CN113436046A - 基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统和方法 - Google Patents

基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统和方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统和方法，包括建立污染废水化学指纹库，在线监测、实时收集污染风险数据，事故风险定性和筛选，定量分析、对比数据确定事故发生可能地，开展事故发生可能地的现场调查、取证及验证，本发明涉及环境保护技术领域。该基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统和方法，通过目标水域内工厂排污情况进行摸底调查，建立污水排放指纹库，以及反演法确定对监测数据与实际数据之间的不确定度，通过对比相似度和不确定度之间的大小，确定污染源发生地，解决了传统污染事故污染源溯源方法的主观性、滞后性、设备要求高、工作量大的问题，降低数据检测的难道，提高了溯源方法的可行性。

Description

基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统和方法
技术领域
本发明涉及环境保护技术领域，具体为基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统和方法。
背景技术
由于人们对工业高度发达的负面影响预料不够，预防不利，导致了全球性的三大危机：资源短缺、环境污染、生态破坏。环境污染指自然的或人为的破坏，向环境中添加某种物质而超过环境的自净能力而产生危害的行为。(或由于人为的因素，环境受到有害物质的污染，使生物的生长繁殖和人类的正常生活受到有害影响)，由于人为因素使环境的构成或状态发生变化，环境素质下降，从而扰乱和破坏了生态系统和人类的正常生产和生活条件的现象。
现有工厂造成的水污染种类繁多，以及化学成分较为复杂，而且排口众多，导致排污源头将化学废水排出后，其化学废水会顺着河流流进各个地方会引起水污染，其中传统方式都是通过人工进行筛选排除来进行一一的检测，但这样的方式无法难以追溯到源头，导致传统方式的监管难度大，以及污染源头排查工作量较大的问题。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统和方法，解决了现有工厂造成的水污染种类繁多，以及化学成分较为复杂，而且排口众多，排污源头难以追溯，导致传统方式的监管难度大，以及污染源头排查工作量较大的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统，包括后台运行系统、水质监控中心系统、信号接收站、数据筛选系统和数据对比分析系统，所述水质监控中心系统由集成芯片式微纳传感器组成。
所述集成芯片式微纳传感器包括水温传感器、盐度传感器、水深传感器、pH值传感器、无机盐传感器、重金属传感器、其他传感器和预警报警器，所述水温传感器、盐度传感器、水深传感器、pH值传感器、无机盐传感器、重金属传感器、其他传感器的输出端与预警报警器输入端之间均通过导线实现电性连接。
优选的，所述后台运行系统包括供电单元、无线网连接、设备运行单元和接收显示屏幕，所述供电单元的输出端和设备运行单元的输入端之间均通过无线网连接分别实现电性连接和网络连接，所述设备运行单元的输出端与接收显示屏幕的输入端之间通过导线实现电性连接。
优选的，所述信号接收站包括信号加强器，用于增加信号接收站在阴雨天气下比较弱的信号。
优选的，所述数据筛选系统包括该时段检测数据提取单元和正常时段检测数据提取单元。
优选的，所述后台运行系统与水质监控中心系统之间通过导线实现双向电性连接，所述水质监控中心系统的输出端与信号接收站的输入端之间通过无线实现电性连接，所述信号接收站的输出端与数据筛选系统的输入端之间通过无线实现电性连接。
优选的，所述数据筛选系统的输出端与数据对比分析系统的输入端之间通过导线实现电性连接，所述数据对比分析系统的输出端与后台运行系统的输入端之间通过导线实现电性连接。
优选的，所述其他传感器包括微生物、感官性状、物理指标、综合指标、无机非金属和有机物任意一种或者多种检测数据。
本发明还公开基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统，及方法包括以下步骤：
S1、建立污染废水化学指纹库，首先在各个工厂排口安装水温传感器、盐度传感器、水深传感器、pH值传感器、无机盐传感器、重金属传感器和其他传感器检测设备，满足了污染源、涉水排口、地表水环境的监管，并通过水温传感器、盐度传感器、水深传感器、pH值传感器、无机盐传感器、重金属传感器和其他传感器检测等多种数据，通过监测每家工厂排放的污染物种类和浓度，相当于获取了水质指纹，就可以检测污染废水化学指纹库；
S2、在线监测、实时收集污染风险数据；然后在将检测等的多种数据通过信号接收站输送到后台运行系统中，同时信号接收站中调加的信号加强器，可以增加信号接收站的信号输送，并进行数据的储存，另外当水温传感器、盐度传感器、水深传感器、pH值传感器、无机盐传感器、重金属传感器和其他传感器检测等多种数据出现超标时，会通过预警报警器进行预警，实时污染风险数据的收集；
S3、事故风险定性和筛选，并通过该时段检测数据提取单元和正常时段检测数据提取单元将收集的数据和污染地收集的数据全部在接收显示屏幕的表面上进行提取；
