CN107990934B - 一种生猪养殖业污水排放的智慧监管系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种生猪养殖业污水排放的智慧监管系统，包括数据采集系统、GPRS模块、云服务器、PC端监管平台、移动端监管平台，数据采集系统采集猪养殖场污水的沼液池液位、污水排放流量、排污泵状态、污水排放时间、降雨量、水质参数以及槽罐车的GPS定位信息，形成实时采集数据，并发送数据至云服务器以存储；云服务器接收实时数据后，基于预先设定的预警策略对接收的实时采集数据进行预警判断和处理生成预警信息并存储，并转发实时数据和预警信息至PC端监管平台，转发实时数据和预警信息至移动端监管平台；PC端监管平台显示从云服务器获取的实时数据和预警信息，移动端监管平台显示从云服务器获取的实时数据和预警信息。

Description

一种生猪养殖业污水排放的智慧监管系统

技术领域

本发明属于环保领域，具体涉及一种生猪养殖业污水排放的智慧监管系统。

背景技术

现有的生猪养殖污水违规排放监管方案是针对生态治理模式下沼液池的液位、排放到农田或果园等消纳地的沼液流量以及正常排放沼液时电泵开启状态下的电流大小进行采集进而做出判断和预警，预警类型包括满溢和偷排漏排。采集的数据和预警结果均实时上传到服务器，并在电脑终端完成预警内容的显示，同时将预警信息通过微信形式推送给相应的养殖企业以便及时整改。

根据查阅的资料及实地调研，全国范围内的生猪养殖污水治理根据工艺或方法的不同分为生态治理、工业治理和集中治理。显然，现有的监管方案不够全面。一方面是现有的监管没有考虑到工业治理和集中治理，另一方面，对生态治理的监管预警存在漏洞，缺少了雨天排放预警和夜间排放预警。任何一种监管不到位都会造成不同程度的环境污染。因此，设计一种全面的生猪养殖污水违规排放监管方案势在必行。

发明内容

针对不同地区不同治理模式的养殖场，本发明提供了一种生猪养殖业污水排放的智慧监管系统。在该系统中，通过构建统一的PC端管理平台和移动端管理平台，协助政府管理部门实现不同治理模式下的生猪养殖污水排放全方位地实时监管及违规预警，同时保障养殖户随时了解自己养殖场的排污动态以及远程控制排污泵的工作状态，从而实现对环境的全面保护。

为实现上述目的，本发明提供的技术方案为：

一种生猪养殖业污水排放的智慧监管系统，包括数据采集系统、通过GPRS模块与所述数据采集系统通信连接的云服务器，与所述云服务器通信连接的PC端监管平台、移动端监管平台，

所述数据采集系统采集生猪养殖场污水进行工业治理、生态治理、集中治理三种模式下的沼液池液位、污水排放流量、排污泵状态、污水排放时间、降雨量、水质参数以及槽罐车的GPS定位信息，形成实时采集数据，并将所述实时采集数据发送至所述云服务器以存储；

所述云服务器接收、存储所述实时采集数据，并基于预先设定的预警策略对接收的实时采集数据进行预警判断和处理生成预警信息并存储，并转发所述实时采集数据及预警信息至所述PC端监管平台，转发所述实时采集数据和所述预警信息至所述移动端监管平台；

所述PC端监管平台显示从所述云服务器获取的实时采集数据和预警信息。

所述移动端监管平台显示从所述云服务器获取的实时采集数据和预警信息。

在所述数据采集系统中：

在养殖污水工业治理模式下，设置氨氮传感器、浊度传感器以及第一电磁流量计于排污口处，采集污水的氨氮含量、悬浮物含量以及污水排放流量，其中，氨氮传感器与浊度传感器构成一个测量节点，第一电磁流量计包括排污管第一入口流量计和排污管第一出口流量计，这两个流量计为两个独立的测量节点，此三个测量节点位置独立，节点之间通过ZigBee组网，各节点所测数据统一汇聚到其中一个节点上；

