CN210983490U - 一种水质突发污染动态预警信息监控系统 - Google Patents
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Abstract
本实用新型公开了一种水质突发污染动态预警信息监控系统，包括污染源管理系统、预测预警系统、水质信息发布系统和数据传输系统；所述污染源管理系统用于采集并存储流域内的污染源数据，并形成数据库，所述预测预警模块包括监测点水环境监测模块、污染源废水监测模块，用于定时对监测点水环境和污染源处的水进行采集，通过小波去噪分析和神经网络预测子系统进行水质预警，所述水质信息发布系统用于将检测结果进行实时传输发布，所述数据传输系统用于污染源管理系统、预测预警系统、水质信息发布系统之间的数据交互。本实用新型具有自动化程度高、兼具取样检测和数值分析预测的优点。
Description
技术领域
本实用新型涉及污水检测领域，尤其涉及一种水质突发污染动态预警信息监控系统。
背景技术
超标污水非法偷排的问题在我国较严重，已对水系及生态环境构成了严重的污染和伤害。加强对超标污水偷排现象的有效监管、污染物溯源和追责，是一项十分艰巨的任务。
由于突发污染事件的突发性和短期性特点，需要对水质进行连续的短时间间隔(小于1h)的监测，而与突发污染密切相关的水质参数由于测量原理或者监测时间等原因，无法实现基于在线传感器的高频率的监测，既由于存在检测时间的原因，无法短时间内进行连续实时检测且将结果进行公布，因此对于突发性污染的排查难度较大。
实用新型内容
针对上述现有技术的不足，本专利申请所要解决的技术问题是：如何提供一种自动化程度高、兼具取样检测和数值分析预测的水质突发污染动态预警信息监控系统。
为了实现上述目的，本实用新型采用了如下技术方案：
一种水质突发污染动态预警信息监控系统，包括污染源管理系统、预测预警系统、水质信息发布系统和数据传输系统；所述污染源管理系统用于采集并存储流域内的污染源数据，并形成数据库，所述预测预警模块包括监测点水环境监测模块、污染源废水监测模块，用于定时对监测点水环境和污染源处的水进行采集，通过小波去噪分析和神经网络预测子系统进行水质预警，所述水质信息发布系统用于将检测结果进行实时传输发布，所述数据传输系统用于污染源管理系统、预测预警系统、水质信息发布系统之间的数据交互。
本系统在使用时，由于水质检测需要花费时间，则对污染废水和标准水取样后通过污染源管理系统建立数据库，在实际进行检测时，定期取样后，将在污染源排放处以及环境水源处进行定时取样，通过小波去噪分析和神经网络预测子系统调用污染源管理系统数据进行训练形成时间序列污染残值，通过预测数据与实时数据进行对比，差值若超出小波去噪分析和神经网络预测子系统的阈值，则触发报警，并将数据通过水质信息发布系统进行发布。
作为优化，所述小波去噪分析和神经网络预测子系统包括取样子模块、样本分析子模块和预测子模块，所述样本分析子模块具有降噪功能。
这样，小波降噪分析方法具有良好的时频局部化性能，是应用非常广泛的一种时频转换工具。
作为优化，所述取样子模块为设置在环境水和污染源处的污水取样器。
这样，能够同时对两处水源进行取样检测，保障检测的准确性。
作为优化，所述样本分析子模块为三维荧光光谱仪。
作为优化，所述预测子模块基于MATLAB建立的根据标准水质、污染水质和实时检测水质建立的时间序列预测模型。
这样，通过数据模型可以实现芯片智能化检测分析，提高自动化程度。
作为优化，所述污染源管理系统用于对单个污染源以及至少两种污染源组合对水质影响的数据进行整合存储和被调用对比。
这样，可以实现污染源全覆盖，保障检测结果的参照数据准确，避免结果误差大，且出现没有对照的情况。
作为优化，所述数据传输系统为无线传输技术。
这样，能够保障数据的稳定传输，提高传输效率。
作为优化，所述监测点水环境监测模块、污染源废水监测模块的取样检测同时进行。
这样，两者同时检测，可以扩大取样的时间范围。
附图说明
图1为本方案所述水质突发污染动态预警信息监控系统的框架图。
具体实施方式
下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型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实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1，一种水质突发污染动态预警信息监控系统，包括污染源管理系统、预测预警系统、水质信息发布系统和数据传输系统；所述污染源管理系统用于采集并存储流域内的污染源数据，并形成数据库，所述预测预警模块包括监测点水环境监测模块、污染源废水监测模块，用于定时对监测点水环境和污染源处的水进行采集，通过小波去噪分析和神经网络预测子系统进行水质预警，所述水质信息发布系统用于将检测结果进行实时传输发布，所述数据传输系统用于污染源管理系统、预测预警系统、水质信息发布系统之间的数据交互。
