CN113155190A - 一种基坑施工区域环境监测装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基坑施工区域环境监测装置及方法。该装置包括中央处理单元、人机交互模块和设置在基坑施工区域内的传感器组，传感器组包括空气质量传感器S1、粉尘传感器S2、温度传感器S3、湿度传感器S4、风速传感器S5、风向传感器S6、雨量传感器S7、气压传感器S8、噪声传感器S9、紫外线传感器S10，中央处理单元分别与人机交互模块、空气质量传感器S1、粉尘传感器S2、温度传感器S3、湿度传感器S4、风速传感器S5、风向传感器S6、雨量传感器S7、气压传感器S8、噪声传感器S9、紫外线传感器S10电连接。本发明能够实时在线搜集基坑施工区域环境数据，评价生态环境的健康状态，从而实现对基坑施工区域环境的有效监测。
Description
技术领域
本发明涉及环境监测技术领域，尤其涉及一种基坑施工区域环境监测装置及方法。
背景技术
基坑是在基础设计位置按基底标高和基础平面尺寸所开挖的土坑。在基坑施工过程中，需要监测对生态环境的影响，从而便于调整施工方案，保护生态环境。传统的监测方法是使用人工测量分析，不仅效率低成本高，而且难以按照理论最优模型对被测区域中的整体情况进行有效的实时监控。
发明内容
本发明为了解决上述技术问题，提供了一种基坑施工区域环境监测装置及方法，其能够实时在线搜集基坑施工区域环境数据，根据计算出的环境评价指数评价生态环境的健康状态，从而实现对基坑施工区域环境的有效监测。
为了解决上述问题，本发明采用以下技术方案予以实现：
本发明的一种基坑施工区域环境监测装置，包括中央处理单元、人机交互模块和设置在基坑施工区域内的传感器组，所述传感器组包括空气质量传感器S1、粉尘传感器S2、温度传感器S3、湿度传感器S4、风速传感器S5、风向传感器S6、雨量传感器S7、气压传感器S8、噪声传感器S9、紫外线传感器S10，所述中央处理单元分别与人机交互模块、空气质量传感器S1、粉尘传感器S2、温度传感器S3、湿度传感器S4、风速传感器S5、风向传感器S6、雨量传感器S7、气压传感器S8、噪声传感器S9、紫外线传感器S10电连接。
在本方案中，通过空气质量传感器S1、粉尘传感器S2、温度传感器S3、湿度传感器S4、风速传感器S5、风向传感器S6、雨量传感器S7、气压传感器S8、噪声传感器S9、紫外线传感器S10采集环境数据，并将采集的数据发送到中央处理单元，中央处理单元对接收到的环境数据进行汇总分析，计算出环境评价指数评价生态环境的健康状态，人机交互模块显示生态环境的健康状态。人机交互模块包括触摸屏和音响。
本发明的一种基坑施工区域环境监测方法，包括以下步骤：
计算机对基坑施工区域内空气质量传感器S1输出的检测数据Ds1(t)进行处理，得到调整数据Vs1(t)，对基坑施工区域内粉尘传感器S2输出的检测数据Ds2(t)进行处理，得到调整数据Vs2(t)，对基坑施工区域内温度传感器S3输出的检测数据Ds3(t)进行处理，得到调整数据Vs3(t)，对基坑施工区域内湿度传感器S4输出的检测数据Ds4(t)进行处理，得到调整数据Vs4(t)，对基坑施工区域内风速传感器S5输出的检测数据Ds5(t)进行处理，得到调整数据Vs5(t)，对基坑施工区域内风向传感器S6输出的检测数据Ds6(t)进行处理，得到调整数据Vs6(t)，对基坑施工区域内雨量传感器S7输出的检测数据Ds7(t)进行处理，得到调整数据Vs7(t)，对基坑施工区域内气压传感器S8输出的检测数据Ds8(t)进行处理，得到调整数据Vs8(t)，对基坑施工区域内噪声传感器S9输出的检测数据Ds9(t)进行处理，得到调整数据Vs9(t)，对基坑施工区域内紫外线传感器S10输出的检测数据Ds10(t)进行处理，得到调整数据Vs10(t)，t为时间；
计算机每隔N秒计算一次环境评价指数Str，当A3≤Str≤A4时，判断生态环境健康，当A2≤Str＜A3或者A4＜Str≤A5时，判断生态环境亚健康，当A1≤Str＜A2或者A5＜Str≤A6时，A1＜A2＜A3＜A4＜A5＜A6，判断生态环境不健康。
作为优选，所述计算机每隔N秒计算一次环境评价指数Str的方法包括以下步骤：
