TWI806711B - 感測器之上下游組態建立方法、異常檢測方法及管理系統 - Google Patents
感測器之上下游組態建立方法、異常檢測方法及管理系統 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI806711B TWI806711B TW111127135A TW111127135A TWI806711B TW I806711 B TWI806711 B TW I806711B TW 111127135 A TW111127135 A TW 111127135A TW 111127135 A TW111127135 A TW 111127135A TW I806711 B TWI806711 B TW I806711B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- sensor
- pollution
- target
- period
- candidate
- Prior art date
Links
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 title claims abstract description 93
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 127
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 19
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 17
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 14
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 abstract description 3
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 20
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 8
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910019142 PO4 Inorganic materials 0.000 description 2
- RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N Sulphur dioxide Chemical compound O=S=O RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 2
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 2
- 239000010452 phosphate Substances 0.000 description 2
- NBIIXXVUZAFLBC-UHFFFAOYSA-K phosphate Chemical compound [O-]P([O-])([O-])=O NBIIXXVUZAFLBC-UHFFFAOYSA-K 0.000 description 2
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 2
- MGWGWNFMUOTEHG-UHFFFAOYSA-N 4-(3,5-dimethylphenyl)-1,3-thiazol-2-amine Chemical compound CC1=CC(C)=CC(C=2N=C(N)SC=2)=C1 MGWGWNFMUOTEHG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N Dihydrogen sulfide Chemical compound S RWSOTUBLDIXVET-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N Hydrogen Chemical compound [H][H] UFHFLCQGNIYNRP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- IOVCWXUNBOPUCH-UHFFFAOYSA-M Nitrite anion Chemical compound [O-]N=O IOVCWXUNBOPUCH-UHFFFAOYSA-M 0.000 description 1
- CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N Ozone Chemical compound [O-][O+]=O CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 1
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 229910000037 hydrogen sulfide Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- JCXJVPUVTGWSNB-UHFFFAOYSA-N nitrogen dioxide Inorganic materials O=[N]=O JCXJVPUVTGWSNB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000011593 sulfur Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
- G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
- G01N33/0073—Control unit therefor
- G01N33/0075—Control unit therefor for multiple spatially distributed sensors, e.g. for environmental monitoring
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/18—Water
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/22—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
- G06F16/2228—Indexing structures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2462—Approximate or statistical queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Marketing (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Selective Calling Equipment (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
