CN113970627B - 一种水质监测及预警方法、*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种水质监测及预警方法、***。通过水质监测***采集地下水水质监测数据、地表水水质监测数据和/或自来水水质监测数据，并将采集到的水质监测数据发送至数据管理平台进行分析处理，筛选出异常数据并预测异常数据对应水体的扩散范围及扩散路径，同时在虚拟地图上对异常数据和对应水体的扩散范围及扩散路径进行显示，最后通过将其发送至管理终端，通过管理终端的人员对异常数据所处的监测点及预测的扩散路径上的水体进行及时有效的处理，保证地下水、地表水和/或自来水的水质安全。而且通过在虚拟地图上对异常数据和对应水体的扩散范围及扩散路径进行显示，可以使得管理人员能够直观地查看水体异常情况，从而快速地做出有效的处理。

Description

一种水质监测及预警方法、***

技术领域

本发明涉及水质监测技术领域，尤其涉及一种水质监测及预警方法、***。

背景技术

随着国民经济的飞速发展以及城市化进程的不断加快，建设智慧城市已经成为城市化建设中的一项重要内容。智慧城市是把新一代信息技术充分运用在城市各行各业中，并基于知识社会下一代创新(创新2.0)的城市信息化高级形态，能够实现信息化、工业化与城镇化深度融合，有助于缓解“大城市病”，提高城镇化质量，实现精细化和动态管理，并提升城市管理成效和改善市民生活质量。随着物联网技术的发展和成熟，物联网技术已经深入到智慧城市建设中的各个环节。在智慧城市的建设中，水质安全已经成为人们关注的焦点问题之一。人们对于各种水质安全问题越来越重视，提出了越来越高的要求。例如，地下水质安全、河流湖泊水质安全、自来水水质安全等等。

目前，水质监测***的模式单一，检测数量少，不能同时兼顾地下水监测、地表水监测、自来水监测等功能，并且大多数为有线的检测***，存在线路老化、寿命短、增加成本的问题，尤其很多地方水质监测采用取样监测的方式，不仅效率低下，而且无法准确有效的反应水质情况。因此，现有的水质监测技术无法满足智慧城市的建设标准。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供了如下技术方案。

本发明一方面提供了一种水质监测及预警方法，包括：

获取水质监测数据；

从所述水质监测数据中筛选出异常数据；

根据所述异常数据预测对应水体的扩散范围及扩散路径；

将所述水质监测数据在虚拟地图上进行显示，包括区分显示所述异常数据，显示所述扩散范围及扩散路径；

向所述异常数据所处监测点对应的不同层级管理终端发送预警信息，若未收到下一级管理终端的反馈信息，则向上一级管理终端发送预警信息，所述预警信息包括异常数据、根据所述异常数据预测的对应水体的扩散范围及扩散路径和/或水质监测数据在虚拟地图上的显示结果。

优选地，所述水质监测数据包括地下水水质监测数据、地表水水质监测数据和/或自来水水质监测数据。

优选地，所述获取水质监测数据包括：

利用采用网格化方式布置在多个监测点的水质监测器得到各监测点的水质监测数据；

所述水质监测器将所述水质监测数据无线传输至数据管理平台。

优选地，所述从所述水质监测数据中筛选出异常数据包括：

将所述水质监测数据与预设的标准数值进行对比，若所述水质监测数据不符合预设的标准数值，则为异常数据。

优选地，根据所述异常数据与所述预设的标准数值的偏差大小对所述异常数据对应的水体进行异常分级。

优选地，所述根据所述异常数据预测对应水体的扩散范围及扩散路径包括：

利用污染物稀释系数计算水体的扩散距离；

根据所述异常数据所处监测点位置以及所述水体的扩散距离，在虚拟地图中确定扩散范围及扩散路径。

优选地，所述污染物稀释系数K采用如下公式计算：

K＝(C1-C2)*2/(V1+V2)*L1

式中，C1为第一监测点污染物浓度，C2为与第一监测点相近的第二监测点污染物浓度，L1为第一监测点与第二监测点之间的距离，V1为第一监测点的水流速度，V2为与第一监测点相近的第二监测点的水流速度。

