CN113592349A - 一种环境监测数据的智能监控系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种环境监测数据的智能监控系统及方法，该系统包括：数据采集模块，用于实时采集目标站点内各个监测子站点的环境监测数据及运维操作数据；数据分析模块，用于接收所述数据采集模块采集的各个监测子站点的运维操作数据，将各个监测子站点的运维操作数据进行归纳汇总，并对汇总的运维操作数据进行操作模式识别分析，对异常操作模式进行报警提示；数据应用模块，用于实时获取所述数据采集模块采集的各个监测子站点的环境监测数据及运维操作数据、以及所述数据分析模块分析后得到的操作模式识别分析结果数据，采用区块链网络将各个监测子站点的环境监测数据、运维操作数据以及操作模式识别分析结果数据进行上链存储。
Description
技术领域
本发明涉及环境空气质量监测技术领域，具体涉及一种环境监测数据的智能监控系统及方法。
背景技术
随着大气污染防治工作的不断深入，对于环境空气质量监测数据的质量要求也日益提高。监测站点环境空气质量数据的有效性和准确性是环境监测的关键点。现有环境监测方法是通过智能区块链技术来实现对相关站点的环境空气质量监测数据进行管理。该方法能实现数据分布式储存、防篡改，但对于上链前的数据有效性仍有待商榷，围绕环境空气质量监测数据在运维操作中的合理规范防造假等现象无法从根本上杜绝，存在一定的监测数据质量安全风险。
目前，环境监测站点运维是由第三方机构安排人员对监测站房和监测设备进行周期性日常维护和故障检修。监测设备的污染数据和设备运行参数，通过数采系统和传输系统直传总站，形成有效监管。但是，运维人员对监测设备和工控机的具体操作内容，目前没有方法去实现有效记录和溯源，也无法判断运维人员在这一过程中的操作行为是否合法适当，是否存在有造假现象。
因此，如何设计一种环境空气质量监测数据的智能监控系统，来实现对监测站点的环境空气质量监测数据进行安全管理，以及对监测站点进行运维管理的工作人员操作行为是否存在造假行为进行有效管控，确保监测数据的准确性及有效性仍是待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提出一种环境监测数据的智能监控系统及方法，实现对监测子站点的环境空气质量监测数据以及运维操作数据进行有效管控，确保监测数据以及运维操作数据的准确性及有效性。
本发明第一方面提供一种环境监测数据的智能监控系统，该系统包括：数据采集模块，用于实时采集目标站点内各个监测子站点的环境监测数据及运维操作数据；数据分析模块，用于接收所述数据采集模块采集的各个监测子站点的运维操作数据，将各个监测子站点的运维操作数据进行归纳汇总，并对归纳汇总的运维操作数据进行操作模式识别分析，对异常操作模式进行报警提示；数据应用模块，用于实时获取所述数据采集模块采集的各个监测子站点的环境监测数据及运维操作数据、以及所述数据分析模块分析后得到的操作模式识别分析结果数据，采用区块链网络将各个监测子站点的环境监测数据、运维操作数据以及操作模式识别分析结果数据进行上链存储。
进一步的，所述环境监测数据包括各个监测子站点的污染物浓度数据、仪器参数数据以及工控机系统数据；所述运维操作数据包括软件启动、软件退出、系统登录、系统锁屏、移动储存插入、移动储存拔出、远程登录、远程登出、软件安装、软件卸载、用户输入、文件传输、设备偏离和电源中断中至少一种。
进一步的，所述数据分析模块采用数据精准关联模型与快速查询算法对各个监测子站点的运维操作数据根据查询条件进行归纳汇总，并利用kmeans聚类模式识别算法对各个监测子站点的运维操作数据进行操作模式识别分析，得到多种在线运维操作模式。
进一步的，所述数据分析模块进一步对各个监测子站点出现的异常运维操作模式进行报警提示，同时展示异常运维操作模式并以短信或邮件的形式反馈异常运维操作模式。
进一步的，所述数据应用模块将各个监测子站点的污染物浓度数据、仪器参数数据、工控机系统数据、运维操作数据及操作模式识别分析结果数据，按照预设时间频率，以区块链智能合约形式自动数字加密形成数据区块，并对每个监测子站的数据区块加载相应的电子标识和时间戳。
进一步的，所述数据应用模块进一步获取各个监测子站点出现的异常运维操作模式，并分析各个监测子站点的环境监测数据的趋势；基于各个监测子站点出现的异常运维操作模式以及各个监测子站点的环境监测数据的趋势分析结果，识别各个监测子站点的违规操作行为。
