CN114115401A - 一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统,涉及水文管理技术领域。该系统包括建模模块、水质监测模块、水文监测模块和水利设施管理模块:建模模块用于建立区域的水文判断模型;水文监测模块用于监测获取区域范围内的水文数据、环境数据和气象数据;水质监测模块用于监测获取区域内环境的水环境质量数据;判断模块用于将水文数据、环境数据、气象数据和水环境质量数据输入至水文判断模型以判断是否出现异常数据;水利设施管理模块用于获取区域内的多个水利设施的工作运行状态,当出现异常数据时,则生成调度命令发送至多个水利设施,以调整多个水利设施的工作运行状态。其能够对水文水质环境监测与水利设施进行统一的管理。
Description
技术领域
本发明涉及水文管理技术领域,具体而言,涉及一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统。
背景技术
在近现代,随着人类科技的发展,水文指的是自然界中水的变化、运动等的各种现象。由于人类活动引起各种灾害越来越频繁。主要有人类过度开发资源和排放废弃物造成的大面积和跨地区的灾害。如滥伐森林、不合理的土地利用、过量开采地下水、大型工程造成的对环境的危害,以及工农业生产与生活排放造成的全球环境变暖及臭氧层损耗等问题。全球变暖现象主要源于人类温室气体排放的增多。
针对水质灾害,目前有各类气象监测机构和水文监测机构用于对各类数据进行采集,然后上传管理部门进行筛选判断各类异常情况。在灾害发生前或之后,通过各种水利设施对各类水文灾害进行防控。但是目前尚缺少一种能够对自动各类灾害进行准确的监测且能够及时调动水利设施进行防控的系统。
发明内容
本发明的目的在于提供一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统,其能够对水文水质环境监测与水利设施进行统一的管理,水利设施能够根据水文水质环境监测的数据进行实时响应,能够减少各类水文气象灾害的发生,减少人们的财产损失。
本发明的实施例是这样实现的:
第一方面,本申请实施例提供一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统,,包括建模模块、水质监测模块、水文监测模块和水利设施管理模块:上述建模模块用于建立区域的水文判断模型;水文监测模块用于监测获取区域范围内的水文数据、环境数据和气象数据;水质监测模块用于监测获取区域内环境的水环境质量数据;上述判断模块用于将上述水文数据、上述环境数据、上述气象数据和上述水环境质量数据输入至上述水文判断模型以判断是否出现异常数据;上述水利设施管理模块用于获取区域内的多个水利设施的工作运行状态,当出现异常数据时,则生成调度命令发送至多个上述水利设施,以调整多个上述水利设施的工作运行状态。
在本发明的一些实施例中,上述建模模块包括初始模块、特征库、数据更新模块和训练模块:上述初始模块用于对神经网络进行训练以获得上述水文判断模型;上述数据更新模块用于当上述水文数据、上述环境数据和上述气象数据异常时,获取异常数据并传输至上述特征库;上述训练模块用于从上述特征库获取异常数据作为训练样本,将上述水文判断模型作为基础模型,通过上述训练样本对上述基础模型进行训练,以进行优化更新。
在本发明的一些实施例中,上述水文监测模块包括多组监测机构,任意一组上述监测机构包括多个遥测站和一个信息中心站,多个上述遥测站均与上述信息中心站通信连接,多组上述监测机构的上述信息中心站相互通信连接,且共同搭建形成信息共通网。
在本发明的一些实施例中,上述水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统还包括分组模块,上述分组模块用于获取地表的水系分布情况,按照水系分布情况对地域进行均等区域划分以获得多个区段,将多组上述监测机构一一对应设置于多个上述区段内。
在本发明的一些实施例中,上述水质监测模块包括COD测定仪、BOD速测仪、氨氮检测仪、总磷快速测定仪、总氮检测仪、红外测油仪、溶解氧测试仪,多参数水质分析仪中的一个或多个。
在本发明的一些实施例中,上述环境数据包括有地形数据、土壤数据和建筑数据中的一种或多种。
在本发明的一些实施例中,还包括告警通知模块,上述告警通知模块用于当上述水文数据、环境数据和气象数据出现异常时进行系统报警。
在本发明的一些实施例中,上述告警通知模块包括分级通知单元和警告事项制定单元:上述分级通知单元用于进行系统报警评级以获得多个不同的异常数据等级;上述警告事项制定单元用于根据上述异常数据等级,发出不同警告事项。
第二方面,本申请实施例提供一种电子设备,其包括存储器,用于存储一个或多个程序;处理器。当一个或多个程序被处理器执行时,实现如上述第一方面中任一项的方法。
第三方面,本申请实施例提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项的方法。
相对于现有技术,本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果:
第一方面,本申请实施例提供一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统,,包括建模模块、水质监测模块、水文监测模块和水利设施管理模块:上述建模模块用于建立区域的水文判断模型;水文监测模块用于监测获取区域范围内的水文数据、环境数据和气象数据;水质监测模块用于监测获取区域内环境的水环境质量数据;上述判断模块用于将上述水文数据、上述环境数据、上述气象数据和上述水环境质量数据输入至上述水文判断模型以判断是否出现异常数据;上述水利设施管理模块用于获取区域内的多个水利设施的工作运行状态,当出现异常数据时,则生成调度命令发送至多个上述水利设施,以调整多个上述水利设施的工作运行状态。