一種感測器之上下游組態建立方法包含判斷目標感測器與候選感測器的兩筆地理位置數據,依據多筆流場數據、地理位置數據及目標感測器的多筆目標感測數據,決定至少一關聯汙染時段,對於所述至少一關聯汙染時段的每一者,計算目標感測器於關聯汙染時段測得的多筆目標感測數據與候選感測器於關聯汙染時段測得的多筆候選感測數據之間的相關度,以取得多個感測器相關度,以及當該些感測器相關度中大於或等於相關度閾值的數量比例大於或等於預設比例時,判斷候選感測器與目標感測器具有候選感測器為目標感測器的衛星感測器的上下游關係。
Description
本發明係關於一種感測器的管理方法,特別係關於一種感測器之上下游組態建立方法及異常檢測方法。
水質感測器及空氣品質感測器是常見的感測器,水質感測器可用於感測水中的磷酸鹽及硫化氫濃度等數據,空氣品質感測器可用於感測空氣中的二氧化碳濃度及懸浮微粒濃度等數據。以空氣品質感測器為例,在許多場域中(例如,離岸風力發電區)會設有大量的空氣品質感測器,以監控該場域的空氣品質。然而,在設置了大量的空氣品質感測器的事件下,亦需投入大量經費以對該些空氣品質感測器執行定期巡檢及不定期維護作業,增加了時間、人力及經費成本。此外,定期巡檢大多使用抽查方式進行感測器的檢測,不僅效率不高,甚而可能還有遺漏故障的感測器之情事。
鑒於上述,本發明提供一種以滿足上述需求的感測器之上下游組態建立方法、異常檢測方法及管理系統。
依據本發明一實施例的感測器之上下游組態建立方法,適用於具有感測功能的目標感測器及候選感測器,該方法包含以運算裝置執行:判斷目標感測器與候選感測器的兩筆地理位置數據;依據多筆流場數據、地理位置數據及目標感測器的多筆目標感測數據,決定至少一關聯汙染時段;對於該至少一關聯汙染時段中的每一者,計算目標感測器於關聯汙染時段測得的多筆目標感測數據與候選感測器於該關聯汙染時段測得的多筆候選感測數據之間的相關度,以取得對應於該關聯汙染時段的多個感測器相關度;以及當所述多個感測器相關度中大於或等於相關度閾值的數量比例大於或等於預設比例時,判斷候選感測器與目標感測器具有上下游關係,並儲存對應於候選感測器與目標感測器的上下游關係資訊,其中上下游關係資訊指示候選感測器為目標感測器的衛星感測器。
依據本發明一實施例的感測器異常檢測方法,包含以運算裝置執行:取得目標感測器的上下游組態表,其中該上下游組態表記錄目標感測器與多個衛星感測器具有上下游關係;對每一該些衛星感測器執行依據多筆檢測流場數據、地理位置數據及目標感測器的多筆檢測感測數據執行汙染判斷標準,決定是否存在至少一檢測汙染時段,並且當存在且決定至少一檢測汙染時段時執行:對於每一檢測汙染時段,計算目標感測器於檢測汙染時段測得的多筆目標檢測數據與衛星感測器於該檢測汙染時段測得的多筆衛星檢測數據之間的相關度,以取得多個檢測相關度,當所述多個檢測相關度中大於或等於相關度閾值的數量比例未大於或等於預設比例時,設定結算結果為1,以及當所述多個檢測
相關度中大於或等於相關度閾值的數量比例大於或等於預設比例時,設定結算結果為0;依據該些衛星感測器的該些結算結果與對應的所述多個衛星感測器的總數計算錯誤率;以及當錯誤率達錯誤率閾值時,輸出關聯於目標感測器的異常通知。
依據本發明一實施例的感測器管理系統,包含:儲存裝置,儲存目標感測器測得的多筆目標感測數據、候選感測器測得的多筆目標感測數據及目標感測器與候選感測器的兩筆地理位置數據;以及運算裝置,連接於儲存裝置,且執行一上下游組態建立程序,包含:依據所述多筆流場數據、地理位置數據及目標感測器的所述多筆目標感測數據,決定至少一個關聯汙染時段;對於該至少一關聯汙染時段中的每一者,計算目標感測器於關聯汙染時段測得的多筆目標感測數據與候選感測器於關聯汙染時段測得的多筆候選感測數據之間的相關度,以取得多個感測器相關度;以及當所述多個感測器相關度中大於或等於相關度閾值的數量比例大於或等於預設比例時,判斷候選感測器與目標感測器具有上下游關係,並儲存對應於候選感測器與目標感測器的上下游關係資訊,其中上下游關係資訊指示候選感測器為目標感測器的衛星感測器。
綜上所述,依據本發明一或多個實施例所示的感測器之上下游組態建立方法及感測器管理系統,可利用流場數據建立其上下游關係,有助於降低後續進行感測器檢測的成本。此外,本發明一或多個實施例所示的感測器異常檢測方法及感測器管理系統,最少只需兩個感測器之感測數值即可進行感測器檢測,可無需設置標準測站也不需投入
大量人力,可實現自我檢測,並有效降低進行感測器檢測的時間、人力及經費成本,進而提升巡檢效能。
以上之關於本揭露內容之說明及以下之實施方式之說明係用以示範與解釋本發明之精神與原理,並且提供本發明之專利申請範圍更進一步之解釋。
1:感測器管理系統
10:儲存裝置
11:第一運算裝置
12:第二運算裝置
13:通訊模組
14:場資料庫
X:目標感測器
A:候選感測器
A1~A4:熱區感測器
B1:感測器
C1:第一衛星感測器
C2:第二衛星感測器
HS:熱區
D:閾值距離
v 1:第一方向
v 2:第二方向
△θ:角度容忍值
θ1 ,θ2:夾角
wd x :候選流場數據
Th1:汙染濃度上限值
Th2:汙染濃度下限值
t:基準時間點
t0:起始時間點
t1:結束時間點
wd:流場數據
S11,S13,S15,S17,S131,S133,S135,S1331,S1333,S1335,S1337,S1351,S1353,S21,S23,S231,S233,S235,S25,S27:步驟
圖1係依據本發明一實施例所繪示的感測器管理系統、目標感測器及候選感測器的方塊圖。
圖2係依據本發明一實施例所繪示的感測器之上下游組態建立方法的流程圖。
圖3a到圖3c係依據本發明一實施例所繪示的感測器之上下游組態建立方法的執行示意圖。
圖4係依據本發明一實施例所繪示的感測器之上下游組態建立方法中取得關聯汙染時段的流程圖。
圖5示例性地繪示判斷兩感測器之間的相對地理位置的示意圖。
圖6係依據本發明一實施例所繪示的感測器之上下游組態建立方法中取得汙染時段的流程圖。
圖7係依據本發明一實施例所繪示的感測器之上下游組態建立方法中取得汙染時段的執行示意圖。
圖8係依據本發明一實施例所繪示的感測器之上下游組態建立方法中篩選出關聯汙染時段的流程圖。
圖9係依據本發明一實施例所繪示的感測器異常檢測方法的流程圖。
圖10a到圖10e係依據本發明一實施例所繪示的感測器之上下游組態建立方法及異常檢測方法的例子。
以下在實施方式中詳細敘述本發明之詳細特徵以及優點,其內容足以使任何熟習相關技藝者了解本發明之技術內容並據以實施,且根據本說明書所揭露之內容、申請專利範圍及圖式,任何熟習相關技藝者可輕易地理解本發明相關之目的及優點。以下之實施例係進一步詳細說明本發明之觀點,但非以任何觀點限制本發明之範疇。
請參考圖1,圖1係依據本發明一實施例所繪示的感測器管理系統1、目標感測器及候選感測器的方塊圖。舉例來說,感測器管理系統1可以對特定工業區域及離岸風力發電區等的具有空氣品質感測功能的多個感測器(如圖1所示之目標感測器X及候選感測器A)進行管理,亦可對海邊及河流等設有水質品質感測功能的多個感測器(如圖1所示之目標感測器X及候選感測器A)進行管理,例如運算感測器之間的上下游關係並建立感測器的上下游組態、檢測感測器的運作狀態等。如圖1所示,感測器管理系統1包含儲存裝置10、第一運算裝置11、第二運算裝置12以及通訊模組13,其中通訊模組13可以有線或無線的方式連接目標感測器X、候選感測器A、儲存裝置10、第一運算
裝置11及第二運算裝置12。另外,若儲存裝置10、第一運算裝置11以及第二運算裝置12本身皆已具有通訊元件,則通訊模組13可為選擇性設置的元件。
儲存裝置10可以包含但不限於快閃(flash)記憶體、硬碟(HDD)、固態硬碟(SSD)、動態隨機存取記憶體(DRAM)或靜態隨機存取記憶體(SRAM)。儲存裝置10可以儲存目標感測器X與候選感測器A的地理位置資訊、目標感測器X過往執行感測所產生的多筆目標感測數據、候選感測器A過往執行感測所產生的多筆候選感測數據,及目標感測器X之上下游關係資訊,其中上下游關係資訊指示了在特定時段內的候選感測數據與目標感測數據彼此相關聯的候選感測器A為該目標感測器X的衛星感測器。在目標感測器X及候選感測器A係用於感測空氣品質之感測器的實施態樣中,所述目標感測數據與候選感測數據可包含臭氧(O3)、細懸浮微粒(PM2.5)、懸浮微粒(PM10)、一氧化碳(CO)、二氧化硫(SO2)及二氧化氮(NO2)的一或多者的濃度的數值;在目標感測器X及候選感測器A係用於感測水質之感測器的實施態樣中,所述目標感測數據與候選感測數據可包含濁度、pH值、亞硝酸鹽、溶氧量、磷酸鹽及硫化氫的一或多者的濃度的數值。
