CN104849226B - 一种在线监测水质的装置和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种在线监测水质的装置和方法,包括:光谱水质监测仪,光谱水质监测仪通过公共通讯网络与中心监测站连接;光谱水质监测仪包括:光谱水质传感器,曲线生成器,三维图形生成器,记录器;中心监测站包括:三维图形解析器,中心分析器、中心数据库、三维图形显示器。本发明将“吸收量-波段”曲线与时间关联,形成“吸收量-波段-时间”三维图形,并观察这个图形的变化,不再获取水质的具体数据,只是监测当前的图形与之前的图形变化有多大,如果出现大的变化再进行水质数据的具体分析,找到影响变化的关键因素。本发明使监测过程可视化,并大大简化了监测的过程,降低了设备的成本,达到了使用最少的设备资源全面监测水质的效果。

Description

一种在线监测水质的装置和方法
技术领域
本发明涉及一种在线监测水质的装置和方法,是一种可用于环保或饮用水的产品质量监测的设备和方法,是一种对水的质量进行实时监测的装置和方法。
背景技术
现有的水质监测设施,如对流动水流,包括河流、湖泊,以及自来水这种饮用水质量的监测主要依靠对水的各项指标进行检测,然后再根据指标的变化评估水的质量。这种检测方式精确有效。问题是需要检测的指标很多,在检测过程中需要多种仪器同时检测,而且许多检测的过程十分复杂,需要使用各种化学试剂或试纸,以及各种复杂的仪器。鉴于这种情况,对水质的实时监测需要多种设备联合进行,其成本也相当昂贵。问题的关键是,由于使用指标监测,如果水中混入一些不在指标内的物质,虽然水质已经发生了变化,但水质指标却没有指出这些物质的混入。例如某城市的自来水被苯污染,从水管中流出的自来水已经发出刺鼻的味道,但由于水质指标中没有苯的指标,所以指标显示自来水一切正常。由于物质成分的复杂性,既不可能也没有必要设置所有物质的检测设备对水质进行监测。在设备资源有限的情况下,如何避免上述指标检测缺陷是一个需要解决的问题。
发明内容
为了克服现有技术的问题,本发明提出了一种在线监测水质的装置和方法。所述的装置和方法利用三维图形直观的进行监测,使用尽管少的设备对水质进行比较全面的监测,将复杂的监控简单化,直观化。
本发明的目的是这样实现的:一种在线监测水质的装置,包括:安装在各个水质监测点的光谱水质监测仪,所述的各个光谱水质监测仪通过公共通讯网络与中心监测站连接;所述的光谱水质监测仪包括:监测水中物质对光的吸收量的光谱水质传感器,所述的光谱水质传感器与将吸收量和波长关联的曲线生成器连接,所述的曲线生成器与将曲线与时间轴关联的三维图形生成器连接,所述的三维图形生成器与记录器连接,所述的记录器与公共通讯网络连接;所述的中心监测站包括:与公共通讯网络连接的三维图形解析器,所述的三维图形解析器与中心分析器、中心数据库、三维图形显示器连接。
进一步的,所述的公共通讯网是:有线通信网或无线通信网或两者的结合。
进一步的,所述的光谱水质传感器的测量光谱范围是:200-710nm。
进一步的,所述的光谱水质监测仪还设有可以显示曲线和三维图形的本地显示器。
进一步的,所述的光谱水质监测仪还设有本地分析器和本地数据库,所述的本地分析器和数据库与记录器、三维图形分析器连接。
进一步的,所述的中心监测站还设有水质数据分析器和报警器,所述的水质数据分析器和报警器与三维图形分析器连接。
一种使用上述装置的在线监测水质的方法,所述方法的步骤如下:
采集数据的步骤:用于所述的光谱水质传感器对采样点的水质进行检测,采集水质对光谱上各个波段光的吸收量;
形成曲线的步骤:用于所述的曲线生成器将采样点的水质对光谱上各个波段光的吸收量和光的各个波段形成“吸收量-波段”曲线,并将曲线发送到三维图形生成器中,之后回到“采集初始数据的步骤”,按照时间步长进入下一个各个波段光的吸收量的采集;
生成三维图形的步骤:用于所述的三维图形生成器将“吸收量-波段”与时间轴关联,形成“吸收量-波段-时间”三维图形;
记录的步骤:用于记录“吸收量-波段-时间”三维图形,并通过网络将三维图形数据发往中心监测站;
解析三维图形的步骤:用于所述的三维图形解析器对收到的三维图形进行解析,生成用于分析水质的数据;
分析显示和存储的步骤:用于通过三维图形显示器显示三维图形,并存储三维图形,同时对三维图形和水质数据进行分析。
