CN112697988A - 一种废水排放过程的人工智能监测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种废水排放过程的人工智能监测系统及方法，该系统包括网状监测装置、AP热点、网络接入点、云端服务器、终端设备和监测中心显示装置；网状监测装置将采集到的水质数据进行编码得到报文字节流，通过AP热点、网络接入点转发到后台通信模块，后台通信模块进行接收处理得到水质解析数据，通过后台处理模块实时分析得到处理数据，最后通过后台通信模块传输至监测中心显示装置、终端设备进行显示，进而获知出各个过程中污染物指数的情况；本发明采用采用网状监测装置，通过多个传感器对称分布在该网状监测装置的网状十字交叉点上，在不影响废水流量的情况下，采集得到更加准确的废水浓度，为废水处理提供准确的数据提高废水处理效率。

Description

一种废水排放过程的人工智能监测系统及方法

技术领域

本发明涉及废水智能监测技术领域，具体涉及一种废水排放过程的人工智能监测系统及方法。

背景技术

现有的煤化工废水在排放之前要进行一系列繁琐的流程，常见的煤化工废水处理流程包括除油预处理、外部循环厌氧(EC)过程、生物增强(BE)过程、多级厌氧好氧(A/O)工艺脱氮过程、高密度沉淀工艺，高级氧化工艺，生物曝气滤池(BAF)工艺和V型滤池工艺；首先是除油预处理，再进入EC外循环厌氧池、水质调节池、BE生物增浓池、中沉池、多级A/O脱氮池、二沉池、脱氮池、深度处理、BAF生物滤池，最后是进入到清水池然后出水。

经过这些流程处理完毕后达到了排放要求才能够进行排放，煤化工废水在排放的过程中如果出现错误并不能及时找出是在哪个环节出的错，而多种化学反应带来了多种变化因素，废水排放不合格可能有多种原因导致，定位废水处理数据异常的原因困难。

现有的废水智能化监测系统只对较少的水质数据进行了监测，比如PH、水温等，监测不够具体，不能完全保证排放废水的水质数据是在标准范围内的；现有的废水监测系统中的网状监测装置设于废水流通的通道中，一方面只能检测到接触的部分废水，废水中的浓度不均匀，检测到的浓度不准确；另一方面会阻碍废水流通，降低废水流量。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺陷与不足，本发明提出了一种废水排放过程的人工智能监测系统及方法，该系统采用一种网状监测装置，多个传感器对称分布在该网状监测装置上，以实时检测更准确的废水浓度；该系统在废水每个处理的流程节点上设置网状监测装置，用于监测废水在每个环节处理过程当中废水的水质数据情况，一旦水质数据超过原先设定的阈值范围，该网状监测装置会立马报警同时将报警的数值情况上传至云端服务器，云端服务器利用人工智能引擎和技术智能化的动态对数据进行分析，再把分析过后的数据发送至智能终端上，协助工作人员定位问题，提高废水处理效率。

本发明的第二目的在于提供一种废水排放过程的人工智能监测方法。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种废水排放过程的人工智能监测系统，包括多个网状监测装置、AP热点、网络接入点、云端服务器、终端设备和监测中心显示装置；

所述网状监测装置与AP热点连接，所述AP热点与网络接入点连接，所述云端服务器分别与网络接入点、终端设备、监测中心显示装置连接；

所述网状监测装置用于采集、检测、预警水质数据并将所述水质数据编码为报文字节流发送至AP热点；

所述网状监测装置设有监测处理模块，用于判断检测口采集到的水质数据是否超出检测水质阈值进行预警水质数据；

所述AP热点用于数据传递，传输所述报文字节流至网络接入点；

所述网络接入点用于将所述报文字节流转发到所述云端服务器；

所述云端服务器包括后台处理模块和后台通信模块，后台通信模块用于对所述水质报文数据进行接收处理得到水质解析数据；所述接收处理包括对所述报文字节流进行分包粘包预处理、读取所述报文字节流、提取待解码报文、解码所述待解码报文、验证所述待解码报文；