第一運算裝置11及第二運算裝置12各可以包含但不限於單一處理器以及多個微處理器之集成,例如中央處理器(CPU)、繪圖處理器(GPU)等。第一運算裝置11可以經由該通訊模組13連接流場資料庫14,並依據該目標感測器X的地理位置資訊取得在目標感測器X處的多筆流場數據。所述流場資料庫14可包含氣象資料庫或水流
場資料庫,氣象資料庫或水流場資料庫是儲存了對應於不同地點及時間的流場數據,因此可從氣象資料庫或水流場資料庫取得該些流場數據,其中所述流場數據可為多筆風場方向或多筆水流場方向。第一運算裝置11可以依據目標感測器X與候選感測器A的地理位置資訊、目標感測器X所測得的該些目標感測數據、候選感測器A所測得的該些目標感測數據及該些流場數據,判斷前述目標感測器X與候選感測器A是否存在上下游關係,並在前述目標感測器X與候選感測器A存在上下關係時,將此上下游關係資訊儲存至儲存裝置10,該上下游關係資訊指示該候選感測器A是前述目標感測器X的衛星感測器。
而第二運算裝置12可以依據對應於該目標感測器X的上下游關係資訊執行目標感測器X的異常檢測,詳細執行內容將於後描述。具體來說,第一運算裝置11可以為空氣品質感測器或水流品質感測器供應商營運的運算裝置,而第二運算裝置12可以為空氣品質感測器或水流品質感測器買家操控的運算裝置,載有空氣品質感測器或水流品質感測器供應商提供的管理應用程式(APP)。
通訊模組13可包含藍芽模組、易能森(EnOcean)模組、WiFi模組、紫蜂(ZigBee)模組、2G模組、3G模組、4G模組、5G模組及無線射頻識別(radio frequency identification,RFID)模組等的一或多者,本發明不予以為限。通訊模組13可用於將目標感測器X及候選感測器A的感測數據傳輸至儲存裝置10及/或第一運算裝置11及/或第二運算裝置12。此外,通訊模組13可用於供第一運算裝置11及
第二運算裝置12從外部資料庫取得資料,所述外部資料庫例如為上述的流場資料庫14。
在部分實施例中,前述第一運算裝置與第二運算裝置可以整合成單一個運算裝置,也就是兩者的功能由單一個運算裝置來完成,以下將舉例說明。於另一實施例中,感測器管理系統類似於前一實施例,其包含通訊模組13、儲存裝置10及第一運算裝置11,但本實施例的感測器管理系統不包含第二運算裝置。於此實施例中,第一運算裝置11可執行目標感測器X與衛星感測器之間的上下游關係的建立功能及目標感測器X的異常檢測功能。於又一實施例中,目標感測器X及候選感測器A包含於感測器系統。另外要特別說明的是,圖1示例性地繪示目標感測器X及候選感測器A各一,然本案感測器管理系統可管理的目標感測器及候選感測器數量不限於此。
以下搭配圖1、圖2及圖3a到圖3c示例性地說明本發明的感測器之上下游組態建立方法,其中圖2及圖3a到圖3c分別係依據本發明一實施例所繪示的感測器之上下游組態建立方法的流程圖及執行示意圖。圖2及圖3a到圖3c所示的感測器之上下游組態建立方法及執行示意圖適用於圖1所示的感測器管理系統1,特別係適用於感測器管理系統1的通訊模組13、儲存裝置10及第一運算裝置11,但不以此為限。
如圖2所示,感測器之上下游組態建立方法可以包含以運算裝置執行:步驟S11,取得目標感測器與候選感測器的兩筆地理位置數據;步驟S13,依據地理位置數據、對應於不同時間的多筆流場數
據、目標感測器測得的多筆目標感測數據,決定至少一個關聯汙染時段;步驟S15,對每一關聯汙染時段,計算於關聯汙染時段測得的該些目標感測數據與候選感測器於關聯汙染時段測得的多筆候選感測數據之間的相關度,以取得對應於該關聯汙染時段的多個感測器相關度;以及步驟S17,當該些感測器相關度中大於或等於相關度閾值的數量比例大於或等於預設比例時,判斷候選感測器與目標感測器具有上下游關係,並儲存對應於目標感測器與候選感測器的上下游關係資訊,其中上下游關係資訊指示候選感測器為目標感測器的衛星感測器。
特別來說,以圖3a為例,在選定目標感測器X後,第一運算裝置11可依據目標感測器X的地理位置資訊判斷與目標感測器X之間的距離小於閾值距離D的至少一熱區感測器A1~A4,並將每一熱區感測器A1~A4作為候選感測器,其中閾值距離D例如為5公里,但不以此為限。舉例而言,在半徑為閾值距離D的熱區HS中可有多個熱區感測器A1~A4,第一運算裝置11可逐一將對熱區感測器A1~A4作為執行以下步驟的候選感測器A,以逐一判斷各個候選感測器是否為目標感測器X的衛星感測器,或可以選擇熱區感測器A1~A4其中一者作為候選感測器A以進行判斷。
於步驟S11中,第一運算裝置11自該儲存裝置10中取得目標感測器X及候選感測器A各自的地理位置數據,其中所述地理位置數據可為二維座標形式或經緯度形式的地理位置數據,本發明不予以限制。
於步驟S13中,第一運算裝置11依據該目標感測器X的地理位置資訊,經由該通訊模組13自氣象資料庫或水流場資料庫取得該些流場數據,並且依據目標感測器X與候選感測器A的兩筆地理位置數據及儲存裝置10中所存之目標感測器X的過往的該些目標感測數據決定一或多個關聯汙染時段,其中關聯汙染時段是指依據目標感測器X過往感測得的目標感測數據判斷發生汙染(汙染事件)的時段,可以指一汙染事件發生的時段或多個汙染事件發生的時段的集合。步驟S13的詳細內容將於後描述。
於步驟S15中,對於每一關聯汙染時段,第一運算裝置11計算目標感測器X測得的該些目標感測數據與候選感測器A測得的該些候選感測數據之間的相關度,以取得對應於該關聯汙染時段的多個感測器相關度。請參考圖3b,圖3b示例性地繪示於對應於一個關聯汙染時段之目標感測器X及候選感測器A測得的空汙數據,其中實線表示目標感測器X測得的目標感測數據,虛線表示候選感測器A測得的候選感測數據。第一運算裝置11可計算在關聯汙染時段中目標感測數據與候選感測數據之間的相關係數(correlation coefficient),並以此相關係數作為關聯汙染時段所對應的感測器相關度。其中,相關係數特別是決定係數(coefficient determination,記為R2)。在有多個關聯汙染時段的情況下,第一運算裝置11基於不同的關聯汙染時段,多次地執行步驟S15,以取得對應於該些關聯汙染時段的多個感測器相關度。
於步驟S17,第一運算裝置11可判斷所有關聯汙染時段所對應的感測器相關度中大於或等於相關度閾值的數量比例是否大於
或等於預設比例,以判斷目標感測器X與候選感測器A之間是否具上下游關係。詳細來說,第一運算裝置11可對感測器相關度進行統計,以計算落於各數值範圍的感測器相關度的數量。舉例而言,若對應圖3b示出的關聯汙染時段的感測器相關度(例如實線數據與虛線數據的決定係數)為0.9636,則第一運算裝置11可在圖3c的0.9的感測器相關度加上一次計數。當感測器相關度中達相關度閾值的數量比例為大於或等於預設比例時,第一運算裝置11則判斷候選感測器A與目標感測器X具上下游關係;而當感測器相關度中大於或等於相關度閾值的數量比例未大於或等於預設比例時,第一運算裝置11則判斷候選感測器A與目標感測器X不具上下游關係。舉例而言,相關度閾值為0.6,預設比例為50%。於此例中,第一運算裝置11可判斷該些感測器相關度中為大於或等於0.6的數量在所有感測器相關度的數量比例是否為大於或等於50%,於判斷數量比例為大於或等於50%時判斷目標感測器X與候選感測器A之間具上下游關係,並將目標感測器X與候選感測器A的上下游關係資訊存入儲存裝置10,而此上下游關係資訊即指示候選感測器A可為目標感測器X的衛星感測器。另外,第一運算裝置11還可包括對應於目標感測器X的上下游組態表,所述上下游組態表,且用以記錄所述上下游關係資訊,且包括目標感測器X的裝置編號及目標感測器X的衛星感測器的裝置編號,然而在其他實施例中,該上下游組態表也可以是儲存於該儲存裝置10中,由第一運算裝置11於該儲存裝置10中建立與更新該上下游組態表。進一步而言,每個候選感測器皆可被作為目標感測器執行感測器之上下游組態建立方法,進而具有各自的上下游