进一步的,所述的“记录的步骤”包括如下子步骤:
将三维图形存贮到本地数据库中;
在本地数据库中提取近期记录的三维图形;
利用本地分析器对正在记录的三维图形与近期记录的三维图形进行比对,以确定是否发出报警。
进一步的,所述的“分析显示和存储的步骤”包括如下子步骤:
在中心数据库中提取近期记录的三维图形;
利用中心分析器对正在记录的三维图形与近期记录的三维图形进行比对,以确定是否发出报警;
对发出报警的三维图形的水质数据进行分析,判断引起报警的水质是那些具体数据出现问题。
进一步的,所述的正在记录的三维图形与近期记录的三维图形进行比对的方式为:
将三维模型中的各个时间步长所记录的“吸收量-波段”按频段分段;
比对两条曲线之间的偏离量或方差;
设定阈值,偏离量或方差超出阈值则报警。
本发明产生的有益效果是:本发明将“吸收量-波段”曲线与时间关联,形成“吸收量-波段-时间”三维图形,并观察这个图形的变化,不再获取水质的具体数据,只是监测当前的图形与之前的图形变化有多大,如果出现大的变化再进行水质数据的具体分析,找到影响变化的关键因素。本发明使监测过程可视化,并大大简化了监测的过程,省去了大量的水质数据的运算,将监测点有限的硬件资源充分利用,降低了设备的成本,监测效率明显提高。本发明所述的监测方法尽管不能覆盖所有的水质数据,但可以提供一种水质宏观的状态表象,基本达到了使用最少的设备资源全面监测水质的效果。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。
图1是本发明的实施例一所述装置的原理示意图;
图2是“吸收量-波段”曲线示意图;
图3是一种平稳状态下的“吸收量-波段-时间”三维图形示意图;
图4是本发明实施例四所述装置的原理示意图;
图5是本发明实施例五所述装置的原理示意图;
图6是本发明实施例六所述装置的原理示意图;
图7是一个突发事件状态下的“吸收量-波段-时间”三维图形示意图;
图8是突发事件状态下的“吸收量-波段”曲线示意图;
图9是本发明实施例七所述方法的流程图。
具体实施方式
实施例一:
本实施例是一种在线监测水质的装置,如图1所示。本实施例包括:安装在各个水质监测点的光谱水质监测仪,所述的各个光谱水质监测仪通过公共通讯网络与中心监测站连接;所述的光谱水质监测仪包括:监测水中物质对光的吸收量的光谱水质传感器,所述的光谱水质传感器与将吸收量和波长关联的曲线生成器连接,所述的曲线生成器与将曲线与时间轴关联的三维图形生成器连接,所述的三维图形生成器与记录器连接,所述的记录器与公共通讯网络连接;所述的中心监测站包括:与公共通讯网络连接的三维图形解析器,所述的三维图形解析器与中心分析器、中心数据库、三维图形显示器连接。
本实施例由两个主要部分组成:光谱水质监测仪和中心监测站。两者通过公共网络连接。所述的光谱水质监测仪是一种安装各个监测点的装置。监测点可以设置在水体流动的关键位置上,如江河的分岔处、湖泊中水流经常变化处,或者自来水供水系统的自来水厂的出口、各个区域供水的主干管,以及供水主干管和各个支管的分支点上。这样的设置应当符合监控整个水系水质状况要求。
光谱水质监测仪是一种可以直接安装在水流中自动检测水质的装置,如检测自来水的水质而直接安装在水管中,或为检测河流湖泊中的污染情况而安装在自然的水流中。光谱水质监测仪获取的各种水质参数可以通过网络传输至中心监测站。所述的网络可以无线通讯网也可以是有线通讯网。中心检测站是一个有人监控的电子系统。通过人机交互可以实现对水质的监测、监控、报警等功能。
光谱监测仪是一种电子装置,带有光谱水质传感器和具有数字处理、存储功能的芯片。光谱水质传感器是一种用光线照射水体,并记录光通过水体时各个波段被吸收量的传感器。所监测的光谱可以达到很宽泛的范围,即可以从红外线至紫外线的范围之内,较佳的范围是200-710nm。这种传感器可联系在线检测,无消耗品,可以长时间自动监测而无需人工管理。
