CN114674988A - 一种基于无线网络的空气在线监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于无线网络的空气在线监测系统，属于空气监测领域，用于解决现有空气监测系统无法对空气不合格的区域进行科学的调节规划的问题，包括监测平台，所述监测平台通信连接有区域检测模块、趋势分析模块、存储模块以及关联分析模块；所述区域检测模块用于对检测地区进行区域划分并针对各区域进行空气质量监测，通过对分析区域i的烟尘数据YCi、含氮数据HDi以及含硫数据HSi进行数值计算得到分析区域的质量系数ZLi，通过质量系数的数值大小对分析区域判定为正常区域或异常区域，本发明通过区域检测模块对检测地区进行区域划分并得到各区域的质量系数，针对于异常区域进行空气质量调节即可。

Description

一种基于无线网络的空气在线监测系统

技术领域

本发明属于空气监测领域，涉及数据处理技术，具体是一种基于无线网络的空气在线监测系统。

背景技术

空气监测指对存在于空气中的污染物质进行定点、连续或定时的采样和测量，为了对空气进行监测，一般在一个城市设立若干个空气监测点，安装自动监测的仪器作连续自动监测，将监测结果派人定期取回，加以分析并得到相关的数据，空气监测的项目主要包括二氧化硫、一氧化氮、碳氢化合物、浮尘等。空气监测是大气质量控制和对大气质量进行合理评价的基础。

现有的空气监测系统仅能够针对空气质量的好坏检测区域的检测结果是否合格进行判定，然而针对空气质量检测不合格的区域来说，各个区域的调节优先级和空气质量变化趋势都不相同，因此现有的空气监测系统无法对空气不合格的区域进行科学的调节规划，从整体上改善空气调节效果，提高空气质量，为此，我们提出一种基于无线网络的空气在线监测系统。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于无线网络的空气在线监测系统，用于解决现有空气监测系统无法对空气不合格的区域进行科学的调节规划的问题。

本发明所要解决的技术问题为：如何提供一种可以空气不合格的区域进行科学的调节规划的空气监测系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于无线网络的空气在线监测系统，包括监测平台，所述监测平台通信连接有区域检测模块、趋势分析模块、存储模块以及关联分析模块；

所述区域检测模块用于对检测地区进行区域划分并针对各区域进行空气质量监测，将检测地区分割为分析区域i，i=1，2，…，n，n为正整数，获取分析区域i的烟尘数据YCi、含氮数据HDi以及含硫数据HSi，通过对分析区域i的烟尘数据YCi、含氮数据HDi以及含硫数据HSi进行数值计算得到分析区域的质量系数ZLi，通过质量系数的数值大小对分析区域判定为正常区域或异常区域；

通过趋势分析模块结合异常区域的历史检测数据对异常区域的空气质量趋势进行分析并得到异常区域的调节优先级，将异常区域的调节优先级发送至监测平台；

所述关联分析模块用于对各个异常区域之间的关联性进行分析并得到关联集合，将关联集合内的所有异常区域标记为重点监督区域，将重点监督区域发送至监测平台。

作为本发明的一种优选实施方式，分析区域i的烟尘数据YCi的获取过程包括：在分析区域i内的若干位置进行空气采集并获取空气中悬浮颗粒浓度值，悬浮颗粒浓度值由粉尘浓度传感器直接获取，将若干个悬浮颗粒浓度值的平均值标记为分析区域i的烟尘数据YCi；

分析区域i的含氮数据HDi的获取过程包括：在分析区域i内的若干位置进行空气采集并获取空气中的氮氧化合物含量，空气中的氮氧化合物含量由氮氧化物检测仪直接获取，将若干个氮氧化合物含量的平均值标记为分析区域i的含氮数据HDi；

分析区域i的含硫数据HSi的获取过程包括：在分析区域i内的若干位置进行空气采集并获取空气中的硫含量，硫含量由硫含量测定仪直接获取，将若干个硫含量的平均值标记为分析区域i的含硫数据HSi。