本发明第二方面提供了一种环境监测数据的智能监控方法，该方法包括以下步骤：实时采集目标站点内各个监测子站点的环境监测数据及运维操作数据；将各个监测子站点的运维操作数据进行归纳汇总，并对归纳汇总的运维操作数据进行操作模式识别分析，对异常操作模式进行报警提示；采用区块链网络将各个监测子站点的环境监测数据、运维操作数据以及操作模式识别分析结果数据进行上链存储。
进一步的，所述将各个监测子站点的运维操作数据进行归纳汇总，并对归纳汇总的运维操作数据进行操作模式识别分析的步骤包括：采用数据精准关联模型与快速查询算法对各个监测子站点的运维操作数据根据查询条件进行归纳汇总；利用kmeans聚类模式识别算法对各个监测子站点的运维操作数据进行操作模式识别分析，得到多种在线运维操作模式；对各个监测子站点出现的异常运维操作模式进行报警提示，同时展示异常运维操作模式并以短信或邮件的形式反馈异常运维操作模式。
进一步的，所述采用区块链网络将各个监测子站点的环境监测数据、运维操作数据以及操作模式识别分析结果数据进行上链存储的步骤包括：将各个监测子站点的污染物浓度数据、仪器参数数据、工控机系统数据、运维操作数据以及操作模式识别分析结果数据按照预设时间频率，以区块链智能合约形式自动数字加密形成数据区块，并给每个监测子站点的数据区块加载相应的电子标识和时间戳。
进一步的，该方法还包括：获取各个监测子站点出现的异常运维操作模式，并分析各个监测子站点的环境监测数据的趋势；基于各个监测子站点出现的异常运维操作模式以及各个监测子站点的环境监测数据的趋势分析结果，识别各个监测子站点的违规操作行为。
本发明提出的环境监测数据的智能监控系统及方法，通过采用多维度数据监控，并实时分析环境空气质量监测数据来监控操作人员运维操作行为，并将环境空气质量监测数据以及运维操作数据加密上传区块链链条，保障环境空气质量监测数据的质量，规范监测运维管理。
本发明提出的环境监测数据的智能监控系统规范监测运维管理及方法，对环境监测数据及运维操作数据加密上链前的行为进行监管，从而做到实现环境监测数据及运维操作数据质量上的源头把控、智能合约上链，来真正做到环境监测数据以及运维操作数据防篡改、准确性及有效性。
本发明提出的环境监测数据的智能监控系统及方法能够实时监控运维人员对设备的具体操作，防止其对运维操作数据进行篡改及错误操作，对于同时段的操作记录及分析结果将与站点的污染物数据、气象数据同步上传至区块链条上，从而保证环境监测数据以及运维操作数据有效准确及可追溯性。
附图说明
为了说明而非限制的目的，现在将根据本发明的优选实施例、特别是参考附图来描述本发明，其中：
图1是本发明实施例一提供的环境监测数据的智能监控系统的结构框图；
图2是本发明实施例一提供的环境监测数据的智能监控系统的监控操作记录示意图；
图3是本发明实施例二提供的环境监测数据的智能监控方法的流程图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，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。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的环境监测数据的智能监控系统。如图1所示，该环境监测数据的智能监控系统10包括数据采集模块101、数据分析模块102及数据应用模块103。
其中，所述数据采集模块101，用于实时采集目标站点内各个监测子站点的环境监测数据及运维操作数据，并传输给数据分析模块102及数据应用模块103。
其中，所述数据分析模块102，用于接收所述数据采集模块101采集的各个监测子站点的运维操作数据，将各个监测子站点的运维操作数据进行归纳汇总，利用kmeans聚类模式识别算法对归纳汇总的各个监测子站点的运维操作数据进行操作模式识别分析，并对各个监测子站点的异常操作模式进行报警提示，并将操作模式识别分析结果数据及异常操作数据反馈给所述数据应用模块103。
其中，所述数据应用模块103，用于实时获取所述数据采集模块101采集的各个监测子站点的环境监测数据及运维操作数据以及所述数据分析模块102分析后得到的操作模式识别分析结果数据；采用区块链网络将各个监测子站点的环境监测数据、运维操作数据以及操作模式识别分析结果数据进行上链存储。
