CN108609805A - 一种湿地污染净化处理装置 - Google Patents

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Abstract

本发明属于湿地污染处理技术领域，公开了一种湿地污染净化处理装置，设置有水层，所述水层下方覆盖有土壤层，土壤层下方覆盖有第一净化层，第一净化层下方覆盖有第二净化层，净化池中有过滤网，箱体下方装有轮子；所述第二净化层通过管道连接水泵；所述水泵通过管道连接净化池，净化池通过回流管道连接水层；所述土壤层栽培有净化性湿地植物；所述含有药物水源箱通过管道连接水层，所述轮子用于搬运。本发明通过多种净化方式对湿地进行污染处理，使得水源净化，利于植物生长；通过净化性湿地植物的设置，既美观又能达到污染处理的效果，本发明思路清晰，适合推广。

Description

一种湿地污染净化处理装置
技术领域
本发明属于湿地污染处理技术领域，尤其涉及一种湿地污染净化处理装置。
背景技术
目前，湿地是指天然或人工的、永久性或暂时性的沼泽地、泥炭地和水域，蓄有静止或流动的淡水、半咸水或咸水，包括低潮时水深不超过6m的海水区。它是位于陆生生态系统和水生生态系统之间的过渡性地带，是重要的国土资源和自然资源。人工湿地可用于处理城市污水，但是在长期处理过程中，湿地本身也会受到污染，土壤水分中污染成分高不利于植物生长和湿地健康。
综上所述，现有技术存在的问题是：人工湿地可用于处理城市污水，但是在长期处理过程中，湿地本身也会受到污染，且不易搬运，系统内杂质较多，土壤水分中污染成分高不利于植物生长和湿地健康。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种湿地污染净化处理装置。
本发明是这样实现的，一种湿地污染净化处理装置设置有净化池、回流管道、净化性湿地植物、含有药物水源箱、水层、土壤层、第一净化层、第二净化层、可开关水管、水泵、过滤网、轮子。
所述水层下方覆盖有土壤层，土壤层下方覆盖有第一净化层，第一净化层下方覆盖有第二净化层；
所述第二净化层通过管道连接水泵；
所述水泵通过管道连接净化池，净化池通过回流管道连接水层；
所述土壤层栽培有净化性湿地植物；
所述含有药物水源箱通过管道连接水层。
进一步，所述土壤层贯穿有可开关水管，可开关水管连接第一净化层。
进一步，所述第一净化层由金银花10克、玫瑰19克、百合14克、茉莉10 克、菊花18克、鱼腥草12克、大青叶15克、藿香14克、佩兰14克、连翘5 克、兰花6克、黄芩12克，薰衣草11克、丁香8克、菊花6克、薄荷4克、艾叶5克、桂皮6克、砂仁3克、茴香6克、甘松3克、白芷15克、苍术5克、菖蒲4克和雄黄8克混合而成。
进一步，所述第二净化层由白术5g、茯苓6g、苏梗6g、龙眼肉3g、百合 5g、花生衣2g、艾叶8g、黑木耳2g、五加皮8g、烟叶3g、辣椒6g、麦冬3g、丁香4g、茉莉花3g、芦荟2g、柠檬4g、百部3g、艾叶5g、甘菊2g、苍术1g、晚香玉5g、白芷3g、薄荷4g、陈皮3g和凤尾竹6g混合而成。
进一步，所述回流管道安装有多个水流的温度传感器；
温度传感器A、温度传感器B在本地直角坐标系下的量测数据分别为YA(ti) 和YB(ti)，且温度传感器A的采样频率大于温度传感器B的采样频率，则由温度传感器A向温度传感器B的采样时刻进行配准，具体为：
采用内插外推的时间配准算法将温度传感器A的采样数据向温度传感器B 的数据进行配准，使得两个温度传感器在空间配准时刻对同一个目标有同步的量测数据，内插外推时间配准算法如下：
在同一时间片内将各温度传感器观测数据按测量精度进行增量排序，然后将温度传感器A的观测数据分别向温度传感器B的时间点内插、外推，以形成一系列等间隔的目标观测数据，采用常用的三点抛物线插值法的进行内插外推时间配准算法得温度传感器A在tBk时刻在本地直角坐标系下的量测值为：
其中，tBk为配准时刻，tk-1,tk,tk+1为温度传感器A距离配准时刻最近的三个采样时刻，YA(tk-1),YA(tk),YA(tk+1)分别为其对应的对目标的探测数据；
