CN113012388B - 污染源在线监测系统及在线监测数据作假识别分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了污染源在线监测系统及在线监测数据作假识别分析方法，污染源在线监测系统包括环境数据采集模块、数采仪、门禁模块、视频监控模块、上位机和监控分析后台，环境数据采集模块与数采仪电连接，数采仪、门禁模块、视频监控模块和监控分析后台分别与上位机电连接，环境数据采集模块用于采集排污的原始数据并发送给数采仪，数采仪用于接收环境数据采集模块发来的原始数据，并转发给上位机，门禁模块用于识别进入站房内的人员信息，并将识别信息发送给上位机，视频监控模块用于对监控现场的视频信息进行连续自动监测，并将视频信息发送给上位机；优点是真实掌握排污的原始数据的真伪，及时发现数据造假行为，保障自动监测数据质量。

Description

污染源在线监测系统及在线监测数据作假识别分析方法

技术领域

本发明涉及污染源在线监测技术领域，尤其涉及一种污染源在线监测系统及在线监测数据作假识别分析方法。

背景技术

随着我国经济及城市化的快速发展，环境保护在城市建设中起着越来越关键的作用，长期以来，对于工业污染源的监督管理、环保执法缺乏有效的监督手段，超标排放和偷排现象时有发生，环境监察工作任务重、难度大、压力更大，污染源监测信息采集与监控是环境治理的一项重要的基础工作，也是目前采用的主要手段。

而污染源在线监测是生态环境监管的重要信息化手段，其通过在污染源排口安装部署各种监测因子(如PH、氨氮、COD、总磷、烟尘、烟气温度等废水废气监测因子)的传感器，将监测数据通过下位软件进行统一采集汇聚整合，并实时同步推送到各级环保在线监测平台，结合刷卡排污，以达到污染源从源头上进行管控的目的。

然而，存在一些污染排放企业为了追逐经济利益，千方百计对在线监测数据进行造假，以逃避环保部门着力建设的污染源在线监控网络的实时监管，且造假手法层出不穷，给环保部门的环境执法工作带来了巨大挑战。

发明内容

为了解决上述现有技术中存在的不足，本发明提供一种方便监督管理的污染源在线监测系统及在线监测数据作假识别分析方法。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案之一为：一种污染源在线监测系统，包括环境数据采集模块、数采仪、门禁模块、视频监控模块、上位机和监控分析后台，所述的环境数据采集模块与所述的数采仪电连接，所述的数采仪、所述的门禁模块、所述的视频监控模块和所述的监控分析后台分别与所述的上位机电连接，其中所述的环境数据采集模块用于采集排污的原始数据并发送给数采仪，所述的数采仪用于接收所述的环境数据采集模块发来的原始数据，并转发给所述的上位机，所述的门禁模块用于识别进入站房内的人员信息，并将识别信息发送给上位机，所述的视频监控模块用于对监控现场的视频信息进行连续自动监测，并将视频信息发送给上位机，所述的上位机用于处理接收的信息，并将分析结果发送给监控分析后台，所述的监控分析后台通过网络传输模块与所述的上位机双向通讯，当所述的监控分析后台接收到由所述的上位机发送的异常信息时，生成报警信息发送给动态监管平台。

进一步地，所述的门禁模块包括门禁识别器和电磁锁，所述的门禁识别器与所述的电磁锁分别与所述的上位机电连接，所述的门禁识别器为生物识别器或IC卡识别器，所述的监控分析后台储存有合法身份信息以及合法身份信息所对应的操作权限，所述的上位机接收由所述的门禁识别器识别的进入站房内的人员信息，并与储存在所述的监控分析后台的合法身份信息进行对比，若接收到的身份信息与合法身份信息不匹配，所述的上位机控制所述的电磁锁保持锁定状态，若接收到的身份信息与合法身份信息相匹配，所述的上位机根据合法身份信息所对应的操作权限控制对应所述的电磁锁解锁。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案之二为：一种在线监测数据作假识别分析方法，包括安保核验的处理过程和排污的原始数据的处理过程，