本实施例的关键在于曲线生成器和三维图形生成器。曲线生成器是将光谱传感器检测到的水中各种物质对光的吸收量与被吸收的光在光谱中的波段的位置进行对应形成“吸收量-波段”曲线,如图2所示,是一条二维曲线。该曲线是连续的,由紫外线延伸到可见光,并可利用指纹分析方法对曲线进行分析,得到水中各种物质的成分和含量。但本实施例并不进行指纹分析,而是将这个曲线通过三维图形生成器与检测时间关联,形成“吸收量-波段-时间”图形。检测的时间本实施例称为“时间步长”,即:进行两次检测之间的时间间隔。这个时间间隔可以是几分钟,或者是几小时或几天,根据检测的需要和对象而确定。由于光谱水质传感器是一种可以在很多时间内就可以将“吸收量-波段”曲线所需要的数据检测出来的传感器,数秒钟即可完成,因此,如果需要十分严密的监测,可以将时间步长可以定在几秒钟。
比较的步长可以是数分钟,或数小时,或者数天,甚至数月,以现实需要为准。对于饮水水质这种要求极高的水质监测,步长通常应当在数分钟内。当然时间越短所产生的数据处理量则越大,对运算系统的要求越高。可以将三维图形的比较分散设置在各个监测点,这样既可以减小运算量,还可以节约带宽,使数据传输更加快捷。对于比较小的供水系统,例如一个区域的自来水系统,可以使用中心数据处理的方式,对所有监测点的图形进行处理的比对,这样做的系统效率较高,并且预警更加准确及时。
“吸收量-波段-时间”图形在本实施例中起到关键性的作用。该图形是在一定的时间段内,按照规定的多个步长将各个步长获取的“吸收量-波段”曲线组合,形成一个三维立体图形,其“吸收量-波段-时间”是一个曲面。获取这个曲面的关键并不是对这个曲面进行分析进而得到各种水质的数据,而是将当前获取的一段称为“采样段”的图形与之前获取的一段“采样段”的图像进行比对,确定两者之间的差异有多大。这里所述的“采样段”是指将一段时间段的“吸收量-波段”组合,形成一组曲线与一段时间段组成的三维立体图形。如图3所示,是一个在时间为3点至3点50分之间的采样段,吸收量(衰减量)为0至800每米,波长在200至600纳米,所获取的三维立体图形。两个采样段的比对,可以是当前采样段与前一个采样段的比对,也可以与更早的采样段进行比对。
在实际监测的过程中,应当先进行一段时间“学习”,即先储存多个采样段,并对这些采样段进行指纹分析,确定这些采样段的中的各个水质参数处于一种相对稳定的状态,即可以将这些经过指纹分析的采样段作为基本采样段,再将实时的采样段与这些基本采样段进行比对,以确定水质是否发生变化。而且这些基本采样段随着水质的不断变化,选取一些采样段不断的进行指纹分析,不断的更新采样段,以确定这些采样段中的水质数据。因此,采样段也不是一成不变的,而是不断学习,不断的更新基本采样段。基本采样段可以存储在光谱水质监测仪记录器中,也可以设置在中心监测站的数据库中。
因此,两个采样段的比对可以有两个方案,一个是实时采样段与前一个采样段进行比对,一个是实时采样段与基本采样段比对。前一个方案采样段的比对相对简单,比对后的采样段可以马上丢弃,可以节省大量内存,但比对误差较大。而后一个方案需要较大的内存,因此,可以在监测点实行第一个方案,而在中心监测站实行第二个方案。即在监测点只进行前后两个采样段的比对,当需要较多或较为精确的数据时(如发生突发事件),可以在中心监测站进行与基本采样段的比对。
由于在监测点也可以进行比对,为此,可以在监测点的光谱水质监测仪上设置显示器,将三维图形进行显示,在监测点人工观察水质的变化。或在监测点设置数据库和分析器,进行较为复杂指纹分析和基本采样段比对。
图形的比对可以人工观察图形进行,也可以自动进行。当自动进行时,可以在监测点和中心站设置报警器,一旦发现有图形异常,就可以发出报警。
这种报警并不一定是发生严重事件,而是图形出现异常,需进一个在数据库中寻找相关的图形进行比对,并对图形中的异常部分进行指纹分析,获得出现异常的物质数据,判定其危害程度,再进行处理。
中心监测站的三维图形解析器是将从网络获得的数据包进行解析,将数据包还原为三维图形的装置。由于本实施例是一种比较典型的“数据获取-网络传输-分析监测”的装置,即为一种典型的物联网形式,因此,要求网络传输稳定可靠,使用三维图形解析器的作用即为保障数据传输的正确性,但如果网络十分稳定,协议选择正确,也可以不使用专门的图形解析器,而直接将网络包解析并输出。
中心分析器是一个专门用于指纹分析的装置,用于对一些突发事件的光谱进行分析,取得物质的定量分析,以便采取进一步措施。
中心数据库是一个存储大量已经比对完毕后的图形。可以将这些图形按照其形状的差别进行分别储存,并编辑为完整的数据库,以便可以快速的查找。
