CN110827926A - 一种基于边缘计算的水体污染物分析处理方法和系统 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种基于边缘计算的水体污染物分析处理方法和系统。该方法包括：在水体关键节点按照设定的距离间隔设置边缘计算节点；每个边缘计算节点对控制区域内的水体污染物按照总控节点控制的时间间隔进行采集；当第一边缘计算节点发现水体中存在污染物异常情况时，向水流方向的下游第二边缘计算节点发送污染物报告；第二边缘计算节点按照第一边缘计算节点发送的污染物报告，根据水文特征、污染物类型，预测出污染物到达第二边缘计算节点时需要投放的污染物处理药剂组分和剂量；第二边缘计算节点向水体中投放污染物处理药剂。本申请通过边缘计算技术提高了水体污染物分析处理的效率。

Description

一种基于边缘计算的水体污染物分析处理方法和系统

技术领域

本申请涉及边缘计算及污染处理领域，尤其涉及一种基于边缘计算的水体污染物分析处理方法和系统。

背景技术

边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近服务。边缘计算通过给予网络边缘设备一定的计算能力和存储能力，形成“智能终端—边缘服务器—云数据中心”三层系统结构，在网络的边缘提供通信和IT服务、存储和计算资源，以降低应用的处理延迟以及更有效地利用移动网络。传统水体污染物处理过程中，一般当点采样分析，当点投放药剂，这样没有考虑水体的流动性及污染物顺着水流的变化，存在大量的处理延迟，浪费了处理资源，影响了水体污染物处理的效率。实际上，水体污染物的类型和浓度，会随着水流方向不断变化，处理过程中药剂的组分和剂量也会随之变化。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于边缘计算的水体污染物分析处理方法和系统，降低水体污染处理延时，解决目前污染物处理过程中，数据存储、更新效率低的技术问题。

基于上述目的，本申请提出了一种基于边缘计算的水体污染物分析处理方法，包括：

在水体关键节点按照设定的距离间隔设置边缘计算节点，所述边缘计算节点之间以通信方式传输数据和指令，全部边缘计算节点与总控节点之间以通信方式连接；

每个所述边缘计算节点对控制区域内的水体污染物按照所述总控节点控制的时间间隔进行采集，在所述边缘计算节点进行处理后，将处理结果发送至所述总控节点；

当第一边缘计算节点发现水体中存在污染物异常情况时，按照污染物类型和浓度向水体中投放污染物处理药剂，并向水流方向的下游第二边缘计算节点发送污染物报告；

所述第二边缘计算节点按照所述第一边缘计算节点发送的污染物报告，根据水文特征、污染物类型，预测出污染物到达所述第二边缘计算节点时需要投放的污染物处理药剂组分和剂量；

所述第二边缘计算节点按照预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，向水体中投放污染物处理药剂。

在一些实施例中，所述方法还包括：

所述第一边缘计算节点将污染物处理药剂投放量发送至所述总控节点；

所述第二边缘计算节点将所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，发送至所述总控节点；

所述总控节点对所述第一边缘计算节点的污染物处理药剂投放量、所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，结合所述第一边缘计算节点和第二边缘计算节点采集到的水文特征，通过机器学习算法对所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量进行修正；

将所述修正结果发送至所述第二边缘计算节点，所述第二边缘计算节点按照所述修正结果进行污染物处理药剂投放。

在一些实施例中，所述方法还包括：

将所述第二边缘计算节点作为新的第一边缘计算节点，将水流方向下游的邻近节点作为新的第二边缘计算节点；

所述新的第一边缘计算节点按照所述总控节点控制的时间间隔对水体污染物状况进行采集，并向所述新的第二边缘计算节点发送污染物报告；

所述新的第二边缘计算节点按照所述新的第一边缘计算节点发送的污染物报告，根据水文特征、污染物类型，预测出污染物到达所述新的第二边缘计算节点时需要投放的污染物处理药剂组分和剂量；