在本实施例中，通过所述数据采集模块101实时采集目标站点内各个监测子站点的环境监测数据，所述环境监测数据包括监测子站点的污染物浓度数据、仪器参数数据以及工控机系统数据。
还进一步通过所述数据采集模块102实时采集目标站点内工作人员对各个监测子站点的运维操作数据，所述运维操作数据包括软件启动、软件退出、系统登录、系统锁屏、移动储存插入、移动储存拔出、远程登录、远程登出、软件安装、软件卸载、用户输入、文件传输、设备偏离、电源中断等运维操作行为数据。
本实施例通过所述数据采集模块101实现对不同的运维操作模式进行实时跟踪。
在本实施例中，所述数据分析模块102采用数据精准关联模型与快速查询算法对各个监测子站点的运维操作数据根据查询条件进行归纳汇总。
其中，数据精准关联模型为通过利用Apriori关联算法逐层搜索的迭代方法来找出数据库中项集的关系以形成规则，其过程包括连接(类矩阵运算)与剪枝(去掉那些支持度低的结果)组成，最终实现实际记录的运维行为数据与监测仪器的基本参数之间的关系，例如，运维操作数据与采样管温湿度、气压、工况流量等参数的变化关联性。
其中，快速查询算法为通过利用固定字段进行模糊匹配算法KMP筛选，快速查询相对应的运维操作数据以及参数变化趋势。
其中，所述查询条件包括不同污染物因子、温度、湿度、大气压、机箱温度、工况流量、采样流量、操作行为等。
具体地，所述数据分析模块102对各个监测子站点的运维操作数据进行归纳汇总的具体实现过程为：
将各个监测子站点的运维操作数据以及相应的仪器参数数据经过数据精准关联模型进行处理，得到运维操作数据与仪器参数数据之间的关系；
利用快速查询算法筛选及查询相对应的运维操作数据与仪器参数数据的变化趋势；
根据设置的查询条件，利用运维操作数据与仪器参数数据之间的关系以及运维操作数据与仪器参数数据的变化趋势，对各个监测子站点的运维操作数据进行归纳汇总。
进一步的，所述数据分析模块102利用kmeans聚类模式识别算法对归纳汇总后的各个监测子站点的运维操作数据进行操作模式识别分析，得到各个监测子站点的多种运维操作模式。具体可以识别13种在线运维操作模式，包括软件启动、软件退出、系统登录、系统锁屏、移动储存插入、移动储存拔出、远程登录、远程登出、软件安装、软件卸载、用户输入、文件传输、设备偏离、电源中断等运维操作模式。
进一步的，所述数据分析模块102对各个监测子站点出现的异常运维操作模式进行报警提示，同时异常运维操作模式进行展示与短信或邮件的形式发送至所述数据应用模块。其中，所述异常运维操作模式包括插拔设备、电源中断、启动或关闭不相关软件、以及安装与卸载软件等异常运维操作行为。
在本实施例中，所述数据应用模块103采用区块链黑匣子将各个监测子站点的污染物浓度数据、仪器参数数据、工控机系统数据和运维操作数据及对应的操作模式识别分析得到的13中运维操作模式等数据，按照预设时间频率，以区块链智能合约形式自动数字加密形成数据区块，每一个数据区块都加盖有该监测子站点黑匣子的唯一电子标识和时间戳。所述数据区块利用标准化局域网广播至区块链网络实现数据分布式备份及存储。由于不同站点黑匣子产生的数据区块以链状形式首尾相连，该链状结构数据保证了数据一旦上链就不可篡改，最终实现区块链上数据的不可抵赖。
进一步的，所述数据应用模块103还对各个监测子站点进行数据综合分析验证。具体地，所述数据应用模块103接收所述数据分析模块102发送的各个监测子站点的异常报警结果，基于各个监测子站点的异常报警结果数据，同时结合对各个监测子站点的污染物浓度数据的趋势分析，共同识别出各个监测子站点的潜在违规操作行为，同时对违规操作行为进行留证处理，从而保障环境监测数据的质量，规范运维操作管理，实现数据异常追溯和查证。
例如，如图2所示，通过智能监控系统操作记录，发现系运维人员操作不当，监测子站的采样管温度偏离正常范围，引起PM2.5相应数据失实，侦测外网异常连接等风险操作，并记录。
本发明提出的环境监测数据的智能监控系统，实时监控运维人员对设备的具体操作行为数据，防止其对运维操作数据进行篡改及错误操作。同时对操作记录及分析结果将与各监测站点的污染物数据、气象数据同步上传至区块链条上，从而保证环境监测数据以及运维操作数据有效准确、可追溯相，实现环境监测数据及运维操作数据的全流程监控。
实施例二
图3是本发明实施例二提供的环境监测数据的智能监控方法。如图2所示，该环境监测数据的智能监控方法包括以下步骤：
步骤S201，实时采集目标站点内各个监测子站点的环境监测数据及运维操作数据。