組態表,而第一運算裝置11及/或儲存裝置10可儲存對應於每個感測器的上下游組態表。
請接著一併參考圖1及圖4以進一步說明圖2的步驟S13,其中圖4係依據本發明一實施例所繪示的感測器之上下游組態建立方法中取得關聯汙染時段的流程圖,而圖4的步驟係說明依據汙染濃度上限值來執行汙染判斷演算法,汙染濃度上限值係用於指示空氣或水體中的特定氣體(例如有害氣體)或特定物質(例如有害物質)的最高容許濃度,且舉例來說,汙染濃度上限值可以預存於第一運算裝置11中,但並不以此為限,也可以是儲存在儲存裝置10中。如圖4所示,圖2的步驟S13中第一運算裝置11是執行一汙染判斷演算法來決定一或多個關聯汙染時段,該汙染判斷演算法可以包含:步驟S131,從該些目標感測數據中選擇大於或等於汙染濃度上限值的多筆汙染目標感測數據;步驟S133,取得對應於該些汙染目標感測數據的至少一汙染時段;以及步驟S135,對於每一汙染時段,依據該些流場數據中對應於該汙染時段的多筆候選流場數據及目標感測器與候選感測器間相對地理位置之關聯性,決定該汙染時段是否為該至少一關聯汙染時段。
於步驟S131中,第一運算裝置11從儲存裝置10所存的目標感測器X的該些目標感測數據中選擇大於或等於汙染濃度上限值的多筆汙染目標感測數據。於步驟S133中,第一運算裝置11取得對應於汙染目標感測數據的至少一汙染時段。其中,汙染時段可以指感測到單筆汙染目標感測數據的時段或分別感測到多筆汙染目標感測數據的多個時段的集合。
該第一運算裝置11對於每一汙染時段分別執行步驟S135,以下進一步詳細說明步驟S135。於步驟S135中,第一運算裝置11從氣象資料庫或水流場資料庫的對應於該目標感測器X的該些流場數據中,取得該汙染時段的多個候選流場數據,並且第一運算裝置11運算目標感測器X與候選感測器A間的相對地理位置。在本實施例中,目標感測器X與候選感測器A間的相對地理位置即是目標感測器X與候選感測器A間的連線方向,第一運算裝置11判斷該些候選流場數據中的每一個與目標感測器X與候選感測器A間的連線方向之夾角,是否小於或等於一角度容忍值,並於夾角小於或等於該角度容忍值時,將此夾角相關的候選流場數據所對應的污染時段設為前述關聯汙染時段之一。其中,候選流場數據例如是於對應的汙染時段測得的風場數據的平均值。
以下將詳細說明運算目標感測器X與候選感測器A間的相對地理位置的方法,在本實施例中,相對地理位置為目標感測器X與候選感測器A間的連線方向。請參考圖5,其示例性地繪示判斷兩感測器之間的相對地理位置的示意圖。在圖5的實施態樣中,第一運算裝置11自該儲存裝置10中讀取目標感測器X的地理位置數據及候選感測器A的地理位置數據,再根據這兩筆地理位置數據運算出目標感測器X與候選感測器A之間的相對地理位置,也就是目標感測器X與候選感測器A間的連線方向。
進一步而言,第一運算裝置11運算取得由目標感測器X至候選感測器A的第一方向v 1;以及取得由候選感測器A至目標感測器
X的第二方向v 2,其中第一方向v 1與第二方向v 2之間的差為180°,目標感測器X與候選感測器A的相對地理位置是由第一方向v 1及第二方向v 2來表示。於步驟S135中,第一運算裝置11取得目標感測器X與候選感測器A間的相對地理位置後,也就是取得第一方向v 1及第二方向v 2後,第一運算裝置11進一步運算相對地理位置與該些候選流場數據的關聯性。第一運算裝置11運算該些候選流場數據中的每一個與第一方向v 1的夾角,及該些候選流場數據中的每一個與第二方向v 2的夾角;圖5是以候選流場數據wd x 為例說明,候選流場數據wd x 表示流場之方向,第一運算裝置11運算取得候選流場數據wd x 與第一方向v 1的夾角θ1,以及候選流場數據wd x 與第二方向v 2的夾角θ2。
接著,第一運算裝置11判斷夾角θ1或θ2是否小於或等於一角度容忍值,並於夾角θ1或θ2其中之任一小於或等於該角度容忍值時,將此夾角相關的候選流場數據所對應的污染時段設為前述關聯汙染時段之一。其中,候選流場數據例如是於對應的汙染時段測得的風場數據的平均值,即風場方向的平均方向或平均向量(mean vector)。本實施例中,相對地理位置與該些候選流場數據的關聯性即為夾角θ1、θ2。
為了更詳細說明取得對應於該些汙染目標感測數據的該一或多個汙染時段(即步驟S133)的實施方式,請一併參考圖1、圖6及圖7,其中圖6及圖7分別係依據本發明一實施例所繪示的感測器之上下游組態建立方法中取得汙染時段的流程圖及執行示意圖。
如圖6所示,圖4的步驟S133可以包含對於每一該些汙染目標感測數據,執行:步驟S1331,以測得汙染目標感測數據之時間
點作為基準時間點;步驟S1333,取得起始時間點,其中起始時間點在基準時間點之前,且該些目標感測數據中對應於起始時間點的目標感測數據小於或等於汙染濃度下限值;步驟S1335,取得結束時間點,其中結束時間點在基準時間點之後,且該些目標感測數據中對應於結束時間點的目標感測數據小於或等於汙染濃度下限值;以及步驟S1337,以從起始時間點到結束時間點之時段作為該一或多個汙染時段之一。另需說明的是,圖6將步驟S1333繪示為執行於步驟S1335之前,然步驟S1333亦可執行於步驟S1335之後,或與步驟S1335同時執行。
於步驟S1331中,第一運算裝置11判斷達汙染濃度上限值Th1之目標感測數據,將此目標感測數據作為汙染目標感測數據,並以測得汙染目標感測數據之時間點作為基準時間點t。於步驟S1333,第一運算裝置11取得在基準時間點t之前的起始時間點t0,且在該些目標感測數據中對應於起始時間點t0的目標感測數據小於或等於汙染濃度下限值Th2。換言之,在基準時間點t之前測得且小於或等於汙染濃度下限值Th2的該些目標感測數據對應的多個時間點中,最接近基準時間點t的時間點即為起始時間點t0。相似地,於步驟S1335,第一運算裝置11取得在基準時間點t之後的結束時間點t1,且在該些目標感測數據中對應於結束時間點t1的目標感測數據小於或等於汙染濃度下限值Th2。換言之,在基準時間點t之後測得且小於或等於汙染濃度下限值Th2的該些目標感測數據對應的多個時間點中,最接近基準時間點t的時間點即為結束時間點t1。於步驟S1337,第一運算裝置11可將起始時間點t0到結束時間點t1的時段作為一個汙染時段。舉例來說,汙染
濃度上限值Th1可以設定為35μg/m3,而汙染濃度下限值Th2可以設定為15μg/m3。
為了更詳細說明由該些汙染時段中篩選出關聯汙染時段(即圖4之步驟S135)的實施方式,請一併參考圖1及圖8,其中圖8係依據本發明一實施例所繪示的感測器之上下游組態建立方法中篩選出關聯汙染時段的流程圖。
如圖8所示,圖4的步驟S135可以包含:步驟S1351,對於每一候選流場數據,判斷候選流場數據中的流場方向與第一方向或第二方向之間的夾角是否小於或等於角度容忍值;以及步驟S1353,當判斷結果為正面時,決定該汙染時段為該一或多個關聯汙染時段之一。在步驟S1353中,正面判斷結果指示第一方向或第二方向中至少一者與流場方向之間的夾角小於或等於角度容忍值。
換言之,以圖5為例,第一運算裝置11可以將第一方向v 1分別沿著順、逆時針方向旋轉一角度容忍值△θ作為第一角度範圍的邊界,且類似地,將第二方向v 2分別沿著順、逆時針方向旋轉角度容忍值△θ作為第二角度範圍的邊界,而上述正面判斷結果係指示流場方向落於第一角度範圍或第二角度範圍內。具體地,第一角度範圍可以下式(1)表示,而第二角度範圍可以下式(2)表示:v 1-△θ<wd<v 1+△θ 式(1)
