System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 排水管网多源水体的水体类型贡献率确定方法、装置制造方法及图纸_技高网

排水管网多源水体的水体类型贡献率确定方法、装置制造方法及图纸

技术编号:43522365 阅读:6 留言:0更新日期:2024-12-03 12:11
本申请提供一种排水管网多源水体的水体类型贡献率确定方法、装置,应用于污水治理技术领域。该方法基于排水管网多源水体的多个来源类型,确定多源水体的特征因子集合,特征因子集合包括:来源类型对应的多个目标特征因子;基于多个目标特征因子,绘制对应的散点图,并根据散点图,确定特征因子集合的表征参数,表征参数用于指示特征因子集合是否能够表征多源水体的水体类型贡献率;在表征参数指示特征因子集合能够表征多源水体的水体类型贡献率的情况下,根据第一因子参数和第二因子参数,确定多源水体内多个来源类型的贡献率,从而降低排水管网多源水体内多个来源类型贡献率的诊断成本,提高效率。

【技术实现步骤摘要】

本申请属于污水治理,尤其涉及一种排水管网多源水体的水体类型贡献率确定方法、装置


技术介绍

1、城镇排水管网中普遍存在的混错接和入流入渗等问题已经成为制约污水收集处理效率和水环境质量持续改善的重要因素。全面深化排水管网运行问题治理工作已刻不容缓。

2、现有技术中,为了有效地识别排水管网中存在的混错接和入流入渗等问题,多采用特征因子溯源方法来解决。该方法首先根据排水管网水体中的特征因子检测信息判别水体来源类型,然后结合对来源类型水体的特征因子检测,构建“水体来源”-“排水管网水体”之间关于特征因子数值的化学质量平衡模型,进一步实现对管网中混错接、入流入渗等不同来源水体的水量占比的定量解析。

3、然而,现有技术的特征因子溯源方法虽然能够有效地识别排水管网中存在的混错接和入流入渗等问题,但需要做大量的特征因子检测,导致成本高昂,且随着水体来源类型的增加,检测的复杂度和成本也随之增加。因此,存在成本高、效率低的缺陷。


技术实现思路

1、本申请提供一种排水管网多源水体的水体类型贡献率确定方法、装置,用以解决现有技术中特征因子溯源方法存在的诊断成本高、效率低的缺陷。

2、第一方面,本申请提供一种排水管网多源水体的水体类型贡献率确定方法,该方法包括:

3、基于所述排水管网多源水体的多个来源类型,确定所述多源水体的特征因子集合,所述特征因子集合包括:所述来源类型对应的多个目标特征因子;

4、基于多个目标特征因子,绘制对应的散点图,并根据所述散点图,确定所述特征因子集合的表征参数,所述表征参数用于指示所述特征因子集合是否能够表征所述多源水体的水体类型贡献率;

5、在所述表征参数指示所述特征因子集合能够表征所述多源水体的水体类型贡献率的情况下,根据第一因子参数和第二因子参数,确定所述多源水体内所述多个来源类型的贡献率;

6、其中,所述第一因子参数为所述多个目标特征因子在所述多源水体内的参数,所述第二因子参数为所述多个目标特征因子在每个来源类型对应的水体内的参数。

7、可选的,所述基于所述排水管网多源水体的多个来源类型,确定所述多源水体的特征因子集合,包括:

8、针对所述多个来源类型中的任意一个来源类型,确定所述来源类型对应的至少一个候选特征因子;

9、从所述至少一个候选特征因子中确定所述来源类型对应的目标特征因子;

10、将所述多个来源类型对应的目标特征因子作为所述特征因子集合。

11、可选的,所述目标特征因子的数量为m个,所述将所述多个来源类型对应的目标特征因子作为所述特征因子集合,包括:

12、针对所述m个目标特征因子中的任意一个目标特征因子,确定所述目标特征因子在n个来源类型中的第二因子参数;

13、根据m个第二因子参数,确定所述目标特征因子在每个来源类型内的变异系数,以及所述目标特征因子对应的变异系数平均值;

14、根据所述m个目标特征因子对应的n个变异系数平均值,对所述m个目标特征因子进行筛选处理,得到q个目标特征因子,并将所述q个目标特征因子作为所述特征因子集合,其中,m≥n≥q,且n、m、q均为大于2的正整数。

15、可选的,所述根据所述m个目标特征因子对应的n个变异系数平均值,对所述m个目标特征因子进行筛选处理,得到q个目标特征因子包括:

16、对所述n个变异系数平均值按照由小到大的顺序进行排序,得到前n个变异系数平均值;

17、确定所述前n个变异系数平均值的平均参数;