针对第一方面,通过水文监测模块用于获取该区域内的水文数据、环境数据和气象数据,从而能够时刻监测到区域的环境变化。通过水质监测模块用于监测区域内水环境的水环境质量数据,从而保证水环境的安全,进而保护到涉及相关水环境的饮用水及灌溉用水安全。通过判断模块将上述水文数据、环境数据、气象数据和水环境质量数据输入至水文判断模型,若出现异常数据,则水利设施管理模块根据异常数据生成调度命令到多个水利设施,水利设施根据上述调度命令调整各自的运行状态。从而使水文水质环境监测与水利设施能够进行统一的管理,水利设施能够根据水文水质环境监测的数据进行实时响应,能够减少各类水文气象灾害的发生,极大的方便人们的生活。
第二方面,本申请实施例提供一种电子设备,其包括存储器,用于存储一个或多个程序;处理器。当一个或多个程序被处理器执行时,实现如上述第二方面中任一项的方法。
第三方面,本申请实施例提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现如上述第二方面中任一项的方法。
针对第二和第三方面,本申请实施例与第一方面的原理及有益效果相同,在此不必重复描述。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统远离图;
图2为本发明实施例一种电子设备的示意性结构框图。
图标:101-存储器,102-处理器,103-通信接口,201-建模模块,202- 水文监测模块,203-水质监测模块,204-判断模块,205-水利设施管理模块,206-水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
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。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
在本申请的描述中,需要说明的是,术语“上”、“下”、“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,或者是该申请产品使用时惯常摆放的方位或位置关系,仅是为了便于描述本申请和简化描述,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申请的限制。
在本申请的描述中,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“设置”、“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申请中的具体含义。
下面结合附图,对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下,下述的各个实施例及实施例中的各个特征可以相互组合。
实施例1
第一方面,本申请实施例提供一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统206,,包括建模模块201、水质监测模块203、水文监测模块202和水利设施管理模块205:上述建模模块201用于建立区域的水文判断模型;水文监测模块202用于监测获取区域范围内的水文数据、环境数据和气象数据;水质监测模块203用于监测获取区域内环境的水环境质量数据;上述判断模块204用于将上述水文数据、上述环境数据、上述气象数据和上述水环境质量数据输入至上述水文判断模型以判断是否出现异常数据;上述水利设施管理模块205用于获取区域内的多个水利设施的工作运行状态,当出现异常数据时,则生成调度命令发送至多个上述水利设施,以调整多个上述水利设施的工作运行状态。
具体的,建模模块201用于建立区域的水文判断模型,其可以通过大量的数据样本训练神经网络获得,其中,水文监测模块202用于获取该区域内的水文数据,其中,水文数据包括有降水量、蒸发量、径流、河流中流水的泥沙含量等,能够通过现有技术获取到的水文数据均可以包括在内。环境数据可以包括土壤数据、植被覆盖量数据等。气象数据可以为常规已知的一种,且可以为各类气象观测站所获得的数据,如风速、风向、气温、云量、高地气压等。水质监测模块203用于监测区域内水环境的水环境质量数据,其可以为各类金属元素的含量、无机盐内的含量、细菌总量等。在获取到上述水文数据、环境数据、气象数据、水环境质量数据后,判断模块204将其输入至水文判断模型,水文判断模型会将其与正常数据进行比较,判断其是否出现异常,若出现异常数据,则水利设施管理模块205 根据异常数据生成调度命令到多个水利设施,水利设施根据上述调度命令调整各自的运行状态。示例性的,若水文数据中的降雨量异常偏高或径流中的流量异常增加,则可以调度水库等水利设施进行开闸放水以应对可能到来的洪峰。若气象数据中的气温出现异常高值、云量出现异常的低值,则可以通过水库进行蓄水;若环境数据中的土壤的含水量出现异常的低值,则可以调度灌溉水利设施进行灌溉;若水环境质量数据中的金属含量出现异常的超标值,则可以发送调度命令使净水厂或污水处理厂提高工作效率。通过水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统206,从而使水文水质环境监测与水利设施能够进行统一的管理,水利设施能够根据水文水质环境监测的数据进行实时响应,能够减少各类水文气象灾害的发生,极大的方便人们的生活。
在本实施例的一些实施方式中,上述建模模块201包括初始模块、特征库、数据更新模块和训练模块:上述初始模块用于对神经网络进行训练以获得上述水文判断模型;上述数据更新模块用于当上述水文数据、上述环境数据和上述气象数据异常时,获取异常数据并传输至上述特征库;上述训练模块用于从上述特征库获取异常数据作为训练样本,将上述水文判断模型作为基础模型,通过上述训练样本对上述基础模型进行训练,以进行优化更新。