M1：计算机计算N秒内传感器S1每个时刻t对应的环境评价因子PJ1(t)、传感器S2每个时刻t对应的环境评价因子PJ2(t)、传感器S3每个时刻t对应的环境评价因子PJ3(t)、传感器S4每个时刻t对应的环境评价因子PJ4(t)、传感器S5每个时刻t对应的环境评价因子PJ5(t)、传感器S6每个时刻t对应的环境评价因子PJ6(t)、传感器S7每个时刻t对应的环境评价因子PJ7(t)、传感器S8每个时刻t对应的环境评价因子PJ8(t)、传感器S9每个时刻t对应的环境评价因子PJ9(t)、传感器S10每个时刻t对应的环境评价因子PJ10(t)，方法如下：
将调整数据Vs1(t)、Vs2(t)、Vs3(t)、Vs4(t)、Vs5(t)、Vs6(t)、Vs7(t)、Vs8(t)、Vs9(t)、Vs10(t)分别进行归一化处理，归一化到[1，10]区间内，得到对应的归一化数据Ls1(t)、Ls2(t)、Ls3(t)、Ls4(t)、Ls5(t)、Ls6(t)、Ls7(t)、Ls8(t)、Ls9(t)、Ls10(t)；
PJ1(t)＝a1Ls1(t)，PJ2(t)＝a2Ls2(t)，PJ3(t)＝a3Ls3(t)，PJ4(t)＝a4Ls4(t)，PJ5(t)＝a5Ls5(t)，PJ6(t)＝a6Ls6(t)，PJ7(t)＝a7Ls7(t)，PJ8(t)＝a8Ls8(t)，PJ9(t)＝a9Ls9(t)，PJ10(t)＝a10Ls10(t)；
其中，a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、a8、a9、a10为权重系数；
M2：将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ1(t)输入非线性协同模型：
其中，B(x)为负载系统，k(x)为负载激励信号，x为非线性协同模型的动态参数，P为调节实参数，cos(2πft)为输入信号的频率分量，
为初始角度，f是频率，Q是负载激励信号的强度，a、b为实参数，
当x＝xj1时，非线性协同模型产生阶跃，计算阶跃状态的特征值
同理，将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ2(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ3(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ4(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ5(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ6(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ7(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ8(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ9(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ10(t)输入非线性协同模型，得到特征值
M3：建立XY直角坐标系，Y轴表示特征值LAP，X轴上等间距设有10个点，10个点从左至右依次代表传感器S1、传感器S2、传感器S3、传感器S4、传感器S5、传感器S6、传感器S7、传感器S8、传感器S9、传感器S10，将传感器S1对应的特征值LAP1、传感器S2对应的特征值LAP2、传感器S3对应的特征值LAP3、传感器S4对应的特征值LAP4、传感器S5对应的特征值LAP5、传感器S6对应的特征值LAP6、传感器S7对应的特征值LAP7、传感器S8对应的特征值LAP8、传感器S9对应的特征值LAP9、传感器S10对应的特征值LAP10在XY直角坐标系中标出并连接成特征线，特征线由XY直角坐标系中所有传感器的特征值从左至右依次用直线连接而成；
在XY直角坐标系上绘制出阈值上边界线、阈值下边界线，计算环境评价指数Str，
F1为特征线与阈值下边界线之间的包络面积，F2为阈值上边界线与阈值下边界线之间的包络面积。