后台处理模块用于存储所述水质解析数据，对所述水质解析数据进行分析处理得到处理数据；所述分析处理包括：数据入库、数据处理；所述处理数据在正常情况下包括水质解析数据，所述处理数据在异常情况下包括水质解析数据、提示信息；

监测中心显示装置、终端设备用于显示所述处理数据。

作为优选的技术方案，所述AP热点独立传输。

作为优选的技术方案，所述网状监测装置还包括网状滤网和传感器，多个传感器对称分布在网状滤网上，所述多个传感器呈X形分布。

作为优选的技术方案，所述多个传感器安装在网状滤网的十字交叉点上。

作为优选的技术方案，所述废水排放过程的人工智能监测系统还包括报警器，所述报警器与云端服务器连接；

所述报警器用于当云端服务器分析到异常情况时进行报警。

为了达到上述第二目的，本发明采用以下技术方案：

一种废水排放过程的人工智能监测方法，包括下述步骤：

通过网状监测装置采集废水的水质数据，同时利用监测处理模块进行预警处理；

将所述水质数据进行编码得到报文字节流；

通过AP热点、网络接入点的转发将所述报文字节流发送至云端服务器的后台通信模块，后台通信模块对报文字节流进行接收处理得到水质解析数据；

将水质解析数据传输到后台处理模块进行分析处理得到处理数据；

后台处理模块将处理数据通过后台通信模块传输至监测中心显示装置、终端设备进行显示、异常报警。

作为优选的技术方案，所述利用监测处理模块进行预警处理，包括：

根据水质监测标准预先设置检测水质阈值；

将检测口采集到的水质数据传输至监测处理模块，通过监测处理模块根据检测口采集到的水质数据是否超出检测水质阈值进行判断异常情况；

当超出检测水质阈值时，视为异常数据情况，监测处理模块立刻将异常发生位置和异常数据通过AP热点、网络接入点推送至云端服务器，云端服务器接收异常发生位置和异常数据后直接转发监测中心显示装置、终端设备进行显示。

作为优选的技术方案，所述后台通信模块对报文字节流进行接收处理，包括：

基于Netty分包粘包模块对报文字节流进行分包粘包预处理，若存在分包粘包现象，则执行分包粘包预处理；

根据Netty多路复用的线程模型读取报文字节流；

将报文字节流放入解码队列中，由第一解码器从解码队列中按照报文协议提取待解码报文；

解码、验证所述待解码报文得到水质解析数据。

作为优选的技术方案，所述解码、验证所述待解码报文，包括：

读取待解码报文的起始字段、实际长度、校验核字段；

通过后台通信模块根据待解码报文信息计算得出计算校验核，比较所述计算校验核与所述校验字段核是否相同；

如果相同，视为该待解码报文解码正确的情况，则继续将待解码报文传递到下一个解码器进行解码直到所述待解码报文已完全解码完毕得到水质解析数据；否则，视为待解码报文不正确的情况，直接丢弃当前待解码报文。

作为优选的技术方案，所述后台处理模块进行分析处理，具体包括：

将水质解析数据保存在水质数据表中；

后台处理模块根据水质监测标准预先设置后台水质阈值，后台处理模块根据所述后台水质阈值对所述水质解析数据进行判断；

当水质解析数据超出所述后台水质阈值时，将水质解析数据额外保存在异常水质信息表，将提示信息和水质解析数据作为处理数据实时发布至监测中心显示装置和终端设备；

当水质解析数据未超出所述后台水质阈值时，后台处理模块通过后台通信模块将水质解析数据作为处理数据实时发布至监测中心显示装置和终端设备。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

(1)本发明采用网状监测装置，通过多个传感器对称分布在该网状监测装置的网状十字交叉点上，在不影响废水流量的情况下，采集得到更加准确的废水浓度，为废水处理提供准确的数据进而进行匹配废水浓度的配药处理，从而提高废水处理效率。