v 2-△θ<wd<v 2+△θ 式(2)其中△θ例如為20°,wd係流場方向。
因此,當判斷對應於汙染時段的候選流場數據中的流場方向與第一方向或第二方向之間的夾角小於或等於角度容忍值(流場方向落於第一方向範圍或第二方向範圍內)時,該汙染時段可作為關聯汙染時段,表示目標感測器X及候選感測器A於該汙染時段可能具有上下游關係,期間所測得的目標感測數據與候選感測數據可用於計算目標感測器X與候選感測器A之間的相關度,進而判斷目標感測器X與候選感測器A之間是否具上下游關係。
請一併參考圖1及圖9,其中圖9係依據本發明一實施例所繪示的感測器異常檢測方法的流程圖。
如圖9所示,感測器異常檢測方法可以包含以一第二運算裝置12執行:步驟S21,取得一目標感測器的一上下游組態表,其中該上下游組態表記錄該目標感測器與多個衛星感測器具有上下游關係。該上下游組態可以預先由第一運算裝置11對多個候選感測器中的每一者逐一執行圖2的步驟S11、S13、S15及S17以取得目標感測器的多個衛星感測器,以記錄於上下游組態表。接著,第二運算裝置12對於每一該些衛星感測器執行步驟S23,其中包括執行步驟S231、S233及S235,以取得每個衛星感測器的結算結果。執行步驟S25,依據該些衛星感測器的結算結果與對英的該些衛星感測器的總數計算錯誤率,以及執行步驟S27,當錯誤率達錯誤率閾值時,輸出關聯於目標感測器的異常通知。
進一步而言,於步驟S23,對每一該些衛星感測器執行:步驟S231,依據多筆檢測流場數據、地理位置數據及目標感測器的多筆
檢測感測數據執行汙染判斷演算法,決定是否存在至少一個檢測汙染時段;步驟S233,當存在且決定至少一檢測汙染時段時,對於每一檢測汙染時段,計算目標感測器於檢測汙染時段測得的多筆目標檢測數據與衛星感測器於檢測汙染時段測得的多筆衛星檢測數據之間的相關度,以取得多個檢測相關度;以及步驟S235,當該些檢測相關度中大於或等於相關度閾值的數量比例未大於或等於預設比例時,設定結算結果為1;當該些檢測相關度中大於或等於相關度閾值的數量比例大於或等於預設比例時,設定結算結果為0。需特別說明的是,感測器之上下游組態建立方法中所述的流場數據是歷史的數據,可與感測器異常檢測方法中所述的檢測流場數據不同,其中檢測流場數據亦可由第一運算裝置11從流場資料庫14取得。
特別來說,於圖1所示之包含兩個運算裝置的感測器管理系統1中,目標感測器的上下游組態表可由第一運算裝置11執行建構,步驟S21~S27則由第二運算裝置12執行。而於包含單個運算裝置的感測器管理系統中,建構目標感測器的上下游組態表及步驟S21~S27則由同個運算裝置執行。另需特別說明的是,步驟S23~S27可以週期性地執行(例如每個月)。舉例來說,步驟S23~S27可基於建立上下游關係資訊後每個月的流場數據及各感測器的感測數據來執行。
圖9的步驟S231、S233、S235是逐一對每一衛星感測器執行。在步驟S231中,檢測流場數據是指示在檢測候選時段在目標感測器X處的流場方向,檢測感測數據指示在檢測候選時段目標感測器X測得的數據,其中檢測候選時段與圖4的步驟S135之關聯汙染時段
以類似的概念取得。詳言之,步驟S231中,先依據目標感測器X感測到的數據,取得高於或等於汙染濃度上限值的至少一個汙染時段,並取得對應每一汙染時段的流場數據,例如是流場方向。再對於每一衛星感測器執行:取得該衛星感測器與該目標感測器X的相對地理位置,例如該衛星感測器與該目標感測器X之間的連線方向,並計算每一汙染時段的流場數據與該連線方向的夾角(可參考圖5,其中感測器A可類比為本實施例的任一衛星感測器),當夾角小於或等於該角度容忍值時,將此夾角相關的汙染時段作為該衛星感測器的檢測汙染時段,並決定存在對應該衛星感測器的檢測汙染時段。
圖9的步驟S233中,當步驟S231的判斷結果是存在至少一檢測汙染時段時,則執行對於每一檢測汙染時段,計算目標感測器X於檢測汙染時段測得的多筆目標檢測數據與該衛星感測器於檢測汙染時段測得的多筆衛星檢測數據之間的相關度,以取得多個檢測相關度。步驟S233的目標檢測數據是指目標感測器X於檢測汙染時段測得的所有感測數據、衛星檢測數據是指衛星感測器於檢測汙染時段測得的所有感測數據,而檢測相關度是指目標感測器X於該些檢測候選時段測得的感測數據與衛星感測器於該些檢測候選時段測得的感測數據之間的相關度。
為了便於理解,以下以第二運算裝置12之運作來說明圖8的步驟。在取得該些檢測相關度後,於步驟S235,第二運算裝置12計算該些檢測相關度中達相關度閾值的數量比例,並對檢測相關度進行統計,以判斷落於各數值範圍的檢測相關度的數量比例是否達預設比
例,以設定結算結果。進一步來說,檢測相關度可以相關係數(例如決定係數)實現。相似於圖2的步驟S17,第二運算裝置12可在對應檢測相關度的數值範圍加上一次計數。在對所有檢測相關度執行完計數後,第二運算裝置12可以判斷所有檢測相關度中達相關度閾值的檢測相關度的數量。當檢測相關度中達相關度閾值的數量比例達預設比例時,第二運算裝置12設定衛星感測器對應的結算結果為0;而當檢測相關度中達相關度閾值的數量比例未達預設比例時,第二運算裝置12則設定衛星感測器對應的結算結果為1。特別來說,步驟S235所用之相關度閾值及預設比例的數值分別相同於前述上下游關係之建立所用的相關度閾值及預設比例,例如分別為0.6及50%。
如前所述,係對每個衛星感測器執行步驟S23,因此第二運算裝置12可以取得衛星感測器所對應的結算結果。特別來說,第二運算裝置12可以將衛星感測器所對應的結算結果紀錄為表。於步驟S25中,第二運算裝置12依據各衛星感測器的結算結果與對應的衛星感測器的總數計算錯誤率,特別是將各感測器的結算結果相加除以衛星感測器的總數再乘上百分比。
接著於步驟S27中,第二運算裝置12判斷錯誤率是否達錯誤率閾值,以判斷是否輸出關聯於目標感測器X的異常通知,其中錯誤率閾值例如為50%。當錯誤率達錯誤率閾值時,表示目標感測器X的感測數據與衛星感測器的感測數據之間的相關性未達標準,目標感測器X可能有異常狀況。因此,第二運算裝置12即可輸出關聯於目標感測
器X的異常通知至感測器監測站。另一方面,當錯誤率未達錯誤率閾值時,表示目標感測器X無異常。
進一步來說,第二運算裝置12可週期性(例如每個月)地執行步驟S23~S27以定期確認目標感測器X是否有所異常,並將結算結果記錄為檢測結果表。舉例而言,第二運算裝置12可將僅將最新的結算結果記錄至檢測結果表(如表1所示),即第二運算裝置12可以最新的結算結果覆寫前一次的檢測結果;第二運算裝置12亦可將每次執行所得之結算結果記錄至檢測結果表。表1示例性地呈現對目標感測器X的四個衛星感測器進行三次檢測的結果,並僅呈現第三次檢測結果,即最新檢測結果,然本案衛星感測之數量及檢測次數不以此為限。對應於第一衛星感測器檢測結算結果的數值代表第一衛星感測器與目標感測器X之間的相關度的檢測結果,其他同理。進一步而言,數值0代表檢測結果為衛星感測器的檢測相關度中達相關度閾值的數量比例達預設比例,而數值1代表檢測結果為衛星感測器的檢測相關度中達相關度閾值的數量比例未達預設比例,其中檢測相關度的計算如前實施例所述,於此不再贅述。假設第一次檢測的錯誤率為0%未達錯誤率閾值(50%),第二次檢測的錯誤率為25%同樣未達錯誤率閾值,而第三次檢測(最新檢測結算結果)的錯誤率為50%達錯誤率閾值,表示目標感測器X可能在第二次檢測至第三次檢測的時間點之間發生異常狀況。
從表1的最新檢測結算可知,與第一衛星感測器到第四衛星感測器具上下游關係的目標感測器X可能出現異常,故在目標感測器X經替換後,第二運算裝置12可刪除對應此目標感測器X的檢測結果表。換言之,每個感測器皆可具有對應的檢測結果表,而若第二運算裝置12根據檢測結果表判斷某一感測器有異常狀況,表示該異常感測器需被移除或替換成新的感測器,第二運算裝置12可刪除或更新該異常感測器對應的檢測結果表,且其他感測器的檢測結果表的組成亦可能會有所異動。進一步來說,假設目標感測器X為另一感測器的第一衛星感測器,則在目標感測器X被移除時,所述另一感測器之檢測表中的第一衛星感測器也會被移除。