由于每个传感器都有最低阈值和最高阈值，所以可以计算出XY直角坐标系中每个传感器对应的特征值的最大值和最小值，将所有传感器的特征值的最大值从左至右依次用直线连接成阈值上边界线，将所有传感器的特征值的最小值从左至右依次用直线连接成阈值下边界线。
作为优选，所述计算机对传感器Si的检测数据Dsi(t)进行处理，得到调整数据Vsi(t)的方法包括以下步骤，i＝1-10：
N1：计算机计算t-Δt时刻至t时刻检测数据Dsi(t)的幅度均值SSU(t)、幅度最大值SMA(t)和幅度最小值SMI(t)；
N2：计算传感器特征角度映射函数K1(t)，突变抑制函数K2(t)，信号幅度调整函数K3(t)，
N3：计算调整数据Vsi(t)，
作为优选，所述空气质量传感器为RS-MG111-1传感器，粉尘传感器为PM1003传感器，温度传感器为RS-WS-*-SMG-*传感器，湿度传感器为GWSD50-100传感器，风速传感器为GD51传感器，风向传感器为GFD5X传感器，雨量传感器为Mini-RL传感器，气压传感器为MIK-P300传感器，噪声传感器为WS600A传感器，紫外线传感器为RY-CZW传感器。传感器参数如表一：
| 传感器 | 量程 | 分辨率 | 准确度 |
| RS-MG111-1 | 0～1000ug/m<sup>3</sup> | 1ug/m<sup>3</sup> | ±10％ |
| PM1003 | 0～500μg/m<sup>3</sup> | 1μg/m<sup>3</sup> | ±10％ |
| RS-WS-*-SMG-* | -40～+60℃ | 0.1℃ | ±0.3℃ |
| GWSD50-100 | 0～99.9％RH | 0.1％RH | ±2％RH |
| GD51 | 0～70m/s | ±(0.3+0.03V)m/s | 0.1m/s |
| GFD5X | 0～360° | 1° | ±3° |
| Mini-RL | 0.01mm～4mm/min | ±2％ | 0.2mm |
| MIK-P300 | 10～1100hpa | ±0.3hPa | 0.1hPa |
| WS600A | 30～130dB | ±1.5dB | 0.1dB |
| RY-CZW | 0～70W/m<sup>2</sup> | 1W/m<sup>2</sup> | ±2％ |
表一
作为优选，所述Vs1(t)的值位于不同的范围时，a1的值不同；Vs2(t)的值位于不同的范围时，a2的值不同；Vs3(t)的值位于不同的范围时，a3的值不同；Vs4(t)的值位于不同的范围时，a4的值不同；Vs5(t)的值位于不同的范围时，a5的值不同；Vs6(t)的值位于不同的范围时，a6的值不同；Vs7(t)的值位于不同的范围时，a7的值不同；Vs8(t)的值位于不同的范围时，a8的值不同；Vs9(t)的值位于不同的范围时，a9的值不同；Vs10(t)的值位于不同的范围时，a10的值不同。
区域生态系统特征指标大致分为三级：一级影响指标包括空气、环境湿度、降雨等；二级影响指标包括粉尘颗粒物、噪声影响、紫外线辐射等；三级影响指标包括环境温度、空气风速和风向、大气压强等。
一级影响指标为生态环境的改善和维持起到了系统性的增强作用，比如适当的降雨可以增加水分含量和空气湿度，并且空气指标显著上升，对于生态环境具有明显的改善作用；二级影响指标是对于生态环境具有负面影响的指标，如粉尘和噪声的排放，过强的紫外线照射对于生态环境也有一定的破坏作用；三级影响指标广泛存在，但是影响力度有限，温度对于生态环境有复杂的影响，过低或者过高的温度对居民、植物生长和生态环境循环都会产生不利影响，但是适宜的温度又能够积极促进生态增强和恢复，因此温度指标对生态的影响大部分是正面的，其作用程度通过其自身的权重进行调整，而风速、风向和气压，则是产生了微弱的影响。
一级影响指标权重如下：
二级影响指标权重如下：
三级影响指标权重如下：
本发明的有益效果是：能够实时在线搜集基坑施工区域环境数据，根据计算出的环境评价指数评价生态环境的健康状态，从而实现对基坑施工区域环境的有效监测。
附图说明
图1是实施例的结构示意图；