1)安保核验的处理过程包括如下步骤，

S11：门禁识别器获取进入者的身份信息，发送给上位机；

S12：上位机将接受到的身份信息与储存在监控分析后台的合法身份信息进行对比，若接收到的身份信息与合法身份信息不匹配，上位机控制电磁锁保持锁定状态，若接收到的身份信息与合法身份信息相匹配，上位机根据合法身份信息所对应的操作权限控制对应电磁锁解锁，并进入到到步骤S13；

S13：视频监控模块对进入者进行跟踪摄影，以生成运动轨迹信息并通过上位机发送给监控分析后台；

S14：当监控分析后台根据运动轨迹信息分析得到进入者存在异常行为时，禁用门禁模块，并生成报警信息发送给动态监管平台和上位机；

S15：动态监管平台收到报警信息后通知位于附近的职能单位对该污染源采集点进行现场稽查，上位机则通过现场报警设备发出告警信息；

3)排污的原始数据的处理过程包括如下步骤，

S21：获取环境数据采集模块采集的原始数据，并进行预处理，剔除无效的原始数据，保留有效的原始数据；

S22：将有效的原始数据同时进行零值检验、波动检验、恒值检验和超标检验，若上述四个检验任意一个检验判定该原始数据为异常数据，生成异常信息发送给监控分析后台，并转至步骤S23，若上述四个检验都判定该原始数据为正常数据，则生成正常信息发送给监控分析后台，并转至步骤S25；

S23：监控分析后台收到异常信息后，将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，并通过动态监管平台发送异常提醒信息给职能单位；

S24：职能单位收到异常提醒信息后进行人工在线研判，若该原始数据无法通过人工在线研判，则对该污染源采集点进行现场稽查，反之则无需进行现场稽查；

S25：监控分析后台将该原始数据进行保存，作为历史数据以备查看，同时检测到原始数据被后期异常修改时，发出报警提示。

进一步地，步骤S21采用如下方式对原始数据进行预处理，

1)、数据清理，若某时间段环境数据采集模块的状态为故障或停运，则剔除该时间段环境数据采集模块的所采集的原始数据；

2)、数据归集，对剔除后的原始数据分别按照监测指标和监测时间进行归集。

进一步地，在步骤S22中零值检验包括如下步骤，

1)、若在持续一小时内监测指标的分均值或流量数据为零的数据占比超过5％，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点；

2)、若在12小时内监测指标的流量数据持续为零，则核对该污染源采集点所对应的企业是否为定时排污企业，若不是定时排污企业，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，若为定时排污企业，则转至步骤3；

3)、对定时排污企业的持续零值的异常判定条件为≥24小时，即t_m-t_n≥24(h)，若持续零值的时间超过24h，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则正常，其中t_m为第一次出现流量为零值的时间，t_n为上一次出现流量为零值后，流量恢复非零值的时间。

进一步地，在步骤S22中波动检验包括如下步骤，

1)、当监测指标的分均值发生超标突降时，采集该突变时间点邻近的监测指标的分均值进行比较，设定突变前监测指标的分均值为C_n，突变后的监测指标的分均值为C_n+i，i≤5；

2)、定义波动幅度Δ_波动，采用以下公式进行计算得到Δ_波动值，

Δ_波动＝(t_i-t₀)×10％，其中，t₀为突降发生的前一个时间点，t_i为突降发生后的第i个时间点，并且i≤5；

3)、计算突变幅度值Δ_突变，采用以下公式

若Δ_突变＞Δ_波动，则视为异常波动，将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则代表正常。

进一步地，在步骤S22中恒值检验包括如下步骤，

1)、若某日的非零值监测指标的时均值C_i处于稳定状态，通过以下公式计算得到标准差，

，其中C_均为该日监测指标时均值的算术平均值，n为非零值监测指标的时均值的总数，若标准差低于C_均的3％，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则代表正常；

2)、若某日的非零值监测指标的时均值长时间处于较低水平，且非零低值在每日非零值中占比超过30％，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则代表正常。

进一步地，在步骤S22中超标检验包括如下步骤，

1)、设定监测指标的分均值的超标值，并将超标值的80％作为警戒值；

2)、当监测指标的分均值超过警戒值但还未达到超标值时，汇总前10分钟内的监测指标的分均值形成数据集；

3)、对该数据集进行二项式曲线拟合，曲线公式用f(x)＝ax²+bx+c表示，f(x)在[x₁,x₂]区间上的平均变化率是曲线在该区间上陡峭程度的数量化，通过计算平均变化率