优选地，所述虚拟地图上还显示有各监测点的历史数据、重点监测地区虚拟地图标记和/或某时间段内的监测数据。

本发明第二方面提供了一种数据管理平台，包括：处理器和与所述处理器连接的存储器，所述存储器存储有多条指令，所述指令可被所述处理器加载并执行，以使所述处理器能够执行上述的水质监测及预警方法。

本发明第三方面提供了一种水质监测及预警***，包括上述的数据管理平台，还包括水质监测***和管理终端；

所述水质监测***包括地下水水质监测***、地表水水质监测***和/或自来水水质监测***，所述地下水水质监测***、地表水水质监测***和/或自来水水质监测***均采用网格化方式布置多个监测点，每个监测点均设置有用于监测水质数据的水质监测器，所述水质监测器将监测到的水质数据无线传输至所述数据管理平台；

所述管理终端设置有多个层级，用于接收所述数据管理平台发送的对应监测点的预警信息，还用于向所述数据管理平台发送对异常数据所处监测点的处理信息。

本发明的有益效果是：本发明提供了一种水质监测及预警方法、***，通过水质监测***采集地下水水质监测数据、地表水水质监测数据和/或自来水水质监测数据，并将采集到的水质监测数据发送至数据管理平台进行分析处理，筛选出异常数据并预测异常数据对应水体的扩散范围及扩散路径，同时在虚拟地图上对异常数据和对应水体的扩散范围及扩散路径进行显示，最后通过将其发送至管理终端，通过管理终端的人员对异常数据所处的监测点及预测的扩散路径上的水体进行及时有效的处理，保证地下水、地表水和/或自来水的水质安全。而且通过在虚拟地图上对异常数据和对应水体的扩散范围及扩散路径进行显示，可以使得管理人员能够直观地查看水体异常情况，从而快速地做出有效的处理。

附图说明

图1为本发明所述水质监测及预警方法流程示意图；

图2为本发明所述水质监测及预警***架构示意图。

具体实施方式

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案做详细的说明。

本发明提供的方法可以在如下的终端环境中实施，该终端可以包括一个或多个如下部件：处理器、存储器和显示屏。其中，存储器中存储有至少一条指令，所述指令由处理器加载并执行以实现下述实施例所述的方法。

处理器可以包括一个或者多个处理核心。处理器利用各种接口和线路连接整个终端内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器内的数据，执行终端的各种功能和处理数据。

存储器可以包括随机存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)。存储器可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令。

显示屏用于显示各个应用程序的用户界面。

除此之外，本领域技术人员可以理解，上述终端的结构并不构成对终端的限定，终端可以包括更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。比如，终端中还包括射频电路、输入单元、传感器、音频电路、电源等部件，在此不再赘述。

实施例一

如图1所示，本发明实施例提供了一种水质监测及预警方法，包括：

S101，获取水质监测数据；

S102，从所述水质监测数据中筛选出异常数据；

S103，根据所述异常数据预测对应水体的扩散范围及扩散路径；

S104，将所述水质监测数据在虚拟地图上进行显示，包括区分显示所述异常数据，显示所述扩散范围及扩散路径；

S105，向所述异常数据所处监测点对应的不同层级管理终端发送预警信息，若未收到下一级管理终端的反馈信息，则向上一级管理终端发送预警信息，所述预警信息包括异常数据、根据所述异常数据预测的对应水体的扩散范围及扩散路径和/或水质监测数据在虚拟地图上的显示结果。

在步骤S101中，所述水质监测数据包括地下水水质监测数据、地表水水质监测数据和/或自来水水质监测数据。

在本发明的一个优选实施例中，所述获取水质监测数据包括：

利用采用网格化方式布置在多个监测点的水质监测器得到各监测点的水质监测数据；

所述水质监测器将所述水质监测数据无线传输至数据管理平台。

其中，在监测区域内设置多个监测点，且采用网格化方式布置监测点的位置。水质监测数据包括地下水的水温、水位、流速、PH值、化学成份、微生物等参数数据，地表水的杂质量、色度、流速、水温、水位、PH值、化学成份、微生物等参数数据，自来水的杂质、色度、流速、水温、PH值、化学成份(重金属、氯化物)、微生物、其它有害物质等参数数据。