理论上，衡量污水能否正常排放的指标有氨氮、总磷、悬浮物、生化需氧量(简称BOD)、化学需氧量(简称COD)，当任何一个指标不符合要求时均属于违规排放，但是在实际应用中，由于BOD传感器、COD传感器和总磷传感器价格较高，不能满足大面积推广的需要，因此本发明中采取的方法是通过大量的实验数据分析不同指标之间的相关性，最终利用价格相对较低的氨氮传感器和浊度传感器的值推算出COD、BOD和总磷的含量，从而判断排放的水质是否达标。

在养殖污水生态治理模式下，设置超声波液位计采集沼液池液位，设置第二总电磁流量计采集第二污水排放总流量，设置排污泵实现对养殖污水的排放，设置雨量传感器采集降雨量，在每个消纳地中设置一个终端电磁流量计采集每个消纳地中的分支污水量，在该模式下，为了保证各测量设备和传感器的测量数据能同步发送到云服务器，对所有仪器设备进行了组网，构成了物联网系统，具体地，超声波液位计、第二总电磁流量计、排污泵、雨量传感器以及多个终端电磁流量计各自形成的节点，通过ZigBee组网，将每个节点检测的数据统一汇聚到其中一个节点；

在养殖污水集中治理模式下，设置GPS模块监测槽罐车的定位信息，设置第三电磁流量计采集槽罐车的第三污水排放流量信息，实现对槽罐车行驶过程中或中途随意停车时的非正常排污的监管，GPS模块与电磁流量计构成一个测量节点；

每种模式下，所有采集数据均通过GPRS模块发送至云服务器。

在本发明中，所述PC端监管平台包括三种污水治理模式下的实时数据、视频监控、站点管理、设备管理、数据统计和预警管理，所述PC端监管平台支持管理员登录和养殖户登录，管理员能够查看和修改平台中的所有信息与记录，养殖户只能查看自己养殖场的实时数据、视频监控、预警信息和设备信息。

在本发明中，所述移动端监管平台包括三种污水治理模式下的实时数据、视频监控、预警管理和设备信息，所述移动端监管平台支持管理员登录和养殖户登录，管理员可以查看所有养殖场的实时数据、视频监控、预警信息和设备信息，养殖户只能查看自己养殖场的实时数据、视频监控、预警信息和设备信息。

作为优选，所述预警信息包括实时预警信息和历史预警信息，其中：

实时预警信息包括养殖场名称、业主姓名、联系电话、预警开始时间、预警类型、预警等级；

历史预警信息包括养殖场名称、业主姓名、联系电话、预警开始时间、预警类型、预警等级、预警结束时间、信用度。

所述预警类型包括满溢、偷排漏排、不适宜时间排放、水质状况不达标和设备故障。

作为优选，所述对接收的实时采集数据进行预警判断和处理，生成预警信息包括：

对于养殖污水工业治理模式：

基于接收到的水质参数，利用相关性模型判断水质状况是否正常，若是，生成正常排放信息，若否，生成水质状况不达标信息；基于接收到的流量信息，若第一入口流量和第一出口流量的差值小于阈值A，则生成设备故障信息，若第一入口流量和第一出口流量的差值大于阈值B，则生成偷排漏排信息，若第一入口流量和第一出口流量的差值大于阈值A且小于阈值B，则生成正常排放信息；

所述利用相关性模型判断水质状况是否正常包括：

建立相关性模型：

采集养殖污水工业治理后的养殖污水水样，采用实验室中的化学法对采集水样中的悬浮物含量、氨氮含量、生化需氧量、化学需氧量、总磷含量进行试验分析，确定彼此之间的相关性，进而基于相关性建立相关性模型；