三维图形显示器可以是一般电脑的监视器,以可以是挂在墙上的大屏幕显示器,共多人共同进行分析研究。
实施例二:
本实施例是实施例一的改进,是以关于公共通讯网的细化。本实施例所述的公共通讯网是:有线通信网或无线通信网或两者的结合。
所述的通讯网可以是局域网或广域网,通过无线或有线的形状进行数据传输。即可以使用WIFI与有线网连接形成传输,也可以通过3G、4G无线通讯网与有线网连接,形成数据传输。
实施例三:
本实施例是实施例二的改进,是实施例二关于光谱传感器的细化。本实施例所述的光谱水质传感器的测量光谱范围是:200-710nm。
光谱传感器可以是独立的传感器,即只包括光源和感光芯片,也可以是一个比较完整的系统,即包括光源和感光芯片外还包括一些相应的处理芯片。由于有些芯片的功能十分强大,甚至包括上网的功能,即可以之间接在网络上。但由于本实施例的特殊性,需要曲线的处理和三维图形的处理,因此成品的光谱传感器需要改造。当然也可以专门设计传感器,将带有可以形成曲线和三维图形的嵌入式系统芯片与光源和感光芯片结合,并带有网口,形成体积小成本低的完整光谱水质监测仪。
实施例四:
本实施例是实施例三的改进,是实施例三关于光谱水质监测仪改进,本实施例所述的光谱水质监测仪还设有可以显示曲线和三维图形的本地显示器,如图4所示。
本实施例所述使用的显示器可以是液晶显示器或LED显示器。较佳的情况是彩色显示器,可以通过将三维图形的不同层次加上不同色彩而是图形更加容易判读。
实施例五:
本实施例是实施例四的改进,是实施例四关于光谱水质监测仪的细化。本实施例所述的光谱水质监测仪还设有本地分析器和本地数据库,所述的本地分析器和数据库与记录器连接,如图5所示。
为使数据处理更为快捷,可以在监测器本地设置数据库和分析器,对获取的三维图形立刻进行分析。这样当然需要更多的硬件资源,其成本也会增加。
实施例六:
本实施例是实施例五的改进,是实施例六关于中心监测站的细化。本实施例所述的中心监测站还设有水质数据分析器和报警器,所述的水质数据分析器和报警器与三维图形分析器连接,如图6所示。
当发现三维图形出现异常的时候,可以先进行数据分析,即将开始出现异常或比较有特征的异常曲线拿出了进行指纹分析,将其中的各种水质数据进行分析,或对异常的部分进行数据分析,如果是已知的数据则直接进行判断是否有危险,如果不是已知的物质,还要进一步的用其他相关的检测手段进行分析,直到找到具体物质为止,并进行判断是否出现危险。
实施例七:
本实施例是一种使用上述装置的在线监测水质的方法。本实施例所述的方法,其基本思路是用一种类似于模拟的方式对水质的总体状况进行评估。即检测水对光的吸收量,并记录某一时刻光谱与水的吸收量曲线,形成“吸收量-波段”曲线,如图2所示。在通常情况下,光谱仪利用这个曲线进行数值转换,并利用这些数值判定水中各种物质的含量,十分精准。现有技术在利用数据评估水质的体系中,需要先利用光谱计算出水中各种物质的数值,再利用一些数学方法对这些数值进行分析得到对水质的评估。这一过程类似于一种“模拟-数字-模拟”的转换,其最终的评估结果还是一种类似于模拟的形式。为了取得水中物质的数值,现有技术在利用光谱进行水质数据形成的过程中,却将光谱中的大部分信息抛弃了,十分可惜。
本实施例所述方法类似于“模拟-模拟”,全过程不进行数值转换,采样获取的是模拟信号,并用模拟信息进行评估,在评估结果中保留“吸收量-波段”曲线中的所有信息。评估的方式是:按照时间顺序形成三维的“吸收量-波段-时间”图形,如图3所示,然后将实时记录的三维图形与过去记录的三维图形比较,或者简单的将三维图形显示到屏幕中用肉眼观察其变化。如果没有明显的变化则认为水质保持原有的状况。如果发现有比较显著的变化,就提取变化区域的光谱进行分析,找到引起变化的物质,并判断这些物质是否对水质产生大的影响。例如:图3是时间在3点整至3点50分之间每隔5分钟的步长记录的“吸收量-波段”曲线所形成的三维图形。图7则是3点55分至4点45分之间记录的三维图形。在图7中4点20分至4点30分之间,在300nm至330nm之间出现一个意外的突起,这一点从图3与图7的肉眼比较中就可以明显的观察。显然水体中出现了意外的物质加入水中,在4点20分的“吸收量-波段”中,见图8,曲线在明显有一个在300nm至330nm有个凸峰(图8中用网格标出),这个凸峰说明了不明物质的进入,可以用指纹分析法搞情况这个凸峰是什么物质,以便进一步采取行动。