水质监测器中可以设置无线数据传输模块，采集到水质数据后，可以通过无线数据传输模块将数据发送至数据管理平台。

执行步骤S102，数据管理平台获取到水质监测数据后，可以首先对数据进行分析，从所有的所述水质监测数据中筛选出异常数据，具体可以包括：

将所述水质监测数据与预设的标准数值进行对比，若所述水质监测数据不符合预设的标准数值，则为异常数据。

在本实施例中，预设的标准数值可以为标准数值区间，在分析过程中，若某监测点的取样水体的某个水质参数数据未处在该水质参数对应的标准数值区间内，则对该水质参数数据进行标记，记为异常数据。

其中，异常数据中的空值数据可以进行筛除处理。然后对标记的异常数据按照预先设定的异常级别进行分级处理，具体的可以按照监测数据与标准数值区间的偏差大小进行分级。异常级别可以包括重度异常、中度异常、轻度异常和无异常。

执行步骤S103，根据所述异常数据预测对应水体的扩散范围及扩散路径包括：

利用污染物稀释系数计算水体的扩散距离；

根据所述异常数据所处监测点位置以及所述水体的扩散距离，在虚拟地图中确定扩散范围及扩散路径。

其中，可以采用如下公式计算所述污染物稀释系数K：

K＝(C1-C2)*2/(V1+V2)*L1

式中，C1为第一监测点污染物浓度，C2为与第一监测点相近的第二监测点污染物浓度，L1为第一监测点与第二监测点之间的距离，V1为第一监测点的水流速度，V2为与第一监测点相近的第二监测点的水流速度；

可以采用如下公式计算水体的扩散距离：

L＝(C1-C)/(K*Vt)

式中，C1为第一监测点污染物浓度，C为符合排放标准的浓度，K为该水域的污染物稀释系数，Vt为该水域的平均水流速度。

其中，Vt可以通过两个相近监测点的实时监测数据来初步计算，具体的计算公式可以为：

Vt＝(V1+V2)/2

式中，V1为第一监测点的水流速度，V2为与第一监测点相近的第二监测点的水流速度。

如本领域技术人员可以理解的，水体的扩散距离还可以根据现有技术中的其他方法进行计算。

执行步骤S104，将所述水质监测数据在虚拟地图上进行显示，包括区分显示所述异常数据，显示所述扩散范围及扩散路径。

其中，异常数据与正常数据可以通过不同的颜色进行区分显示，对异常数据还可以进行突出显示，可以使得异常数据更加直观。而且，还可以根据异常数据的级别划分进行区分显示。预测得到的异常水体的扩散范围及扩散路径可以通过渐变颜色进行显示。

在本发明的一个优选实施例中，所述虚拟地图上还可以显示有各监测点的历史数据、重点监测地区虚拟地图标记和/或某时间段内的监测数据。

执行步骤S105，向所述异常数据所处监测点对应的不同层级管理终端发送预警信息，若未收到下一级管理终端的反馈信息，则向上一级管理终端发送预警信息，所述预警信息包括异常数据、根据所述异常数据预测的对应水体的扩散范围及扩散路径和/或水质监测数据在虚拟地图上的显示结果。

数据管理平台向所述异常数据所处的监测点的不同层级管理终端发送预警信息后，管理终端的管理人员通常会根据异常数据信息，对所处监测点的监测设备进行验证，并及时将验证结果反馈给数据管理平台，同时根据异常监测信息的情况及时进行异常工作处理，处理包括排查、启停、管控等处理。

所述管理终端可以通过App和微信小程序的社交属性构建多用户互助的水质安全反馈机制，当各级监测点将检测预警的异常数据上传至数据管理平台后，数据管理平台可通过消息转发机制通知对应的管理终端中的App和微信小程序，等待工作人员及时处理，当工作人员在一定时间内并未处理，则通过数据管理平台将预警数据转发至上级管理层的用户处理，实现更高一级的响应策略，实现多用户互助的处理反馈机制。

实施例二

本发明实施例提供了一种数据管理平台，包括：处理器和与所述处理器连接的存储器，所述存储器存储有多条指令，所述指令可被所述处理器加载并执行，以使所述处理器能够执行如实施例一所述的方法。

实施例三

如图2所示，本发明实施例提供了一种水质监测及预警***，包括如实施例二所述的数据管理平台302，还包括水质监测***301和管理终端303。

所述水质监测***301包括地下水水质监测***、地表水水质监测***和/或自来水水质监测***，所述地下水水质监测***、地表水水质监测***和/或自来水水质监测***均采用网格化方式布置多个监测点，每个监测点均设置有用于监测水质数据的水质监测器，所述水质监测器将监测到的水质数据无线传输至所述数据管理平台302。