计算各水质参数的含量：

基于接收的氨氮含量、悬浮物含量，根据相关性模型计算得到污水的生化需氧量、化学需氧量、总磷含量；

判断各水质参数是否达标：

若存在一个水质参数没有达标，则表示水质状况不正常；

优选地，所述对接收的实时采集数据进行预警判断和处理，生成预警信息包括：

对于养殖污水生态治理模式：

(a)判断沼液池液位是否已达总高度的90％，若是，生成满溢信息，若否，执行步骤(b)；

(b)判断排污泵是否开启，若是，执行步骤(d)，若否，执行步骤(c)；

(c)判断是否第二污水排放总流量和各个分支污水量变化均为0，且沼液池的液位没有下降，若是，生成正常状态信息，若否，生成偷排漏排信息；

(d)判断是否第二污水排放总流量和各分支污水流量变化均不为0，且沼液池的液位下降，若是，执行步骤(e)，若否，生成设备故障信息；

(e)判断是否为下雨或夜间，若是，生成在不适宜时间排放信息，若否，执行步骤(f)

(f)若第二污水排放总流量与各分支污水量之和的差小于第一阈值，则生成设备故障信息，若第二污水排放总流量与各分支污水量之和的差大于第一阈值小于第二阈值，则生成正常排放信息，若第二污水排放总流量与各分支污水量之和的差大于第二阈值，则生成偷排漏排信息。

优选地，所述对接收的实时采集数据进行预警判断和处理，生成预警信息包括：

对于养殖污水集中治理模式：

基于接收的定位信息和第三污水排放流量，判断定位信息是否在污水处理厂，

若是，当第三污水排放流量不为0时，生成正常排放信息，否则生成设备故障信息；

若否，当第三污水排放流量为0时，生成正常运输信息，否则生成偷排漏排信息。

优选地，所述转发所述预警信息至所述PC端监管平台和所述移动端监管平台包括：

(a)基于接收的预警信息，当预警类型为非正常排放时，向企业管理人员发送预警信息，并判断企业的信用度是否低于信用度阈值，若否，执行步骤(b)，若是，执行步骤(d)；

(b)判断预警等级是否高于预警阈值，若是，执行步骤(d)，若否，执行步骤(c)；

(c)判断，预警类型中包含的违规情况是否及时处理，若否，执行步骤(d)，若是，结束推送；

(d)向监管人员发送预警信息，并结束推送。

相比于现有技术，本发明具有的有益效果为：

(1)在现有的生态治理模式下污水排放监管的基础上，在传感器方面增加了终端流量传感器，通过判断总流量和各分支流量之和的关系，可以更加精准的判断沼液是否排放到了指定的消纳地；在违规预警方面增加了“不适宜时间排放”和“设备故障”两个预警类型。这些都使得该治理模式下的污水排放预警更加完善。

(2)工业治理模式下通过化学方法测试大量数据进行实验室分析污水中不同指标之间的相关性，进而采用低成本传感器完成排放污水水质指标的检测。这种低成本的污水指标检测方案填补了目前该治理模式因成本高昂而无法实现的排放水质指标在线远程监管的空白。

(3)针对集中治理模式下的污水排放，增加了槽罐车运输过程中是否存在偷排漏排的实时监管。

(4)设计的PC端监管平台和移动端监管平台为政府相关部门对不同地区不同治理模式下的所有养殖户的污水排放监管提供了强有力的手段。

附图说明

图1是实施例提供的生猪养殖业污水排放的智慧监管系统的结构示意图；

图2是实施例提供的数据采集系统的结构示意图；

图3是实施例提供的生猪养殖业污水排放的智慧监管系统的监管流程图；

图4是实施例提供的对接收的实时采集数据进行预警判断和处理，生成预警信息的流程图；

图5是实施例提供的转发预警信息至PC端监管平台和移动端监管平台的流程图；

图6是实施例提供的监管平台的功能模块图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围。

图1是实施例提供的生猪养殖业污水排放的智慧监管系统的结构示意图。参见图1，本实施例提供智慧监管系统包括数据采集系统101、通过GPRS模块102与数据采集系统101通信连接的云服务器103，与云服务器103通信连接的PC端监管平台104、移动端监管平台105。

数据采集系统101采集生猪养殖场污水进行工业治理、生态治理、集中治理时的沼液池液位、污水排放流量、排污泵状态、污水排放时间、降雨量、水质参数以及槽罐车的GPS定位信息，形成实时采集数据，并将实时采集数据发送至云服务器103以存储；

