CN120217125A 基于物联网的污水检测分析方法

(19)国家知识产权局(10)申请公布号CN120217125A(71)申请人大连大公检验检测有限公司马睿孙红乐荣洪刚(74)专利代理机构重庆壹手知专利代理事务所(普通合伙)50267专利代理师刘军GO1N33/18(2006.01)(54)发明名称基于物联网的污水检测分析方法本发明公开了基于物联网的污水检测分析方法，具体涉及污水检测技术领域；通过在污水处理系统中部署多源传感器并采集污染物及环境参数数据，借助云平台进行特征提取，构建浓度变化率波动值和相对比例异常值，并将其用于综合评估传统机器学习模型在时空维度下的动态预测能力，根据评估结果划分模型捕捉准确性等级，针对不完全准确模型引入异常检测算法进行性能优化，从而显著提升模型在复杂污染物时空变化场景下的预测精度与稳定性，最终实现对2在污水处理系统的关键位置部署多种传感器，实时采集污水中污染物浓度及环境数所述云平台对采集到的原始数据进行预处理和特征工程，包所述日夜变化的污染物浓度差异特征为浓度变化率波动值，所述污染物间的相互作用量的总体均值与协方差矩阵，均值向量μ:;协方差矩阵∑:DM(xnew)=√(xnew-μ)Tz-1(xnew-μ);设置异常判定阈值W,若DM(xnew)W,则对污染物浓度差异特征和相互作用特征进行综合分析，评估传计算浓度变化率Rate,表示白天与夜间某污染物平均浓度的相对变化，用公式表达3统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性值与梯度准确性阈值若传统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性值大于第二若传统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性值大于等于若传统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性值小于第一学习模型准确性介于第一准确性阈值与第二准确性阈值之间的样本，形成待优化样本集采用RBF核，指定异常样本比例v=0.05,即最多允许5%的样本为异常；输入维度为：;异常样本(剔除)在剔除异常点后的Dclean上重新评估传统机器学习模型对污染物浓度的动态捕捉性若优化后样本的捕捉准确性值大于第二准确性阈值，则将传统模型由不完全准确上调若仅稍有提升但仍处于第一准确性阈值与第二准确性阈值之间，则保留为待辅助优化4基于物联网的污水检测分析方法技术领域[0001]本发明涉及污水检测技术领域，具体涉及基于物联网的污水检测分析方法。背景技术[0002]污水检测分析是指通过各种物理、化学和生物方法对污水中的成分、污染物以及其浓度进行检测和分析的过程。其目的是评估污水的质量，了解其中是否含有有害物质，如有机物、重金属、细菌等，以及这些污染物对环境和公共健康可能造成的影响。污水检测分析不仅能够帮助政府和企业制定污染治理措施，还能够为污水处理技术的改进提供依据，从而确保污水排放符合环境保护的标准。[0003]现有技术存在以下不足之处：现有技术中，通过运用大数据分析技术、机器学习和人工智能算法，对污水检测数据进行深入分析，识别出污水中的主要污染物，并预测污染物的变化趋势。然而，尽管机器学习算法可以通过历史数据预测污染物浓度，但在面对具有强时空变化的污染物时，模型可能无法有效捕捉这种复杂的时空依赖性。例如，某些污染物在夜间可能由于温度下降和生物降解作用浓度变化较慢，而白天则因工业活动增加而迅速升高。传统的模型可能无法很好地捕捉这种动态变化，导致污染物浓度的预测偏差较大，进而影响污水处理的实时调整和优化。发明内容[0004]本发明的目的是提供一种基于物联网的污水检测分析方法，以解决背景技术中不足。[0005]为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于物联网的污水检测分析方法，在污水处理系统的关键位置部署多种传感器，实时采集污水中污染物浓度及环境数据，并通过无线通信技术将数据实时传输至云平台；所述云平台对采集到的原始数据进行预处理和特征工程，包括提取日夜变化的污染物浓度差异特征以及污染物间的相互作用特征；对污染物浓度差异特征和相互作用特征进行综合分析，评估传统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性；根据评估结果，划分捕捉准确性等级，包括准确性捕捉、不完全准确性捕捉和不准确性捕捉，并通过异常检测算法优化不完全准确性捕捉传统机器学习模型的性能；基于优化后的传统机器学习模型，对污水中的污染物浓度进行预测。