S4、定量分析、对比数据确定事故发生可能地，然后再通过数据对比分析系统将接收显示屏幕提取该时段的水质的数据和正常时段的水质数据进行比对，就能判定污染物到底来自哪家工厂，并通过对比相似度和不确定度之间的大小，来判断污染源发生地的位置；
S5、开展事故发生可能地的现场调查、取证及验证，最后派出调节人员去污染源发生地进行现场的调差，并通过数据取证及验证，最后确定污染源发生地。
(三)有益效果
本发明提供了基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统和方法。与现有技术相比具备以下有益效果：
1、该基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统和方法，通过建立污染废水化学指纹库，在线监测、实时收集污染风险数据，事故风险定性和筛选，定量分析、对比数据确定事故发生可能地，开展事故发生可能地的现场调查、取证及验证，通过目标水域内工厂排污情况进行摸底调查，建立污水排放指纹库，以及反演法确定对监测数据与实际数据之间的不确定度，通过对比相似度和不确定度之间的大小，确定污染源发生地，解决了传统污染事故污染源溯源方法的主观性、滞后性、设备要求高、工作量大的问题，降低数据检测的难道，提高了溯源方法的可行性。
2、该基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统和方法，通过信号加强器可以增加信号接收站的信号输送，避免阴雨天数据输送的延迟。
附图说明
图1为本发明系统框图；
图2为本发明信号接收站框图；
图3为本发明数据筛选系统框图；
图4为本发明结构水质监控中心系统框图；
图5为本发明后台运行系统框图。
图中：1、后台运行系统；11、供电单元；12、无线网连接；13、设备运行单元；14、接收显示屏幕；2、水质监控中心系统；21、集成芯片式微纳传感器；221、水温传感器；222、盐度传感器；223、水深传感器；224、pH值传感器；225、无机盐传感器；226、重金属传感器；227、其他传感器；228、预警报警器；3、信号接收站；31、信号加强器；4、数据筛选系统；41、该时段检测数据提取单元；42、正常时段检测数据提取单元；5、数据对比分析系统。
具体实施方式
对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例提供一种技术方案：基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统，包括后台运行系统1、水质监控中心系统2、信号接收站3、数据筛选系统4和数据对比分析系统5，水质监控中心系统2由集成芯片式微纳传感器21组成，后台运行系统1与水质监控中心系统2之间通过导线实现双向电性连接，水质监控中心系统2的输出端与信号接收站3的输入端之间通过无线实现电性连接，信号接收站3的输出端与数据筛选系统4的输入端之间通过无线实现电性连接，数据筛选系统4的输出端与数据对比分析系统5的输入端之间通过导线实现电性连接，数据对比分析系统5的输出端与后台运行系统1的输入端之间通过导线实现电性连接。
请参阅图4，集成芯片式微纳传感器21包括水温传感器221、盐度传感器222、水深传感器223、pH值传感器224、无机盐传感器225、重金属传感器226、其他传感器227和预警报警器228，水温传感器221、盐度传感器222、水深传感器223、pH值传感器224、无机盐传感器225、重金属传感器226、其他传感器227的输出端与预警报警器228输入端之间均通过导线实现电性连接，其他传感器227包括微生物、感官性状、物理指标、综合指标、无机非金属和有机物任意一种或者多种检测数据。
请参阅图5，后台运行系统1包括供电单元11、无线网连接12、设备运行单元13和接收显示屏幕14，供电单元11的输出端和设备运行单元13的输入端之间均通过无线网连接12分别实现电性连接和网络连接，设备运行单元13的输出端与接收显示屏幕14的输入端之间通过导线实现电性连接。
请参阅图2，信号接收站3包括信号加强器31，用于增加信号接收站3在阴雨天气下比较弱的信号。
请参阅图3，数据筛选系统4包括该时段检测数据提取单元41和正常时段检测数据提取单元42。
本发明实施例提供一种技术方案：基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统，及方法包括以下步骤：
S1、建立污染废水化学指纹库，首先在各个工厂排口安装水温传感器221、盐度传感器222、水深传感器223、pH值传感器224、无机盐传感器225、重金属传感器226和其他传感器227检测设备，满足了污染源、涉水排口、地表水环境的监管，并通过水温传感器221、盐度传感器222、水深传感器223、pH值传感器224、无机盐传感器225、重金属传感器226和其他传感器227检测等多种数据，通过监测每家工厂排放的污染物种类和浓度，相当于获取了水质指纹，就可以检测污染废水化学指纹库；
S2、在线监测、实时收集污染风险数据；然后在将检测等的多种数据通过信号接收站3输送到后台运行系统1中，同时信号接收站3中调加的信号加强器31，可以增加信号接收站3的信号输送，并进行数据的储存，另外当水温传感器221、盐度传感器222、水深传感器223、pH值传感器224、无机盐传感器225、重金属传感器226和其他传感器227检测等多种数据出现超标时，会通过预警报警器228进行预警，实时污染风险数据的收集；
S3、事故风险定性和筛选，并通过该时段检测数据提取单元41和正常时段检测数据提取单元42将收集的数据和污染地收集的数据全部在接收显示屏幕14的表面上进行提取；