18、在所述平均参数小于预设参数的情况下,将所述前n个变异系数平均值对应的q个目标特征因子确定为筛选结果。

19、可选的,所述基于多个目标特征因子,绘制对应的散点图,包括:

20、针对所述q个目标特征因子中的任意一个目标特征因子,确定所述目标特征因子的n个第二因子参数的平均值和标准差;

21、以每个目标特征因子为不同维度,构建q维坐标系,并根据所述q个目标特征因子对应的平均值确定每个目标特征因子在所述q维坐标系中的坐标点,根据所述q个目标特征因子对应的标准差确定每个目标特征因子在所述q维坐标系中的误差棒;

22、根据所述坐标点和所述误差棒,确定所述多个目标特征因子对应的散点图。

23、可选的,所述根据所述散点图,确定所述特征因子集合的表征参数,包括:

24、判断多个所述误差棒是否存在重合区域;

25、若否,则针对所述多个目标特征因子中的任意两个目标特征因子,确定所述两个目标特征因子的差异系数,所述差异系数用于指示所述两个目标特征因子是否存在明显差异;

26、在所述多个目标特征因子对应的多个差异系数指示所述多个目标特征因子存在明显差异的情况下,确定所述表征参数为第一表征参数,所述第一表征参数用于指示所述特征因子集合能够表征所述多源水体的水体类型贡献率。

27、可选的,所述根据第一因子参数和第二因子参数,确定所述多源水体内所述多个来源类型的贡献率,包括:

28、确定所述q个目标特征因子在所述多源水体内的第一因子参数;

29、根据所述q个目标特征因子对应的平均值、标准差以及所述第一因子参数,采用化学质量平衡方程确定所述多个来源类型对应的参数值;

30、根据所述多个来源类型对应的参数值,确定所述多源水体内每个来源类型的贡献率。

31、第二方面,本申请提供一种排水管网多源水体的水体类型贡献率确定装置,该装置包括:

32、确定模块,用于基于所述排水管网多源水体的多个来源类型,确定所述多源水体的特征因子集合,所述特征因子集合包括:所述来源类型对应的多个目标特征因子;

33、处理模块,用于基于多个目标特征因子,绘制对应的散点图;

34、所述确定模块,还用于根据所述散点图,确定所述特征因子集合的表征参数,所述表征参数用于指示所述特征因子集合是否能够表征所述多源水体的水体类型贡献率;

35、所述确定模块,还用于在所述表征参数指示所述特征因子集合能够表征所述多源水体的水体类型贡献率的情况下,根据第一因子参数和第二因子参数,确定所述多源水体内所述多个来源类型的贡献率;

36、其中,所述第一因子参数为所述多个目标特征因子在所述多源水体内的参数,所述第二因子参数为所述多个目标特征因子在每个来源类型对应的水体内的参数。

37、可选的,所述确定模块,还用于针对所述多个来源类型中的任意一个来源类型,确定所述来源类型对应的至少一个候选特征因子;

38、所述确定模块,还用于从所述至少一个候选特征因子中确定所述来源类型对应的目标特征因子;

39、所述处理模块,还用于将所述多个来源类型对应的目标特征因子作为所述特征因子集合。

40、可选的,所述确定模块,还用于针对所述m个目标特征因子中的任意一个目标特征因本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种排水管网多源水体的水体类型贡献率确定方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述排水管网多源水体的多个来源类型,确定所述多源水体的特征因子集合,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标特征因子的数量为M个,所述将所述多个来源类型对应的目标特征因子作为所述特征因子集合,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述M个目标特征因子对应的N个变异系数平均值,对所述M个目标特征因子进行筛选处理,得到Q个目标特征因子包括:

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于多个目标特征因子,绘制对应的散点图,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述散点图,确定所述特征因子集合的表征参数,包括:

7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据第一因子参数和第二因子参数,确定所述多源水体内所述多个来源类型的贡献率,包括:

8.一种排水管网多源水体的水体类型贡献率确定装置,其特征在于,所述装置包括:</p>

9.一种排水管网多源水体的水体类型贡献率确定设备,其特征在于,包括:

10.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质中存储有计算机执行指令,所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7中任一项所述的排水管网多源水体的水体类型贡献率确定方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种排水管网多源水体的水体类型贡献率确定方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述排水管网多源水体的多个来源类型,确定所述多源水体的特征因子集合,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标特征因子的数量为m个,所述将所述多个来源类型对应的目标特征因子作为所述特征因子集合,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述m个目标特征因子对应的n个变异系数平均值,对所述m个目标特征因子进行筛选处理,得到q个目标特征因子包括:

5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于多个目标特征因子,绘制对应的散点图,...

【专利技术属性】
技术研发人员:赵志超彭寿海尹炜王殿常王万琼谢家强方帅李翀刘伟刘武双
申请(专利权)人:三峡环境科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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