【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及洪水监测，特别涉及雨洪水质监测与污染物特征分析方法。
技术介绍
1、发生洪水时监测水质以及分析洪水中的污染物非常重要，洪水可能导致水源中的污染物增加，包括有害化学物质、细菌和其他病原体，通过实时监测水质，可以及早发现并采取措施来保护公众健康和安全。但是在监测水质并分析洪水中的污染物可能会面临一些技术问题，例如：洪水常常导致通信基础设施受损，从而影响数据的实时传输，数据传输的困难可能阻碍对水质监测结果的及时获取，降低了对洪水影响的实时了解。
技术实现思路
1、为了解决以上问题，本专利技术提供了雨洪水质监测与污染物特征分析方法。
2、为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
3、本专利技术公开了雨洪水质监测与污染物特征分析方法，包括如下步骤：
4、步骤1：在可能受到洪水影响的地区预置远程水质传感器网络；
5、步骤2：通过采样器实时监测水体的变化，判断最佳的样品采集时机；
6、步骤3：将水中的悬浮物去除；
7、步骤4：监测广域洪水区域的水质情况，预测潜在的污染热点；
8、步骤5：通过传感器网络和采样器的实时数据传输，将采集到的数据存储在云端；
9、步骤6：利用实时监测数据，建立水质模型。
10、进一步的：所述步骤1包括：
11、使用地理信息系统和洪水模型，确定可能受到洪水影响的地区，基于洪水历史数据和地形特征，选择合适的传感器位置，确保涵盖潜在洪水
12、进一步的：，所述步骤2包括：
13、采样器集成水质传感器，实时监测水体的参数，包括ph、溶解氧、电导率，利用滑动窗口平均算法对实时监测数据进行平滑处理，减少噪声对采样时机判断的影响；
14、利用决策树模型，通过历史数据训练，确定最佳的样品采集时机；
15、采用激光散射技术监测水中悬浮物的浓度，以调整自动样品收集器的工作模式；
16、在采样器和自动样品收集器之间建立实时通信，确保采样器的监测数据能够实时传递给收集器；
17、利用协同控制算法优化采样器与收集器的协同工作，提高样品采集的效率；
18、将采集到的样品数据与对应的监测参数、时间戳信息一并存储在数据库中；
19、利用数据标记技术，标记每个样品的采集条件，包括水流速、水深，以便后续的污染物特征分析。
20、进一步的：所述步骤3包括：
21、利用悬浮物沉降速度计算：
22、
23、其中，vs为沉降速度，r为悬浮物颗粒半径，g为重力加速度，ρp和ρf分别为悬浮物和流体的密度，η为流体的粘度；
24、使用沉淀剂，促使悬浮物迅速沉淀，沉淀剂投加量计算公式为：
25、
26、其中，m为沉淀剂的投加量，c为悬浮物的浓度，v为水样体积，ρs为沉淀剂的密度；
27、使用吸附剂，吸附水中的有机物，吸附剂的吸附量计算公式为：
28、q＝k·a·(c0-ce)
29、其中，q为吸附量，k为吸附常数，a为吸附剂表面积，c0为初始有机物浓度，ce为平衡时有机物浓度；
30、将悬浮物去除和预处理过程综合进行，确保悬浮物被去除。
31、进一步的：所述步骤4包括：
32、利用卫星遥感技术获取广域洪水区域的水质图像，包括可见光和红外波段，以获取水体的多参数信息；
33、利用以下公式对卫星遥感数据进行预处理，以提高数据的准确性和一致性：
34、
35、其中，rc为校正后的反射率，ri为原始图像的辐射度，l为大气透过率，g为大气上升率；
36、构建机器学习模型，使用支持向量机训练模型以预测水质状况，使用训练好的模型对遥感数据进行分类，将水体划分为不同水质等级：
37、y(x)＝wt+b
38、其中，y(x)为模型输出，w为权重向量，x为输入特征向量，b为偏置项；
39、利用机器学习模型输出的水质等级信息，结合地理信息系统数据，预测潜在的污染热点。
40、进一步的：所述步骤5包括：
41、设定传感器网络和采样器的通信协议，建立实时监控系统，监测传感器网络和采样器的数据传输状态；
42、针对不同数据类型，设定流量控制策略，避免数据拥塞：
43、