图2是实施例的特征线示意图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例：本实施例的一种基坑施工区域环境监测装置，如图1所示，包括中央处理单元、人机交互模块和设置在基坑施工区域内的传感器组，所述传感器组包括空气质量传感器S1、粉尘传感器S2、温度传感器S3、湿度传感器S4、风速传感器S5、风向传感器S6、雨量传感器S7、气压传感器S8、噪声传感器S9、紫外线传感器S10，所述中央处理单元分别与人机交互模块、空气质量传感器S1、粉尘传感器S2、温度传感器S3、湿度传感器S4、风速传感器S5、风向传感器S6、雨量传感器S7、气压传感器S8、噪声传感器S9、紫外线传感器S10电连接。
在本方案中，通过空气质量传感器S1、粉尘传感器S2、温度传感器S3、湿度传感器S4、风速传感器S5、风向传感器S6、雨量传感器S7、气压传感器S8、噪声传感器S9、紫外线传感器S10采集环境数据，并将采集的数据发送到中央处理单元，中央处理单元对接收到的环境数据进行汇总分析，计算出环境评价指数评价生态环境的健康状态，人机交互模块显示生态环境的健康状态。人机交互模块包括触摸屏和音响。
本实施例的一种基坑施工区域环境监测方法，包括以下步骤：
计算机对基坑施工区域内空气质量传感器S1输出的检测数据Ds1(t)进行处理，得到调整数据Vs1(t)，对基坑施工区域内粉尘传感器S2输出的检测数据Ds2(t)进行处理，得到调整数据Vs2(t)，对基坑施工区域内温度传感器S3输出的检测数据Ds3(t)进行处理，得到调整数据Vs3(t)，对基坑施工区域内湿度传感器S4输出的检测数据Ds4(t)进行处理，得到调整数据Vs4(t)，对基坑施工区域内风速传感器S5输出的检测数据Ds5(t)进行处理，得到调整数据Vs5(t)，对基坑施工区域内风向传感器S6输出的检测数据Ds6(t)进行处理，得到调整数据Vs6(t)，对基坑施工区域内雨量传感器S7输出的检测数据Ds7(t)进行处理，得到调整数据Vs7(t)，对基坑施工区域内气压传感器S8输出的检测数据Ds8(t)进行处理，得到调整数据Vs8(t)，对基坑施工区域内噪声传感器S9输出的检测数据Ds9(t)进行处理，得到调整数据Vs9(t)，对基坑施工区域内紫外线传感器S10输出的检测数据Ds10(t)进行处理，得到调整数据Vs10(t)，t为时间；
计算机每隔N秒计算一次环境评价指数Str，当A3≤Str≤A4时，判断生态环境健康，当A2≤Str＜A3或者A4＜Str≤A5时，判断生态环境亚健康，当A1≤Str＜A2或者A5＜Str≤A6时，A1＜A2＜A3＜A4＜A5＜A6，判断生态环境不健康。
计算机每隔N秒计算一次环境评价指数Str的方法包括以下步骤：
M1：计算机计算N秒内传感器S1每个时刻t对应的环境评价因子PJ1(t)、传感器S2每个时刻t对应的环境评价因子PJ2(t)、传感器S3每个时刻t对应的环境评价因子PJ3(t)、传感器S4每个时刻t对应的环境评价因子PJ4(t)、传感器S5每个时刻t对应的环境评价因子PJ5(t)、传感器S6每个时刻t对应的环境评价因子PJ6(t)、传感器S7每个时刻t对应的环境评价因子PJ7(t)、传感器S8每个时刻t对应的环境评价因子PJ8(t)、传感器S9每个时刻t对应的环境评价因子PJ9(t)、传感器S10每个时刻t对应的环境评价因子PJ10(t)，方法如下：
将调整数据Vs1(t)、Vs2(t)、Vs3(t)、Vs4(t)、Vs5(t)、Vs6(t)、Vs7(t)、Vs8(t)、Vs9(t)、Vs10(t)分别进行归一化处理，归一化到[1，10]区间内，得到对应的归一化数据Ls1(t)、Ls2(t)、Ls3(t)、Ls4(t)、Ls5(t)、Ls6(t)、Ls7(t)、Ls8(t)、Ls9(t)、Ls10(t)；
PJ1(t)＝a1Ls1(t)，PJ2(t)＝a2Ls2(t)，PJ3(t)＝a3Ls3(t)，PJ4(t)＝a4Ls4(t)，PJ5(t)＝a5Ls5(t)，PJ6(t)＝a6Ls6(t)，PJ7(t)＝a7Ls7(t)，PJ8(t)＝a8Ls8(t)，PJ9(t)＝a9Ls9(t)，PJ10(t)＝a10Ls10(t)；
其中，a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、a8、a9、a10为权重系数；
M2：将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ1(t)输入非线性协同模型：