云服务器103接收、存储实时采集数据，并基于预先设定的预警策略对接收的实时采集数据进行预警判断和处理生成预警信息并存储，并转发实时采集数据及预警信息至PC端监管平台104，转发实时采集数据和预警信息至移动端监管平台105；

PC端监管平台104显示从云服务器103获取的实时采集数据和预警信息。

移动端监管平台105显示从云服务器103获取的实时采集数据和预警信息。

水质参数包括污水的悬浮物含量、氨氮含量、生化需氧量、化学需氧量、总磷含量。

图2是实施例提供的数据采集系统的结构示意图。参见图2，本实施例提供的数据采集系统包括：

生态治理模式：在综合考虑养殖企业的环境状况(温度、湿度、布线)及沼液存在一定的腐蚀性的基础上，选择非接触式测量液位的超声波液位计、适用于脏污流和腐蚀流测量的电磁流量计和简单实用的L3翻斗式雨量传感器以及符合扬程需求的排污泵。若养殖企业的沼液池和地块数分别为m和n，则超声波液位计和电磁流量计的数量分别为m和n+1。n+1个电磁流量计中，与沼液池连接的为总流量计，设其口径为D0，另外的n个为终端流量计，分别接入消纳地1～n，口径均为D0/n。在理想情况下，总流量等于各分支流量的和，但实际情况下，因流量计本身存在误差，所以二者应近似相等。在安放位置上，利用支架和超声波液位计上的螺纹螺帽安装，安装时探头要垂直液面，探头安装必须高于最高液位40-60cm(防腐需要)，并且可以避免进入仪表的盲区。排污泵通过PVC管一端与沼液池相连，另一端连接总流量计，总流量计的出口通过转接头与终端流量计相连，终端流量计的出口端均延伸到消纳地。雨量传感器、总流量计、超声波液位计以及每个终端流量计都是独立的测量节点。这些节点分布在不同的位置，节点之间进行了ZigBee组网，以方便数据的同步远传，数据采集周期为10分钟。该模式下的视频监控安装在沼液池附近，对污水排放的监管起辅助作用。

工业治理模式：根据GB18596-2001《畜禽养殖业污染物排放标准》，本方案选取生猪养殖污水排放时污水中的生化需氧量BOD、氨氮、总磷、化学需氧量COD、悬浮量作为污水监测指标，使用的传感器为价格相对较低的氨氮传感器和浊度传感器，这两个水质传感器共同构成一个节点，对排污出口处采集的水样进行检测，其他三个指标的含量利用参数相关性模型得出。另外，在排污管的入口和出口处安放电磁流量计，完成流量的测量。该模式下的数据采集周期为1小时。

集中治理模式：在槽罐车排污口处接入流量传感器，和GPS模块共用一个微处理器，构成一个节点，采集槽罐车实时位置信息、行驶状态和排污流量。

三种治理模式下的所用仪器设备如表1所示。

表1设备基本信息

在本实施例中，各传感器节点采集的数据通过GPRS模块实时上传到云服务器，并写入实时数据库。本实施例中的GPRS模块选用的是山东有人信息技术有限公司的USR-LTE-7S4，该模块同时支持移动、联通和电信的2G/3G/4G网络。为了保证数据传输的速度，实际选用的是4G电话卡。云服务器的配置为：带宽1Mbps，CPU为2核，操作系统是WindowsServer2016数据中心版64位中文版，内存8GB，专有网络。

图3是实施例提供的生猪养殖业污水排放的智慧监管系统的监管流程图。参见图3，将实时数据与历史数据及实地调研数据相结合，通过特定的污水排放监管策略(分别如表2、表3所示)完成生态治理和工业治理两种模式下的污水排放数据的分析、计算与判断。生态治理模式下的污水排放监管策略可描述为：在白天且无雨时，先开启排污泵启动污水排放，之后引起沼液池液位和流量的变化，且总流量近似等于各终端流量之和；或者排污泵没启动，且流量无变化，但液位在上升(进液状态)也是正常状态。其他情况均为非正常状态，即满溢、违规排放或设备故障。

