样，做样时长为MIN，即设备出值点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于在线监测数据的水质监测设备状态识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)获取在线监测设备预设天数内的分钟数据，筛选数据中的监测因子数据；(2)获取其中一个监测因子数据，得到数据集S1，数据集S1的长度记作L，计算数据集S1中最大的小数点位数，对数据集S1进行一阶差分得到差分集合diff1；当diff1不为零个数＞L/2时，去掉数据集S1中所有数据的最大小数据点位数，修改后的数据记作数据集S2，对数据集S2进行差分，记作diff2，当diff2不为零个数＞L/2时，此时数据集S2标记为数采仪传输问题，不进入下一阶段；当diff2不为零个数＜22时，此时数据集S2标记为分析仪不正常运行，不进入下一阶段；(3)提取diff2中当前时刻不为零，下一时刻为零的时间点，记作数据的出值点时间序列K1，时长记作LK1，根据数据出值点时间序列K1计算设备的出值点；(3.1)获取K1时间序列的小时值，计算小时值为偶数的个数EVEN，获取K1时间序列的分钟值MIN；(3.2)若EVEN＞LK1/2，MIN＜30，因子不为氨氮，则该因子是奇数做样，做样时长为60min+MIN，即设备出值点为1：MIN，3：MIN，5：MIN
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【专利技术属性】
技术研发人员：吴峰，王慧敏，范媛媛，汤靖，万鹏，史博，康庆，王恒俭，
申请(专利权)人：深圳博沃智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：