，若平均变化率的数值大于超标预警标准斜率K，则可判断监测指标即将超标，发出警报；

4)、当连续两个监测指标的分均值超过超标值时，发出警报，并将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则代表正常。

进一步地，在步骤S21之前还包括对环境数据采集模块校验的步骤，采用如下步骤，

1)、环境数据采集模块将每次校准后的标准参数补充到维护日志中；

2)、获取当前环境数据采集模块中的标准参数；

3)、判断所获取的当前标准参数是否为最近一次维护日志中的标准参数，若不是，则发出警报；

4)、使用标准样品对涉嫌造假的环境数据采集模块进行核查，若测量值与实验值发生偏离，则进一步排查是否人为进行过干扰；

5)、若经核实后，该环境数据采集模块被人为干预，则将该环境数据采集模块所对应的污染源采集点标记为作弊嫌疑点，若核实后属于非人为因素影响的客观存在的偏离，则对环境数据采集模块该进行人工重新校准，修正标准参数，并记录维护日志。

与现有技术相比，本发明的优点在于：环境数据采集模块用于实时采集污染源采集点的排污原始数据；数采仪实现采集、存储境数据采集模块的原始数据、并能完成与上位机数据传输功能，从而实现数据的无损传输；门禁模块安装在站房中，以防止安装在站房中的环境数据采集模块被人为干扰；视频监控模块对监控现场的视频信息进行连续自动监测；上位机接受由数采仪、门禁模块和视频监控模块发来的信息，并进行初步分析后发送给监控分析后台，并与监控分析后台进行双向通讯，监控分析后台用于在收到异常信息后发送给动态监管平台，以进行现场稽查；本发明使得职能单位不需要逐个现场检查，就能真实掌握排污的原始数据的真伪，及时发现数据造假行为，保障自动监测数据质量。

附图说明

图1为本发明的系统框图；

图2为本发明中安保核验的处理过程的流程图；

图3为本发明中排污原始数据的处理过程的流程图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明，但不作为对本发明的限定。

实施例一：如图所示，一种污染源在线监测系统，包括环境数据采集模块1、数采仪2、门禁模块3、视频监控模块4、上位机5和监控分析后台7，环境数据采集模块1与数采仪2电连接，数采仪2、门禁模块3、视频监控模块4和监控分析后台7分别与上位机5电连接，其中环境数据采集模块1用于采集排污的原始数据并发送给数采仪2，数采仪2用于接收环境数据采集模块1发来的原始数据，并转发给上位机5，门禁模块3用于识别进入站房内的人员信息，并将识别信息发送给上位机5，视频监控模块4用于对监控现场的视频信息进行连续自动监测，并将视频信息发送给上位机5，上位机5用于处理接收的信息，并将分析结果发送给监控分析后台7，监控分析后台7通过网络传输模块6与上位机5双向通讯，当所述的监控分析后台7接收到由所述的上位机5发送的异常信息时，生成报警信息发送给动态监管平台8。

进一步地，门禁模块3包括门禁识别器和电磁锁，门禁识别器与电磁锁分别与上位机5电连接，门禁识别器为生物识别器或IC卡识别器，监控分析后台7储存有合法身份信息以及合法身份信息所对应的操作权限，上位机5接收由门禁识别器识别的进入站房内的人员信息，并与储存在监控分析后台7的合法身份信息进行对比，若接收到的身份信息与合法身份信息不匹配，上位机5控制电磁锁保持锁定状态，若接收到的身份信息与合法身份信息相匹配，上位机5根据合法身份信息所对应的操作权限控制对应电磁锁解锁。

实施例二：一种在线监测数据作假识别分析方法，采用实施例一中的污染源在线监测系统，包括安保核验的处理过程和排污的原始数据的处理过程，

1)安保核验的处理过程包括如下步骤，

S11：门禁识别器获取进入者的身份信息，发送给上位机5；

S12：上位机5将接受到的身份信息与储存在监控分析后台7的合法身份信息进行对比，若接收到的身份信息与合法身份信息不匹配，上位机5控制的电磁锁保持锁定状态，若接收到的身份信息与合法身份信息相匹配，上位机5根据合法身份信息所对应的操作权限控制对应电磁锁解锁，并进入到到步骤S13；