详细的,初始模块用于对神经网络进行训练以获得水文判断模型,神经网络具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值,以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。因此通过神经网络训练获得的诗文判断模型能够准确地对水文数据、环境数据、气象数据或水环境质量数据进行判断。其中,在每次判断出异常数据后,数据更新模块则获取异常数据到特征库内进行存储;训练模块则从特征库内获取所存储的异常数据作为训练样本,对水文判断模型进行训练,从而对水文判断模型进行优化更新,能够提升其对异常数据的判断准确度。
在本实施例的一些实施方式中,上述水文监测模块202包括多组监测机构,任意一组上述监测机构包括多个遥测站和一个信息中心站,多个上述遥测站均与上述信息中心站通信连接,多组上述监测机构的上述信息中心站相互通信连接,且共同搭建形成信息共通网。
具体的,检测机构的组数可以根据区域大小进行制定。其中,一组监测机构包括多个遥测站和一个信息中心站,其中多个遥测站用于检测获取各类水文数据,多个遥测站通过无线网络通信方式与信息站进行通信,从而将采集到的水文数据传输至信息中心站进行存储,其中信息中心站配置有服务器用于存储上述水文数据,通过中心信息站能够将遥测站所获得水文数据进行整合,且通过多个信息中心站相互通信连接,共同搭建形成信息共同网,从而便于综合进行区域范围的数据判断。通过多组监测机构能够统筹协调整个区域范围内的水文数据情况。
在本实施例的一些实施方式中,上述水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统206还包括分组模块,上述分组模块用于获取地表的水系分布情况,按照水系分布情况对地域进行均等区域划分以获得多个区段,将多组上述监测机构一一对应设置于多个上述区段内。
详细的,水系分布情况包括河流网络和湖泊分布,其中,分组模块用于根据水系分布情况,对区与进行均等划分。其中,均等划分的凭据指标可以为单位区域内的流域面积,通过区域划分,能够保证单位区域内的流域面积相同。经过等区域划分后可以获取多个区段,每一个区段内可以设置一组监测机构,其中一组监测机构内的多个遥测站可以呈点阵分布。通过将多组监测机构呈上述设置,从而能够保证能够全面的采集区域范围的水文数据,避免重复采集,避免无用数据。
在本实施例的一些实施方式中,上述水质监测模块203包括COD测定仪、BOD速测仪、氨氮检测仪、总磷快速测定仪、总氮检测仪、红外测油仪、溶解氧测试仪,多参数水质分析仪中的一个或多个。
具体的,COD测定仪能够准去的测量水中的化学需氧量;BOD速测仪能够快速的检测出水体的生化需氧量;氨氮检测仪能够准确测定水体的氨氮含量;总氮检测仪能够准去的测定出水体中总氮含量;红外测油仪能够测定水体中是否存在油污染;溶解氧测试仪能够测量出水体中的溶解氧含量;多参数水质分析仪能够欧测量出水体内的各种化学成分。通过上述设备,从而能够获得全面准确的水环境质量数据,且在调度净水厂或污水处理厂进行处理时可以正对不同的水体质量进行针对性的处理。
在本发明的一些实施例中,上述环境数据包括有地形数据、土壤数据和建筑数据中的一种或多种。
详细的,地形数据可以为不同洼地、高地或容水区的高程数据,判断其是否发生变化,从而能够得出其抗洪能力。土壤数据包括有土壤的含水量,判断其是否过于饱和,建筑数据可以为各类人工建筑所在地区及其密集度,从而在灾害发生前,能够判断其是否处于灾害发生地,如洪峰的过境地点,泥石流的易发地点等,从而便于及时进行人群疏散和财产转移。
在本实施例的一些实施方式中,还包括告警通知模块,上述告警通知模块用于当上述水文数据、环境数据和气象数据出现异常时进行系统报警。
详细的,当水文判断模型判断水文数据、环境数据和气象数据有异常时,则告警通知模块进行系统报警,其可以向管理单位进行告警,从而管理单位能够进行及时响应,采取措施进行防灾抗灾。
在本实施例的一些实施方式中,上述告警通知模块包括分级通知单元和警告事项制定单元:上述分级通知单元用于进行系统报警评级以获得多个不同的异常数据等级;上述警告事项制定单元用于根据上述异常数据等级,发出不同警告事项。
具体的,当判断出现异常数据时。示例性的,如气象数据中降雨量的异常数据,径流流量的异常数据达到了初设阈值后,则可以进行评级为特大洪涝灾害,此时,警告事项制定单元则发出特大洪涝灾害的警告事项,其可以包括人员转移,食品储备、救援人员调动情况等各类事项。其中,通过发出不同的警告事项,从而能够达到合理调配资源,尽可能减少各类无效成本的效果。
实施例2
请参阅图2,图2为本申请实施例提供的电子设备的一种示意性结构框图。电子设备包括存储器101、处理器102和通信接口103,该存储器101、处理器102和通信接口103相互之间直接或间接地电性连接,以实现数据的传输或交互。例如,这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器101可用于存储软件程序及模块,如本申请实施例所提供的水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统206对应的程序指令/模块,处理器102通过执行存储在存储器101内的软件程序及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理。该通信接口103可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。
其中,存储器101可以是但不限于,随机存取存储器 (Random Access Memory,RAM),只读存储器(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory,PROM),可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory,EPROM),电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory, EEPROM)等。