出水口。[0007]优选的，对提取出的日夜变化的污染物浓度差异特征中的浓度变化率进行分析后5计算浓度变化率Rate,表示白天与夜间某污染将连续监测时间划分为N个连续自然日，每日提取一个浓度变化率,其本向量Xnew,其马氏距离DM(xnew)计算公式为： Dn(Xxnew)=√(xnew-μ)Tz-1(xnew-μ);[0009]优选的，将浓度变化率波动值和污染物间相对比例异常值转换为综合特征向量，化对所有传统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性值标签的空维度上动态变化的捕捉准确性值分别与第一准确性阈值和第二准若传统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性值大于若传统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性值大于若传统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性值小于6间的样本，形成待优化样本集Dsub,其中包含浓度变化率波动值和污染物间相对比例异常;在剔除异常点后的Dclean上重新评估传统机器学习模型对污染物浓度的动态捕若优化后样本的捕捉准确性值大于第二准确性阈值，若仅稍有提升但仍处于第一准确性阈值与第二准确性[0013]2、本发明通过引入基于多项式回归的模型评估机制与0CSVM异常检测优化策染行为的识别与预测能力。该方法不仅提高了模型在动附图说明7具体实施方式[0016]为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。在污水处理系统的关键位置部署多种传感器，实时采集污水中污染物浓度及环境数据，并通过无线通信技术将数据实时传输至云平台；所述云平台对采集到的原始数据进行预处理和特征工程，包括提取日夜变化的污染物浓度差异特征以及污染物间的相互作用特征；对污染物浓度差异特征和相互作用特征进行综合分析，评估传统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性；根据评估结果，划分捕捉准确性等级，包括准确性捕捉、不完全准确性捕捉和不准确性捕捉，并通过异常检测算法优化不完全准确性捕捉传统机器学习模型的性能；基于优化后的传统机器学习模型，对污水中的污染物浓度进行预测。[0018]根据污水处理的不同环节和目标污染物，选择合适的传感器进行安装。常见的传感器类型包括：化学需氧量传感器：用于测量水中有机污染物的浓度，评估水体污染程度。[0019]氨氮传感器：检测污水中的氨氮浓度，常用于工业废水处理和污水处理厂。[0021]pH值传感器：用于测量污水的酸碱度，pH值过高或过低都会影响污水处理的效率。[0022]溶解氧传感器：用于测量水中溶解氧浓度，尤其在生物处理阶段非常重要。[0024]根据污水处理工艺的不同，传感器通常安装在进水口、排放口、不同处理池(如沉淀池、曝气池)以及出水口等关键位置。通过合理布局，确保能够全面采集污水的各种关键数据，反映处理过程中的动态变化。[0025]传感器在系统运行过程中不断实时监测污水中的各项指标。传感器会定时采集数据，并将数据转换为可供后续处理和分析的数字信号。[0026]根据污水处理过程的特点，设置不同传感器的数据采集频率。例如，COD和氨氮浓度变化较为缓慢，可设置较低的采集频率；而溶解氧和pH值等指标变化较为迅速，需要较高的采集频率。[0027]为了确保数据可以稳定地传输至云平台，采用适合污水处理环境的无线通信技LoRa(长距离低功耗无线通信):适用于长距离传输且功耗要求较低的场景，适合大规模污水处理设施。[0028]NB-IoT(窄带物联网):具有广泛的覆盖范围和较低功耗，适用于广泛分布的传感器节点。[0029]Wi-Fi:适用于短距离数据传输，适用于设备集中的小型污水处理设施。[0030]传感器通过无线通信模块将采集到的数据传输到数据采集网关。