CN116071895A - 一种工业废水过程排放监测预警方法 - Google Patents
一种工业废水过程排放监测预警方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116071895A CN116071895A CN202310068487.6A CN202310068487A CN116071895A CN 116071895 A CN116071895 A CN 116071895A CN 202310068487 A CN202310068487 A CN 202310068487A CN 116071895 A CN116071895 A CN 116071895A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- monitoring
- early warning
- industrial
- wastewater
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 116
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 64
- 230000008569 process Effects 0.000 title claims abstract description 37
- 239000010842 industrial wastewater Substances 0.000 title claims abstract description 33
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 71
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 46
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims abstract description 43
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 37
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 35
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 claims abstract description 32
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims abstract description 18
- 238000009434 installation Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 5
- 208000028659 discharge Diseases 0.000 claims description 30
- 238000007599 discharging Methods 0.000 claims description 15
- 239000010865 sewage Substances 0.000 claims description 15
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 9
- 239000008235 industrial water Substances 0.000 claims description 9
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 6
- 238000004065 wastewater treatment Methods 0.000 claims description 6
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 5
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 5
- 206010000117 Abnormal behaviour Diseases 0.000 claims description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 4
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 4
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 claims description 3
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims description 3
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 3
- 210000001503 joint Anatomy 0.000 claims description 3
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 abstract description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 18
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 15
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 7
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 3
- 230000003442 weekly effect Effects 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- WUKWITHWXAAZEY-UHFFFAOYSA-L calcium difluoride Chemical compound [F-].[F-].[Ca+2] WUKWITHWXAAZEY-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 1
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000010436 fluorite Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 239000008399 tap water Substances 0.000 description 1
- 235000020679 tap water Nutrition 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
- G08B21/12—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to undesired emission of substances, e.g. pollution alarms
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/18—Status alarms
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Algebra (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Toxicology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种工业废水过程排放监测预警方法，涉及工业废水排放监测技术领域；包括如下步骤：监控设备安装与数据采集；数据传输与平台计算；智能预警规则演算及推送；执法处理；监控设备安装与数据采集的具体方式为：根据零星废水工业处理涉水工艺特征，在项目环保站点安装相关工业总用水监控，废水收集池水量、液位监控。本发明安全高效，通过对零星废水产生过程的数据采集，对零星工业废水产生和处理过程进行全面的有效监控，结合企业生产工况特征和历史数据，通过云计算服务器运算，对符合异常特征企业进行有效监测，建立基于过程监控数据分析预警规则，通过线上预警平台和线下执法完成企业预警信息的处理。
Description
技术领域
本发明涉及工业废水排放监测技术领域，尤其涉及一种工业废水过程排放监测预警方法。
背景技术
随着生态环境治理过程监控不断改革深化，依托物联网和大数据等新兴信息技术的不断发展和深入应用，生态环境管理信息的利用需要科学规范，以达到有效预警效果。
当前零星工业废水企业监测预警以末端监测为主要方式，该监测预警方式有滞后性，监测数据不够全面。
因此，现阶段发明出一种全面新型零星工业废水过程排放监测预警方法是非常有必要的。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种工业废水过程排放监测预警方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种工业废水过程排放监测预警方法，包括如下步骤：
S1：监控设备安装与数据采集；
S2：数据传输与平台计算；
S3：智能预警规则演算及推送；
S4：执法处理；
其中，所述S1步骤中，监控设备安装与数据采集的具体方式为：
S11：根据零星废水工业处理涉水工艺特征，在项目环保站点安装相关工业总用水监控，废水收集池水量、液位监控，工业污水排放监控，视频监控；
S12：通过数据采集仪器对零星工业废水处理过程中的水量数据、废水收集池水量和液位数据，工业污水排放设施的运行参数进行现场采集；
S13：对废水收集池进行视频监控，如有多个收集池或收集桶，视频监控要全面覆盖。
