CN107831699B - 一种智能数据采集分析方法和*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能数据采集分析方法和***,该方法和***可以实现对数据的采集并能舍弃错误风向时无效数据、舍弃异常波动数据以及和还原降雨中溶解性成分的准确数据,消除了风向和降雨对数据采集的不利影响,保证了环境监测数据的可靠性,保证了环境监测的准确性和可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及环境监测预警技术领域,更具体地说,它涉及一种智能数据采集分析方法和***。
背景技术
随着人们对生产、生活的掌控意愿的增强,配备有各种传感器用以采集各种数据的数据采集站也越来越频繁地出现在人们的视野中。例如用于监测户外环境、监测化工生产、检测矿产采集的数据采集站等,利用数据采集站采集到的各项数据,人们可以对生产、生活的各个环节进行监控。
随着环保观念日渐深入人心、环保政策的力度日益增大,一些以污染环境为代价的生产企业受到越来越严密的监控。在一些污染型企业附近,环保部门一般会设置户外数据采集站,对这些企业周围的环境进行监测。
但是在环境监测的过程中,不可避免地会出现起风和降雨的情况,起风时若风将被监测对象周围的空气吹向远离数据采集终端的方向,则数据采集终端将无法采集到准确的数据,另外,在降雨时,空气中的一些可溶于水的成分的含量也会降低,所以在雨中采集数据也存在数据不准确的情况,这些情况都会影响到环境监测的准确度和可靠性。
发明内容
针对现有技术存在的不足,本发明的目的在于提供一种智能数据采集分析方法,利用该方法可以消除风向和降雨对数据采集的影响,保证环境监测的准确性和可靠性。
为实现上述目的,本发明提供了如下技术方案:
一种智能数据采集分析方法,包括以下步骤:
S1.在被监测对象周围设置数据采集终端,确定数据采集终端可以有效采集数据的风向范围;
S2.利用数据采集终端对所在地环境中的受监测项进行数据采集,以获得环境监测数据,在采集环境监测数据的过程中,对采集终端所在地的风向和降雨量进行检测,以获得对应于各个数据采集时间段内的风向和降雨量数据;
S3.对数据采集终端采集到的环境监测数据进行筛选和还原处理,将位于设定风向范围外的时间段内的环境监测数据舍弃,将各个等级降雨量所对应的时间段内的环境检测数据中的受降雨影响的各个监测项的监测数据与其各自的雨量影响因子进行运算,从而还原出降雨过程中的各个时间段内的环境监测的可用数据,将舍弃后的剩余数据以及可用数据作为环境监测的有效数据;
S4.对有效数据进行分析计算,得出被监测对象周围的环境信息。
作为优选方案:所述数据采集终端对数据的采集是不定时随机采集的。
作为优选方案:在对环境监测数据进行筛选的步骤中还包括对异常波动数据的舍弃,其通过将采集到的某一监测项数据与该检测项的历史数据进行比对以得出其波动幅度,再结合该监测项大幅波动的持续时长判断该检测项是否为异常波动,将判断为异常波动的数据舍弃。
作为优选方案:所述雨量影响因子为随温度变化自动修正的参数。
作为优选方案:所述雨量影响因子的修正参数是根据环境监测项的浓度受温度的影响程度得出的。
本发明的另一个目的还在于提供一种智能数据采集分析***,利用该***可以实现数据的准确采集和分析。
为实现上述目的,本发明采用了以下技术方案:
一种智能数据采集分析***,其特征是,包括:
数据采集终端,其包括风向传感器、雨量传感器和GPS模块,其设置在被监测对象周围,用于对环境中的被监测项进行数据采集以及风向、雨量数据进行采集并将采集到的数据上传至智能数据分析平台;
智能数据分析平台,其包括:数据筛选单元,用于筛除环境监测数据中的处于设定风向范围外的这一部分数据;数据还原单元,用于根据降雨量等级,通过将各个降雨量等级的时间段内的各个环境监测项数据与其对应的雨量影响因子进行运算,得到降雨过程中的各个时间段内的环境监测的可用数据;数据分析模型,用于对有效数据进行分析计算,得出环境监测信息;
接收终端,用于接收并显示环境监测信息。
作为优选方案:所述智能数据分析平台还包括可视化单元,所述可视化单元用于对环境监测信息进行可视化处理。
作为优选方案:所述智能数据分析平台还包括智能预警单元,所述智能预警单元用于监测环境监测项数据并在环境监测项数据超标时发出预警信息。
作为优选方案:所述数据采集终端还包括物联卡通信模块。
作为优选方案:所述接收终端包括现场终端和移动终端。
与现有技术相比,本发明的优点是:该方法和***可以实现对数据的采集并能舍弃错误风向时无效数据、舍弃异常波动数据以及和还原降雨中溶解性成分的准确数据,消除了风向和降雨对数据采集的不利影响,保证了环境监测数据的可靠性,保证了环境监测的准确性和可靠性。
附图说明