(2)本发明按照监测区域布置AP热点，每片区域独立进行数据传输，互不影响，某一片区域出现故障时其他区域照常进行数据传递和异常报警。

(3)本发明采用云端服务器运用人工智能技术拥有强大的计算能力，分析处理时间极短，能够有效降低处理延迟，提高数据分析的推送的能力，监测的水质数据有COD、氨氮、总氮、挥发酚、总酚、PH值、废水温度等，能够监测的更加具体，数值的情况更加清晰，便于获得废水排放的处理情况。

附图说明

图1为本发明实施例1中的网状监测装置结构示意图；

图2为本发明实施1中的废水排放过程的人工智能监测系统结构图；

其中，1-网状滤网，2-传感器。

具体实施方式

在本公开的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本公开和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本公开的限制。

此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。同样，“一个”、“一”或者“该”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“包括”或者“包含”等类似的词语意指出现在该词前面的元素或者物件涵盖出现在该词后面列举的元素或者物件及其等同，而不排除其他元素或者物件。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。

在本公开的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，否则术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解。例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本公开中的具体含义。此外，下面所描述的本公开不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

为了使本发明的目的、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详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例1

如图1所示，本实施例提供了一种废水排放过程的人工智能监测系统，包括网状监测装置、AP热点(无线接入节点)、网络接入点、云端服务器、终端设备和监测中心显示装置；网状监测装置与AP热点连接，AP热点与网络接入点连接，云端服务器分别与网络接入点、终端设备、监测中心显示装置连接；

网状监测装置用于采集、检测水质数据并将水质数据编码为报文字节流发送至AP热点；

云端服务器包括后台处理模块和后台通信模块，后台通信模块用于对水质报文数据进行接收处理得到水质解析数据，后台处理模块用于对水质解析数据进行分析处理；

网状监测装置将采集到的水质数据进行编码得到报文字节流，报文字节流通过AP热点实时传输至网络接入点，网络接入点将报文字节流转发到云端服务器的后台通信模块，后台通信模块对报文字节流进行接收处理得到水质解析数据，然后将水质解析数据传输到后台处理模块进行实时分析得到处理数据，后台处理模块将处理数据通过后台通信模块传输至监测中心显示装置、终端设备进行显示，进而获知出各个过程中污染物指数的情况；

在本实施例中，废水处理的每个处理流程节点的入水口、出水口，即每个处理流程节点的连接处、废水输入处以及废水输出处划分为一个监测区域；网状监测装置、AP(Access Point)热点设置在每个监测区域中；

在本实施例中，AP热点相当于一个连接有线网和无线网的桥梁，其主要作用是将各个无线网络客户端连接到一起，然后将无线网络接入以太网，即，AP热点用于数据传递；各监测区域的AP热点独立进行数据传输，互不影响，其中一个AP热点出现故障时其他区域照常进行数据传递和异常报警；AP热点仅负责转发数据不进行处理，无需等待数据收集齐后再进行传送。数据在云端服务器进行分析处理，中间过程AP热点仅转发数据不分析处理，云端服务器利用人工智能技术对数据进行动态分析，计算相对于终端设备能力更强、计算延迟更低，因此速度的处理和分析速度极快。

在本实施例中，网状监测装置设有监测处理模块，网络接入点设置在监测处理模块附近，监测处理模块根据水质监测标准预先设置检测水质阈值，网状监测装置在检测口采集到的水质数据传输至监测处理模块，监测处理模块根据检测口采集到的水质数据是否超出检测水质阈值进行判断异常情况；当超出检测水质阈值时，视为异常数据情况，监测处理模块立刻将异常发生位置和异常数据通过AP热点、网络接入点推送至云端服务器、终端设备，而不需经过云端服务器分析处理后才发送提示信息进行提示异常，从而有效降低延迟和减少数据传输量，同时提高废水处理效率；其中，本实施例的网状监测装置具有指定编号，在设置时指定编号与安装位置关联，即通过网状监测装置发送指定编号可得到异常发生位置，当然，也可以通过设置额外的定位模块实现发送异常发生位置。

在本实施例中，监测中心显示装置采用显示屏进行显示。

在本实施例中，废水排放过程的人工智能监测系统还包括报警器，报警器与云端服务器连接，当云端服务器分析到异常情况时，云端服务器发送提示信息给报警器进行报警；此外，报警器不限于采用语音或指示灯进行报警。