完成时间配准后，根据温度传感器A的配准数据与温度传感器B的采样数据，采用基于地心地固(Earth Center Earth Fixed,ECEF)坐标系下的伪量测法实现温度传感器A和温度传感器B的系统误差的估计；基于ECEF的系统误差估计算法具体为：
假设k时刻目标在本地直角坐标系下真实位置为 X'1(k)＝[x'1(k),y'1(k),z'1(k)]T，极坐标系下对应的量测值为分别为距离、方位角、俯仰角；转换至本地直角坐标系下为 X1(k)＝[x1(k),y1(k),z1(k)]T；温度传感器系统偏差为分别为距离、方位角和俯仰角的系统误差；于是有
其中表示观测噪声,均值为零、方差为
式(1)可以用一阶近似展开并写成矩阵形式为：
X'1(k)＝X1(k)+C(k)[ξ(k)+n(k)]\*MERGEFORMAT(3)
其中，
设两部温度传感器A和B,则对于同一个公共目标(设地心地固坐标系下为 X'e＝[x'e,y'e,z'e]T)，可得
X'e＝XAs+BAX'A1(k)＝XBs+BBX'B1(k)\*MERGEFORMAT(4)
BA，BB分别为目标在温度传感器A与温度传感器B本地坐标下的位置转换到ECEF坐标系下的位置时的转换矩阵；
定义伪量测为：
Z(k)＝XAe(k)-XBe(k)\*MERGEFORMAT(5)
其中，XAe(k)＝XAs+BAXA1(k)；XBe(k)＝XBs+BBXB1(k)
将式(2)、式(3)代入式(4)可以得到关于温度传感器偏差的伪测量方程
Z(k)＝H(k)β(k)+W(k)\*MERGEFORMAT(6)
其中，Z(k)为伪测量向量；H(k)为测量矩阵；β为温度传感器偏差向量；W(k)为测量噪声向量；由于nA(k),nB(k)为零均值、相互独立的高斯型随机变量,因此W(k)同样是零均值高斯型随机变量,其协方差矩阵为R(k)。
本发明的优点及积极效果为：本发明通过多种净化方式对湿地进行污染处理，使得水源净化，利于植物生长；通过轮子易于搬运，通过过滤网系统内部杂质减少，通过净化性湿地植物的设置，既美观又能达到污染处理的效果，本发明思路清晰，适合推广。本发明的净化层放入可以净化的中药，无污染，成本低，净化效果好。
附图说明
图1是本发明实施例提供的湿地污染净化处理装置的结构示意图；
图2是本发明实施例提供的湿地污染净化处理装置的总体结构示意图；
图3是本发明实施例提供的湿地污染净化处理装置净化池结构示意图；
图中：1、净化池；2、回流管道；3、净化性湿地植物；4、含有药物水源箱；5、水层；6、土壤层；7、第一净化层；8、第二净化层；9、可开关水管； 10、水泵；11、轮子；12、过滤网、13、过滤网固定卡片。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的湿地污染净化处理装置设置有净化池1、回流管道2、净化性湿地植物3、含有药物水源箱4、水层5、土壤层6、第一净化层7、第二净化层8、可开关水管9、水泵10、轮子11、过滤网12、过滤网固定卡片13。
所述水层5下方覆盖有土壤层6，土壤层6下方覆盖有第一净化层7，第一净化层7下方覆盖有第二净化层8；
所述第二净化层8通过管道连接水泵10；
所述水泵10通过管道连接净化池1，净化池1通过回流管道2连接水层5；
所述土壤层6栽培有净化性湿地植物3；
所述含有药物水源箱4通过管道连接水层5。
进一步，所述土壤层6贯穿有可开关水管9，可开关水管9连接第一净化层 7。
所述第一净化层由金银花10克、玫瑰19克、百合14克、茉莉10克、菊花18克、鱼腥草12克、大青叶15克、藿香14克、佩兰14克、连翘5克、兰花6克、黄芩12克，薰衣草11克、丁香8克、菊花6克、薄荷4克、艾叶5 克、桂皮6克、砂仁3克、茴香6克、甘松3克、白芷15克、苍术5克、菖蒲 4克和雄黄8克混合而成。
所述第二净化层由白术5g、茯苓6g、苏梗6g、龙眼肉3g、百合5g、花生衣2g、艾叶8g、黑木耳2g、五加皮8g、烟叶3g、辣椒6g、麦冬3g、丁香4g、茉莉花3g、芦荟2g、柠檬4g、百部3g、艾叶5g、甘菊2g、苍术1g、晚香玉 5g、白芷3g、薄荷4g、陈皮3g和凤尾竹6g混合而成。