优选的：所述S12中的数据采集传输仪器通过接口对接前端各类环保传感器，并通过GPRS/4G/NB-IoT/Ethernet通信方式将监测数据上报云服务器，为环保监控中心指挥决策提供数据支持，提升环保在线监测预警能力；
数据采集软件通过已建网络，对项目环保站点的监测数据的进行实时接收，处理、存储接收到的数据，同时写入统一的遥测数据库，以供原有***调用数据；
数据接收模块接收各项目环保站点的水位、电压等原始报文数据，并对原始报文进行解析处理，将解析出来的数据写入数据库表；通过4G进行远程设置，管理及更改站点基本参数、运行参数、远程数据提取、着测。
进一步的：所述S2步骤中，将水量数据、液位数据、污水排放处理设施的运行参数和现场视频记录通过网络设备发送至数据采集传输仪器，通过数据采集传输仪器将接收到的水量数据、液位数据、污水排放处理设施的运行参数和现场视频记录发送至服务器。
进一步优选的：所述S3步骤中，智能预警规则演算及推送包括以下步骤：
S31：服务器对接收到的水量数据、液位数据、污水排放处理设施的运行参数和现场视频记录进行数据存储，按预警类型的废水处理工艺要求进行数据预处理及数据标准化计算，通过预警规则演算获取异常行为的企业名单；
S32：将异常企业的名单及其对应异常内容推送至后台终端，定时更新数据内容。
作为本发明一种优选的：所述S4步骤中，执法处理流程包括以下步骤：
S41：根据异常内容提示，掌握异常企业及相关异常因子，通过现场排查核实企业是否存在偷排废水等可以行为；
S42：上传相关执法排查结果至在线执法平台，作为监管部门消警依据。
作为本发明进一步优选的：所述S2步骤中，数据采集完成后上传至服务器，其中数据传输质量由数据传输率衡量，定义如下：考核时段内实收数据个数与应收数据个数的百分比；传输率应收数据个数为考核时段内各数据类型应收数据个数之和，数据传输率考核数据类型为小时数据和日数据，按考核时段对各类型数据个数求和后计算传输率，计算公式如下：
C＝D/E*100％＝(E-F)/E*100％
其中：D为考核时段内各数据类型实收数据个数之和；
E为考核时段内各数据类型应收数据个数之和；
F为考核时段内各数据类型缺失数据个数之和。
作为本发明再进一步的方案：所述考核时段内所有监控点的小时数据、日数据的应监控主要污染物浓度、流量按照固定频率应上报数据之和(剔除停产、停排时段)，其算法为：
E＝P1+P2+…+Pn；
E为考核时段内各数据类型应收数据个数之和；
P为考核时段内待考核监控点的应收数据数；
n为考核监控点个数；
其中P的计算公式如下：
P＝小时数据考核项×考核小时数+日数据考核项×考核天数；
或P＝S×(M-N)+S×(X-Y)；
S为小时数据考核项：pH值、电导率、流量、用电量、用电功率。
M为考核时段小时数
N为考核时段停产、停排小时数
X为考核时段天数
Y为考核时段停产、停排天数；若停产、停排一日内超过6小时，该日计入停产、停排天数；否则，不计入。
在前述方案的基础上：所述S4步骤中通过线上远程监控，线下执法联动的精准监管。
在前述方案的基础上优选的：所述S11步骤中，安装的监控设备具体目的为：
①工业总用水监控：用于监控工业总用水流量；
②废水收集池水量、液位监控：用于监控废水收集池液位高度、水量；
③工业污水排放监控：用于监控工业污水排放累计流量、工业污水排放瞬时流量。
在前述方案的基础上进一步优选的：所述S11步骤中，安装的监控设备还包括：电磁流量计；超声波液位计监测仪。
本发明的有益效果为：
1.本发明安全高效，通过对零星废水产生过程的数据采集，对零星工业废水产生和处理过程进行全面的有效监控，结合企业生产工况特征和历史数据，通过云计算服务器运算，对符合异常特征企业进行有效监测，建立基于过程监控数据分析预警规则，通过线上预警平台和线下执法完成企业预警信息的处理。
2.本发明不仅能提高巡查人员的监管效率，充分利用监控数据的价值，而且为环境监管相关应用提供支撑，构建智能化的管控平台，从而提高环境管理决策的科学性和可靠性。
附图说明
图1为本发明提出的一种工业废水过程排放监测预警方法的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本专利的技术方案作进一步详细地说明。
一种工业废水过程排放监测预警方法，包括如下步骤：
S1：监控设备安装与数据采集；
S2：数据传输与平台计算；
S3：智能预警规则演算及推送；
S4：执法处理。
其中，所述S1步骤中，监控设备安装与数据采集的具体方式为：
S11：根据零星废水工业处理涉水工艺特征，在项目环保站点安装相关工业总用水监控，废水收集池水量、液位监控，工业污水排放监控，视频监控；
S12：通过数据采集仪器对零星工业废水处理过程中的水量数据、废水收集池水量和液位数据，工业污水排放设施的运行参数进行现场采集；
S13：对废水收集池进行视频监控，如有多个收集池或收集桶，视频监控要全面覆盖。
其中，所述S12中的数据采集传输仪器通过接口对接前端各类环保传感器，并通过GPRS/4G/NB-IoT/Ethernet等通信方式将监测数据上报云服务器，为环保监控中心指挥决策提供数据支持，提升环保在线监测预警能力；