用监控街道作为比方比喻本实施例与传统方式对水质监控的不同:传统方式的水质监测方式相当于在监控街道是用人工数大街上的大人、小孩,男人、妇女、大客车、小客车、自行车等等各种不同过往大街的物体和人,取得这些物体和人的具体数据。然后再将这些数据进行综合,产生一个对整个大街过往物体和人的整体综合评价。而本实施例相当于使用录像监控大街,根本不关心人群是大人还是小孩,还是各种车辆这些具体信息,而将所有信息统统入录,并将实时入录的信息与以前入录的信息进行比较,没有大的变化则认为是平稳安全的,一旦发现有大的变化,再对异常变化的物质(如图3中凸起部位的物质)进行光谱分析,如果还不能确定是何种物质,还可以根据需要采用其他方式进行分析,找出该物质,并判断是否对水质会造成影响。
本实施例所述方法的步骤如下,流程如图9所示:
采集数据的步骤:用于所述的光谱水质传感器对采样点的水质进行检测,采集水质对光谱上各个波段光的吸收量。使用光源对样品水进行照射,在感光芯片上获取光谱各个波段上的光通量,并根据其光通量计算出被衰减的部分。
形成曲线的步骤:用于所述的曲线生成器将采样点的水质对光谱上各个波段光的吸收量和光的各个波段形成“吸收量-波段”曲线,并将曲线发送到三维图形生成器中,之后回到“采集初始数据的步骤”,按照时间步长进入下一个各个波段光的吸收量的采集。获取“吸收量-波段”曲线是一个不断获取的过程,不断的获取,不断的输出。
生成三维图形的步骤:用于所述的三维图形生成器将“吸收量-波段”与时间轴关联,形成“吸收量-波段-时间”三维图形。将各个步长上获取的曲线按照时间的顺序排列并演示出来,即形成立体的三维图形曲面。
记录的步骤:用于记录“吸收量-波段-时间”三维图形,并通过网络将三维图形数据发往中心监测站。如果在监测点本地不设数据库和分析器,就要将记录的数据直接通过网络传输至中心监测站。如果在本地设有数据库和分析器,可以直接进行比对和分析。
解析三维图形的步骤:用于所述的三维图形解析器对收到的三维图形进行解析,生成用于分析水质的数据。这一部分是在中心监测站进行的。中心监测站收到各个监测点水质监测器发来的水质三维图形后,对这些图形进行分析、比对,通常情况下可以用前一个采样段进行比对,也可以用基本采样段进行比对。
分析显示和存储的步骤:用于通过三维图形显示器显示三维图形,并存储三维图形,同时对三维图形和水质数据进行分析。对于显示屏幕较大的显示器可以显示比对的两个采样段,而对于屏幕较小的显示器,可以只显示当前的采样段。
实施例八:
本实施例是实施例七的改进,是实施例七关于“记录的步骤”的细化。本实施例所述的“记录的步骤”包括如下子步骤:
将三维图形存贮到本地数据库中。这是在设有本地数据库的水质检测仪中进行的。首先将三维图形存储在本地数据库中,以便在比对在本地进行,而不通过网络,以便提高比对速度,在本地即可得到比对的结论。
在本地数据库中提取近期记录的三维图形。如果本地已经有较多的记录存储,就可以利用这些过去的记录进行比对。随着时间的推移,光谱检测仪使用的时间越长记录越多,可以通过这些记录给出一个对当地水质比较清晰的成份分布,通过这个成份分布,任何异常的物质加入水中,都被排出在本地水质的成份分布中,立即可以得出出现异物的结论。
利用本地分析器对正在记录的三维图形与近期记录的三维图形进行比对,以确定是否发出报警。比对的过程可以是将正在记录的采样段与前一个采样段比对,也可以将正在实施例记录的采样段的前两个采样段进行比对,或者将正在记录的采样段与前3个,甚至为4个采样段进行比对。由于是在监测点进行比对,监测点本地的记录器或数据库不可能设置得很大,因此,无法存储更多的记录,也就无法与较为久远的记录进行比对。采样段之间的比对可以是每条对应的曲线都进行比对,也可以是选择几条对应的曲线进行比对,这里所述的对应是指在时间排序上的对应。
实施例九:
本实施例是实施例七的改进,是实施例七关于“分析显示和存储的步骤”的细化。本实施例所述的“分析显示和存储的步骤”包括如下子步骤:
在中心数据库中提取近期记录的三维图形。与实施例八不同的是,本实施例是在中心监测站进行比对。中心检测站具有较多的硬件资源,可以进行较多的运算和存储。在中心监测站的分析和比对可以提取更多过去的记录进行分析和比对。