所述回流管道安装有多个水流的温度传感器；
温度传感器A、温度传感器B在本地直角坐标系下的量测数据分别为YA(ti) 和YB(ti)，且温度传感器A的采样频率大于温度传感器B的采样频率，则由温度传感器A向温度传感器B的采样时刻进行配准，具体为：
采用内插外推的时间配准算法将温度传感器A的采样数据向温度传感器B 的数据进行配准，使得两个温度传感器在空间配准时刻对同一个目标有同步的量测数据，内插外推时间配准算法如下：
在同一时间片内将各温度传感器观测数据按测量精度进行增量排序，然后将温度传感器A的观测数据分别向温度传感器B的时间点内插、外推，以形成一系列等间隔的目标观测数据，采用常用的三点抛物线插值法的进行内插外推时间配准算法得温度传感器A在tBk时刻在本地直角坐标系下的量测值为：
其中，tBk为配准时刻，tk-1,tk,tk+1为温度传感器A距离配准时刻最近的三个采样时刻，YA(tk-1),YA(tk),YA(tk+1)分别为其对应的对目标的探测数据；
完成时间配准后，根据温度传感器A的配准数据与温度传感器B的采样数据，采用基于地心地固(Earth Center Earth Fixed,ECEF)坐标系下的伪量测法实现温度传感器A和温度传感器B的系统误差的估计；基于ECEF的系统误差估计算法具体为：
假设k时刻目标在本地直角坐标系下真实位置为 X'1(k)＝[x'1(k),y'1(k),z'1(k)]T，极坐标系下对应的量测值为分别为距离、方位角、俯仰角；转换至本地直角坐标系下为 X1(k)＝[x1(k),y1(k),z1(k)]T；温度传感器系统偏差为分别为距离、方位角和俯仰角的系统误差；于是有
其中表示观测噪声,均值为零、方差为
式(1)可以用一阶近似展开并写成矩阵形式为：
X'1(k)＝X1(k)+C(k)[ξ(k)+n(k)]\*MERGEFORMAT(3)
其中，
设两部温度传感器A和B,则对于同一个公共目标(设地心地固坐标系下为 X'e＝[x'e,y'e,z'e]T)，可得
X'e＝XAs+BAX'A1(k)＝XBs+BBX'B1(k)\*MERGEFORMAT(4)
BA，BB分别为目标在温度传感器A与温度传感器B本地坐标下的位置转换到ECEF坐标系下的位置时的转换矩阵；
定义伪量测为：
Z(k)＝XAe(k)-XBe(k)\*MERGEFORMAT(5)
其中，XAe(k)＝XAs+BAXA1(k)；XBe(k)＝XBs+BBXB1(k)
将式(2)、式(3)代入式(4)可以得到关于温度传感器偏差的伪测量方程
Z(k)＝H(k)β(k)+W(k)\*MERGEFORMAT(6)
其中，Z(k)为伪测量向量；H(k)为测量矩阵；β为温度传感器偏差向量；W(k)为测量噪声向量；由于nA(k),nB(k)为零均值、相互独立的高斯型随机变量,因此W(k)同样是零均值高斯型随机变量,其协方差矩阵为R(k)。
本发明的工作原理是：首先可通过净化性湿地植物3的间隔性种植，进行逐步缓慢的净化处理，抑制污染成分的增多；其次当污染成分超标时，开通水泵10，之后可开关水管9打开，水层5的水逐步进入第一净化层6进行物理净化，之后进入第二净化层7进行化学净化，然后通过管道进入净化池1通过过滤网12进行污染物过滤处理，回流管道2将净化后的水输入水层5；在可开关水管5打开后，含有药物水源箱4中的水资源会进入水层5，补充水资源，防止水资源过少对植物有所损害，同时含有药物水会帮助水的净化，轮子11也可方便移动，提高速率。
本发明通过多种净化方式对湿地进行污染处理，使得水源净化，利于植物生长；通过净化性湿地植物的设置，既美观又能达到污染处理的效果，本发明思路清晰，适合推广。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (5)

1.一种湿地污染净化处理装置，其特征在于，所述湿地污染净化处理装置设置有净化池、回流管道、净化性湿地植物、含有药物水源箱、水层、土壤层、第一净化层、第二净化层、可开关水管、水泵、过滤网、轮子；
所述水层下方覆盖有土壤层，土壤层下方覆盖有第一净化层，第一净化层下方覆盖有第二净化层；所述第二净化层通过管道连接水泵；所述水泵通过管道连接净化池，净化池通过回流管道连接水层；