数据采集软件通过已建网络，对项目环保站点的监测数据的进行实时接收，处理、存储接收到的数据，同时写入统一的遥测数据库，以供原有***调用数据；即：数据采集软件主要用于监测站点原始数据接收采集入库；
数据接收模块接收各项目环保站点的水位、电压等原始报文数据，并对原始报文进行解析处理，将解析出来的数据写入数据库表；可通过4G进行远程设置，管理及更改站点基本参数、运行参数、远程数据提取、着测。
其中，所述S11步骤中，安装的监控设备具体目的为：
①工业总用水监控：用于监控工业总用水流量(m3)；
②废水收集池水量、液位监控：用于监控废水收集池液位高度(厘米)、水量(m3)；
③工业污水排放监控：用于监控工业污水排放累计流量(m3)、工业污水排放瞬时流量(L/s)；
④视频监控；
监控设备根据现场环境收集多个监控因子数据，通过中心端监控***提供的数据接收IP和端口上传监控数据至中心端监控***。
现场端设备点位布设应遵循全面性、精简性、准确性的原则，具体的：
A、全面性：现场端点位布设应结合厂区的生产工艺、设施运行情况进行配置，全面覆盖排污单位排污许可证中列出的主要生产设施及治污设施；未申领排污许可证的污染源，可参考环境影响评价报告中相关内容进行布点；
B、精简性：在准确反映排污单位生产情况、污染设施运行情况的前提下，布设的点位数量力求精简；
C、准确性：监测点位数据应能准确反映被监控设备的用电、用水、生产情况、运行情况等；
所述S11步骤中，安装的监控设备还包括：
电磁流量计；电磁流量计需符合《JB/T 9248-2015电磁流量计》标准要求，具备CPA批准证书；具体指标为：①监测参数：正向累计流量、瞬时流量；②测量精度：优于1.0级；③重复性误差：±0.1％；④通讯输出：RS485通讯、Modbus协议；⑤通讯参数：波特率9600bps，8数据位，1停止位，无校验；⑥ModBus地址范围：支持1～255；
超声波液位计监测仪；具体指标为：①监测参数：液位高度、剩余量；②测量精度：0.5％F.S；③测量范围：0－10m；④显示方式：现场可查看液位高度；⑤防护等级：探头IP68；⑥供电方式：供电应考虑实际情况，优先采用安全电压供电；⑦通讯输出：RS485通讯、Modbus协议；⑧通讯参数：波特率9600bps，8数据位，1停止位，无校验；⑨ModBus地址范围：支持1～255；
视频监控***：视频监控***应符合《GB/T28181-2016公共安全视频监控联网***信息传输、交换、控制技术要求》的要求，摄像机需提供公安部检测机构出具的检验报告；具体指标为：①网络传输：支持有线网络或无线网络传输；②视频压缩：H.265/H.264/MJPEG；③背光补偿：支持背光补偿；④接口协议：支持ONVIF(PROFILE S,PROFILE G),ISAPI,支持GB28181,Ehome平台接入,支持萤石云平台接入；⑤防护等级：IP67级；⑥画面抓拍：支持定时抓图与事件抓图功能存储功能:支持ONVIF协议，本地视频全天存储30天以上；⑦画面输出：200万像素，1920×1080分辨率。
所述S2步骤中，将水量数据、液位数据、污水排放处理设施的运行参数和现场视频记录通过网络设备发送至数据采集传输仪器，通过数据采集传输仪器将接收到的水量数据、液位数据、污水排放处理设施的运行参数和现场视频记录发送至服务器。
其中，所述S2步骤中，数据采集完成后上传至服务器，其中数据传输质量由数据传输率衡量，定义如下：考核时段内实收数据个数与应收数据个数的百分比；传输率应收数据个数为考核时段内各数据类型应收数据个数之和，数据传输率考核数据类型为小时数据和日数据，按考核时段对各类型数据个数求和后计算传输率，计算公式如下：
C＝D/E*100％＝(E-F)/E*100％
其中：D为考核时段内各数据类型实收数据个数之和；
E为考核时段内各数据类型应收数据个数之和；
F为考核时段内各数据类型缺失数据个数之和。
所述考核时段内所有监控点的小时数据、日数据的应监控主要污染物浓度、流量按照固定频率应上报数据之和(剔除停产、停排时段)，其算法为：
E＝P1+P2+…+Pn；
E为考核时段内各数据类型应收数据个数之和；
P为考核时段内待考核监控点的应收数据数；
n为考核监控点个数；
其中P的计算公式如下：
P＝小时数据考核项×考核小时数+日数据考核项×考核天数；
或P＝S×(M-N)+S×(X-Y)；
S为小时数据考核项：pH值、电导率、流量、用电量、用电功率。
M为考核时段小时数
N为考核时段停产、停排小时数
X为考核时段天数
Y为考核时段停产、停排天数；若停产、停排一日内超过6小时，该日计入停产、停排天数；否则，不计入。
所述S3步骤中，智能预警规则演算及推送包括以下步骤：
S31：服务器对接收到的水量数据、液位数据、污水排放处理设施的运行参数和现场视频记录进行数据存储，按预警类型的具体废水处理工艺要求进行数据预处理及数据标准化计算，结合零星废水产生企业生产工况因子特征，总结出以下核心异常预警规则，分别是液位异常，用水异常，产废异常，数值异常等；
S32：通过考核同一企业特定时间段内的水类数据(一周、一个月、一个季度)，对符合异常特征的企业按严重程度分别生成对应四级至一级预警级别，一级为最高级别，四级为最低级别；