利用中心分析器对正在记录的三维图形与近期记录的三维图形进行比对,以确定是否发出报警。这里所述的报警是一种自动报警,当图形的比对用人工进行时,人可以眼睛直接在屏幕上观察三维图形的变化,并作出判断是否出现异常和进行处理。而自动报警则需要系统自己进行判断并作出反应。
对发出报警的三维图形的水质数据进行分析,判断引起报警的水质是那些具体数据出现问题。当出现异常的图形是,只是简单的报警还不够,应当对出现异常的水进行分析,找到异常物质是什么,并判断其来源,才能采取正确的措施。使用光谱水质分析可以直接确定一些物质。由于物质的种类太多,不可能都由光谱分析获取,因此,还要采用其他方式进行分析。
实施例十:
本实施例是上述实施例的改进,是上述实施例关于三维图形比对的方式。本实施例所述的正在记录的三维图形与近期记录的三维图形进行比对的方式是将三维图形中各个对应的曲线进行比对,而各个对应曲线比对可以将各个曲线按照频谱进行分段,如:300-310nm为一段、310-320nm为一段等等,将每个对应的段对比其差距多少,差距可以用偏离量或者偏离的方差表示,在之前设定阈值,当偏离量或方差超过阈值时即认为出现异常,以偏离量或方差为依据报警。具体的步骤为:
将三维模型中的各个时间步长所记录的“吸收量-波段”按频段分段。
比对两条曲线之间的偏离量或方差。
设定阈值,偏离量或方差超出阈值则报警。
最后应说明的是,以上仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳布置方案对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案(比如记录或存储的方式、光谱的应用、连接方式、步骤的设置和先后顺序等)进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (2)

1.一种在线监测水质的方法,所述方法使用的装置包括:安装在各个水质监测点的光谱水质监测仪,所述的各个光谱水质监测仪通过公共通讯网络与中心监测站连接;所述的光谱水质监测仪包括:监测水中物质对光的吸收量的光谱水质传感器,所述的光谱水质传感器与将吸收量和波长关联的曲线生成器连接,所述的曲线生成器与将曲线与时间轴关联的三维图形生成器连接,所述的三维图形生成器与记录器连接,所述的记录器与公共通讯网络连接;所述的中心监测站包括:与公共通讯网络连接的三维图形解析器,所述的三维图形解析器与中心分析器、中心数据库、三维图形显示器连接;所述方法的步骤如下:
采集数据的步骤:用于所述的光谱水质传感器对采样点的水质进行检测,采集水质对光谱上各个波段光的吸收量;
形成曲线的步骤:用于所述的曲线生成器将采样点的水质对光谱上各个波段光的吸收量和光的各个波段形成“吸收量-波段”曲线,并将曲线发送到三维图形生成器中,之后回到“采集初始数据的步骤”,按照时间步长进入下一个各个波段光的吸收量的采集;
生成三维图形的步骤:用于所述的三维图形生成器将“吸收量-波段”与时间轴关联,形成“吸收量-波段-时间”三维图形;
记录的步骤:用于记录“吸收量-波段-时间”三维图形,并通过网络将三维图形数据发往中心监测站;
解析三维图形的步骤:用于所述的三维图形解析器对收到的三维图形进行解析,生成用于分析水质的数据;
分析显示和存储的步骤:用于通过三维图形显示器显示三维图形,并存储三维图形,同时对三维图形和水质数据进行分析;
其特征在于,
所述的“记录的步骤”包括如下子步骤:
将三维图形存贮到本地数据库中;
在本地数据库中提取近期记录的三维图形;
利用本地分析器对正在记录的三维图形与近期记录的三维图形进行比对,以确定是否发出报警;
所述的“分析显示和存储的步骤”包括如下子步骤:
在中心数据库中提取近期记录的三维图形;
利用中心分析器对正在记录的三维图形与近期记录的三维图形进行比对,以确定是否发出报警;
对发出报警的三维图形的水质数据进行分析,判断引起报警的水质是那些具体数据出现问题。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的正在记录的三维图形与近期记录的三维图形进行比对的方式为:
将三维模型中的各个时间步长所记录的“吸收量-波段”按频段分段;
比对两条曲线之间的偏离量或方差;