其中，B(x)为负载系统，k(x)为负载激励信号，x为非线性协同模型的动态参数，P为调节实参数，cos(2πft)为输入信号的频率分量，
为初始角度，f是频率，Q是负载激励信号的强度，a、b为实参数，
当x＝xj1时，非线性协同模型产生阶跃，计算阶跃状态的特征值
同理，将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ2(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ3(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ4(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ5(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ6(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ7(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ8(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ9(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ10(t)输入非线性协同模型，得到特征值
M3：建立XY直角坐标系，Y轴表示特征值LAP，X轴上等间距设有10个点，10个点从左至右依次代表传感器S1、传感器S2、传感器S3、传感器S4、传感器S5、传感器S6、传感器S7、传感器S8、传感器S9、传感器S10，将传感器S1对应的特征值LAP1、传感器S2对应的特征值LAP2、传感器S3对应的特征值LAP3、传感器S4对应的特征值LAP4、传感器S5对应的特征值LAP5、传感器S6对应的特征值LAP6、传感器S7对应的特征值LAP7、传感器S8对应的特征值LAP8、传感器S9对应的特征值LAP9、传感器S10对应的特征值LAP10在XY直角坐标系中标出并连接成特征线，特征线由XY直角坐标系中所有传感器的特征值从左至右依次用直线连接而成，如图2所示；
在XY直角坐标系上绘制出阈值上边界线、阈值下边界线，计算环境评价指数Str，
F1为特征线与阈值下边界线之间的包络面积，F2为阈值上边界线与阈值下边界线之间的包络面积。
由于每个传感器都有最低阈值和最高阈值，所以可以计算出XY直角坐标系中每个传感器对应的特征值的最大值和最小值，将所有传感器的特征值的最大值从左至右依次用直线连接成阈值上边界线，将所有传感器的特征值的最小值从左至右依次用直线连接成阈值下边界线。
传感器S1、传感器S2、传感器S3、传感器S4、传感器S5、传感器S6、传感器S7、传感器S8、传感器S9、传感器S10在X轴上间距相等。
计算机对传感器Si的检测数据Dsi(t)进行处理，得到调整数据Vsi(t)的方法包括以下步骤，i＝1-10：
N1：计算机计算t一Δt时刻至t时刻检测数据Dsi(t)的幅度均值SSU(t)、幅度最大值SMA(t)和幅度最小值SMI(t)；
N2：计算传感器特征角度映射函数K1(t)，突变抑制函数K2(t)，信号幅度调整函数K3(t)，
N3：计算调整数据Vsi(t)，
空气质量传感器为RS-MG111-1传感器，粉尘传感器为PM1003传感器，温度传感器为RS-WS-*-SMG-*传感器，湿度传感器为GWSD50-100传感器，风速传感器为GD51传感器，风向传感器为GFD5X传感器，雨量传感器为Mini-RL传感器，气压传感器为MIK-P300传感器，噪声传感器为WS600A传感器，紫外线传感器为RY-CZW传感器。传感器参数如表一：
表一
Vs1(t)的值位于不同的范围时，a1的值不同；Vs2(t)的值位于不同的范围时，a2的值不同；Vs3(t)的值位于不同的范围时，a3的值不同；Vs4(t)的值位于不同的范围时，a4的值不同；Vs5(t)的值位于不同的范围时，a5的值不同；Vs6(t)的值位于不同的范围时，a6的值不同；Vs7(t)的值位于不同的范围时，a7的值不同；Vs8(t)的值位于不同的范围时，a8的值不同；Vs9(t)的值位于不同的范围时，a9的值不同；Vs10(t)的值位于不同的范围时，a10的值不同。