图1为数据采集终端的结构示意图;
图2为数据采集终端的电路原理图;
图3为数据采集分析***的拓扑图;
图4为数据分析方法的流程框图。
附图标记说明: 1、箱体;2、风向传感器;3、雨量传感器。
具体实施方式
实施例一:
一种智能数据采集分析***,其包括数据采集终端。
参照图1,为数据采集终端的结构示意图,该采集终端包括支架和箱体1,箱体1内装有数据采集器,箱体1外部装有风向传感器2和雨量传感器3。
参照图2,数据采集器包括MCU,还包括与MCU连接的一氧化碳传感器、二氧化碳传感器、一氧化氮传感器、二氧化氮传感器、二氧化硫传感器、温度传感器和颗粒物传感器,风向传感器和雨量传感器均与MCU连接,数据采集器还包括与MCU连接的GPS模块以及物联卡通信模块。
实施例二:
参照图4,一种智能数据采集分析***,包括:
实施例一中的数据采集终端,其包括风向传感器、雨量传感器和GPS模块、物联卡通信模块,其设置在被监测对象周围,用于对环境中的被监测项进行数据采集以及风向、雨量数据进行采集并将采集到的数据上传至智能数据分析平台;
智能数据分析平台,其包括:数据筛选单元,用于筛除环境监测数据中的处于设定风向范围外的这一部分数据;数据还原单元,用于根据降雨量等级,通过将各个降雨量等级的时间段内的各个环境监测项数据与其对应的雨量影响因子进行运算,得到降雨过程中的各个时间段内的环境监测的可用数据;数据分析模型,用于对有效数据进行分析计算,得出环境监测信息;可视化单元,用于对环境监测信息进行可视化处理;智能预警单元,用于监测环境监测项数据并在环境监测项数据超标时发出预警信息。
接收终端,包括移动终端和现场终端,用于接收并显示环境监测信息。
实施例二:
一种智能数据采集分析方法,参照图4,该方法包括以下步骤:
S1.在被监测对象周围设置数据采集终端,确定数据采集终端可以有效采集数据的风向范围;
在被监测对象(例如化工厂)周围架设数据采集终端,并根据数据采集终端与被监测对象的相对位置确定可保证数据采集终端对被监测对象周围的空气质量进行监测的风向范围,该风向范围即为设定风向范围,在该风向范围内,被监测对象周围的空气在风的吹动下可以飘向数据采集终端。
S2.利用数据采集终端对被监测对象周围环境中的受监测项进行数据采集,以获得环境监测数据,在采集环境监测数据的过程中,对采集终端所在地的风向和降雨量进行检测,以获得对应于各个数据采集时间段内的风向和降雨量数据;
数据采集终端在工作过程中,对所在地的位置进行定位,并对所在地的空气中的一氧化碳浓度、二氧化碳浓度、一氧化氮浓度、二氧化氮浓度、二氧化硫浓度、颗粒物浓度、温度、风向以及雨量进行检测,获得当地的环境监测数据、以及各个时间段内的风向数据和降雨量数据,为消除人为因素对数据采集造成的干扰,这里将数据采集终端的数据采集方式设置有不定时随机采集的方式。
S3.对数据采集终端采集到的环境监测数据进行筛选和还原处理,将位于设定风向范围外的时间段内的环境监测数据舍弃,将各个等级降雨量所对应的时间段内的环境检测数据中的受降雨影响的各个监测项的监测数据与其各自的雨量影响因子进行运算,从而还原出降雨过程中的各个时间段内的环境监测的可用数据,将舍弃后的剩余数据以及可用数据作为环境监测的有效数据;
将采集到的环境监测信息、风向数据和降雨量数据上传至智能数据分析平台。
数据筛选步骤:智能数据分析平台对环境监测数据进行筛选,筛选的具体方法为:根据风向数据得到各个采集时间段内的风向,将风向处于设定风向范围内外的环境监测数据视为无效数据,将无效数据舍弃,因为当风向处于设定风向范围外时,风会将被监测对象周围的空气吹向远离数据采集终端的方向,使数据采集终端采集到的环境监测数据是不可靠的,为保证环境监测的准确性,必须要将该部分数据舍弃;除此之外,还需要对有异常波动的数据进行舍弃,判断数据为异常数据的方法为:将采集到的某一监测项数据与该检测项的历史数据进行比对以得出其波动幅度,再结合该监测项大幅波动的持续时长判断该检测项是否为异常波动,将判断为异常波动的数据舍弃。例如,某一项监测数据在某一时间段的平均值为a,而该监测项在前一天或是前几天的同样时间段的平均值为b,则该数据监测项的波动幅度为a-b,预先设定波动幅度的限值为x,判断波动幅度与限值的大小,并统计该时间段内波动幅度大于限值的累计时长t,当累计时长t大于设定时长时,则判断该数据为异常波动数据,将异常波动数据舍弃。
数据还原步骤,由于空气中的一些气体是易溶解于水的,所以在下雨天,进行数据采集时,会因为有些气体溶解与雨水中,导致雨中采集中的有些监测项数据偏小,造成不能准确采集到雨前的数据,影响到环境监测的准确性。设定空气中的某一种成分在单位体积且单位降雨量时的溶解度为s,该成分在雨前的单位体积内的体积为m,则经过雨水溶解后,该成分在单位体积内的体积为m-s,其浓度也变为雨前的(m-s)/m,该参数即为雨量影响因子,因此要将雨中测得的该成分的浓度c除以雨量影响因子才能还原得到该成分的准确浓度数据c*m/(m-s)。