所述新的第二边缘计算节点按照预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，向水体中投放污染物处理药剂；

如此往复进行节点递归传递。

在一些实施例中，根据水文特征、污染物类型，预测出污染物到达所述第二边缘计算节点时需要投放的污染物处理药剂组分和剂量，包括：

所述水体污染物从所述第一边缘计算节点到所述第二边缘计算节点的降解过程中，水质降解模型公式为：

其中，C为水体中在所述第一边缘计算节点(x，y)处时间t的指定污染物的浓度，h为水体深度，α、β分别为x、y方向的水流流速分量，S为所述第一边缘计算节点处的初始污染程度，k为所述污染物的生化降解系数。

在一些实施例中，每个所述边缘计算节点对控制区域内的水体污染物按照所述总控节点控制的时间间隔进行采集，在所述边缘计算节点进行处理后，将处理结果发送至所述总控节点，包括：

在所述边缘计算节点进行处理后，将检测出异常的处理结果发送至所述总控节点；

所述总控节点将全部边缘计算节点发送来的数据进行大数据存储，并进行大数据分析；

所述总控节点根据所述大数据分析需求，向所述边缘计算节点发送数据调取指令，调取数据进行分析。

在一些实施例中，所述方法还包括：

当第一边缘计算节点发生故障时，总控节点向其附近的第二边缘计算节点发送接替指令；

所述第二边缘计算节点接替第一边缘计算节点，进行污染物采集、分析和污染物处理药剂预测。

在一些实施例中，所述方法还包括：

当第一边缘计算节点发生故障时，所述第一边缘计算节点向第二边缘计算节点发送故障报告；

所述第二边缘计算节点接替第一边缘计算节点，进行污染物采集、分析和污染物处理药剂预测。

基于上述目的，本申请还提出了一种基于边缘计算的水体污染物分析处理系统，包括：

初始模块，用于在水体关键节点按照设定的距离间隔设置边缘计算节点，所述边缘计算节点之间以通信方式传输数据和指令，全部边缘计算节点与总控节点之间以通信方式连接；

采集模块，用于每个所述边缘计算节点对控制区域内的水体污染物按照所述总控节点控制的时间间隔进行采集，在所述边缘计算节点进行处理后，将处理结果发送至所述总控节点；

投放模块，用于当第一边缘计算节点发现水体中存在污染物异常情况时，按照污染物类型和浓度向水体中投放污染物处理药剂，并向水流方向的下游第二边缘计算节点发送污染物报告；

预测模块，用于所述第二边缘计算节点按照所述第一边缘计算节点发送的污染物报告，根据水文特征、污染物类型，预测出污染物到达所述第二边缘计算节点时需要投放的污染物处理药剂组分和剂量；

执行模块，用于所述第二边缘计算节点按照预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，向水体中投放污染物处理药剂。

在一些实施例中，所述系统还包括：

第一发送模块，用于所述第一边缘计算节点将污染物处理药剂投放量发送至所述总控节点；

第二发送模块，用于所述第二边缘计算节点将所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，发送至所述总控节点；

修正模块，用于所述总控节点对所述第一边缘计算节点的污染物处理药剂投放量、所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，结合所述第一边缘计算节点和第二边缘计算节点采集到的水文特征，通过机器学习算法对所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量进行修正；

修正执行模块，用于将所述修正结果发送至所述第二边缘计算节点，所述第二边缘计算节点按照所述修正结果进行污染物处理药剂投放。

在一些实施例中，所述系统还包括：

故障发送模块，用于当第一边缘计算节点发生故障时，总控节点向其附近的第二边缘计算节点发送接替指令；

节点接替模块，用于所述第二边缘计算节点接替第一边缘计算节点，进行污染物采集、分析和污染物处理药剂预测。

附图说明

在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本发明范围的限制。

图1示出根据本发明实施例的基于边缘计算的水体污染物分析处理方法的流程图。

图2示出根据本发明实施例的基于边缘计算的水体污染物分析处理系统的构成图。

图3示出根据本发明实施例的基于边缘计算的水体污染物分析处理系统的构成图。

图4示出根据本发明实施例的基于边缘计算的水体污染物分析处理系统的构成图。

图5示出根据本发明实施例的基于边缘计算的水体污染物分析处理系统的原理图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出根据本发明实施例的基于边缘计算的水体污染物分析处理方法的流程图。如图1所示，该基于边缘计算的水体污染物分析处理方法包括：