本系统在使用时，由于水质检测需要花费时间，则对污染废水和标准水取样后通过污染源管理系统建立数据库，在实际进行检测时，定期取样后，将在污染源排放处以及环境水源处进行定时取样，通过小波去噪分析和神经网络预测子系统调用污染源管理系统数据进行训练形成时间序列污染残值，通过预测数据与实时数据进行对比，差值若超出小波去噪分析和神经网络预测子系统的阈值，则触发报警，并将数据通过水质信息发布系统进行发布。
具体的，所述污染源废水监测模块是用于对污染排放处设立的监测点，用于监测污染源处的突发排放；所述监测点水环境监测模块设立在污染源下游，用于监测实时水质数据，两者实现独立监测，扩大了监测的时间点范围。
本实施例中，所述小波去噪分析和神经网络预测子系统包括取样子模块、样本分析子模块和预测子模块，所述样本分析子模块具有降噪功能。
这样，小波降噪分析方法具有良好的时频局部化性能，是应用非常广泛的一种时频转换工具。
本实施例中，所述取样子模块为设置在环境水和污染源处的污水取样器。
这样，能够同时对两处水源进行取样检测，保障检测的准确性。
本实施例中，所述样本分析子模块为三维荧光光谱仪。
本实施例中，所述预测子模块基于MATLAB建立的根据标准水质、污染水质和实时检测水质建立的时间序列预测模型。
这样，通过数据模型可以实现芯片智能化检测分析，提高自动化程度。
本实施例中，所述污染源管理系统用于对单个污染源以及至少两种污染源组合对水质影响的数据进行整合存储和被调用对比。
这样，可以实现污染源全覆盖，保障检测结果的参照数据准确，避免结果误差大，且出现没有对照的情况。
本实施例中，所述数据传输系统为无线传输技术。
这样，能够保障数据的稳定传输，提高传输效率。
本实施例中，所述监测点水环境监测模块、污染源废水监测模块的取样检测同时进行。
这样，两者同时检测，可以扩大取样的时间范围。
具体实施时：小波去噪分析和神经网络预测子系统的工作过程为：采用小波去噪方法对标准化基线数据进行去噪处理，去除基线数据中的高频噪声，并基于标准化基线数据计算异常阈值范围；对去噪后的水质时间序列采用反向传播神经网络(BPNN)进行训练，并结合实际水质监测数据来计算预测残差，得到比较好的预测精度；采用上述已经训练好的小波-神经网络模型预测当前水质时间序列，结合当前实际监测数据，计算预测值和实际监测值残差序列；将上述计算得到残差序列与标准中计算的残差序列相比较，当残差在阈值区间之内时，说明水质时间序列正常，当残差超过阈值区间时，说明可能为一个异常事件需要给出警报，需进行详细监测甚至启动应急预案。
以上所述，仅为本实用新型较佳的具体实施方式，但本实用新型的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本实用新型揭露的技术范围内，根据本实用新型的技术方案及其实用新型构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本实用新型的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种水质突发污染动态预警信息监控系统，其特征在于，包括污染源管理系统、预测预警系统、水质信息发布系统和数据传输系统；所述污染源管理系统用于采集并存储流域内的污染源数据，并形成数据库，所述预测预警模块包括监测点水环境监测模块、污染源废水监测模块，用于定时对监测点水环境和污染源处的水进行采集，通过小波去噪分析和神经网络预测子系统进行水质预警，所述水质信息发布系统用于将检测结果进行实时传输发布，所述数据传输系统用于污染源管理系统、预测预警系统、水质信息发布系统之间的数据交互。
2.根据权利要求1所述的一种水质突发污染动态预警信息监控系统，其特征在于，所述小波去噪分析和神经网络预测子系统包括取样子模块、样本分析子模块和预测子模块，所述样本分析子模块具有降噪功能。
3.根据权利要求2所述的一种水质突发污染动态预警信息监控系统，其特征在于，所述取样子模块为设置在环境水和污染源处的污水取样器。
4.根据权利要求3所述的一种水质突发污染动态预警信息监控系统，其特征在于，所述样本分析子模块为三维荧光光谱仪。
5.根据权利要求4所述的一种水质突发污染动态预警信息监控系统，其特征在于，所述预测子模块基于MATLAB建立的根据标准水质、污染水质和实时检测水质建立的时间序列预测模型。
6.根据权利要求5所述的一种水质突发污染动态预警信息监控系统，其特征在于，所述污染源管理系统用于对单个污染源以及至少两种污染源组合对水质影响的数据进行整合存储和被调用对比。
7.根据权利要求6所述的一种水质突发污染动态预警信息监控系统，其特征在于，所述数据传输系统为无线传输技术。
8.根据权利要求7所述的一种水质突发污染动态预警信息监控系统，其特征在于，所述监测点水环境监测模块、污染源废水监测模块的取样检测同时进行。
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