44、其中，rate(t)为当前时刻的数据发送速率，ca为桶容量，tokens(t)为当前时刻生成的令牌数，interval为生成令牌的时间间隔；
45、部署云端存储系统，设定云端数据库结构，包括采样时间、水质参数字段；
46、在数据上传过程中使用加密协议，确保数据的安全性，实时将传感器数据存储在云端数据库中。
47、进一步的：所述步骤6包括：
48、整合从传感器网络和收集器获取的实时监测数据，包括水质参数、样品特征，建立数据预处理流程，包括异常值处理和数据归一化，确保输入模型的数据质量；
49、使用反向传播神经网络建模的算法，根据监测数据，建立污染物浓度分布模型，反向传播神经网络的输出计算公式为：
50、
51、其中，yk为输出值，σ为激活函数，wkj为权重，xj为输入特征，bk为偏置项；
52、利用时间序列数据，建立污染物浓度的动态变化模型，表示为：
53、
54、其中，δyt为时间t的差分序列，c为常数项，和θ为模型参数，εt为白噪声误差；
55、考虑不同污染物之间的相互影响关系，建立交叉影响模型，使用线性回归模型表示：
56、
57、其中，yi为目标污染物浓度，xij为其他污染物的浓度，βj为回归系数，εi为误差项。
58、本专利技术与现有技术相比，所取得的技术进步在于：
59、本专利技术通过预置远程水质传感器网络，实现了对可能受到洪水影响地区的实时监测，无需人工进入危险区域采集样品，保障传感器网络在洪水期间的持续运作，避免了传统方法中人工采样的安全隐患。本专利技术应用采样器和样品收集器，通过实时监测水体变化自动判断最佳的样品采集时机，避免了人为判断的主观性，提高了采样的时效性和准确性。本专利技术考虑混浊水体环境，配备适应性强的自动样品收集器，采用激光散射技术监测悬浮物浓度，确保在水质较差的情况下仍能有效采集代表性样品。本专利技术采用高效的悬浮物去除技术，结合沉淀剂和吸附剂进行预处理，有效降低水体浑浊度，为后续的分析提供清晰的水样，同时引入激光散射技术监测悬浮物浓度，对悬浮物去除技术进行优化，确保在洪水期间仍能高效去除悬浮物。
60、本专利技术利用卫星遥感技术和机器学习算法，实现了广域洪水区域的水质监测和潜在污染热点的预测，为采样点选择提供科学依据。结合地理信息系统数据和复杂模型，更准确地预测污染热点，避免了传统基于经验本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.雨洪水质监测与污染物特征分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的雨洪水质监测与污染物特征分析方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的雨洪水质监测与污染物特征分析方法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求3所述的雨洪水质监测与污染物特征分析方法，其特征在于，所述步骤3包括：
5.根据权利要求4所述的雨洪水质监测与污染物特征分析方法，其特征在于，所述步骤4包括：
6.根据权利要求5所述的雨洪水质监测与污染物特征分析方法，其特征在于，所述步骤5包括：
7.根据权利要求6所述的雨洪水质监测与污染物特征分析方法，其特征在于，所述步骤6包括：
【技术特征摘要】
1.雨洪水质监测与污染物特征分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的雨洪水质监测与污染物特征分析方法，其特征在于，所述步骤1包括：
3.根据权利要求2所述的雨洪水质监测与污染物特征分析方法，其特征在于，所述步骤2包括：
4.根据权利要求3所述的雨洪水质监测与污染物特征分析方...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘晓民，裴海峰，吴英杰，高瑞忠，杨耀天，
申请(专利权)人：内蒙古农业大学，
类型：发明
国别省市：
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