由於目標感測器與衛星感測器之間具上下游關係,透過判斷目標感測器與衛星感測器之間的相關度,即可降低對目標感測器進行檢測的時間及經費成本,並同時提高檢測的準確度。
請參考圖10a到圖10e,其中圖10a到圖10e係依據本發明一實施例所繪示的感測器之上下游組態建立方法及異常檢測方法的例子,其中圖10a到圖10e的例子中的感測器係空氣品質感測器。圖10b到圖10e的例子係以上下游關係建立之日作為分界點,即感測器之上下游組態建立方法是使用上下游關係建立之前測得的細懸浮微粒的濃度作為目標感測數據,而感測器異常檢測方法是使用上下游關係建立之後測得的細懸浮微粒的濃度作為檢測感測數據。
首先,圖10a示出了目標感測器X與多個感測器A1~A4及B1,運算裝置判斷該些感測器A1~A4及B1中位於熱區HS內的熱區感測器A1~A4,並將每一熱區感測器A1~A4作為候選感測器,以取得目標感測器X與候選感測器A1~A4的四筆地理位置數據(圖2的步驟S11)。運算裝置根據流場數據(風場角度)wd、該些地理位置數據及目標感測器X的多筆目標感測數據執行汙染判斷演算法以取得多個關聯汙染時段(圖2的步驟S13),並計算目標感測器X的多筆目標感測數據與每一候選感測器A1~A4的多筆候選感測數據之間的相關度,以取得對應於每個每一候選感測器A1~A4的多個感測器相關度(圖2的步驟S15)。接著,運算裝置判斷在該些感測器相關度中,僅候選感測器A1及A2的感測器相關度中大於或等於相關度閾值的數量比例大於或等於預設比例,故將候選感測器A1及A2作為目標感測器的衛星感測器C1及C2。以圖10b為例,其中圖10b示出了候選感測器A1在上下游關係建立之前測得的數據所對應之多個感測器相關度的統計結果,圖10b所示的該些感測器相關度中達相關度閾值(0.6)的數量比例為71%,達預設比例(50%)。因此,運算裝置根據圖10b的統計結果將候選感測器A1作為第一衛星感測器C1,第二衛星感測器C2同理,如圖10c所示。接著,透過執行圖9的步驟S231、S233及S235,運算裝置得到第一衛星感測器C1及第二衛星感測器C2所對應之多個檢測相關度的統計結果,並據以設定第一衛星感測器C1及第二衛星感測器C2的結算結果,如下表2所示。圖10d示出了第一衛星感測器C1的檢測相關度的統計結果,其中該些檢測相關度中達相關度閾值(0.6)
的數量比例為38%,未達預設比例(50%),故運算裝置根據圖10d的統計結果於下表2設定第一衛星感測器C1的結算結果為1,第二衛星感測器C2同理。
接著,運算裝置執行圖9的步驟S25,依據第一衛星感測器C1及第二衛星感測器C2的結算結果與第一衛星感測器C1及第二衛星感測器C2的總數計算出錯誤率為100%,並執行圖9的步驟S27判斷此錯誤率達錯誤率閾值(50%),運算裝置便輸出關聯於目標感測器X的異常通知。簡言之,運算裝置根據目標感測器X、第一衛星感測器C1及第二衛星感測器C2於上下游關係建立之後測得的感測數值,判斷目標感測器X在上下游關係建立之後可能有異常狀況,故輸出異常通知。
請參考圖10e,其示出在上下游關係建立之後的檢測汙染時段中,目標感測器X、第一衛星感測器C1及第二衛星感測器C2的多筆實際感測數值,其中不同的深淺度代表不同的感測數值。儘管目標感測器X在上下游關係建立之前與第一衛星感測器C1及第二衛星感測器C2皆具上下游關係,但在圖10e中,目標感測器X與第一衛星感測器C1的深淺度變化差異甚大,目標感測器X與第二衛星感測器C2的深淺度變化亦差異甚大,表示圖10e所示的感測結果與上表2的結算結果相符。
綜上所述,依據本發明一或多個實施例所示的感測器之上下游組態建立方法及感測器管理系統,可利用流場數據建立其上下游關係,有助於降低後續進行感測器檢測的成本。此外,本發明一或多個實施例所示的感測器異常檢測方法及感測器管理系統,最少只需兩個感測器之感測數值即可進行感測器檢測,可無需設置標準測站也不需投入大量人力,可實現自我檢測,並有效降低進行感測器檢測的時間、人力及經費成本,進而提升巡檢效能。
雖然本發明以前述之實施例揭露如上,然其並非用以限定本發明。在不脫離本發明之精神和範圍內,所為之更動與潤飾,均屬本發明之專利保護範圍。關於本發明所界定之保護範圍請參考所附之申請專利範圍。
S11,S13,S15,S17:步驟
Claims (17)
- 一種感測器之上下游組態建立方法,該上下游組態建立方法包含以一運算裝置執行:取得一目標感測器與一候選感測器的兩筆地理位置數據;依據對應於不同時間的多筆流場數據、該些地理位置數據、該目標感測器測得的多筆目標感測數據,決定至少一關聯汙染時段;對於該至少一關聯汙染時段中的每一者,計算於該關聯汙染時段測得的該些目標感測數據與該候選感測器於該關聯汙染時段測得的多筆候選感測數據之間的相關度,以取得對應於該關聯汙染時段的多個感測器相關度;以及當該些感測器相關度中大於或等於一相關度閾值的數量比例大於或等於一預設比例時,判斷該候選感測器與該目標感測器具有上下游關係,並儲存對應於該候選感測器與該目標感測器的一上下游關係資訊,其中該上下游關係資訊指示該候選感測器為該目標感測器的一衛星感測器。
- 如請求項1所述的感測器之上下游組態建立方法,其中該運算裝置是執行一汙染判斷演算法決定該至少一關聯汙染時段,該汙染判斷演算法包含:從該些目標感測數據中選擇大於或等於一汙染濃度上限值的多筆汙染目標感測數據;取得對應於該些汙染目標感測數據的至少一汙染時段;以及 對於該至少一汙染時段中的每一者,依據該些流場數據中對應於該汙染時段的多個候選流場數據,及該目標感測器與該候選感測器間的一相對地理位置之關聯性,決定該汙染時段是否為該至少一關聯汙染時段。
- 如請求項2所述的感測器之上下游組態建立方法,其中該相對地理位置包含由該目標感測器至該候選感測器的一第一方向,及由該候選感測器至該目標感測器的一第二方向,且對於該至少一污染時段中的每一者,依據該些流場數據中對應於該汙染時段的該些候選流場數據及該相對地理位置之關聯性,決定該汙染時段是否為該至少一關聯汙染時段包含:對於每一該些候選流場數據,判斷該候選流場數據的一流場方向與該第一方向或該第二方向之間的夾角是否小於或等於一角度容忍值;以及當判斷結果為正面時,決定該汙染時段為該至少一關聯汙染時段之一。
- 如請求項2所述的感測器之上下游組態建立方法,其中取得對應於該些汙染目標感測數據的該至少一汙染時段包含:對於每一該些汙染目標感測數據,執行:以測得該汙染目標感測數據之時間點作為一基準時間點; 取得一起始時間點,其中該起始時間點在該基準時間點之前,且該些目標感測數據中對應於該起始時間點的目標感測數據小於或等於一汙染濃度下限值;取得一結束時間點,其中該結束時間點在該基準時間點之後,且該些目標感測數據中對應於該結束時間點的目標感測數據小於或等於該汙染濃度下限值;以及以從該起始時間點到該結束時間點之時段作為該至少一汙染時段之一。
- 如請求項1所述的感測器之上下游組態建立方法,更包含:判斷與該目標感測器之間的一距離小於一距離閾值的至少一熱區感測器;以及將每一該至少一熱區感測器作為該候選感測器。
- 如請求項1所述的感測器之上下游組態建立方法,其中該運算裝置還包括對應於該目標感測器的一上下游組態表,該上下游組態表用以儲存該上下游關係資訊,並且包括該目標感測器的裝置編號及該目標感測器的衛星感測器的裝置編號。
- 如請求項1所述的感測器之上下游組態建立方法,其中該些流場數據係多筆風場數據或多筆水流場數據。