表2生态治理监管策略

○＝信号不正常；●＝信号正常；◎＝无论信号正常与否

表3工业治理监管策略

○＝信号不正常；●＝信号正常；◎＝无论信号正常与否

工业治理模式下的污水排放监管策略可描述为：5个水质指标及入口与出口流量差中任何一个不正常都是违规排放。在工业治理模式下所需的五种水质传感器中，除氨氮传感器和浊度传感器外，其他三种价格昂贵。为了降低监测的成本，本方案中采用了化学方法与电子测量法相结合的方式，这里的化学方法是指利用各种化学试剂在实验室进行污水中各指标含量测定的方法，具有测量繁琐但精度较高的特点；电子测量法是指利用水质传感器完成水质指标含量检测的方法，该方法具有测量快速但精度相对较低的特点。本方案中的具体做法是先利用化学测量法在实验室测量大量数据，并采用相关性分析方法对这些数据进行分析找出各指标之间的相关性，然后建立相关性模型。因电子测量法有一定的误差，所以需要根据误差大小对相关性模型进行修正，利用修正后的模型和低成本传感器(氨氮传感器和浊度传感器)的检测值即可推算出COD、BOD和总磷的含量，从而达到以低成本的方式全面检测各项指标的目的。另外，根据从入口流量计和出口流量计处接收到的流量信息，在一定的时间内，若出口流量小于入口流量且差值属于正常范围，则生成正常排放，若差值超出正常范围，则判断为偷排漏排，若出口流量大于等于入口流量则判断为设备故障。

集中治理模式下的污水排放监管策略可描述为：槽罐车在到达污水处理厂之前，若监测到流量变化，均视为偷排漏排。

三种模式下的综合数据分析流程如图4所示。该图中的“正常状态”指的是没有排放时的状态；“正常排放”指的是符合正常逻辑的污水排放；其他非正常状态的说明详见表4中的“说明”栏。在检测到污水违规排放时，同时要计算违规排污量、违规开始时间、违规结束时间(即处理时间)，这些数据均存入数据库，为后续的预警推送做好准备。

本实施例中提供的预警决策指标体系如表4所示，

表4预警决策指标体系

预警推送流程如图5所示。

根据数据分析结果，按照预警决策指标体系(表4)进行警报推送。具体方法是当监测到实时数据异常时，首先将警报信息推送给生猪养殖企业管理人员，同时对该企业的信用度进行评判，若信用度较低，则将警报信息推送给监管人员；同时根据违规排污量、违规排污类型对本次违规排污等级进行评估，按照监管指标因子及其相应的权重进行等级划分，将警报等级较高的警报信息推送给监管人员；对等级较低的违规排污预警将根据企业管理人员是否对预警做出及时处理决定是否将预警信息推送给监管人员。

预警的方式包括PC端平台预警和微信预警。PC端预警平台用不同的颜色标注预警的不同等级。移动端的预警状态与PC端相同。微信预警是针对养殖户发出的信息，信息主要包括养殖场名称、预警类型、预警等级和预警开始时间。

本实施例提供的监管平台的功能模块组成如图6所示。平台包括PC端和移动端两部分，其中PC端平台包括实时数据、视频监控、站点管理、设备管理、数据统计和预警管理六个组成部分。移动端平台包括实时数据、视频监控、预警管理和设备信息。

两个平台中的实时数据是指最近采集的液位、流量、雨量、排污泵状态、水质指标、GPS定位等信息；视频监控是指可随时通过访问养殖场的网络硬盘录像机的IP地址获得视频信息；站点管理是针对养殖场的基本信息的管理，支持添加、修改与删除功能；设备管理是针对所有养殖场使用的仪器设备的管理，同样支持添加、修改与删除功能；数据统计是根据不同的区域、不同时间段统计不同预警类型的次数及违规排污量；预警管理包括实时预警和历史预警，实时预警包括养殖场名称、业主姓名、联系电话、预警开始时间、预警类型、预警等级。历史预警包括养殖场名称、业主姓名、联系电话、预警开始时间、预警类型、预警等级、预警结束时间、信用度。