步骤S11、在水体关键节点按照设定的距离间隔设置边缘计算节点，所述边缘计算节点之间以通信方式传输数据和指令，全部边缘计算节点与总控节点之间以通信方式连接。

具体来说，边缘计算节点具有采集、分析、存储水体污染物的功能，例如，边缘计算节点可以对其所接触水体区域中的氮氧化合物种类、浓度进行检测，并存储在边缘计算节点中，通过边缘计算节点中存储的数据分析近期该水体区域中氮氧化合物的浓度、成分变化。而且，边缘节点还记录了各个时间段投放药剂的组分、剂量等数据。这样，即使边缘节点的通信功能出现故障时，单个边缘计算节点仍然可以进行水体污染物的采集、分析、存储和处理。

步骤S12、每个所述边缘计算节点对控制区域内的水体污染物按照所述总控节点控制的时间间隔进行采集，在所述边缘计算节点进行处理后，将处理结果发送至所述总控节点。

举例来说，边缘计算节点在分析本区域水体污染物特征后，如果分析结果显示本区域污染物特征一直处于平稳、可控状态，则不向总控节点发送水体污染物数据和处理药剂数据；如果分析结果发现本区域污染物出现异常(如出现新的污染物或污染物浓度超标)，则向总控节点发送水体污染物数据和处理药剂数据。

又如，无论边缘计算节点所在区域是否发生异常，可以按时间段定期(如每天、每周、每月、每季度等)向总控节点发送数据分析结果。

在一种实施方式中，每个所述边缘计算节点对控制区域内的水体污染物按照所述总控节点控制的时间间隔进行采集，在所述边缘计算节点进行处理后，将处理结果发送至所述总控节点，包括：

在所述边缘计算节点进行处理后，将检测出异常的处理结果发送至所述总控节点；

所述总控节点将全部边缘计算节点发送来的数据进行大数据存储，并进行大数据分析；

所述总控节点根据所述大数据分析需求，向所述边缘计算节点发送数据调取指令，调取数据进行分析。

例如，总控节点对来自各个边缘计算节点的数据汇总在一起，形成大数据存储分析系统，对指定水域的历史污染物进行大数据分析，从而预测出不同时间水体不同区域污染物的处理方法，并生成处理策略，分发给各个边缘计算节点进行处理。

步骤S13、当第一边缘计算节点发现水体中存在污染物异常情况时，按照污染物类型和浓度向水体中投放污染物处理药剂，并向水流方向的下游第二边缘计算节点发送污染物报告。

在一种实施方式中，污染物处理药剂既可以包括化学药剂，也可以包括物理药剂，还可以包括物理、化学组合药剂。

具体来说，由于不同污染物的处理方法不同，有的物理效果达到的效果最佳，有的化学药剂达到的效果最佳，因此可以通过计算得出针对不同污染物的最佳处理方式。

步骤S14、所述第二边缘计算节点按照所述第一边缘计算节点发送的污染物报告，根据水文特征、污染物类型，预测出污染物到达所述第二边缘计算节点时需要投放的污染物处理药剂组分和剂量。

具体来说，由于污染物经过第一边缘节点，到达第二边缘节点的过程中，水文特征会发生变化，自然降级及人类干预也会促使污染物的种类、浓度发生变化，因此，基于第一边缘计算节点采集的污染物数据，结合第一节点至第二节点的水温、自然、城市等环境变化，预测出第二边缘节点处的污染物特征，并按照该特征进行处理药剂组分、浓度的配置，这样可以节约处理时间，并提高水体污染物处理效率。