该网关将来自各8保数据可以在实时性上满足污水处理监控和分析的需去噪处理：采用移动平均滤波、小波去噪等算无效噪声。[0034]将不同类型传感器输出的数据(如COD以mg/L为单位，pH为无量纲)进行理(如Min-Max或Z-score标准化),确保在机器学习模型中各特征具有相同尺度，提高收敛速度与预测性能。[0038]根据本地日出日落时间或统一设置(如06:00-18:00为白天，18:00-06:00为夜使用时间序列分解方法(如STL分解)从原始浓度序列中提取趋势、周期和残差[0040]反映工厂排污的时间模式或生物反应活性变化，有助于模型对日间/夜间异常变[0041]对提取出的日夜变化的污染物浓度差异特征中的浓度变化率进行分析后生成浓计算浓度变化率Rate△,表示白天与夜间某污染物平均浓度的相对变化，用公式[0042]将连续监测时间划分为N个连续自然日，每日提取一个浓度变化率,其9互信息值(MutualInformation);[0051]帮助模型识别污染物间的共同波动模式、异常反应(如某类重金属突然激增导致[0052]对提取出的污染物间的相互作用特征中的比值项进行分析后生成污染物间相对[0053]设有S条历史数据样本，构成一个S×M的特征矩阵X,其中每行X;是第i条数据的Dn(xnew)=√(xnew-μ)Tz-1(xnew-μ);设置异常判定阈值W,常用方法包括：采用卡方分布97.5%分位作为阈值(其中M为比值维数)或基于历史数据传统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性值标签的预测误差[0056]将获取到的传统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性值与梯度准确性阈值进行比较，梯度准确性阈值包括第一准确性阈值和第二准确性阈若传统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性值大于若传统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性值大于若传统机器学习模型对污染物浓度在时空维度上动态变化的捕捉准确性值小于[0057]从综合特征评价系统中提取传统模型准确性介于第一准确性阈值与第二准确性阈值之间的样本，形成待优化样本集Dsub,其中包含浓度变化率波动值和污染物间相对比[0061]在剔除异常点后的Dclean上重新评估传统机器学习模型对污染物浓度的动态捕捉性能：11[0064]在完成对传统机器学习模型的优化(包括通过异常检测算法如One-ClassSVM剔除误差干扰样本、提升模型泛化能力)之后，可基于该优化后的模型对污水中各类污染物的浓度进行更为精确和鲁棒的预测。以下是预测过程的文字化具体阐述：在污水处理系统中，实时采集的数据包括：特征工程输出(如浓度变化率波动值Vol_△,污染物相对比例异常值RPA等)。[0066]加载经过优化处理的传统机器学习模型(如随机森林、支持向量机、XGBoost等);该模型已在历史污水数据及清洗后样本集上完成训练，并通过异常剔除增强了对实际应用场景的适应能力；模型内部已整合处理关键特征的能力，特别是在污染物浓度随时间、天气、工艺等条件变化时的动态响应能力。[0067]对每一时刻或每一采样周期，系统将实时采集的数据作为输入，送入优化后的模模型输出对应时间点的目标污染物浓度预测值。例如：预测结果可以是单点预测，也可以输出一定时间段的浓度趋势(如未来1小时、6小时或24小时的预测曲线),具体取决于模型设计(如是否引入时间序列建模结构)。[0068]根据预测结果判断是否需要调整污水处理工艺参数，如曝气时间、加药量、混凝剂类型等。[0069]若预测的某类污染物浓度即将超过排放标准，系统自动触发预警信号，提示值班人员或自动联动应急处理装置。[0070]将预测结果与历史浓度对比，进行浓度变化趋势分析，辅助运营决策，自动生成日[0071]在智能污水管理系统中，预测结果可作为输入参数之一，用于触发后续的控制逻辑(如联动阀门控制系统、提升泵启停系统等)。[0072]上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。[0073]上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计