如图2所示，本实施例的网状监测装置还包括网状滤网1和传感器2，多个传感器2对称分布在网状滤网1上，安装在网状滤网1的十字交叉点上；实际应用时，设置多个传感器2呈X形分布；因为在输入管道的网状中，各对角线之间的距离相对来说是最长的，所以传感器X形分布既能配置大量传感器，又能确保传感器间距足够，不互相影响，也能使此装置内的传感器充分接触到排放的废水，保证了传感器采集水质数据的正确性和稳定性。

此外，在本实施例中的网状监测装置不限于设置在每个处理流程节点，本领域技术人员根据实际情况，可只设置在任一个处理流程节点或多个处理流程节点的任意组合，实现针对关键废水指标监测废水。

在本实施例中，采集的水质数据包括水质污染物指标参数、废水PH、废水温度；水质污染物指标参数包括COD、氨氮、总氮、挥发酚、总酚，。废水排放的标准为COD小于50mg/L、氨氮小于5mg/L、pH值介于7-8、废水温度介于28-32摄氏度、挥发酚小于0.1mg/L，总酚小于25mg/L、总氮小于6mg/L。

实施例2

本实施例还提供了一种废水排放过程的人工智能监测方法，包括：

通过网状监测装置采集废水的水质数据，同时利用监测处理模块进行预警处理；其中，利用监测处理模块进行预警处理，包括：根据水质监测标准预先设置检测水质阈值；将检测口采集到的水质数据传输至监测处理模块，通过监测处理模块根据检测口采集到的水质数据是否超出检测水质阈值进行判断异常情况；当超出检测水质阈值时，视为异常数据情况，监测处理模块立刻将异常发生位置和异常数据通过AP热点、网络接入点推送至云端服务器、终端设备，而不需经过云端服务器分析处理后才发送提示信息；

将水质数据进行编码得到报文字节流；

通过AP热点、网络接入点的转发将报文字节流发送至云端服务器的后台通信模块，后台通信模块对报文字节流进行接收处理得到水质解析数据；

将水质解析数据传输到后台处理模块进行分析处理得到处理数据；

后台处理模块将处理数据通过后台通信模块传输至监测中心显示装置、终端设备进行显示、异常报警。

在本实施例中，后台通信模块具有分包粘包、编码、解码的处理操作；

分包粘包：TCP协议的制定主要包括报文头、报文长度、报文实体、报文的校验核和截止位以及异常报文字节流的转义等。由于TCP协议的特性，实际应用时，应用层协议基于TCP进行通信，底层是一个“流”协议，传输一串无边界的字节流；实际传输时，TCP将大的数据报文拆成小的数据报文进行发送，避免消息太大无法发送的情况，与此同时会将很多小的数据报文封装成一个大的数据报文进行发送，节省网络连接通道的个数，即数据报文的数据量超过最大阈值进行拆分发送，数据报文的数据量小于最小阈值进行合并发送；因而，网络传输中容易出现粘包、分包现象，从而导致数据无法正确获取，给后续的处理带来困难。服务端提供分包、粘包的处理机制，保证每次都能正确获取报文。

编码：编码器按照TCP协议将消息对象转换成序列化字节流；

解码：解码器按照TCP协议将序列化字节流转换为消息对象；

在本实施例中，后台通信模块基于Netty对水质报文数据进行接收处理，包括：分包粘包预处理、解码。后台通信模块接收水质报文数据时，首先基于Netty分包粘包模块对报文字节流进行分包粘包预处理，若存在分包粘包现象，则执行分包粘包预处理；然后根据Netty多路复用的线程模型读取报文字节流，该报文字节流为解码中的序列化字节流，将报文字节流放入解码队列中，然后由第一解码器从解码队列中按照报文协议提取待解码报文进而读取待解码报文的起始字段、待解码报文的实际长度、待解码报文的校验核字段，最后后台通信模块将由待解码报文计算得出的计算校验核与读取待解码报文得到的校验核字段进行判断是否相同，从而判断待解码报文完整性和正确性；如果相同，视为该待解码报文解析正确的情况，则继续将待解码报文传递到下一个解码器进行进一步解析直到待解码报文已完全解析完毕得到水质解析数据；否则，视为待解码报文不正确的情况，直接丢弃当前报文。