处理器102可以是一种集成电路芯片,具有信号处理能力。该处理器 102可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit, CPU)、网络处理器(NetworkProcessor,NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可以理解,图2所示的结构仅为示意,电子设备还可包括比图2中所示更多或者更少的组件,或者具有与图1所示不同的配置。图2中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
综上所述,本申请实施例提供的一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统206,通过水文监测模块202用于获取该区域内的水文数据、环境数据和气象数据,从而能够时刻监测到区域的环境变化。通过水质监测模块203用于监测区域内水环境的水环境质量数据,从而保证水环境的安全,进而保护到涉及相关水环境的饮用水及灌溉用水安全。通过判断模块204将上述水文数据、环境数据、气象数据和水环境质量数据输入至水文判断模型,若出现异常数据,则水利设施管理模块205根据异常数据生成调度命令到多个水利设施,水利设施根据上述调度命令调整各自的运行状态。从而使水文水质环境监测与水利设施能够进行统一的管理,水利设施能够根据水文水质环境监测的数据进行实时响应,能够减少各类水文气象灾害的发生,极大的方便人们的生活。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言,显然本申请不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下,能够以其它的具体形式实现本申请。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (10)
1.一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统,其特征在于,包括建模模块、水质监测模块、水文监测模块和水利设施管理模块:
所述建模模块用于建立区域的水文判断模型;
水文监测模块用于监测获取区域范围内的水文数据、环境数据和气象数据;
水质监测模块用于监测获取区域内环境的水环境质量数据;
所述判断模块用于将所述水文数据、所述环境数据、所述气象数据和所述水环境质量数据输入至所述水文判断模型以判断是否出现异常数据;
所述水利设施管理模块用于获取区域内的多个水利设施的工作运行状态,当出现异常数据时,则生成调度命令发送至多个所述水利设施,以调整多个所述水利设施的工作运行状态。
2.如权利要求1所述的一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统,其特征在于,所述建模模块包括初始模块、特征库、数据更新模块和训练模块:
所述初始模块用于对神经网络进行训练以获得所述水文判断模型;
所述数据更新模块用于当所述水文数据、所述环境数据和所述气象数据异常时,获取异常数据并传输至所述特征库;
所述训练模块用于从所述特征库获取异常数据作为训练样本,将所述水文判断模型作为基础模型,通过所述训练样本对所述基础模型进行训练,以进行优化更新。
3.如权利要求1所述的一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统,其特征在于,所述水文监测模块包括多组监测机构,任意一组所述监测机构包括多个遥测站和一个信息中心站,多个所述遥测站均与所述信息中心站通信连接,多组所述监测机构的所述信息中心站相互通信连接,且共同搭建形成信息共通网。
4.如权利要求3所述的一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统,其特征在于,还包括分组模块,所述分组模块用于获取地表的水系分布情况,按照水系分布情况对地域进行均等区域划分以获得多个区段,将多组所述监测机构一一对应设置于多个所述区段内。
5.如权利要求1所述的一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统,其特征在于,所述水质监测模块包括COD测定仪、BOD速测仪、氨氮检测仪、总磷快速测定仪、总氮检测仪、红外测油仪、溶解氧测试仪,多参数水质分析仪中的一个或多个。
6.如权利要求1所述的一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统,其特征在于,其特征在于,所述环境数据包括有地形数据、土壤数据和建筑数据中的一种或多种。
7.如权利要求6所述的一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统,还包括告警通知模块,所述告警通知模块用于当所述水文数据、环境数据和气象数据出现异常时进行系统报警。
8.如权利要求7所述的水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统,其特征在于,所述告警通知模块包括分级通知单元和警告事项制定单元:
所述分级通知单元用于进行系统报警评级以获得多个不同的异常数据等级;
所述警告事项制定单元用于根据所述异常数据等级,发出不同警告事项。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储一个或多个程序;
处理器;