监管平台支持管理员登录和养殖场负责人登录两种方式。当以管理员身份登录这两个平台时，能看到指定区域内所有养殖户的相关信息；当以养殖户身份登录时只能看到自家养殖场的实时数据、视频监控、预警信息和设备信息。

以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种生猪养殖业污水排放的智慧监管系统，包括数据采集系统、通过GPRS模块与所述数据采集系统通信连接的云服务器，与所述云服务器通信连接的PC端监管平台、移动端监管平台，其特征在于，

所述数据采集系统采集生猪养殖场污水进行工业治理、生态治理、集中治理三种模式下的沼液池液位、污水排放流量、排污泵状态、污水排放时间、降雨量、水质参数以及槽罐车的GPS定位信息，形成实时采集数据，并将所述实时采集数据发送至所述云服务器以存储；

所述云服务器接收、存储所述实时采集数据，并基于预先设定的预警策略对接收的实时采集数据进行预警判断和处理生成预警信息并存储，并转发所述实时采集数据及预警信息至所述PC端监管平台，转发所述实时采集数据和所述预警信息至所述移动端监管平台；

所述PC端监管平台显示从所述云服务器获取的实时采集数据和预警信息；

所述移动端监管平台显示从所述云服务器获取的实时采集数据和预警信息；

在所述数据采集系统中：

在养殖污水工业治理模式下，设置氨氮传感器、浊度传感器以及第一电磁流量计于排污口处，采集污水的氨氮含量、悬浮物含量以及污水排放流量，其中，氨氮传感器与浊度传感器构成一个测量节点，第一电磁流量计包括排污管第一入口流量计和排污管第一出口流量计，这两个流量计为两个独立的测量节点，此三个测量节点位置独立，节点之间通过ZigBee组网，各节点所测数据统一汇聚到其中一个节点上；

在养殖污水生态治理模式下，设置超声波液位计采集沼液池液位，设置第二总电磁流量计采集沼液池的第二污水排放总流量，设置排污泵实现对养殖污水的排放，设置雨量传感器采集降雨量，在每个消纳地中设置一个终端电磁流量计采集流入该消纳地中的分支污水量，在该模式下，超声波液位计、第二总电磁流量计、排污泵、雨量传感器以及多个终端电磁流量计各自形成的节点，通过ZigBee组网，将每个节点检测的数据统一汇聚到其中一个节点；

在养殖污水集中治理模式下，设置GPS模块监测槽罐车的定位信息，设置第三电磁流量计采集槽罐车的第三污水排放流量信息，实现对槽罐车行驶过程中或中途随意停车时的非正常排污的监管，GPS模块与第三电磁流量计构成一个测量节点；

每种模式下，所有采集数据均通过GPRS模块发送至云服务器。

2.如权利要求1所述的生猪养殖业污水排放的智慧监管系统，其特征在于，所述PC端监管平台包括三种污水治理模式下的实时数据、视频监控、站点管理、设备管理、数据统计和预警管理，所述PC端监管平台支持管理员登录和养殖户登录，管理员能够查看和修改平台中的所有信息与记录，养殖户只能查看自己养殖场的实时数据、视频监控、预警信息和设备信息。

3.如权利要求1所述的生猪养殖业污水排放的智慧监管系统，其特征在于，所述移动端监管平台包括三种污水治理模式下的实时数据、视频监控、预警管理和设备信息，所述移动端监管平台支持管理员登录和养殖户登录，管理员可以查看所有养殖场的实时数据、视频监控、预警信息和设备信息，养殖户只能查看自己养殖场的实时数据、视频监控、预警信息和设备信息。