在本实施例中，后台处理模块具有数据入库、数据处理、系统异常处理的处理操作；

数据入库：后台处理模块将后台通信模块接收处理后的水质解析数据保存在水质数据表中；当后台处理模块分析到异常情况时，将视为异常情况的水质解析数据额外保存在异常水质信息表；

数据处理：后台处理模块对水质解析数据进行分析，当分析为异常情况时，后台处理模块通过后台通信模块将提示信息和水质解析数据作为处理数据实时发布至监测中心显示装置和终端设备；当分析为正常情况时，后台处理模块通过后台通信模块将水质解析数据作为处理数据实时发布至监测中心显示装置和终端设备；

后台处理模块根据水质监测标准预先设置后台水质阈值，当后台通信模块将接收得到的水质解析数据传输至后台处理模块时，后台处理模块根据后台水质阈值对水质解析数据进行判断，当水质解析数据超出相应的后台水质阈值时视为出现异常情况，后台处理模块通过后台通信模块将提示信息和水质解析数据作为处理数据实时发布至监测中心显示装置和终端设备，监测中心显示装置接收提示信息后显示内容，终端设备接收到提示信息后提示工作人员，以便能够实时获取异常水质数据的相关信息；当未出现异常情况时，后台处理模块通过后台通信模块将水质解析数据作为处理数据实时发布至监测中心显示装置和终端设备；

系统异常处理：在采集水质数据的过程中，若网状监测装置存在长时间不发送数据且占用一个连接，这会导致云端服务器资源的浪费，适时地关闭连接有助于提高系统的高效性；如果网状监测装置异常关闭，系统提供保活机制，保证服务器能够正常地唤醒网状监测装置。

在本实施例中，后台处理模块基于Netty对水质数据进行分析处理，包括数据入库、数据处理；当后台处理模块接收到后台通信模块接收处理后的水质解析数据时，将水质解析数据保存在水质数据表中；后台处理模块根据水质监测标准预先设置后台水质阈值，当后台通信模块将接收得到的水质解析数据传输至后台处理模块时，后台处理模块根据后台水质阈值对水质解析数据进行判断，当水质解析数据超出相应的后台水质阈值时视为异常情况，将视为异常情况的水质解析数据额外保存在异常水质信息表，同时后台处理模块通过后台通信模块将提示信息和水质解析数据作为处理数据实时发布至监测中心显示装置和终端设备，监测中心显示装置接收提示信息后显示内容，终端设备接收到提示信息后提示工作人员，以便能够实时获取异常水质数据的相关信息；当正常情况时，后台处理模块通过后台通信模块将水质解析数据作为处理数据实时发布至监测中心显示装置和终端设备，以实时监测。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种废水排放过程的人工智能监测系统，其特征在于，包括多个网状监测装置、AP热点、网络接入点、云端服务器、终端设备和监测中心显示装置；

所述网状监测装置与AP热点连接，所述AP热点与网络接入点连接，所述云端服务器分别与网络接入点、终端设备、监测中心显示装置连接；

所述网状监测装置用于采集水质数据并将所述水质数据编码为报文字节流发送至AP热点；

所述网状监测装置设有监测处理模块，用于判断检测口采集到的水质数据是否超出检测水质阈值进行预警水质数据；

所述AP热点用于数据传递，传输所述报文字节流至网络接入点；

所述网络接入点用于将所述报文字节流转发到所述云端服务器；

所述云端服务器包括后台处理模块和后台通信模块，后台通信模块用于对所述水质报文数据进行接收处理得到水质解析数据；所述接收处理包括对所述报文字节流进行分包粘包预处理、读取所述报文字节流、提取待解码报文、解码所述待解码报文、验证所述待解码报文；

后台处理模块用于存储所述水质解析数据，对所述水质解析数据进行分析处理得到处理数据；所述分析处理包括：数据入库、数据处理；所述处理数据在正常情况下包括水质解析数据，所述处理数据在异常情况下包括水质解析数据、提示信息；