作为本发明的一种优选实施方式，将分析区域判定为正常区域或异常区域的具体过程包括：通过存储模块获取到质量阈值ZLmax，将分析对象的质量系数ZLi与质量阈值ZLmin进行比较：

若质量系数ZLi小于质量阈值ZLmax，则判定分析区域i的空气质量合格，将对应的分析区域标记为正常区域；

若质量系数ZLi大于等于质量阈值ZLmax，则判定分析区域i的空气质量不合格，将对应的分析区域标记为异常区域。

作为本发明的一种优选实施方式，趋势分析模块对异常区域的空气质量趋势进行分析的具体过程包括：获异常区域近L1次进行空气检测的质量系数，以检测次数CS为X轴、质量系数为Y轴建立直角坐标系，将异常区域通过历史检测数据在直角坐标系中绘制质量曲线，获取质量曲线的所有拐点并标记为w，w=1，2，…，t，拐点w的坐标为（CSw，ZLw），将拐点w与拐点w-1的纵坐标的差值的绝对值标记为拐点w的波动值BDw，将t个拐点的波动值建立波动集合｛BD1，BD2，…，BDt｝，对波动集合进行方差计算得到波动系数BX，将最后一个拐点与倒数第二个拐点进行连接得到质量线段，将质量线段的斜率标记为K，通过存储模块获取到波动阈值BDmax，将波动系数BX、K分别与波动阈值BDmax、0进行比较并通过比较结果对异常区域的调节优先级进行判定。

作为本发明的一种优选实施方式，波动系数BX、K分别与波动阈值BDmax、0进行比较的过程包括：

若波动系数BX大于等于波动阈值且K小于0；则判定对应异常区域的趋势为恶劣，并将对应异常区域的调节优先级判定为一等级；

若波动系数BX小于波动阈值BXmax且K小于0；则判定对应异常区域的趋势为恶劣，并将对应异常区域的调节优先级判定为二等级；

若波动系数BX小于波动阈值BX且K大于等于0，则判定对应异常区域的趋势为好转，并将对应异常区域的调节优先级判定为三等级；

若波动系数BX大于波动阈值且K大于等于0，则判定异常区域的趋势为好转，并将对应异常区域的调节优先级判定为四等级。

作为本发明的一种优选实施方式，所述关联集合的获取过程包括：获取异常区域的地理位置，随机选取其中一个异常区域作为标记区域，获取剩余异常区域与标记区域的距离并标记为异常距离，通过存储模块获取到异距阈值，将异常距离小于异距阈值的异常区域标记为标记区域的关联区域，将关联区域作为标记区域再次进行异常距离测算，以此类推，直至异常距离全部不小于异距阈值，则将标记区域和关联区域组成关联集合。

作为本发明的一种优选实施方式，该基于无线网络的空气在线监测系统的工作方法，包括以下步骤：

步骤一：采用区域检测模块对检测地区进行区域划分并针对各区域进行空气质量监测并得到质量系数，将分析区域判定为正常区域或异常区域；

步骤二：采用趋势分析模块结合异常区域的历史检测数据对异常区域的空气质量趋势进行分析并得到异常区域的调节优先级，将空气质量调节资源向变化趋势为恶劣的异常区域倾斜；

步骤三：采用关联分析模块对各个异常区域之间的关联性进行分析，随机选取其中一个异常区域作为标记区域并对标记区域进行异常距离测算得到关联区域，将标记区域与关联区域全部标记为重点监督区域。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明通过区域检测模块对检测地区进行区域划分并得到各区域的质量系数，从而通过质量系数的数值大小将分析区域判定为正常区域和异常区域，针对于异常区域进行空气质量调节即可；

2、本发明通过趋势分析模块可以对异常区域的空气质量变化趋势进行分析，因此可以针对趋势分析结果对空气质量调节资源进行合理分配，将空气质量调节资源向变化趋势为恶劣的异常区域倾斜，从而提高空气质量调节资源的利用程度，加快空气调节效率，改善空气调节效果；