4.如权利要求1所述的生猪养殖业污水排放的智慧监管系统，其特征在于，所述预警信息包括实时预警信息和历史预警信息，其中：

实时预警信息包括养殖场名称、业主姓名、联系电话、预警开始时间、预警类型、预警等级；

历史预警信息包括养殖场名称、业主姓名、联系电话、预警开始时间、预警类型、预警等级、预警结束时间、信用度。

5.如权利要求4所述的生猪养殖业污水排放的智慧监管系统，其特征在于，所述预警类型包括满溢、偷排漏排、不适宜时间排放、水质状况不达标和设备故障。

6.如权利要求1所述的生猪养殖业污水排放的智慧监管系统，其特征在于，所述对接收的实时采集数据进行预警判断和处理，生成预警信息包括：

对于养殖污水工业治理模式：

基于接收到的水质参数，利用相关性模型判断水质状况是否正常，若是，生成正常排放信息，若否，生成水质状况不达标信息，基于接收到的流量信息，若第一入口流量和第一出口流量的差值小于阈值A，则生成设备故障信息，若第一入口流量和第一出口流量的差值大于阈值B，则生成偷排漏排信息，若第一入口流量和第一出口流量的差值大于阈值A且小于阈值B，则生成正常排放信息；

所述利用相关性模型判断水质状况是否正常包括：

建立相关性模型：

采集养殖污水工业治理后的养殖污水水样，采用实验室中的化学法对采集水样中的悬浮物含量、氨氮含量、生化需氧量、化学需氧量、总磷含量进行试验分析，确定彼此之间的相关性，进而基于相关性建立相关性模型；

计算各水质参数的含量：

基于接收的氨氮含量、悬浮物含量，根据相关性模型计算得到污水的生化需氧量、化学需氧量、总磷含量；

判断各水质参数是否达标：

若存在一个水质参数没有达标，则表示水质状况不正常。

7.如权利要求1所述的生猪养殖业污水排放的智慧监管系统，其特征在于，所述对接收的实时采集数据进行预警判断和处理，生成预警信息包括：

对于养殖污水集中治理模式：

基于接收的定位信息和第三污水排放流量，判断定位信息是否在污水处理厂，

若是，当第三污水排放流量不为0时，生成正常排放信息，否则生成设备故障信息；

若否，当第三污水排放流量为0时，生成正常运输信息，否则生成偷排漏排信息。

8.如权利要求1所述的生猪养殖业污水排放的智慧监管系统，其特征在于，所述对接收的实时采集数据进行预警判断和处理，生成预警信息包括：

对于养殖污水生态治理模式：

(a)判断沼液池液位是否已达总高度的90％，若是，生成满溢信息，若否，执行步骤(b)；

(b)判断排污泵是否开启，若是，执行步骤(d)，若否，执行步骤(c)；

(c)判断是否第二污水排放总流量和各个分支污水流量变化均为0，且沼液池的液位没有下降，若是，生成正常状态信息，若否，生成偷排漏排信息；

(d)判断是否第二污水排放总流量和各分支污水量变化均不为0，且沼液池的液位下降，若是，执行步骤(e)，若否，生成设备故障信息；

(e)判断是否为下雨或夜间，若是，生成在不适宜时间排放信息，若否，执行步骤(f)；

(f)若第二污水排放总流量与各分支污水量之和的差小于第一阈值，则生成设备故障信息，若第二污水排放总流量与各分支污水量之和的差大于第一阈值小于第二阈值，则生成正常排放信息，若第二污水排放总流量与各分支污水量之和的差大于第二阈值，则生成偷排漏排信息。

9.如权利要求1所述的生猪养殖业污水排放的智慧监管系统，其特征在于，所述转发所述预警信息至所述PC端监管平台和所述移动端监管平台包括：

(a)基于接收的预警信息，当预警类型为非正常排放时，向企业管理人员发送预警信息，并判断企业的信用度是否低于信用度阈值，若否，执行步骤(b)，若是，执行步骤(d)；

(b)判断预警等级是否高于预警阈值，若是，执行步骤(d)，若否，执行步骤(c)；

(c)判断，预警类型中包含的违规情况是否及时处理，若否，执行步骤(d)，若是，结束推送；

(d)向监管人员发送预警信息，并结束推送。

Images