设定阈值,偏离量或方差超出阈值则报警。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105277521A (zh) * 2015-11-14 2016-01-27 常州大学 一种即时反应微污染原水中dom变化的荧光指标识别系统
CN110334691B (zh) * 2019-07-16 2021-10-22 武汉成名仪器有限公司 微生物水质监测方法、系统及存储介质
CN113376107B (zh) * 2021-05-06 2022-07-15 三峡大学 基于云平台的水质监测系统和方法
CN116612614B (zh) * 2023-06-12 2023-12-26 北京瑞风协同科技股份有限公司 一种基于三维模型的物理量实时比对分析报警装置及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0564948A1 (en) * 1992-04-09 1993-10-13 Nalco Chemical Company Ultraviolet spectrographic monitoring of water soluble corrosion inhibitors
CN101943694A (zh) * 2009-07-08 2011-01-12 上海衡伟信息技术有限公司 水质在线监测系统
CN202486048U (zh) * 2011-12-22 2012-10-10 段为钢 全谱分光光度检测装置
CN102984265A (zh) * 2012-12-06 2013-03-20 南京邮电大学 一种基于物联网的水环境监测方法
CN103765207A (zh) * 2011-09-05 2014-04-30 株式会社岛津制作所 色谱数据处理装置及处理方法
CN104049072A (zh) * 2014-07-04 2014-09-17 苏州科技学院 蜂窝式无线通讯的水质参数远程监测系统

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6984526B2 (en) * 1995-02-08 2006-01-10 University Of South Florida Spectrophotometric method for determining the viability of a sample containing platelets
JP2000214084A (ja) * 1999-01-25 2000-08-04 Asahi Chem Ind Co Ltd 検査対象物質判定方法及びその装置
CN103901001A (zh) * 2012-12-26 2014-07-02 中国环境科学研究院 一种确定湖泊沉水植物腐解程度的方法
CN104297191B (zh) * 2014-09-01 2017-04-26 河南科技学院 利用鸟苷发酵液紫外指纹图谱检测鸟苷产量模型的构建方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0564948A1 (en) * 1992-04-09 1993-10-13 Nalco Chemical Company Ultraviolet spectrographic monitoring of water soluble corrosion inhibitors
CN101943694A (zh) * 2009-07-08 2011-01-12 上海衡伟信息技术有限公司 水质在线监测系统
CN103765207A (zh) * 2011-09-05 2014-04-30 株式会社岛津制作所 色谱数据处理装置及处理方法
CN202486048U (zh) * 2011-12-22 2012-10-10 段为钢 全谱分光光度检测装置
CN102984265A (zh) * 2012-12-06 2013-03-20 南京邮电大学 一种基于物联网的水环境监测方法
CN104049072A (zh) * 2014-07-04 2014-09-17 苏州科技学院 蜂窝式无线通讯的水质参数远程监测系统

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