S13：视频监控模块4对进入者进行跟踪摄影，以生成运动轨迹信息并通过上位机5发送给监控分析后台7；

S14：当监控分析后台7根据运动轨迹信息分析得到进入者存在异常行为时，禁用门禁模块3，并生成报警信息发送给动态监管平台8和上位机5；

S15：动态监管平台8收到报警信息后通知位于附近的职能单位对该污染源采集点进行现场稽查，上位机5则通过现场报警设备发出告警信息；

4)排污的原始数据的处理过程包括如下步骤，

S21：获取环境数据采集模块1采集的原始数据，并进行预处理，剔除无效的原始数据，保留有效的原始数据；

S22：将有效的原始数据同时进行零值检验、波动检验、恒值检验和超标检验，若上述四个检验任意一个检验判定该原始数据为异常数据，生成异常信息发送给监控分析后台，并转至步骤S23，若上述四个检验都判定该原始数据为正常数据，则生成正常信息发送给监控分析后台，并转至步骤S25；

S23：监控分析后台7收到异常信息后，将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，并通过动态监管平台8发送异常提醒信息给职能单位；

S24：职能单位收到异常提醒信息后进行人工在线研判，若该原始数据无法通过人工在线研判，则对该污染源采集点进行现场稽查，反之则无需进行现场稽查；

S25：监控分析后台7将该原始数据进行保存，作为历史数据以备查看，同时检测到原始数据被后期异常修改时，发出报警提示。

该步骤中，由于在环境数据采集模块1停运的过程中，流量数值为零，此类数据会影响后续计算的分均值和时均值，因此剔除此类无效的数据，保留环境数据采集模块1正常运行所采集的原始数据，而有效的原始数据经过零值检验、波动检验、恒值检验和超标检验四个检验规则检验后，若全部符合要求，则认定该污染源采集点不存在作弊，作为历史数据存入到监控分析后台7以备后期查验，若只要无法通过其中之一的检验，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，职能单位进一步研判处理，若无法通过人工在线研判，基本认定为存在作弊行为，并进行现场稽查，这样无需每次进行提高了作假识别分析的精准性，极大减少了误判的可能性。

进一步地，步骤S21采用如下方式对原始数据进行预处理，

1)、数据清理，若某时间段环境数据采集模块1的状态为故障或停运，则剔除该时间段环境数据采集模块1的所采集的原始数据；

2)、数据归集，对剔除后的原始数据分别按照监测指标和监测时间进行归集。

该步骤中，根据监测指标归集便于研究各监测指标间的关联关系，监测指标的归集体现形式为污染源的种类，而根据监测时间归集便于研究数据变化趋势，监测时间归集体现的形式有分均值和时均值。

进一步地，在步骤S22中零值检验包括如下步骤，

1)、若在持续一小时内监测指标的分均值或流量数据为零的数据占比超过5％，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点；该步骤中，监测指标的分均值具体指的是污染物浓度的分均值，由于零值主要对时均值计算产生影响，因此可通过计算某时段内零值的占比判断监测数据是否异常，时均值的计算采用加权平均法,由于流量为零的值已被排除，由此可见，当某小时内污染物分均浓度零值较多时，将降低时均值的计算结果，因此零值的占比超过5％，即有可能存在人为干预的情况,将该原始数据判定为异常数据，生成异常信息发送给监控分析后台，监控分析后台该污染源采集点标记为作弊嫌疑点。

2)、若在12小时内监测指标的流量数据持续为零，则核对该污染源采集点所对应的企业是否为定时排污企业，若不是定时排污企业，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，若为定时排污企业，则转至步骤3；该步骤中，考虑到生产工艺工况等情况，由于有些企业只在白天生产，晚上无污染物排放的情况，因此监测指标的流量数据持续为零的时间较长，一旦核实该企业为非定时排污企业，则发生上述情况后将该原始数据判定为异常数据，生成异常信息发送给监控分析后台，监控分析后台该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，若为定位排污企业进行步骤3的研判。