- 一種感測器異常檢測方法,包含以一運算裝置執行:取得一目標感測器的一上下游組態表,其中該上下游組態表記錄該目標感測器與多個衛星感測器具有上下游關係; 對每一該些衛星感測器執行依據多筆檢測流場數據、多筆地理位置數據及該目標感測器的多筆檢測感測數據執行一汙染判斷演算法,決定是否存在至少一檢測汙染時段,並且當存在且決定至少一檢測汙染時段時執行:對於每一檢測汙染時段,計算該目標感測器於該檢測汙染時段測得的多筆目標感測數據與該衛星感測器於該檢測汙染時段測得的多筆衛星檢測數據之間的相關度,以取得多個檢測相關度,當該些檢測相關度中大於或等於一相關度閾值的數量比例未大於或等於一預設比例時,設定一結算結果為1,以及當該些檢測相關度中大於或等於該相關度閾值的數量比例大於或等於該預設比例時,設定一結算結果為0;依據該些衛星感測器的該些結算結果與對應的該些衛星感測器的總數計算一錯誤率;以及當該錯誤率達一錯誤率閾值時,輸出關聯於該目標感測器的一異常通知。
- 一種感測器管理系統,包含:一儲存裝置,儲存一目標感測器測得的多筆目標感測數據、一候選感測器測得的多筆目標感測數據及該目標感測器與該候選感測器的兩筆地理位置數據;以及一運算裝置,連接於該儲存裝置,且執行一上下游組態建立程序,包含: 依據多筆流場數據、該些地理位置數據及該目標感測器的該些目標感測數據,決定至少一個關聯汙染時段;對於該至少一關聯汙染時段中的每一者,計算該目標感測器於該關聯汙染時段測得的多筆目標感測數據與該候選感測器於該關聯汙染時段測得的多筆候選感測數據之間的相關度,以取得多個感測器相關度;以及當該些感測器相關度中大於或等於一相關度閾值的數量比例大於或等於一預設比例時,判斷該候選感測器與該目標感測器具有上下游關係,並儲存對應於該候選感測器與該目標感測器的一上下游關係資訊,其中該上下游關係資訊指示該候選感測器作為該目標感測器的一衛星感測器。
- 如請求項9所述之感測器管理系統,其中該運算裝置是執行一汙染判斷演算法決定該至少一關聯汙染時段,該汙染判斷演算法包含:從該些目標感測數據中選擇大於或等於一汙染濃度上限值的多筆汙染目標感測數據;取得對應於該些汙染目標感測數據的至少一汙染時段;以及對於該至少一汙染時段中的每一者,依據該些流場數據中對應於該汙染時段的多個候選流場數據,及該目標感測器與該候選感測器間的一相對地理位置之關聯性,決定該汙染時段是否為該至少一關聯汙染時段。
- 如請求項10所述之感測器管理系統,其中該相對地理位置包含由該目標感測器至該候選感測器的一第一方向,及由該候選感測器至該目標感測器的一第二方向,且該運算裝置對於該至少一汙染時段中的每一者,依據該些流場數據中對應於該汙染時段的該些候選流場數據及該相對地理位置之關聯性,決定該汙染時段是否為該至少一關聯汙染時段包含:對於每一該些候選流場數據,判斷該候選流場數據的一流場方向與該第一方向或該第二方向之間的夾角是否小於或等於一角度容忍值;以及當判斷結果為正面時,決定該汙染時段為該至少一關聯汙染時段之一。
- 如請求項10所述之感測器管理系統,其中該運算裝置取得對應於該些汙染目標感測數據的該至少一汙染時段包含:對於每一該些汙染目標感測數據,該運算裝置執行:以測得該汙染目標感測數據之時間點作為一基準時間點;取得一起始時間點,其中該起始時間點在該基準時間點之前,且該些目標感測數據中對應於該起始時間點的目標感測數據小於或等於一汙染濃度下限值;取得一結束時間點,其中該結束時間點在該基準時間點之後,且該些目標感測數據中對應於該結束時間點的目標感測數據小於或等於該汙染濃度下限值;以及 以從該起始時間點到該結束時間點之時段作為該至少一汙染時段之一。
- 如請求項9所述之感測器管理系統,其中該運算裝置更用於判斷與該目標感測器之間的一距離小於一距離閾值的至少一熱區感測器,及將每一該至少一熱區感測器作為該候選感測器。
- 如請求項9所述之感測器管理系統,其中該運算裝置還包括對應於該目標感測器的一上下游組態表,該上下游組態表用以儲存該上下游關係資訊,並且包括該目標感測器的裝置編號及該目標感測器的衛星感測器的裝置編號。
- 如請求項9所述之感測器管理系統,其中該些流場數據係多筆風場數據或多筆水流場數據。
- 如請求項9所述之感測器管理系統,其中該運算裝置更用於對多個候選感測器中的每一者執行該上下游組態建立程序以取得該目標感測器的多個衛星感測器,且對每一該些衛星感測器執行:依據多筆檢測流場數據、該些地理位置數據及該目標感測器的多筆檢測感測數據執行一汙染判斷演算法,判斷是否存在至少一檢測汙染時段,並且當存在並決定至少一檢測汙染時段時執行:對於每一檢測汙染時段,計算該目標感測器於該檢測汙染時段測得的多筆目標感測數據與該衛星感測器於該檢測汙染時段測得的多筆衛星感測數據之間的相關度,以取得多個檢測相關度, 當該些檢測相關度中大於或等於該相關度閾值的數量比例未大於或等於該預設比例時,設定一結算結果為1,以及當該些檢測相關度中大於或等於該相關度閾值的數量比例大於或等於該預設比例時,設定一結算結果為0;其中該運算裝置更執行:依據該些衛星感測器的該些結算結果與對應的該些衛星感測器的總數計算一錯誤率;以及當該錯誤率達一錯誤率閾值時,輸出關聯於該目標感測器的一異常通知。
- 如請求項9所述之感測器管理系統,其中該運算裝置係一第一運算裝置,該第一運算裝置更用於對多個候選感測器中的每一者執行該上下游組態建立程序以取得該目標感測器的多個衛星感測器,該感測器管理系統更包含:一第二運算裝置,連接於該儲存裝置,且對每一該些衛星感測器執行依據多筆檢測流場數據、該些地理位置數據及該目標感測器的多筆檢測感測數據執行一汙染判斷演算法,判斷是否存在至少一檢測汙染時段,並且當存在並決定至少一檢測汙染時段時執行:對於每一檢測汙染時段,計算該目標感測器於該檢測汙染時段測得的多筆目標感測數據與該衛星感測器於該檢測汙染時段測得的多筆衛星感測數據之間的相關度,以取得多個檢測相關度, 當該些檢測相關度中大於或等於該相關度閾值的數量比例未大於或等於該預設比例時,設定一結算結果為1,以及當該些檢測相關度中大於或等於該相關度閾值的數量比例大於或等於該預設比例時,設定一結算結果為0;其中該第二運算裝置更執行:依據該些衛星感測器的該結算結果與對應的該些衛星感測器的總數計算一錯誤率;以及當該錯誤率達一錯誤率閾值時,輸出關聯於該目標感測器的一異常通知。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW111127135A TWI806711B (zh) | 2022-07-20 | 2022-07-20 | 感測器之上下游組態建立方法、異常檢測方法及管理系統 |
CN202210942278.5A CN117495333A (zh) | 2022-07-20 | 2022-08-08 | 传感器的上下游配置建立方法、异常检测方法及管理*** |
US17/969,641 US20240027416A1 (en) | 2022-07-20 | 2022-10-19 | Method of anomaly detection, method of building upstream-and-downstream configuration, and management system of sensors |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW111127135A TWI806711B (zh) | 2022-07-20 | 2022-07-20 | 感測器之上下游組態建立方法、異常檢測方法及管理系統 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TWI806711B true TWI806711B (zh) | 2023-06-21 |
TW202405707A TW202405707A (zh) | 2024-02-01 |
Family
ID=87803219
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW111127135A TWI806711B (zh) | 2022-07-20 | 2022-07-20 | 感測器之上下游組態建立方法、異常檢測方法及管理系統 |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20240027416A1 (zh) |