区域生态系统特征指标大致分为三级：一级影响指标包括空气、环境湿度、降雨等；二级影响指标包括粉尘颗粒物、噪声影响、紫外线辐射等；三级影响指标包括环境温度、空气风速和风向、大气压强等。
一级影响指标为生态环境的改善和维持起到了系统性的增强作用，比如适当的降雨可以增加水分含量和空气湿度，并且空气指标显著上升，对于生态环境具有明显的改善作用；二级影响指标是对于生态环境具有负面影响的指标，如粉尘和噪声的排放，过强的紫外线照射对于生态环境也有一定的破坏作用；三级影响指标广泛存在，但是影响力度有限，温度对于生态环境有复杂的影响，过低或者过高的温度对居民、植物生长和生态环境循环都会产生不利影响，但是适宜的温度又能够积极促进生态增强和恢复，因此温度指标对生态的影响大部分是正面的，其作用程度通过其自身的权重进行调整，而风速、风向和气压，则是产生了微弱的影响。一级影响指标权重如下：
二级影响指标权重如下：
三级影响指标权重如下：
Claims (5)
1.一种基坑施工区域环境监测装置，其特征在于，包括中央处理单元、人机交互模块和设置在基坑施工区域内的传感器组，所述传感器组包括空气质量传感器S1、粉尘传感器S2、温度传感器S3、湿度传感器S4、风速传感器S5、风向传感器S6、雨量传感器S7、气压传感器S8、噪声传感器S9、紫外线传感器S10，所述中央处理单元分别与人机交互模块、空气质量传感器S1、粉尘传感器S2、温度传感器S3、湿度传感器S4、风速传感器S5、风向传感器S6、雨量传感器S7、气压传感器S8、噪声传感器S9、紫外线传感器S10电连接。
2.一种基坑施工区域环境监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
计算机对基坑施工区域内空气质量传感器S1输出的检测数据Ds1(t)进行处理，得到调整数据Vs1(t)，对基坑施工区域内粉尘传感器S2输出的检测数据Ds2(t)进行处理，得到调整数据Vs2(t)，对基坑施工区域内温度传感器S3输出的检测数据Ds3(t)进行处理，得到调整数据Vs3(t)，对基坑施工区域内湿度传感器S4输出的检测数据Ds4(t)进行处理，得到调整数据Vs4(t)，对基坑施工区域内风速传感器S5输出的检测数据Ds5(t)进行处理，得到调整数据Vs5(t)，对基坑施工区域内风向传感器S6输出的检测数据Ds6(t)进行处理，得到调整数据Vs6(t)，对基坑施工区域内雨量传感器S7输出的检测数据Ds7(t)进行处理，得到调整数据Vs7(t)，对基坑施工区域内气压传感器S8输出的检测数据Ds8(t)进行处理，得到调整数据Vs8(t)，对基坑施工区域内噪声传感器S9输出的检测数据Ds9(t)进行处理，得到调整数据Vs9(t)，对基坑施工区域内紫外线传感器S10输出的检测数据Ds10(t)进行处理，得到调整数据Vs10(t)，t为时间；
计算机每隔N秒计算一次环境评价指数Str，当A3≤Str≤A4时，判断生态环境健康，当A2≤Str＜A3或者A4＜Str≤A5时，判断生态环境亚健康，当A1≤Str＜A2或者A5＜Str≤A6时，A1＜A2＜A3＜A4＜A5＜A6，判断生态环境不健康。
3.根据权利要求2所述的一种基坑施工区域环境监测方法，其特征在于，所述计算机每隔N秒计算一次环境评价指数Str的方法包括以下步骤：
M1：计算机计算N秒内传感器S1每个时刻t对应的环境评价因子PJ1(t)、传感器S2每个时刻t对应的环境评价因子PJ2(t)、传感器S3每个时刻t对应的环境评价因子PJ3(t)、传感器S4每个时刻t对应的环境评价因子PJ4(t)、传感器S5每个时刻t对应的环境评价因子PJ5(t)、传感器S6每个时刻t对应的环境评价因子PJ6(t)、传感器S7每个时刻t对应的环境评价因子PJ7(t)、传感器S8每个时刻t对应的环境评价因子PJ8(t)、传感器S9每个时刻t对应的环境评价因子PJ9(t)、传感器S10每个时刻t对应的环境评价因子PJ10(t)，方法如下：
将调整数据Vs1(t)、Vs2(t)、Vs3(t)、Vs4(t)、Vs5(t)、Vs6(t)、Vs7(t)、Vs8(t)、Vs9(t)、Vs10(t)分别进行归一化处理，归一化到[1，10]区间内，得到对应的归一化数据Ls1(t)、Ls2(t)、Ls3(t)、Ls4(t)、Ls5(t)、Ls6(t)、Ls7(t)、Ls8(t)、Ls9(t)、Ls10(t)；