3)、对定时排污企业的持续零值的异常判定条件为≥24小时，即t_m-t_n≥24(h)，若持续零值的时间超过24h，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则正常，其中t_m为第一次出现流量为零值的时间，t_n为上一次出现流量为零值后，流量恢复非零值的时间。该步骤中，将异常判定条件为扩大为24小时，一旦核实定时排污企业持续零值的时间超过24小时，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，减少了误判的发生。

进一步地，在步骤S22中波动检验包括如下步骤，

1)、当监测指标的分均值发生超标突降时，采集该突变时间点邻近的监测指标的分均值进行比较，设定突变前监测指标的分均值为C_n，突变后的监测指标的分均值为C_n+i，i≤5；

2)、定义波动幅度Δ_波动，采用以下公式进行计算得到Δ_波动值，

Δ_波动＝(t_i-t₀)×10％，其中，t₀为突降发生的前一个时间点，t_i为突降发生后的第i个时间点，并且i≤5；

3)、计算突变幅度值Δ_突变，采用以下公式

若Δ_突变＞Δ_波动，则视为异常波动，将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则代表正常。

该步骤中，当监测指标的分均值存在超标或即将超标的情况时，企业可能会采用更换样本、篡改数据、添加药剂等方式调整数据，造成短时间内超标值变为正常值甚至极低值，该类数据通常表现为监测值已在高位持续一段时间，但在某时间点后突变为极低值，波动检验通过对数据短时间内的突变情况进行异常判断，一旦发生幅度过大的突变，将该原始数据判定为异常数据，生成异常信息发送给监控分析后台，监控分析后台该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，由此进一步提高识别作假分析的判断。

进一步地，在步骤S22中恒值检验包括如下步骤，

1)、若某日的非零值监测指标的时均值C_i处于稳定状态，通过以下公式计算得到标准差，

，其中C_均为该日监测指标时均值的算术平均值，n为非零值监测指标的时均值的总数，若标准差低于C_均的3％，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则代表正常；

2)、若某日的非零值监测指标的时均值长时间处于较低水平，且非零低值在每日非零值中占比超过30％，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则代表正常。

进一步地，在步骤S22中超标检验包括如下步骤，

1)、设定监测指标的分均值的超标值，并将超标值的80％作为警戒值；

2)、当监测指标的分均值超过警戒值但还未达到超标值时，汇总前10分钟内的监测指标的分均值形成数据集；

3)、对该数据集进行二项式曲线拟合，曲线公式用f(x)＝ax²+bx+c表示，f(x)在[x₁,x₂]区间上的平均变化率是曲线在该区间上陡峭程度的数量化，通过计算平均变化率

，若平均变化率的数值大于超标预警标准斜率K，则可判断监测指标即将超标，发出警报；该步骤中，超标预警标准斜率K根据监测指标的类型进行定义，对于监测指标的分均值超过警戒值但还未达到超标值时，通过统计邻近数值，形成二项式曲线，计算得到平均变化率，即该曲线的切边斜率，一旦平均变化率超过超标预警标准斜率，则表示下一时间段极有可能会超标。

4)、当连续两个监测指标的分均值超过超标值时，发出警报，并将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则代表正常。

进一步地，在步骤S21之前还包括对环境数据采集模块1校验的步骤，采用如下步骤，

1)、环境数据采集模块1将每次校准后的标准参数补充到维护日志中；

2)、获取当前环境数据采集模块1中的标准参数；

3)、判断所获取的当前标准参数是否为最近一次维护日志中的标准参数，若不是，则发出警报；

4)、使用标准样品对涉嫌造假的环境数据采集模块1进行核查，若测量值与实验值发生偏离，则进一步排查是否人为进行过干扰；

5)、若经核实后，该环境数据采集模块1被人为干预，则将该环境数据采集模块1所对应的污染源采集点标记为作弊嫌疑点，若核实后属于非人为因素影响的客观存在的偏离，则对环境数据采集模块1该进行人工重新校准，修正标准参数，并记录维护日志。

