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原文传递一种河道的水污染检测方法和系统

专利名称：	一种河道的水污染检测方法和系统
摘要：	本申请公开了一种河道的水污染检测方法，方法包括：服务器获取来自浊度检测设备的散射光强度和来自气味传感器的水面上各空气组分的浓度；在散射光强度和/或至少一个空气组分的浓度超过阈值时，服务器向浊度检测设备或气味传感器对应的水质检测设备发送启动指令，以便得到水质检测设备获取到的河道水质信息，河道水质信息包括：多个河水组分的浓度；服务器根据河道水质信息、散射光强度和各空气组分的浓度中的至少一个，确定是否出现河水污染；水质检测设备设置在排污口的河面下；浊度检测设备悬浮于排污口的河水中，且浊度检测设备的水样采集通道的位置不低于水质检测设备；气味传感器漂浮于排污口的河面上。本申请能够提高水污染的检测效率。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	山东;37
申请人：	山东开创云软件有限公司
发明人：	王兆海
专利状态：	有效
申请日期：	2019-06-28T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-22T00:00:00+0800
申请号：	CN201910579391.X
公开号：	CN110487750A
代理机构：	北京君慧知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：	王素花
分类号：	G01N21/47(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	250000 山东省济南市槐荫区腊山河西路中段济南报业大厦B座2001室
主权项：	1.一种河道的水污染检测方法，其特征在于，所述方法包括：服务器获取来自浊度检测设备的散射光强度和来自气味传感器的水面上各空气组分的浓度；在所述散射光强度和/或至少一个所述空气组分的浓度超过阈值时，所述服务器向所述浊度检测设备或气味传感器对应的水质检测设备发送启动指令，以便得到所述水质检测设备获取到的河道水质信息，所述河道水质信息包括：多个河水组分的浓度；所述服务器根据所述河道水质信息、所述散射光强度和各所述空气组分的浓度中的至少一个，确定是否出现河水污染；其中，所述水质检测设备设置在排污口的河面下；所述浊度检测设备悬浮于所述排污口的河水中，且所述浊度检测设备的水样采集通道的位置不低于所述水质检测设备；所述气味传感器漂浮于所述排污口的河面上。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定是否出现河水污染之后，所述方法还包括：所述服务器在确定出现河水污染的情况下，基于所述河道水质信息、所述散射光强度和各所述空气组分的浓度中的至少一个，确定河水污染组分和/或空气污染组分；所述服务器根据所述河水污染组分和/或所述空气污染组分，确定污染类型，所述污染类型至少包括工业污染和生活污染。 3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在确定出现河水污染时，所述服务器获取所述水质检测设备标识，从而得到所述水质检测设备所处的地理位置信息，以及所述服务器接收由所述水质检测设备获取的水文信息，其中，水文信息包括：河水流速、河水含沙量、河水流量、降水量、河水蒸发量、河水温度中的一个或多个；所述服务器根据所述河道水质信息、所述地理位置信息和所述水文信息，确定所述河水污染组分的浓度扩散梯度和/或所述空气污染组分的浓度变化信息；其中，所述空气污染组分的浓度变化信息由所述河水污染组分浓度变化数据计算而得到。 4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述服务器根据所述河道水质信息、所述地理位置信息和所述水文信息，确定所述河水污染组分的扩散信息和/或水面上空气污染组分的浓度变化信息，包括：所述服务器根据所述河道水质信息，确定所述河水污染组分在所述检测设备所在区域的组分浓度；所述服务器根据所述地理位置信息和所述水文信息，建立流体力学的连续性方程和动量方程；所述服务器根据所述流体力学的连续性方程和动量方程，确定所述河水污染组分的迁移模型；所述服务器将所述河水污染组分的浓度带入所述迁移模型，得到所述河水污染组分在所述水质检测设备所在区域的浓度扩散梯度；所述服务器根据所述浓度扩散梯度，基于亨利定律，确定水面上所述空气污染组分的浓度变化信息。 5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述服务器基于所述河道水质信息和所述散射光强度，确定河水污染组分，包括：所述服务器将所述多个河水组分的浓度分别与预存的所述各河水组分的浓度阈值进行对比，确定当前河水中浓度变化超出第一阈值的河水组分；其中，所述浓度变化是指河水组分中的一个组分在当前时刻的浓度与前一时刻的浓度差值；所述服务器根据所述确定的河水中浓度变化超出第一阈值的河水组分，确定至少一个目标河水组分，所述目标河水组分是与所述确定的河水组分生成沉淀的河水组分；所述服务器确定所述目标河水组分的浓度变化超出第二阈值时，所述目标河水组分为河水污染组分。 6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述服务器基于各所述空气组分的浓度，确定河水污染组分和空气污染组分，包括：在存在至少一个所述空气组分的浓度超过阈值的情况下，所述服务器将所述至少一个空气组分的浓度分别与预存的各所述空气组分的浓度阈值进行对比，确定当前空气中浓度相对变化最大的空气组分；其中，所述相对变化最大是指气体组分中的一个组分在当前时刻的浓度与前一时刻的浓度差值与当前时刻的浓度比值最大；所述服务器确定所述空气组分的浓度相对变化最大的空气组分为所述空气污染组分；所述服务器根据所述空气污染组分，确定所述河水污染组分。 7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述河道水质信息和所述散射光强度，确定是否发生污染，包括：所述服务器确定所述河道水质信息中各所述河水各组分的浓度均不超过预设阈值时，获取当前时刻河水的含沙量；所述服务器在确定所述含沙量未超过预设阈值时，确定河水发生污染；所述服务器在确定所述含沙量超过预设阈值时，计算所述含沙量对应的浊度与所述浊度检测设备获取的浊度的差值是否在预设范围内；在所述差值不在预设范围内时，所述服务器确定发生污染。 8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务器根据所述河道水质信息和各所述空气组分的浓度，确定是否发生污染，包括：所述服务器确定所述河道水质信息中各所述河水各组分的浓度均不超过预设阈值时，根据所述超过阈值的空气污染组分的浓度，基于亨利定律，确定所述超过阈值的空气污染组分在河水中的浓度；在所述空气污染组分在河水中的浓度超过预设阈值时，所述服务器确定河水发生污染。 9.根据权利要求1至8任意所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述服务器获取所述水质检测设备所在河道的历史水文信息、历史污染事件信息和历史排污信息；所述服务器将所述历史水文信息、所述历史污染事件信息和所述历史排污信息作为训练样本，训练神经网络模型；所述服务器根据获取到的水面上所述气体组分的浓度，所述散射光强度、所述河道水质信息，所述检测设备的地理位置信息、所述水文信息，生成输入向量；所述服务器将所述输入向量输入所述训练后的神经网络模型；所述服务器根据所述神经网络模型输出的所述污染类型、所述河水组分的浓度分布模型和所述气体组分的浓度分布模型，确定所述河水污染组分的扩散信息和/或所述水面上空气污染组分的浓度变化信息。 10.一种河道的水污染检测系统，其特征在于，包括：服务器、至少一个浊度检测设备，至少一个气味传感器和至少一个水质检测设备；所述浊度检测设备用于检测河水的浊度；所述气味传感器用于检测水面上各空气组分的浓度；所述水质检测设备用于获取河道水质信息，所述河道水质信息包括：多个河水组分的浓度；所述服务器用于根据所述浊度检测设备、所述气味传感器和所述水质检测设备获取到的数据或数据，判断是否出现水污染。
所属类别：	发明专利