其中，在利用环境数据做运算前应判断数据的可靠性与准确性，避免因设备故障或现场信号干扰等因素导致数据传输时数据的缺失或产生异常值，从而影响预警异常的准确性；
实际处理中，数据缺失是常见的数值异常类型，数值传输率每月10日将自动对上月实际接收的数据进行数据传输率的计算，要求数据传输率为90％或以上；为提高数据可靠性，对于每周数据传输率低于50％的企业将触发异常预警；在实际过程中，即使数据传输率满足90％或以上，水电类因子数据中也可能会存在对计算产生影响的异常数值，从而影响预警结果的准确性，需要对数据进行预处理。
在所述智能预警规则演算及推送过程中，结合零星废水产生企业生产工况特征，去除数值异常的企业，数据预处理时判断是否含有异常值；主要判定依据为：
①水量累计值类因子通过对比相同时间段内分钟累计值、小时累计值与日数值是否在允许误差范围内(5％)；
②是否含负值；
③是否在自然周内任一因子分钟数据中异常值占比超过50％(异常值：负值，异常偏大值，“水量”>企业桶容积+2)
④自然月“工业用水流量”的日数据是否>100立方米，若(流量类日数值/86.4-瞬时流量日数值)结果的绝对值大于等于0.2，则说明工业用水流量数值出现异常值干扰，此类数值也不可以使用；
经上述数据预处理后，可靠数据才进行以下异常类型规则演算：
其中，液位异常分为三种级别：
①四级液位异常：
a、有联单转移量但当日废水池液位无变化；
b、当周液位下降次数满足“x≥5”，且(水量减少量/下降次数)>(桶容积的50％),且(水量减少量/下降次数)>1吨，且(水量减少总时间/下降次数)小于20分钟；
②三级液位异常：当周液位下降次数满足“x≥3”，(水量减少总时间/下降次数)大于20分钟
a、水量减少量满足：若桶容积≤5000L,则“桶容积的10％≤x≤桶容积的60％”；
b、水量减少量满足：若桶容积>5000L,则“0.2＜x＜桶容积的50％”,且(水量减少量/下降次数)≥1吨；
③二级液位异常：
a、自然周内出现2次液位下降(非同一天)，且(两次存在水量减少量满足：桶容积≤5000L,则“桶容积的10％＜x＜桶容积的70％”；桶容积>5000L,则“0.2＜x＜桶容积的50％”，且总下降时间＞2小时；
b、自然周内出现2次液位下降(同一天)，且水量减少量满足0.2＜x＜桶容积的50％；
c、自然周内出现2次液位下降(非同一天)，且两次的水量减少量相差40％以上且总下降时间＞50分钟；
其中，用水异常分为两种级别：
①四级用水异常：
a、自然月内“自来水工业用水流量”日数值整月为0；
②三级用水异常：
a、3个自然月内，用水量都为0，但产废量＞0.5；
b、3个自然月内，产废量大于2吨，且产污系数满足1.3≤x；
c、连续6个自然月用水量为0，产废量小于0.2；
其中上述产废量计算公式为：产废量＝结束时点水量监测值-开始时点水量监测值+统计期间水量减少总量+工业排放量；
用水量计算方式为自来水工业用水量日数据之和；
产污系数计算公式为：产污系数＝产废量/用水量。
其中，产废异常分为四种级别：
①四级产废异常：2个自然月内，用水量满足“0.5＜x≤5”，但产废量等于0；
②三级产废异常：3个自然月内，用水量大于5吨小于200吨，产污系数＜0.1，且液位(最大值-最小值)≥0.2；
③二级产废异常：3个自然月内，用水量大于等于200吨小于1000吨，产污系数＜0.1，且液位(最大值-最小值)≥0.2；
④一级产废异常：3个自然月内，用水量大于等于1000吨小于90000吨，产污系数＜0.1，且液位(最大值-最小值)≥0.2；
经过上述数据预处理、液位异常、用水异常和产废异常规则判断，可得到一批异常企业名单及其异常行为，并推送至污染源在线监控管理***。
所述S4步骤中，执法处理流程包括以下步骤：
S41：根据异常内容提示，掌握异常企业及相关异常因子，通过现场排查核实企业是否存在偷排废水等可以行为；
S42：上传相关执法排查结果至在线执法平台，作为监管部门消警依据。
其中，液位异常处理流程：
①通过平台查看企业液位图(即水量统计)，通过数据掌握企业液位下降的次数、下降量、下降日期及下降时长等信息；
②查看可疑时段的视频，确有异常行为，保留证据，做出处罚；
③若视频无异常或无视频，联系企业提供当周所有转移联单；
④若异常时段无联单，对较可疑企业进行突击检查(排查是否存在暗管，由企业做出解释并提供数据或证明，核实企业说法是否合理)；
⑤完成现场核查工作后，分局需将相关异常的产生原因、整改措施及核查情况反馈至平台。
其中，产废异常处理流程：
①通过平台查看企业相关时间段数据(用水、液位图等)，了解企业整体用水及产废情况；
②现场检查相关设备，排查是否有偷排或另设收集桶等行为，若无则由企业做出解释并提供相应数据或证据，核实企业说法是否合理；
③完成现场核查工作后，专管员需将相关异常的产生原因、整改措施及核查情况反馈至平台。
其中，用水异常处理流程：
①电话核实是否停产；
②若无停产，组织运维人员一同前往现场检查；
③若设备无问题，排查企业是否进水管道监测不全或存在暗管等，要求企业整改；