所述管理终端303设置有多个层级，用于接收所述数据管理平台302发送的对应监测点的预警信息，还用于向所述数据管理平台302发送对异常数据所处监测点的处理信息。

其中，在本发明实施例中，地下水水质监测***，可以包括置于地下水中的水质监测器，该监测器能够检测到地下水的水温、水位、PH值、化学成份、微生物等参数的数据，监测器置于地面的部分可以由内置无线网络数据传输模块、太阳能光板、蓄电池组成，当监测器实时检测到监测点地下水质数据后，可以经过无线网络数据模块将水质数据传输至数据管理平台；太阳能光板和蓄电池可以利用太阳能为监测器供电。

所述地表水水质监测***，可以包括设置于河流、湖泊等地表水中的水质监测器，该监测器能够检测到地表水的杂质量、色度、水温、水位、PH值、化学成份、微生物等参数的数据，监测器可以内置无线网络数据传输模块，地面上可以设置太阳能光板、蓄电池，太阳能光板和蓄电池可以利用太阳能为监测器供电。当监测器检测到河流、湖泊中的水质数据后，可以经过无线网络数据模块将水质数据传输至数据管理平台。

所述自来水水质监测***，可以包括安装于自来水出口的水质监测器，该监测器能够检测到自来水的杂质、色度、水温、PH值、化学成份(重金属、氯化物)、微生物、其它有害物质等参数的数据，监测器内可以设置有无线网络数据传输模块，该监测器通常在室内监测点采用电源线供电，在室外监测点采用太阳能供电(设置有太阳能光板、蓄电池)，当该监测器检测到自来水水质数据后，可以经过无线网络数据模块将水质数据传输至数据管理平台。

本发明实施例中，数据管理平台可以采用物联网云平台。

物联网云平台可以包括数据传输模块、数据处理模块、数据建模模块、场景数据库、虚拟显示模块、数据储存模块；所述数据传输模块用于监测数据及分析数据等业务数据的接收、下发、转发；所述数据处理模块用于对监测数据进行筛选和过滤后并进行数据分析处理；所述数据建模模块用于将监测数据导入智慧城市场景模型数据库中，并利用各监测点的各项监测数据和各监测点的场景数据形成虚拟展示效果，所述虚拟展示效果包括虚拟地图水质状态显示图，智慧城市重点监测地域突出显示图，某时间段内重点监测指标数据变化示意图等，在虚拟展示效果图中，可以用不同颜色区分异常数据和正常数据，对于标记为异常数据可以进行突出显示，还可以根据异常级别进行区分显示，还可以将预测到的扩散区域和途径通过渐变颜色在虚拟地图上进行显示；场景数据库用于存储构建三维智慧城市场景的模型数据，包括智慧城市虚拟地图信息、各监测点历史数据信息、重点监测地区虚拟地图标记信息以及某时间段内的监测数据集等；虚拟显示模块用于显示三维虚拟城市场景的模型数据；所述数据存储模块用于储存监测数据。

本发明实施例中，管理终端可以采用移动终端。移动终端通过无线网络与物联网云平台进行连接。

物联网云平台将异常数据信息发送给移动终端，移动终端管理人员根据异常数据信息，对所处监测点的监测设备进行验证，并及时将验证结果反馈给物联网云平台，同时根据异常监测信息的情况及时进行异常工作处理，处理包括排查、启停、管控等处理。

所述移动终端可以通过App和微信小程序的社交属性构建多用户互助的水质安全反馈机制，当各级监测点将检测预警的异常数据上传至物联网云平台后，再通过消息转发机制通知对应的移动终端设备中的App和微信小程序，等待工作人员及时处理，当工作人员在一定时间内并未处理，则通过物联网云平台将预警数据转发至上级管理层的用户处理，实现更高一级的响应策略，实现多用户互助的处理反馈机制。