对于同一成分,在单位体积内,当降雨量增大时,其溶解度也会增大,其雨量影响因子也会改变,因此对于同一成分,在进行其浓度数据还原时,需要按照雨量等级,分级的地将测得的浓度数据与其对应于该雨量等级的雨量影响因子进行运算,可以得到不同雨量等级下,该成分的准确的浓度数据。
对于不同的成分,在单位体积内,且同一雨量等级下,其溶解度是不一样的,这就需要针对易溶于水的各个被监测成分,预先设定各种成分在不同雨量等级下的雨量影响因子,从而能够还原出在降雨过程中不同雨量等级下的各种被监测成分的准确浓度。
进行数据舍弃和还原步骤后,可以得到环境监测的有效数据。由于消除了降雨的影响,可以获得准确度很高的环境监测数据。
另外,需要指出的是,由于气体的溶解度会受到环境温度的影响,因此在不同温度下,还需要对雨量影响因子进行修正,使雨量影响因子的值与温度值一一对应,雨量影响因子的值与温度值的对应关系需要通过实验测出各种成分的在各个雨量等级下不同温度时的溶解度,再计算得出不同各种成分在不同温度、雨量等级下的雨量影响因子。
利用测得的环境监测数据与修正过的雨量影响因子进行运算,可以消除环境温度的影响,获得更准确的数据。
S4.对有效数据进行分析计算,得出被监测对象周围的环境信息。
对有效数据进行分析,从而得出环境监测信息。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例,凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种智能数据采集分析方法,其特征是,包括以下步骤:
S1.在被监测对象周围设置数据采集终端,确定数据采集终端可以有效采集数据的风向范围;
S2.利用数据采集终端对所在地环境中的受监测项进行数据采集,以获得环境监测数据,在采集环境监测数据的过程中,对采集终端所在地的风向和降雨量进行检测,以获得对应于各个数据采集时间段内的风向和降雨量数据;
S3.对数据采集终端采集到的环境监测数据进行筛选和还原处理,将位于设定风向范围外的时间段内的环境监测数据舍弃,将各个等级降雨量所对应的时间段内的环境检测数据中的受降雨影响的各个监测项的监测数据与其各自的雨量影响因子进行运算,从而还原出降雨过程中的各个时间段内的环境监测的可用数据,将舍弃后的剩余数据以及可用数据作为环境监测的有效数据;
S4.对有效数据进行分析计算,得出被监测对象周围的环境信息。
2.根据权利要求1所述的智能数据采集分析方法,其特征是:所述数据采集终端对数据的采集是不定时随机采集的。
3.根据权利要求1所述的智能数据采集分析方法,其特征是:在对环境监测数据进行筛选的步骤中还包括对异常波动数据的舍弃,其通过将采集到的某一监测项数据与该监测项的历史数据进行比对以得出其波动幅度,再结合该监测项大幅波动的持续时长判断该监测项是否为异常波动,将判断为异常波动的数据舍弃。
4.根据权利要求1所述的智能数据采集分析方法,其特征是:所述雨量影响因子为随温度变化自动修正的参数。
5.根据权利要求4所述的智能数据采集分析方法,其特征是:所述雨量影响因子的修正参数是根据环境监测项的浓度受温度的影响程度得出的。
6.一种智能数据采集分析***,其特征是,包括:
数据采集终端,其包括风向传感器、雨量传感器和GPS模块,其设置在被监测对象周围,用于对环境中的被监测项进行数据采集以及风向、雨量数据进行采集并将采集到的数据上传至智能数据分析平台;
智能数据分析平台,其包括:数据筛选单元,用于筛除环境监测数据中的处于设定风向范围外的这一部分数据;数据还原单元,用于根据降雨量等级,通过将各个降雨量等级的时间段内的各个环境监测项数据与其对应的雨量影响因子进行运算,得到降雨过程中的各个时间段内的环境监测的可用数据;数据分析模型,用于对有效数据进行分析计算,得出环境监测信息;
接收终端,用于接收并显示环境监测信息。
7.根据权利要求6所述的智能数据采集分析***,其特征是:所述智能数据分析平台还包括可视化单元,所述可视化单元用于对环境监测信息进行可视化处理。
8.根据权利要求6所述的智能数据采集分析***,其特征是:所述智能数据分析平台还包括智能预警单元,所述智能预警单元用于监测环境监测项数据并在环境监测项数据超标时发出预警信息。
9.根据权利要求6所述的智能数据采集分析***,其特征是:所述数据采集终端还包括物联卡通信模块。
10.根据权利要求6所述的智能数据采集分析***,其特征是:所述接收终端包括现场终端和移动终端。
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