④完成现场核查工作后，专管员需将相关异常的产生原因、整改措施及核查情况反馈至平台。
其中，数值异常处理流程：
①企业通过平台查看上周日用水流量因子日数值、小时数值、分钟数值，需保证都满足以下2个条件：小时数值之和≈日数值、分钟数值之和≈日数值。若任一项未满足，联系运维检查设备；
②运维查看不满足条件的数据类型当日的数据，看看是否存在异常值或缺失值，若存在，检查设备或现场网路环境；
③若无异常值，则为上传设置问题，检查数据类型参数是否按要求设置；
④完成后拍照上传(检修现场照片、至少1日异常类型数值对比正常的截图)；
基于上述，本发明的优点在于，本发明安全高效，通过对零星废水产生过程的数据采集，对零星工业废水产生和处理过程进行全面的有效监控，结合企业生产工况特征和历史数据，通过云计算服务器运算，对符合异常特征企业进行有效监测，建立基于过程监控数据分析预警规则，通过线上预警平台和线下执法完成企业预警信息的处理。本发明不仅能提高巡查人员的监管效率，充分利用监控数据的价值，而且为环境监管相关应用提供支撑，构建智能化的管控平台，从而提高环境管理决策的科学性和可靠性。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明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发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种工业废水过程排放监测预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：监控设备安装与数据采集；
S2：数据传输与平台计算；
S3：智能预警规则演算及推送；
S4：执法处理；
其中，所述S1步骤中，监控设备安装与数据采集的具体方式为：
S11：根据零星废水工业处理涉水工艺特征，在项目环保站点安装相关工业总用水监控，废水收集池水量、液位监控，工业污水排放监控，视频监控；
S12：通过数据采集仪器对零星工业废水处理过程中的水量数据、废水收集池水量和液位数据，工业污水排放设施的运行参数进行现场采集；
S13：对废水收集池进行视频监控，如有多个收集池或收集桶，视频监控要全面覆盖。
2.根据权利要求1所述的一种工业废水过程排放监测预警方法，其特征在于，所述S12中的数据采集传输仪器通过接口对接前端各类环保传感器，并通过GPRS/4G/NB-IoT/Ethernet通信方式将监测数据上报云服务器，为环保监控中心指挥决策提供数据支持，提升环保在线监测预警能力；
数据采集软件通过已建网络，对项目环保站点的监测数据的进行实时接收，处理、存储接收到的数据，同时写入统一的遥测数据库，以供原有***调用数据；
数据接收模块接收各项目环保站点的水位、电压等原始报文数据，并对原始报文进行解析处理，将解析出来的数据写入数据库表；通过4G进行远程设置，管理及更改站点基本参数、运行参数、远程数据提取、着测。
3.根据权利要求2所述的一种工业废水过程排放监测预警方法，其特征在于，所述S2步骤中，将水量数据、液位数据、污水排放处理设施的运行参数和现场视频记录通过网络设备发送至数据采集传输仪器，通过数据采集传输仪器将接收到的水量数据、液位数据、污水排放处理设施的运行参数和现场视频记录发送至服务器。
4.根据权利要求3所述的一种工业废水过程排放监测预警方法，其特征在于，所述S3步骤中，智能预警规则演算及推送包括以下步骤：
S31：服务器对接收到的水量数据、液位数据、污水排放处理设施的运行参数和现场视频记录进行数据存储，按预警类型的废水处理工艺要求进行数据预处理及数据标准化计算，通过预警规则演算获取异常行为的企业名单；
S32：将异常企业的名单及其对应异常内容推送至后台终端，定时更新数据内容。
5.根据权利要求1所述的一种工业废水过程排放监测预警方法，其特征在于，所述S4步骤中，执法处理流程包括以下步骤：
S41：根据异常内容提示，掌握异常企业及相关异常因子，通过现场排查核实企业是否存在偷排废水等可以行为；
S42：上传相关执法排查结果至在线执法平台，作为监管部门消警依据。
6.根据权利要求3所述的一种工业废水过程排放监测预警方法，其特征在于，所述S2步骤中，数据采集完成后上传至服务器，其中数据传输质量由数据传输率衡量，定义如下：考核时段内实收数据个数与应收数据个数的百分比；传输率应收数据个数为考核时段内各数据类型应收数据个数之和，数据传输率考核数据类型为小时数据和日数据，按考核时段对各类型数据个数求和后计算传输率，计算公式如下：
C＝D/E*100％＝(E-F)/E*100％
其中：D为考核时段内各数据类型实收数据个数之和；
E为考核时段内各数据类型应收数据个数之和；
F为考核时段内各数据类型缺失数据个数之和。
7.根据权利要求6所述的一种工业废水过程排放监测预警方法，其特征在于，所述考核时段内所有监控点的小时数据、日数据的应监控主要污染物浓度、流量按照固定频率应上报数据之和(剔除停产、停排时段)，其算法为：
E＝P1+P2+…+Pn；
E为考核时段内各数据类型应收数据个数之和；
P为考核时段内待考核监控点的应收数据数；