PJ1(t)＝a1Ls1(t)，PJ2(t)＝a2Ls2(t)，PJ3(t)＝a3Ls3(t)，PJ4(t)＝a4Ls4(t)，PJ5(t)＝a5Ls5(t)，PJ6(t)＝a6Ls6(t)，PJ7(t)＝a7Ls7(t)，PJ8(t)＝a8Ls8(t)，PJ9(t)＝a9Ls9(t)，PJ10(t)＝a10Ls10(t)；
其中，a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7、a8、a9、a10为权重系数；
M2：将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ1(t)输入非线性协同模型：
其中，B(x)为负载系统，k(x)为负载激励信号，x为非线性协同模型的动态参数，P为调节实参数，cos(2πft)为输入信号的频率分量，
为初始角度，f是频率，Q是负载激励信号的强度，a、b为实参数，
当x＝xj1时，非线性协同模型产生阶跃，计算阶跃状态的特征值
同理，将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ2(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ3(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ4(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ5(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ6(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ7(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ8(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ9(t)输入非线性协同模型，得到特征值
将N秒内每个时刻t的环境评价因子PJ10(t)输入非线性协同模型，得到特征值
M3：建立XY直角坐标系，Y轴表示特征值LAP，X轴上等间距设有10个点，10个点从左至右依次代表传感器S1、传感器S2、传感器S3、传感器S4、传感器S5、传感器S6、传感器S7、传感器S8、传感器S9、传感器S10，将传感器S1对应的特征值LAP1、传感器S2对应的特征值LAP2、传感器S3对应的特征值LAP3、传感器S4对应的特征值LAP4、传感器S5对应的特征值LAP5、传感器S6对应的特征值LAP6、传感器S7对应的特征值LAP7、传感器S8对应的特征值LAP8、传感器S9对应的特征值LAP9、传感器S10对应的特征值LAP10在XY直角坐标系中标出并连接成特征线；
在XY直角坐标系上绘制出阈值上边界线、阈值下边界线，计算环境评价指数Str，
F1为特征线与阈值下边界线之间的包络面积，F2为阈值上边界线与阈值下边界线之间的包络面积。
4.根据权利要求2所述的一种基坑施工区域环境监测方法，其特征在于，所述计算机对传感器Si的检测数据Dsi(t)进行处理，得到调整数据Vsi(t)的方法包括以下步骤，i＝1-10：
N1：计算机计算t-Δt时刻至t时刻检测数据Dsi(t)的幅度均值SSU(t)、幅度最大值SMA(t)和幅度最小值SMI(t)；
N2：计算传感器特征角度映射函数K1(t)，突变抑制函数K2(t)，信号幅度调整函数K3(t)，
N3：计算调整数据Vsi(t)，
5.根据权利要求2所述的一种基坑施工区域环境监测方法，其特征在于，所述空气质量传感器为RS-MG111-1传感器，粉尘传感器为PM1003传感器，温度传感器为RS-WS-*-SMG-*传感器，湿度传感器为GWSD50-100传感器，风速传感器为GD51传感器，风向传感器为GFD5X传感器，雨量传感器为Mini-RL传感器，气压传感器为MIK-P300传感器，噪声传感器为WS600A传感器，紫外线传感器为RY-CZW传感器。