步骤S202，将各个监测子站点的运维操作数据进行归纳汇总，利用kmeans聚类模式识别算法对归纳汇总的运维操作数据进行操作模式识别分析，并对异常操作模式进行报警提示，并反馈。
步骤S203，采用区块链网络将各个监测子站点的环境监测数据、运维操作数据以及操作模式识别分析结果数据进行上链存储，并对各个监测子站点进行数据综合分析验证。
在本实施例中，所述监测子站点的环境监测数据包括监测子站点的污染物浓度数据、仪器参数数据以及工控机系统数据。
所述监测子站点的运维操作数据包括软件启动、软件退出、系统登录、系统锁屏、移动储存插入、移动储存拔出、远程登录、远程登出、软件安装、软件卸载、用户输入、文件传输、设备偏离、电源中断等运维操作行为数据，实现对不同的操作模式进行实时跟踪。
在本实施例中，所述步骤S202中将各个监测子站点的运维操作数据进行归纳汇总的具体实现方法为：
将各个监测子站点的运维操作数据以及相应的仪器参数数据经过数据精准关联模型进行处理，得到运维操作数据与仪器参数数据之间的关系；
利用快速查询算法筛选及查询相对应的运维操作数据与仪器参数数据的变化趋势；
根据设置的查询条件，利用运维操作数据与仪器参数数据之间的关系以及运维操作数据与仪器参数数据的变化趋势，对各个监测子站点的运维操作数据进行归纳汇总。
进一步的，所述步骤S202中利用kmeans聚类模式识别算法对各个监测子站点的运维操作数据进行操作模式识别分析，得到各个监测子站点的多种运维操作模式。具体可以识别13种在线运维操作模式，包括软件启动、软件退出、系统登录、系统锁屏、移动储存插入、移动储存拔出、远程登录、远程登出、软件安装、软件卸载、用户输入、文件传输、设备偏离、电源中断等运维操作模式。
进一步的，所述步骤S202中对各个监测子站点出现的异常运维操作模式进行报警提示，同时进行异常运维操作模式展示以及以短信或邮件的形式反馈异常运维操作模式。其中，所述异常运维操作模式包括插拔设备、电源中断、启动或关闭不相关软件、以及安装与卸载软件等异常运维操作行为。
在本实施例中，所述步骤S203中采用区块链网络将各个监测子站点的环境监测数据、运维操作数据以及操作模式识别分析结果数据进行上链存储的具体实现方法为：
采用区块链黑匣子将各个监测子站点的污染物浓度数据、仪器参数数据、工控机系统数据和运维操作数据及操作模式识别分析得到的13中运维操作模式等数据，按照预设时间频率，以区块链智能合约形式自动数字加密形成数据区块，每一个数据区块都加盖有本站点黑匣子的唯一电子标识和时间戳。所述数据区块利用标准化局域网广播至区块链网络实现数据分布式备份及存储。由于不同站点黑匣子产生的数据区块以链状形式首尾相连，该链状结构数据保证了数据一旦上链就不可篡改，最终实现区块链上数据的不可抵赖。
进一步的，所述步骤S203中对各个监测子站点进行数据综合分析验证的具体实现方法为：
获取各个监测子站点的异常报警结果，基于各个监测子站点的常报警结果数据，同时结合对各个监测子站点的污染物浓度数据的趋势分析，共同识别出各个监测子站点的潜在违规行为，同时对违规行为进行留证处理，从而保障环境监测数据的质量，规范运维操作管理，实现运维操作数据异常追溯和查证。
本发明提出的环境监测数据的智能监控方法，实时监控运维人员对设备的具体操作行为数据，防止其对数据进行篡改及错误操作。同时对运维操作记录及操作模式识别分析结果将与各监测站点的污染物数据、气象数据同步上传至区块链条上，从而保证环境监测数据及运维操作数据有效准确、可追溯性，实现环境监测数据及运维操作数据的全流程监控。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种环境监测数据的智能监控系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于实时采集目标站点内各个监测子站点的环境监测数据及运维操作数据；
数据分析模块，用于接收所述数据采集模块采集的各个监测子站点的运维操作数据，将各个监测子站点的运维操作数据进行归纳汇总，并对归纳汇总的运维操作数据进行操作模式识别分析，对异常操作模式进行报警提示；
数据应用模块，用于实时获取所述数据采集模块采集的各个监测子站点的环境监测数据及运维操作数据、以及所述数据分析模块分析后得到的操作模式识别分析结果数据，采用区块链网络将各个监测子站点的环境监测数据、运维操作数据以及操作模式识别分析结果数据进行上链存储。