n为考核监控点个数；
其中P的计算公式如下：
P＝小时数据考核项×考核小时数+日数据考核项×考核天数；
或P＝S×(M-N)+S×(X-Y)；
S为小时数据考核项：pH值、电导率、流量、用电量、用电功率。
M为考核时段小时数
N为考核时段停产、停排小时数
X为考核时段天数
Y为考核时段停产、停排天数；若停产、停排一日内超过6小时，该日计入停产、停排天数；否则，不计入。
8.根据权利要求5所述的一种工业废水过程排放监测预警方法，其特征在于，所述S4步骤中通过线上远程监控，线下执法联动的精准监管。
9.根据权利要求1所述的一种工业废水过程排放监测预警方法，其特征在于，所述S11步骤中，安装的监控设备具体目的为：
①工业总用水监控：用于监控工业总用水流量；
②废水收集池水量、液位监控：用于监控废水收集池液位高度、水量；
③工业污水排放监控：用于监控工业污水排放累计流量、工业污水排放瞬时流量。
10.根据权利要求9所述的一种工业废水过程排放监测预警方法，其特征在于，所述S11步骤中，安装的监控设备还包括：电磁流量计；超声波液位计监测仪。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310068487.6A CN116071895A (zh) | 2023-02-06 | 2023-02-06 | 一种工业废水过程排放监测预警方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310068487.6A CN116071895A (zh) | 2023-02-06 | 2023-02-06 | 一种工业废水过程排放监测预警方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116071895A true CN116071895A (zh) | 2023-05-05 |
Family
ID=86174568
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310068487.6A Pending CN116071895A (zh) | 2023-02-06 | 2023-02-06 | 一种工业废水过程排放监测预警方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116071895A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116739223A (zh) * | 2023-08-14 | 2023-09-12 | 中科三清科技有限公司 | 企业排污实时监管方法、装置、存储介质及电子设备 |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104238527A (zh) * | 2014-09-24 | 2014-12-24 | 天津创业环保集团股份有限公司 | 污水处理厂曝气总量的精确控制方法 |
| CN207742780U (zh) * | 2018-01-16 | 2018-08-17 | 临安丹靓环境工程有限公司 | 污水排放用监控用报警装置 |
| CN109034533A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-12-18 | 国电南京自动化股份有限公司 | 一种集团级实时监管平台污染物参数小时均值统计的方法 |
| CN110161183A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-08-23 | 广东柯内特环境科技有限公司 | 一种空气质量监测方法 |
| CN112903946A (zh) * | 2021-03-04 | 2021-06-04 | 广东科创工程技术有限公司 | 一种新型零星工业废水收集水质检测预警方法 |
| CN113030416A (zh) * | 2021-03-25 | 2021-06-25 | 北京市环境保护科学研究院 | 一种水源地污染源溯源方法、装置及电子设备 |
| CN113034880A (zh) * | 2021-03-25 | 2021-06-25 | 保定市桥与果新材料科技有限公司 | 一种基于大数据的环保监测*** |
| CN115545400A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-12-30 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种炼化企业环保监控方法、装置、存储介质及电子设备 |
-
2023
- 2023-02-06 CN CN202310068487.6A patent/CN116071895A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104238527A (zh) * | 2014-09-24 | 2014-12-24 | 天津创业环保集团股份有限公司 | 污水处理厂曝气总量的精确控制方法 |