该步骤主要对在环境数据采集模块1进行核验的过程，环境数据采集模块1将测量值转换到指示值时需要使用到线性方程y＝kx+b，y表示输出值，x表示输入值，k和b表示标准参数，其数值需要根据实际需求自行定义，以抵消指示值与测量值间的偏离。正常的参数校准维护，系统会自动记录校准后的标准参数补充到维护日志中。一旦当前的标准参数{k,b}与最近一次维护日志中的标准参数做比对，若发生偏离，则判断为标准参数异常修改，发送告警信息，进行进一步人工研判，本步骤根据所获取相关数据判断是否符合相关规定，若不符合则有作假嫌疑，发出作假报警，提高了工作效率。

值得注意的是，以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非因此限定本发明的专利保护范围，本发明还可以对上述各种零部件的构造进行材料和结构的改进，或者是采用技术等同物进行替换。故凡运用本发明的说明书及图示内容所作的等效结构变化，或直接或间接运用于其他相关技术领域均同理皆包含于本发明所涵盖的范围内。

Claims (3)

1.一种在线监测数据作假识别分析方法，采用污染源在线监测系统，所述污染源在线监测系统包括环境数据采集模块、数采仪、门禁模块、视频监控模块、上位机和监控分析后台，所述的环境数据采集模块与所述的数采仪电连接，所述的数采仪、所述的门禁模块、所述的视频监控模块和所述的监控分析后台分别与所述的上位机电连接，其中所述的环境数据采集模块用于采集排污的原始数据并发送给数采仪，所述的数采仪用于接收所述的环境数据采集模块发来的原始数据，并转发给所述的上位机，所述的门禁模块用于识别进入站房内的人员信息，并将识别信息发送给上位机，所述的视频监控模块用于对监控现场的视频信息进行连续自动监测，并将视频信息发送给上位机，所述的上位机用于处理接收的信息，并将分析结果发送给监控分析后台，所述的监控分析后台通过网络传输模块与所述的上位机双向通讯，当所述的监控分析后台接收到由所述的上位机发送的异常信息时，生成报警信息发送给动态监管平台；所述的门禁模块包括门禁识别器和电磁锁，所述的门禁识别器与所述的电磁锁分别与所述的上位机电连接，所述的门禁识别器为生物识别器或IC卡识别器，所述的监控分析后台储存有合法身份信息以及合法身份信息所对应的操作权限，所述的上位机接收由所述的门禁识别器识别的进入站房内的人员信息，并与储存在所述的监控分析后台的合法身份信息进行对比，若接收到的身份信息与合法身份信息不匹配，所述的上位机控制所述的电磁锁保持锁定状态，若接收到的身份信息与合法身份信息相匹配，所述的上位机根据合法身份信息所对应的操作权限控制对应所述的电磁锁解锁，其特征在于：包括安保核验的处理过程和排污的原始数据的处理过程，

1)安保核验的处理过程包括如下步骤，

S11：门禁识别器获取进入者的身份信息，发送给上位机；

S12：上位机将接受到的身份信息与储存在监控分析后台的合法身份信息进行对比，若接收到的身份信息与合法身份信息不匹配，上位机控制电磁锁保持锁定状态，若接收到的身份信息与合法身份信息相匹配，上位机根据合法身份信息所对应的操作权限控制对应电磁锁解锁，并进入到步骤S13；

S13：视频监控模块对进入者进行跟踪摄影，以生成运动轨迹信息并通过上位机发送给监控分析后台；

S14：当监控分析后台根据运动轨迹信息分析得到进入者存在异常行为时，禁用门禁模块，并生成报警信息发送给动态监管平台和上位机；

S15：动态监管平台收到报警信息后通知位于附近的职能单位对该污染源采集点进行现场稽查，上位机则通过现场报警设备发出告警信息；

2)排污的原始数据的处理过程包括如下步骤，

S21：获取环境数据采集模块采集的原始数据，并进行预处理，剔除无效的原始数据，保留有效的原始数据；

S22：将有效的原始数据同时进行零值检验、波动检验、恒值检验和超标检验，若上述四个检验任意一个检验判定该原始数据为异常数据，生成异常信息发送给监控分析后台，并转至步骤S23，若上述四个检验都判定该原始数据为正常数据，则生成正常信息发送给监控分析后台，并转至步骤S25；