当所述一个或多个程序被所述处理器执行时,实现如权利要求1-8中任一项所述的系统。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一项所述的系统。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111426246.1A CN114115401A (zh) | 2021-11-25 | 2021-11-25 | 一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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CN202111426246.1A CN114115401A (zh) | 2021-11-25 | 2021-11-25 | 一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统 |
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CN114115401A true CN114115401A (zh) | 2022-03-01 |
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ID=80371053
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111426246.1A Pending CN114115401A (zh) | 2021-11-25 | 2021-11-25 | 一种水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统 |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115424422A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-12-02 | 上海金铎禹辰水环境工程有限公司 | 水域预警方法、装置、设备及存储介质 |
CN115547016A (zh) * | 2022-11-30 | 2022-12-30 | 速度时空信息科技股份有限公司 | 一种基于数字孪生的智慧水利预警管理方法及系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102629136A (zh) * | 2012-04-26 | 2012-08-08 | 深圳市兰德玛水环境工程科技有限公司 | 水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统和方法 |
CN103175513A (zh) * | 2013-03-01 | 2013-06-26 | 戴会超 | 水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控系统及方法 |
CN110749712A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-04 | 成都工业学院 | 一种gis的饮用水源环境监测信息数据分析处理系统 |
CN112288192A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-01-29 | 深圳市维度数据科技股份有限公司 | 一种环保监测预警方法及系统 |
CN113128105A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-07-16 | 北京工业大学 | 突发性流域水污染事故监测方法及装置 |
-
2021
- 2021-11-25 CN CN202111426246.1A patent/CN114115401A/zh active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102629136A (zh) * | 2012-04-26 | 2012-08-08 | 深圳市兰德玛水环境工程科技有限公司 | 水质水文环境感知与水利设施一体化智能管理系统和方法 |
CN103175513A (zh) * | 2013-03-01 | 2013-06-26 | 戴会超 | 水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控系统及方法 |
CN110749712A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-04 | 成都工业学院 | 一种gis的饮用水源环境监测信息数据分析处理系统 |
CN112288192A (zh) * | 2020-11-23 | 2021-01-29 | 深圳市维度数据科技股份有限公司 | 一种环保监测预警方法及系统 |
CN113128105A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-07-16 | 北京工业大学 | 突发性流域水污染事故监测方法及装置 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115424422A (zh) * | 2022-07-29 | 2022-12-02 | 上海金铎禹辰水环境工程有限公司 | 水域预警方法、装置、设备及存储介质 |
CN115547016A (zh) * | 2022-11-30 | 2022-12-30 | 速度时空信息科技股份有限公司 | 一种基于数字孪生的智慧水利预警管理方法及系统 |
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