在一种实施方式中，根据水文特征、污染物类型，预测出污染物到达所述第二边缘计算节点时需要投放的污染物处理药剂组分和剂量，包括：

所述水体污染物从所述第一边缘计算节点到所述第二边缘计算节点的降解过程中，水质降解模型公式为：

其中，C为水体中在所述第一边缘计算节点(x，y)处时间t的指定污染物的浓度，h为水体深度，α、β分别为x、y方向的水流流速分量，S为所述第一边缘计算节点处的初始污染程度，k为所述污染物的生化降解系数。

步骤S15、所述第二边缘计算节点按照预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，向水体中投放污染物处理药剂。

举例来说，当发现第二边缘计算节点处理药剂的组分和计量即将出现不足时，可以提醒管理人员进行药剂的补充。

在一种实施方式中，所述方法还包括：

所述第一边缘计算节点将污染物处理药剂投放量发送至所述总控节点；

所述第二边缘计算节点将所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，发送至所述总控节点；

所述总控节点对所述第一边缘计算节点的污染物处理药剂投放量、所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，结合所述第一边缘计算节点和第二边缘计算节点采集到的水文特征，通过机器学习算法对所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量进行修正；

将所述修正结果发送至所述第二边缘计算节点，所述第二边缘计算节点按照所述修正结果进行污染物处理药剂投放。

在一种实施方式中，所述方法还包括：

将所述第二边缘计算节点作为新的第一边缘计算节点，将水流方向下游的邻近节点作为新的第二边缘计算节点；

所述新的第一边缘计算节点按照所述总控节点控制的时间间隔对水体污染物状况进行采集，并向所述新的第二边缘计算节点发送污染物报告；

所述新的第二边缘计算节点按照所述新的第一边缘计算节点发送的污染物报告，根据水文特征、污染物类型，预测出污染物到达所述新的第二边缘计算节点时需要投放的污染物处理药剂组分和剂量；

所述新的第二边缘计算节点按照预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，向水体中投放污染物处理药剂；

如此往复进行节点递归传递。

在一种实施方式中，所述方法还包括：

当第一边缘计算节点发生故障时，总控节点向其附近的第二边缘计算节点发送接替指令；

所述第二边缘计算节点接替第一边缘计算节点，进行污染物采集、分析和污染物处理药剂预测。

在一种实施方式中，所述方法还包括：

当第一边缘计算节点发生故障时，所述第一边缘计算节点向第二边缘计算节点发送故障报告；

所述第二边缘计算节点接替第一边缘计算节点，进行污染物采集、分析和污染物处理药剂预测。

图2示出根据本发明实施例的基于边缘计算的水体污染物分析处理系统的构成图。如图2所示，该基于边缘计算的水体污染物分析处理系统整体可以分为：

初始模块201，用于在水体关键节点按照设定的距离间隔设置边缘计算节点，所述边缘计算节点之间以通信方式传输数据和指令，全部边缘计算节点与总控节点之间以通信方式连接；

采集模块202，用于每个所述边缘计算节点对控制区域内的水体污染物按照所述总控节点控制的时间间隔进行采集，在所述边缘计算节点进行处理后，将处理结果发送至所述总控节点；

投放模块203，用于当第一边缘计算节点发现水体中存在污染物异常情况时，按照污染物类型和浓度向水体中投放污染物处理药剂，并向水流方向的下游第二边缘计算节点发送污染物报告；

预测模块204，用于所述第二边缘计算节点按照所述第一边缘计算节点发送的污染物报告，根据水文特征、污染物类型，预测出污染物到达所述第二边缘计算节点时需要投放的污染物处理药剂组分和剂量；

执行模块205，用于所述第二边缘计算节点按照预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，向水体中投放污染物处理药剂。