S23：监控分析后台收到异常信息后，将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，并通过动态监管平台发送异常提醒信息给职能单位；

S24：职能单位收到异常提醒信息后进行人工在线研判，若该原始数据无法通过人工在线研判，则对该污染源采集点进行现场稽查，反之则无需进行现场稽查；

S25：监控分析后台将该原始数据进行保存，作为历史数据以备查看，同时检测到原始数据被后期异常修改时，发出报警提示；

其中，在步骤S22中零值检验包括如下步骤，

1)、若在持续一小时内监测指标的分均值或流量数据为零的数据占比超过5％，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点；

2)、若在12小时内监测指标的流量数据持续为零，则核对该污染源采集点所对应的企业是否为定时排污企业，若不是定时排污企业，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，若为定时排污企业，则转至步骤3；

3)、对定时排污企业的持续零值的异常判定条件为≥24小时，即t_m-t_n≥24(h)，若持续零值的时间超过24h，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则正常，其中t_m为第一次出现流量为零值的时间，t_n为上一次出现流量为零值后，流量恢复非零值的时间；

在步骤S22中波动检验包括如下步骤，

1)、当监测指标的分均值发生超标突降时，采集该突变时间点邻近的监测指标的分均值进行比较，设定突变前监测指标的分均值为C_n，突变后的监测指标的分均值为C_n+i，i≤5；

2)、定义波动幅度Δ_波动，采用以下公式进行计算得到Δ_波动值，Δ_波动＝(t_i-t₀)×10％，其中，t₀为突降发生的前一个时间点，t_i为突降发生后的第i个时间点，并且i≤5；

3)、计算突变幅度值Δ_突变，采用以下公式

若Δ_突变＞Δ_波动，则视为异常波动，将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则代表正常；

在步骤S22中恒值检验包括如下步骤，

1)、若某日的非零值监测指标的时均值C_i处于稳定状态，通过以下公式计算得到标准差，

，其中C_均为该日监测指标时均值的算术平均值，n为非零值监测指标的时均值的总数，若标准差低于C_均的3％，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则代表正常；

2)、若某日的非零值监测指标的时均值长时间处于较低水平，且非零低值在每日非零值中占比超过30％，则将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则代表正常；

在步骤S22中超标检验包括如下步骤，

1)、设定监测指标的分均值的超标值，并将超标值的80％作为警戒值；

2)、当监测指标的分均值超过警戒值但还未达到超标值时，汇总前10分钟内的监测指标的分均值形成数据集；

3)、对该数据集进行二项式曲线拟合，曲线公式用f(x)＝ax²+bx+c表示，f(x)在[x₁,x₂]区间上的平均变化率是曲线在该区间上陡峭程度的数量化，通过计算平均变化率

若平均变化率的数值大于超标预警标准斜率K，则可判断监测指标即将超标，发出警报；

4)、当连续两个监测指标的分均值超过超标值时，发出警报，并将该污染源采集点标记为作弊嫌疑点，反之则代表正常。

2.根据权利要求1所述的在线监测数据作假识别分析方法，其特征在于：步骤S21采用如下方式对原始数据进行预处理，

1)、数据清理，若某时间段环境数据采集模块的状态为故障或停运，则剔除该时间段环境数据采集模块的所采集的原始数据；

2)、数据归集，对剔除后的原始数据分别按照监测指标和监测时间进行归集。

3.根据权利要求1所述的在线监测数据作假识别分析方法，其特征在于：在步骤S21之前还包括对环境数据采集模块校验的步骤，采用如下步骤，

1)、环境数据采集模块将每次校准后的标准参数补充到维护日志中；

2)、获取当前环境数据采集模块中的标准参数；

3)、判断所获取的当前标准参数是否为最近一次维护日志中的标准参数，若不是，则发出警报；

4)、使用标准样品对涉嫌造假的环境数据采集模块进行核查，若测量值与实验值发生偏离，则进一步排查是否人为进行过干扰；

若经核实后，该环境数据采集模块被人为干预，则将该环境数据采集模块所对应的污染源采集点标记为作弊嫌疑点，若核实后属于非人为因素影响的客观存在的偏离，则对环境数据采集模块该进行人工重新校准，修正标准参数，并记录维护日志。

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