2.根据权利要求1所述的环境监测数据的智能监控系统，其特征在于，所述环境监测数据包括各个监测子站点的污染物浓度数据、仪器参数数据以及工控机系统数据；
所述运维操作数据包括软件启动、软件退出、系统登录、系统锁屏、移动储存插入、移动储存拔出、远程登录、远程登出、软件安装、软件卸载、用户输入、文件传输、设备偏离和电源中断中至少一种。
3.根据权利要求1所述的环境监测数据的智能监控系统，其特征在于，所述数据分析模块采用数据精准关联模型与快速查询算法对各个监测子站点的运维操作数据根据查询条件进行归纳汇总，并利用kmeans聚类模式识别算法对各个监测子站点的运维操作数据进行操作模式识别分析，得到多种在线运维操作模式。
4.根据权利要求3所述的环境监测数据的智能监控系统，其特征在于，所述数据分析模块进一步对各个监测子站点出现的异常运维操作模式进行报警提示，同时展示异常运维操作模式并以短信或邮件的形式反馈异常运维操作模式。
5.根据权利要求1所述的环境监测数据的智能监控系统，其特征在于，所述数据应用模块将各个监测子站点的污染物浓度数据、仪器参数数据、工控机系统数据、运维操作数据及操作模式识别分析结果数据，按照预设时间频率，以区块链智能合约形式自动数字加密形成数据区块，并对各个监测子站点的数据区块加载相应的电子标识和时间戳。
6.根据权利要求1所述的环境监测数据的智能监控系统，其特征在于，所述数据应用模块进一步获取各个监测子站点出现的异常运维操作模式，并分析各个监测子站点的环境监测数据的趋势；基于各个监测子站点出现的异常运维操作模式以及各个监测子站点的环境监测数据的趋势分析结果，识别各个监测子站点的潜在违规操作行为。
7.一种环境监测数据的智能监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
实时采集目标站点内各个监测子站点的环境监测数据及运维操作数据；
将各个监测子站点的运维操作数据进行归纳汇总，并对归纳汇总的运维操作数据进行操作模式识别分析，对异常操作模式进行报警提示；
采用区块链网络将各个监测子站点的环境监测数据、运维操作数据以及操作模式识别分析结果数据进行上链存储。
8.根据权利要求7所述的环境监测数据的智能监控方法，其特征在于，所述将各个监测子站点的运维操作数据进行归纳汇总，并对归纳汇总的运维操作数据进行操作模式识别分析的步骤包括：
采用数据精准关联模型与快速查询算法对各个监测子站点的运维操作数据根据查询条件进行归纳汇总；
利用kmeans聚类模式识别算法对各个监测子站点的运维操作数据进行操作模式识别分析，得到多种在线运维操作模式；
对各个监测子站点出现的异常运维操作模式进行报警提示，同时展示异常运维操作模式并以短信或邮件的形式反馈异常运维操作模式。
9.根据权利要求7所述的环境监测数据的智能监控方法，其特征在于，所述采用区块链网络将各个监测子站点的环境监测数据、运维操作数据以及操作模式识别分析结果数据进行上链存储的步骤包括：
将各个监测子站点的污染物浓度数据、仪器参数数据、工控机系统数据、运维操作数据以及操作模式识别分析结果数据按照预设时间频率，以区块链智能合约形式自动数字加密形成数据区块，并给每个监测子站点的数据区块加载相应的电子标识和时间戳。
10.根据权利要求8所述的环境监测数据的智能监控方法，其特征在于，还包括：
获取各个监测子站点出现的异常运维操作模式，并分析各个监测子站点的环境监测数据的趋势；
基于各个监测子站点出现的异常运维操作模式以及各个监测子站点的环境监测数据的趋势分析结果，识别各个监测子站点的潜在违规操作行为。
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|---|---|---|---|
| CN202110921125.8A CN113592349A (zh) | 2021-08-11 | 2021-08-11 | 一种环境监测数据的智能监控系统及方法 |
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2021
- 2021-08-11 CN CN202110921125.8A patent/CN113592349A/zh active Pending
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