| CN207742780U (zh) * | 2018-01-16 | 2018-08-17 | 临安丹靓环境工程有限公司 | 污水排放用监控用报警装置 |
| CN109034533A (zh) * | 2018-06-21 | 2018-12-18 | 国电南京自动化股份有限公司 | 一种集团级实时监管平台污染物参数小时均值统计的方法 |
| CN110161183A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-08-23 | 广东柯内特环境科技有限公司 | 一种空气质量监测方法 |
| CN112903946A (zh) * | 2021-03-04 | 2021-06-04 | 广东科创工程技术有限公司 | 一种新型零星工业废水收集水质检测预警方法 |
| CN113030416A (zh) * | 2021-03-25 | 2021-06-25 | 北京市环境保护科学研究院 | 一种水源地污染源溯源方法、装置及电子设备 |
| CN113034880A (zh) * | 2021-03-25 | 2021-06-25 | 保定市桥与果新材料科技有限公司 | 一种基于大数据的环保监测*** |
| CN115545400A (zh) * | 2022-08-24 | 2022-12-30 | 中国石油化工股份有限公司 | 一种炼化企业环保监控方法、装置、存储介质及电子设备 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116739223A (zh) * | 2023-08-14 | 2023-09-12 | 中科三清科技有限公司 | 企业排污实时监管方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN116739223B (zh) * | 2023-08-14 | 2023-11-07 | 中科三清科技有限公司 | 企业排污实时监管方法、装置、存储介质及电子设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN201781578U (zh) | 污水处理监控*** | |
| CN112863134B (zh) | 一种农村污水处理设施运行异常的智能诊断***及方法 | |
| CN100427719C (zh) | 油井状态实时监控方法 | |
| CN105157756A (zh) | 一种污染源防偷排控制方法及装置 | |
| CN109857075B (zh) | 基于移动终端的水资源监控平台运行维护管理*** | |
| CN111536421B (zh) | 一种长输热网智能监控*** | |
| CN111399466A (zh) | 一种环境治理过程监控***及其监控方法 | |
| CN114047719A (zh) | 一种农村生活污水处理设施远程监测评估***与运行方法 | |
| CN107450427A (zh) | 污染源在线监控***及其检测设备的运维动态管控方法 | |
| CN108762215A (zh) | 一种污染源动态工况***及使用方法 | |
| CN112836935B (zh) | 一种适用于发电厂的智慧水务管理平台 | |
| CN111121874A (zh) | 一种水源地水质监测评估***及其评估方法 | |
| CN205176599U (zh) | 一种互联环保治污设施过程监控*** | |
| CN107192414A (zh) | 一种工业园区废水排放智能监控与报警的方法 | |
| CN116071895A (zh) | 一种工业废水过程排放监测预警方法 | |
| CN110825011A (zh) | 污染源在线水平衡监测*** | |
| CN208588936U (zh) | 一种废水处理监控*** | |
| CN112561289A (zh) | 一种能源管理体系认证中的能源绩效集成验证方法 | |
| CN113852661B (zh) | 一种基于声波分析的流程供应链运载设备托辊故障监测***及方法 | |
| CN113012388B (zh) | 污染源在线监测***及在线监测数据作假识别分析方法 | |
| CN112330062A (zh) | 一种基于电、水、燃气消耗的企业生产运行状态监管预警*** | |
| CN111665766A (zh) | 一种基于物联网的水务智能监控*** | |
| CN106673209A (zh) | 河湖水生态修复调控***及修复方法 | |
| CN115376296A (zh) | 一种基于工业互联网的生产故障预警*** | |
| CN115049297A (zh) | 一种智慧污水厂运行*** |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20230505 |