S4、定量分析、对比数据确定事故发生可能地，然后再通过数据对比分析系统5将接收显示屏幕14提取该时段的水质的数据和正常时段的水质数据进行比对，就能判定污染物到底来自哪家工厂，并通过对比相似度和不确定度之间的大小，来判断污染源发生地的位置；
S5、开展事故发生可能地的现场调查、取证及验证，最后派出调节人员去污染源发生地进行现场的调差，并通过数据取证及验证，最后确定污染源发生地。
同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

1.基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统，包括后台运行系统(1)、水质监控中心系统(2)、信号接收站(3)、数据筛选系统(4)和数据对比分析系统(5)，其特征在于：所述水质监控中心系统(2)由集成芯片式微纳传感器(21)组成；
所述集成芯片式微纳传感器(21)包括水温传感器(221)、盐度传感器(222)、水深传感器(223)、pH值传感器(224)、无机盐传感器(225)、重金属传感器(226)、其他传感器(227)和预警报警器(228)，所述水温传感器(221)、盐度传感器(222)、水深传感器(223)、pH值传感器(224)、无机盐传感器(225)、重金属传感器(226)、其他传感器(227)的输出端与预警报警器(228)输入端之间均通过导线实现电性连接。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统，其特征在于：所述后台运行系统(1)包括供电单元(11)、无线网连接(12)、设备运行单元(13)和接收显示屏幕(14)，所述供电单元(11)的输出端和设备运行单元(13)的输入端之间均通过无线网连接(12)分别实现电性连接和网络连接，所述设备运行单元(13)的输出端与接收显示屏幕(14)的输入端之间通过导线实现电性连接。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统，其特征在于：所述信号接收站(3)包括信号加强器(31)，用于增加信号接收站(3)在阴雨天气下比较弱的信号。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统，其特征在于：所述数据筛选系统(4)包括该时段检测数据提取单元(41)和正常时段检测数据提取单元(42)。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统，其特征在于：所述后台运行系统(1)与水质监控中心系统(2)之间通过导线实现双向电性连接，所述水质监控中心系统(2)的输出端与信号接收站(3)的输入端之间通过无线实现电性连接，所述信号接收站(3)的输出端与数据筛选系统(4)的输入端之间通过无线实现电性连接。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统，其特征在于：所述数据筛选系统(4)的输出端与数据对比分析系统(5)的输入端之间通过导线实现电性连接，所述数据对比分析系统(5)的输出端与后台运行系统(1)的输入端之间通过导线实现电性连接。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统，其特征在于：所述其他传感器(227)包括微生物、感官性状、物理指标、综合指标、无机非金属和有机物任意一种或者多种检测数据。
8.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的环境污染溯源系统，其特征在于：及方法包括以下步骤：
S1、建立污染废水化学指纹库，首先在各个工厂排口安装水温传感器(221)、盐度传感器(222)、水深传感器(223)、pH值传感器(224)、无机盐传感器(225)、重金属传感器(226)和其他传感器(227)检测设备，满足了污染源、涉水排口、地表水环境的监管，并通过水温传感器(221)、盐度传感器(222)、水深传感器(223)、pH值传感器(224)、无机盐传感器(225)、重金属传感器(226)和其他传感器(227)检测等多种数据，通过监测每家工厂排放的污染物种类和浓度，相当于获取了水质指纹，就可以检测污染废水化学指纹库；
S2、在线监测、实时收集污染风险数据；然后在将检测等的多种数据通过信号接收站(3)输送到后台运行系统(1)中，同时信号接收站(3)中调加的信号加强器(31)，可以增加信号接收站(3)的信号输送，并进行数据的储存，另外当水温传感器(221)、盐度传感器(222)、水深传感器(223)、pH值传感器(224)、无机盐传感器(225)、重金属传感器(226)和其他传感器(227)检测等多种数据出现超标时，会通过预警报警器(228)进行预警，实时污染风险数据的收集；
S3、事故风险定性和筛选，并通过该时段检测数据提取单元(41)和正常时段检测数据提取单元(42)将收集的数据和污染地收集的数据全部在接收显示屏幕(14)的表面上进行提取；
S4、定量分析、对比数据确定事故发生可能地，然后再通过数据对比分析系统(5)将接收显示屏幕(14)提取该时段的水质的数据和正常时段的水质数据进行比对，就能判定污染物到底来自哪家工厂，并通过对比相似度和不确定度之间的大小，来判断污染源发生地的位置；
S5、开展事故发生可能地的现场调查、取证及验证，最后派出调节人员去污染源发生地进行现场的调差，并通过数据取证及验证，最后确定污染源发生地。
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