CN (1) | CN117495333A (zh) |
TW (1) | TWI806711B (zh) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110251800A1 (en) * | 2008-12-19 | 2011-10-13 | Steven Wilkins | System and apparatus for measurement and mapping of pollutants |
CN105283876A (zh) * | 2013-03-13 | 2016-01-27 | 艾锐势科技公司 | 环境健康确定*** |
TW201835784A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-10-01 | 美商英特爾公司 | 物聯網 |
US10543741B2 (en) * | 2014-04-04 | 2020-01-28 | Superpedestrian, Inc. | Systems and methods for utilizing geographic positioning data for operation of an electrically motorized vehicle |
-
2022
- 2022-07-20 TW TW111127135A patent/TWI806711B/zh active
- 2022-08-08 CN CN202210942278.5A patent/CN117495333A/zh active Pending
- 2022-10-19 US US17/969,641 patent/US20240027416A1/en active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110251800A1 (en) * | 2008-12-19 | 2011-10-13 | Steven Wilkins | System and apparatus for measurement and mapping of pollutants |
CN105283876A (zh) * | 2013-03-13 | 2016-01-27 | 艾锐势科技公司 | 环境健康确定*** |
US10543741B2 (en) * | 2014-04-04 | 2020-01-28 | Superpedestrian, Inc. | Systems and methods for utilizing geographic positioning data for operation of an electrically motorized vehicle |
TW201835784A (zh) * | 2016-12-30 | 2018-10-01 | 美商英特爾公司 | 物聯網 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TW202405707A (zh) | 2024-02-01 |
US20240027416A1 (en) | 2024-01-25 |
CN117495333A (zh) | 2024-02-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11048247B2 (en) | Building management system to detect anomalousness with temporal profile | |
US20080168826A1 (en) | Method and system for gas leak detection and localization | |
CN110631624A (zh) | 一种识别矿井传感器运行数据异常的方法、装置及*** | |
TW201303785A (zh) | 監視水事業體網路之資源的系統及方法 | |
CN204143214U (zh) | 一种水质预警及控制排放*** | |
Fang et al. | Issues of using wireless sensor network to monitor urban air quality | |
US20210033447A1 (en) | System and method for assessing sensors' reliability | |
ES2907005T3 (es) | Procedimiento de evaluación del estado de un sistema de distribución de agua | |
CN116738353B (zh) | 基于数据分析的制药车间空气滤芯性能检测方法 | |
JP2017089462A (ja) | 真空ポンプの判断システム、および真空ポンプ | |
US20220153618A1 (en) | Method for detecting anomalies in a water treatment plant | |
CN114858987B (zh) | 一种基于物联网河湖水量水质监测与管理*** | |
TWI806711B (zh) | 感測器之上下游組態建立方法、異常檢測方法及管理系統 | |
CN117743904A (zh) | 一种基于ZigBee的饲料添加剂无损检测***及方法 | |
CA3155399A1 (en) | Computer systems and methods for estimating changes in fugitive emissions | |
CN107831699A (zh) | 一种智能数据采集分析方法和*** | |
CN115453070B (zh) | 一种用于智慧环保管家的污染物预警方法 | |
US11193920B2 (en) | Method for the automated in-line detection of deviations of an actual state of a fluid from a reference state of the fluid on the basis of statistical methods, in particular for monitoring a drinking water supply | |
US10557433B2 (en) | System and method for detecting a fault condition associated with a valvetrain of an engine | |
Suganya et al. | Air Quality Monitoring System with Emergency Alerts Using IOT | |
CN113804595A (zh) | 一种多参数空气质量监测*** | |
CN107884319A (zh) | 用于对粉尘传感器进行标定的***和方法 | |
El-Fadel et al. | Simulating industrial emissions using Atmospheric Dispersion Modeling System: Model performance and source emission factors | |
TWI814683B (zh) | 室內空間內之溫室氣體或懸浮微粒的含量的估測方法和監控方法 | |
RU2814957C2 (ru) | Способ обнаружения аномалий в установке для обработки воды |