图3示出根据本发明实施例的基于边缘计算的水体污染物分析处理系统的构成图。如图3所示，该基于边缘计算的水体污染物分析处理系统整体还包括：

第一发送模块206，用于所述第一边缘计算节点将污染物处理药剂投放量发送至所述总控节点；

第二发送模块207，用于所述第二边缘计算节点将所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，发送至所述总控节点；

修正模块208，用于所述总控节点对所述第一边缘计算节点的污染物处理药剂投放量、所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，结合所述第一边缘计算节点和第二边缘计算节点采集到的水文特征，通过机器学习算法对所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量进行修正；

修正执行模块209，用于将所述修正结果发送至所述第二边缘计算节点，所述第二边缘计算节点按照所述修正结果进行污染物处理药剂投放。

图4示出根据本发明实施例的基于边缘计算的水体污染物分析处理系统的构成图。如图4所示，该基于边缘计算的水体污染物分析处理系统整体还包括：

故障发送模块210，用于当第一边缘计算节点发生故障时，总控节点向其附近的第二边缘计算节点发送接替指令；

节点接替模块211，用于所述第二边缘计算节点接替第一边缘计算节点，进行污染物采集、分析和污染物处理药剂预测。

图5示出根据本发明实施例的基于边缘计算的水体污染物分析处理系统的原理图。从图5可以看出：

假设A节点为第一边缘计算节点，顺着水流方向的B节点为第二边缘计算节点。第一边缘计算节点采集A点处的污染物类型和浓度后，传送给B处的第二边缘计算节点，第二边缘计算节点根据A点出的污染物类型和浓度，并结合由A至B处的水文特征、自然环境、人类生活等因素，计算出B点处应该投放的污染物处理药剂类型和组分。以上为污染物分析处理的一个周期，然后，将B处的第二边缘计算节点作为新的第一边缘计算节点，将水流下游C处的边缘计算节点作为新的第二边缘计算节点，开始新的污染物分析处理周期，如此往复。

当然，以上所述根据A点出的污染物类型和浓度，并结合由A至B处的水文特征、自然环境、人类生活等因素，计算出B点处应该投放的污染物处理药剂类型和组分的过程，不限于在第二边缘计算节点中进行，也可以在第一边缘计算节点中计算分析后，直接将B点处应该投放的污染物处理药剂类型和组分发送给第二边缘计算节点；还可以请求总控节点参与计算后，将B点处应该投放的污染物处理药剂类型和组分发送给第二边缘计算节点。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到其各种变化或替换，这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于边缘计算的水体污染物分析处理方法，其特征在于，包括：

在水体关键节点按照设定的距离间隔设置边缘计算节点，所述边缘计算节点之间以通信方式传输数据和指令，全部边缘计算节点与总控节点之间以通信方式连接；

每个所述边缘计算节点对控制区域内的水体污染物按照所述总控节点控制的时间间隔进行采集，在所述边缘计算节点进行处理后，将处理结果发送至所述总控节点；

当第一边缘计算节点发现水体中存在污染物异常情况时，按照污染物类型和浓度向水体中投放污染物处理药剂，并向水流方向的下游第二边缘计算节点发送污染物报告；

所述第二边缘计算节点按照所述第一边缘计算节点发送的污染物报告，根据水文特征、污染物类型，预测出污染物到达所述第二边缘计算节点时需要投放的污染物处理药剂组分和剂量；

所述第二边缘计算节点按照预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，向水体中投放污染物处理药剂。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第一边缘计算节点将污染物处理药剂投放量发送至所述总控节点；

所述第二边缘计算节点将所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，发送至所述总控节点；

所述总控节点对所述第一边缘计算节点的污染物处理药剂投放量、所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，结合所述第一边缘计算节点和第二边缘计算节点采集到的水文特征，通过机器学习算法对所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量进行修正；

将所述修正结果发送至所述第二边缘计算节点，所述第二边缘计算节点按照所述修正结果进行污染物处理药剂投放。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述第二边缘计算节点作为新的第一边缘计算节点，将水流方向下游的邻近节点作为新的第二边缘计算节点；