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| CN202110408824.2A CN113155190B (zh) | 2021-04-16 | 2021-04-16 | 一种基坑施工区域环境监测装置及方法 |
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| CN202110408824.2A CN113155190B (zh) | 2021-04-16 | 2021-04-16 | 一种基坑施工区域环境监测装置及方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113686395A (zh) * | 2021-09-24 | 2021-11-23 | 浙江农林大学 | 一种山区林地生态环境监测装置及方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150330817A1 (en) * | 2006-03-10 | 2015-11-19 | Sui Chun Law | Method and Device for Environmental and Health Monitoring |
| WO2018214060A1 (zh) * | 2017-05-24 | 2018-11-29 | 北京质享科技有限公司 | 一种城市小尺度空气质量指数预测方法与系统 |
| CN112070941A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-12-11 | 上海有间建筑科技有限公司 | 一种智慧工地施工用环境监管系统 |
| CN212747888U (zh) * | 2020-07-14 | 2021-03-19 | 重庆千变科技有限公司 | 一种智慧工地环境监测装置 |
| CN112579978A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-03-30 | 创意信息技术股份有限公司 | 一种城市生态环境综合分析方法 |
-
2021
- 2021-04-16 CN CN202110408824.2A patent/CN113155190B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20150330817A1 (en) * | 2006-03-10 | 2015-11-19 | Sui Chun Law | Method and Device for Environmental and Health Monitoring |
| WO2018214060A1 (zh) * | 2017-05-24 | 2018-11-29 | 北京质享科技有限公司 | 一种城市小尺度空气质量指数预测方法与系统 |
| CN212747888U (zh) * | 2020-07-14 | 2021-03-19 | 重庆千变科技有限公司 | 一种智慧工地环境监测装置 |
| CN112070941A (zh) * | 2020-07-17 | 2020-12-11 | 上海有间建筑科技有限公司 | 一种智慧工地施工用环境监管系统 |
| CN112579978A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-03-30 | 创意信息技术股份有限公司 | 一种城市生态环境综合分析方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 谢金亮: "白云鄂博稀土伴生矿区土壤重金属污染及其环境评价", 《中国水土保持科学》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113686395A (zh) * | 2021-09-24 | 2021-11-23 | 浙江农林大学 | 一种山区林地生态环境监测装置及方法 |
| CN113686395B (zh) * | 2021-09-24 | 2024-02-06 | 浙江农林大学 | 一种山区林地生态环境监测装置及方法 |
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