所述土壤层栽培有净化性湿地植物；所述含有药物水源箱通过管道连接水层。
2.如权利要求1所述的湿地污染净化处理装置，其特征在于，所述土壤层贯穿有可开关水管，可开关水管连接第一净化层。
3.如权利要求1所述的湿地污染净化处理装置，其特征在于，所述第一净化层由金银花10克、玫瑰19克、百合14克、茉莉10克、菊花18克、鱼腥草12克、大青叶15克、藿香14克、佩兰14克、连翘5克、兰花6克、黄芩12克，薰衣草11克、丁香8克、菊花6克、薄荷4克、艾叶5克、桂皮6克、砂仁3克、茴香6克、甘松3克、白芷15克、苍术5克、菖蒲4克和雄黄8克混合而成。
4.如权利要求1所述的湿地污染净化处理装置，其特征在于，所述第二净化层由白术5g、茯苓6g、苏梗6g、龙眼肉3g、百合5g、花生衣2g、艾叶8g、黑木耳2g、五加皮8g、烟叶3g、辣椒6g、麦冬3g、丁香4g、茉莉花3g、芦荟2g、柠檬4g、百部3g、艾叶5g、甘菊2g、苍术1g、晚香玉5g、白芷3g、薄荷4g、陈皮3g和凤尾竹6g混合而成。
5.如权利要求1所述的湿地污染净化处理装置，其特征在于，所述回流管道安装有多个水流的温度传感器；
温度传感器A、温度传感器B在本地直角坐标系下的量测数据分别为YA(ti)和YB(ti)，且温度传感器A的采样频率大于温度传感器B的采样频率，则由温度传感器A向温度传感器B的采样时刻进行配准，具体为：
采用内插外推的时间配准算法将温度传感器A的采样数据向温度传感器B的数据进行配准，使得两个温度传感器在空间配准时刻对同一个目标有同步的量测数据，内插外推时间配准算法如下：
在同一时间片内将各温度传感器观测数据按测量精度进行增量排序，然后将温度传感器A的观测数据分别向温度传感器B的时间点内插、外推，以形成一系列等间隔的目标观测数据，采用常用的三点抛物线插值法的进行内插外推时间配准算法得温度传感器A在tBk时刻在本地直角坐标系下的量测值为：
其中，tBk为配准时刻，tk-1,tk,tk+1为温度传感器A距离配准时刻最近的三个采样时刻，YA(tk-1),YA(tk),YA(tk+1)分别为其对应的对目标的探测数据；
完成时间配准后，根据温度传感器A的配准数据与温度传感器B的采样数据，采用基于地心地固(EarthCenterEarthFixed,ECEF)坐标系下的伪量测法实现温度传感器A和温度传感器B的系统误差的估计；基于ECEF的系统误差估计算法具体为：
假设k时刻目标在本地直角坐标系下真实位置为X'1(k)＝[x'1(k),y'1(k),z'1(k)]T，极坐标系下对应的量测值为分别为距离、方位角、俯仰角；转换至本地直角坐标系下为X1(k)＝[x1(k),y1(k),z1(k)]T；温度传感器系统偏差为分别为距离、方位角和俯仰角的系统误差；于是有
其中表示观测噪声,均值为零、方差为
式(1)可以用一阶近似展开并写成矩阵形式为：
X'1(k)＝X1(k)+C(k)[ξ(k)+n(k)]\*MERGEFORMAT(3)
其中，
设两部温度传感器A和B,则对于同一个公共目标(设地心地固坐标系下为X'e＝[x'e,y'e,z'e]T)，可得
X'e＝XAs+BAX'A1(k)＝XBs+BBX'B1(k)\*MERGEFORMAT(4)
BA，BB分别为目标在温度传感器A与温度传感器B本地坐标下的位置转换到ECEF坐标系下的位置时的转换矩阵；
定义伪量测为：
Z(k)＝XAe(k)-XBe(k)\*MERGEFORMAT(5)
其中，XAe(k)＝XAs+BAXA1(k)；XBe(k)＝XBs+BBXB1(k)
将式(2)、式(3)代入式(4)可以得到关于温度传感器偏差的伪测量方程
Z(k)＝H(k)β(k)+W(k)\*MERGEFORMAT(6)
其中，Z(k)为伪测量向量；H(k)为测量矩阵；β为温度传感器偏差向量；W(k)为测量噪声向量；由于nA(k),nB(k)为零均值、相互独立的高斯型随机变量,因此W(k)同样是零均值高斯型随机变量,其协方差矩阵为R(k)。
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