所述新的第一边缘计算节点按照所述总控节点控制的时间间隔对水体污染物状况进行采集，并向所述新的第二边缘计算节点发送污染物报告；

所述新的第二边缘计算节点按照所述新的第一边缘计算节点发送的污染物报告，根据水文特征、污染物类型，预测出污染物到达所述新的第二边缘计算节点时需要投放的污染物处理药剂组分和剂量；

所述新的第二边缘计算节点按照预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，向水体中投放污染物处理药剂；

如此往复进行节点递归传递。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据水文特征、污染物类型，预测出污染物到达所述第二边缘计算节点时需要投放的污染物处理药剂组分和剂量，包括：

所述水体污染物从所述第一边缘计算节点到所述第二边缘计算节点的降解过程中，水质降解模型公式为：

其中，C为水体中在所述第一边缘计算节点(x，y)处时间t的指定污染物的浓度，h为水体深度，α、β分别为x、y方向的水流流速分量，S为所述第一边缘计算节点处的初始污染程度，k为所述污染物的生化降解系数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个所述边缘计算节点对控制区域内的水体污染物按照所述总控节点控制的时间间隔进行采集，在所述边缘计算节点进行处理后，将处理结果发送至所述总控节点，包括：

在所述边缘计算节点进行处理后，将检测出异常的处理结果发送至所述总控节点；

所述总控节点将全部边缘计算节点发送来的数据进行大数据存储，并进行大数据分析；

所述总控节点根据所述大数据分析需求，向所述边缘计算节点发送数据调取指令，调取数据进行分析。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当第一边缘计算节点发生故障时，总控节点向其附近的第二边缘计算节点发送接替指令；

所述第二边缘计算节点接替第一边缘计算节点，进行污染物采集、分析和污染物处理药剂预测。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当第一边缘计算节点发生故障时，所述第一边缘计算节点向第二边缘计算节点发送故障报告；

所述第二边缘计算节点接替第一边缘计算节点，进行污染物采集、分析和污染物处理药剂预测。

8.一种基于边缘计算的水体污染物分析处理系统，其特征在于，包括：

初始模块，用于在水体关键节点按照设定的距离间隔设置边缘计算节点，所述边缘计算节点之间以通信方式传输数据和指令，全部边缘计算节点与总控节点之间以通信方式连接；

采集模块，用于每个所述边缘计算节点对控制区域内的水体污染物按照所述总控节点控制的时间间隔进行采集，在所述边缘计算节点进行处理后，将处理结果发送至所述总控节点；

投放模块，用于当第一边缘计算节点发现水体中存在污染物异常情况时，按照污染物类型和浓度向水体中投放污染物处理药剂，并向水流方向的下游第二边缘计算节点发送污染物报告；

预测模块，用于所述第二边缘计算节点按照所述第一边缘计算节点发送的污染物报告，根据水文特征、污染物类型，预测出污染物到达所述第二边缘计算节点时需要投放的污染物处理药剂组分和剂量；

执行模块，用于所述第二边缘计算节点按照预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，向水体中投放污染物处理药剂。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

第一发送模块，用于所述第一边缘计算节点将污染物处理药剂投放量发送至所述总控节点；

第二发送模块，用于所述第二边缘计算节点将所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，发送至所述总控节点；

修正模块，用于所述总控节点对所述第一边缘计算节点的污染物处理药剂投放量、所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量，结合所述第一边缘计算节点和第二边缘计算节点采集到的水文特征，通过机器学习算法对所述预测出来的污染物处理药剂组分和剂量进行修正；

修正执行模块，用于将所述修正结果发送至所述第二边缘计算节点，所述第二边缘计算节点按照所述修正结果进行污染物处理药剂投放。

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

故障发送模块，用于当第一边缘计算节点发生故障时，总控节点向其附近的第二边缘计算节点发送接替指令；

节点接替模块，用于所述第二边缘计算节点接替第一边缘计算节点，进行污染物采集、分析和污染物处理药剂预测。

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