本发明实施例提供的水质监测及预警***，主要由物联网云平台、移动终端、地下水水质监测***、地表水水质监测***、自来水水质监测***组成。通过采用灵活的设计，具有更好的便捷性和安全性，集成了不同水质监测等功能，能够解决现有技术中城市水质监测单一的问题。同时，本发明利用移动终端中的App和微信小程序等的社交属性，构建了工作人员的处理反馈机制。当各级子***将警报数据上传至物联网云平台后，通过消息转发机制通知对应的移动终端中的App和微信小程序，等待工作人员现场处理。当工作人员在一定时间内并未处理，则通过物联网云平台将警报数据转发至上级管理人员的用户，实现更高一级的响应策略，实现多用户互助的处理反馈机制。相较于其他水质监测***，本发明提供的水质监测及预警***具有更高的准确性、及时性，能为城市提供一个优质的水资源环境，具有较大的市场应用价值和广泛的社会意义。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种水质监测及预警方法，其特征在于，包括：

获取水质监测数据；

从所述水质监测数据中筛选出异常数据；

根据所述异常数据预测对应水体的扩散范围及扩散路径；

将所述水质监测数据在虚拟地图上进行显示，包括区分显示所述异常数据，显示所述扩散范围及扩散路径；

向所述异常数据所处监测点对应的不同层级管理终端发送预警信息，若未收到下一级管理终端的反馈信息，则向上一级管理终端发送预警信息，所述预警信息包括异常数据、根据所述异常数据预测的对应水体的扩散范围及扩散路径和/或水质监测数据在虚拟地图上的显示结果；

所述根据所述异常数据预测对应水体的扩散范围及扩散路径包括：

利用污染物稀释系数计算水体的扩散距离；

根据所述异常数据所处监测点位置以及所述水体的扩散距离，在虚拟地图中确定扩散范围及扩散路径；

所述污染物稀释系数K采用如下公式计算：

K＝(C1-C2)*2/(V1+V2)*L1

采用如下公式计算水体的扩散距离：

L＝(C1-C)/(K*Vt)

Vt通过两个相近监测点的实时监测数据来初步计算，具体的计算公式为：

Vt＝(V1+V2)/2

式中，C1为第一监测点污染物浓度，C2为与第一监测点相近的第二监测点污染物浓度，L1为第一监测点与第二监测点之间的距离，V1为第一监测点的水流速度，V2为与第一监测点相近的第二监测点的水流速度，C为符合排放标准的浓度，Vt为该水域的平均水流速度。

2.如权利要求1所述的水质监测及预警方法，其特征在于，所述水质监测数据包括地下水水质监测数据、地表水水质监测数据和/或自来水水质监测数据。

3.如权利要求1所述的水质监测及预警方法，其特征在于，所述获取水质监测数据包括：

利用采用网格化方式布置在多个监测点的水质监测器得到各监测点的水质监测数据；

所述水质监测器将所述水质监测数据无线传输至数据管理平台。

4.如权利要求1所述的水质监测及预警方法，其特征在于，所述从所述水质监测数据中筛选出异常数据包括：

将所述水质监测数据与预设的标准数值进行对比，若所述水质监测数据不符合预设的标准数值，则为异常数据。

5.如权利要求4所述的水质监测及预警方法，其特征在于，根据所述异常数据与所述预设的标准数值的偏差大小对所述异常数据对应的水体进行异常分级。

6.如权利要求1所述的水质监测及预警方法，其特征在于，所述虚拟地图上还显示有各监测点的历史数据、重点监测地区虚拟地图标记和/或某时间段内的监测数据。

7.一种数据管理平台，其特征在于，包括：处理器和与所述处理器连接的存储器，所述存储器存储有多条指令，所述指令可被所述处理器加载并执行，以使所述处理器能够执行如权利要求1-6任一项所述的方法。

8.一种水质监测及预警***，其特征在于，包括如权利要求7所述的数据管理平台，还包括水质监测***和管理终端；

所述水质监测***包括地下水水质监测***、地表水水质监测***和/或自来水水质监测***，所述地下水水质监测***、地表水水质监测***和/或自来水水质监测***均采用网格化方式布置多个监测点，每个监测点均设置有用于监测水质数据的水质监测器，所述水质监测器将监测到的水质数据无线传输至所述数据管理平台；

所述管理终端设置有多个层级，用于接收所述数据管理平台发送的对应监测点的预警信息，还用于向所述数据管理平台发送对异常数据所处监测点的处理信息。

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