监测中心显示装置、终端设备用于显示所述处理数据。

2.根据权利要求1所述废水排放过程的人工智能监测系统，其特征在于，每个水质数据采集区域设置一个AP热点，每个AP热点独立传输。

3.根据权利要求1所述废水排放过程的人工智能监测系统，其特征在于，所述网状监测装置还包括网状滤网和传感器，多个传感器对称分布在网状滤网上，所述传感器呈X形分布。

4.根据权利要求3所述废水排放过程的人工智能监测系统，其特征在于，所述传感器安装在网状滤网的十字交叉点上。

5.根据权利要求1-4任一所述废水排放过程的人工智能监测系统，其特征在于，还设有报警器，所述报警器与云端服务器连接；

所述报警器用于当云端服务器分析到异常情况时进行报警。

6.一种废水排放过程的人工智能监测方法，其特征在于，包括下述步骤：

通过网状监测装置采集废水的水质数据，进行预警处理；

将所述水质数据进行编码得到报文字节流；

通过AP热点、网络接入点的转发将所述报文字节流发送至云端服务器的后台通信模块，后台通信模块对报文字节流进行接收处理得到水质解析数据；

将水质解析数据传输到后台处理模块进行分析处理得到处理数据；所述分析处理包括：数据入库、数据处理；所述处理数据在正常情况下包括水质解析数据，所述处理数据在异常情况下包括水质解析数据、提示信息；

后台处理模块将处理数据通过后台通信模块传输至监测中心显示装置、终端设备进行显示、异常报警。

7.根据权利要求6所述废水排放过程的人工智能监测方法，其特征在于，所述通过网状监测装置采集废水的水质数据，进行预警处理，具体步骤包括：

根据水质监测标准预先设置检测水质阈值；

将检测口采集到的水质数据传输至监测处理模块，通过监测处理模块根据检测口采集到的水质数据是否超出检测水质阈值进行判断异常情况；

当超出检测水质阈值时，视为异常数据情况，监测处理模块立刻将异常发生位置和异常数据通过AP热点、网络接入点推送至云端服务器，云端服务器接收异常发生位置和异常数据后直接转发监测中心显示装置、终端设备进行显示。

8.根据权利要求6所述废水排放过程的人工智能监测方法，其特征在于，所述后台通信模块对报文字节流进行接收处理得到水质解析数据，具体步骤包括：

判断报文字节流是否存在分包粘包现象，若存在，则执行分包粘包预处理；

根据Netty多路复用的线程模型读取报文字节流；

将报文字节流放入解码队列中，由解码器从解码队列中按照报文协议提取待解码报文；

解码、验证所述待解码报文得到水质解析数据。

9.根据权利要求8所述废水排放过程的人工智能监测方法，其特征在于，所述解码、验证所述待解码报文得到水质解析数据，具体步骤包括：

读取待解码报文的起始字段、实际长度、校验核字段；

通过后台通信模块根据待解码报文信息计算得出计算校验核，比较所述计算校验核与所述校验字段核是否相同；

如果相同，视为该待解码报文解码正确的情况，则继续将待解码报文传递到下一个解码器进行解码直到所述待解码报文已完全解码完毕得到水质解析数据；否则，视为待解码报文不正确的情况，直接丢弃当前待解码报文。

10.根据权利要求6所述废水排放过程的人工智能监测方法，其特征在于，所述将水质解析数据传输到后台处理模块进行分析处理得到处理数据，具体步骤包括：

将水质解析数据保存在水质数据表中；

后台处理模块根据水质监测标准预先设置后台水质阈值，后台处理模块根据所述后台水质阈值对所述水质解析数据进行判断；

当水质解析数据超出所述后台水质阈值时，将水质解析数据额外保存在异常水质信息表，将提示信息和水质解析数据作为处理数据实时发布至监测中心显示装置和终端设备；

当水质解析数据未超出所述后台水质阈值时，后台处理模块通过后台通信模块将水质解析数据作为处理数据实时发布至监测中心显示装置和终端设备。

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