3、本发明通过关联分析模块可以对各个异常区域之间的关联性进行分析并得到关联集合，关联结合当中的异常区域存在互相污染、交叉污染的可能性比较高，因此针对于这类“团结”在一起的异常区域，需要进行重点防治，也需要空气质量调节资源的倾斜。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明实施例一的系统框图；

图2为本发明实施例二的方法流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明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它实施例，都属于本发明保护的范围。

空气监测指对存在于空气中的污染物质进行定点、连续或定时的采样和测量。为了对空气进行监测，一般在一个城市设立若干个空气监测点，安装自动监测的仪器作连续自动监测，将监测结果派人定期取回，加以分析并得到相关的数据。

同时，空气质量监测不能只是关注到监测数据的层面，如何通过对监测数据的处理分析，科学、合理的对空气质量调节资源进行分配，以提高空气调节效率与调节效果，才是空气质量监测的最终目的。

实施例一

请参阅图1所示，一种基于无线网络的空气在线监测系统，包括监测平台，所述监测平台通信连接有区域检测模块、趋势分析模块、存储模块以及关联分析模块；

所述区域检测模块用于对检测地区进行区域划分并针对各区域进行空气在线监测：将检测地区分割为分析区域i，i=1，2，…，n，n为正整数，获取分析区域i的烟尘数据YCi、含氮数据HDi以及含硫数据HSi，分析区域i的烟尘数据YCi的获取过程包括：在分析区域i内的若干位置进行空气采集并获取空气中悬浮颗粒浓度值，悬浮颗粒浓度值由粉尘浓度传感器直接获取，粉尘浓度传感器为测定空气中粉尘含量的仪器，属于成熟的现有技术，在此不做赘述；将若干个悬浮颗粒浓度值的平均值标记为分析区域i的烟尘数据YCi；含氮数据HDi的获取过程包括：在分析区域i内的若干位置进行空气采集并获取空气中的氮氧化合物含量，空气中的氮氧化合物含量由氮氧化物检测仪直接获取，氮氧化物检测仪可对氮氧化物排放的有效监控，其用于测定空气中的氮氧化合物含量为成熟的现有技术，在此不做赘述；将若干个氮氧化合物含量的平均值标记为分析区域i的含氮数据HDi；分析区域i的含硫数据HSi的获取过程包括：在分析区域i内的若干位置进行空气采集并获取空气中的硫含量，硫含量由硫含量测定仪直接获取，硫含量测定仪为测定空气中硫含量的仪器，属于成熟的现有技术，在此不做赘述；将若干个硫含量的平均值标记为分析区域i的含硫数据HSi；

通过公式

得到分析区域i的质量系数ZLi， 其中α1、α2以及α3均为比例系数，且α1＞α2＞α3＞1；通过存储模块获取到质量阈值ZLmax， 将分析对象的质量系数ZLi与质量阈值ZLmin进行比较：若质量系数ZLi小于质量阈值 ZLmax，则判定分析区域i的空气质量合格，将对应的分析区域标记为正常区域；若质量系数 ZLi大于等于质量阈值ZLmax，则判定分析区域i的空气质量不合格，将对应的分析区域标记 为异常区域；区域检测模块对检测地区进行区域划分并得到各区域的质量系数，从而通过 质量系数的数值大小将分析区域判定为正常区域和异常区域，针对于异常区域进行空气质 量调节即可。

通过趋势分析模块结合异常区域的历史检测数据对异常区域的空气质量趋势进行分析：获异常区域近L1次进行空气检测的质量系数，以检测次数CS为X轴、质量系数为Y轴建立直角坐标系，将异常区域通过历史检测数据在直角坐标系中绘制质量曲线，获取质量曲线的所有拐点并标记为w，w=1，2，…，t，拐点w的坐标为（CSw，ZLw），将拐点w与拐点w-1的纵坐标的差值的绝对值标记为拐点w的波动值BDw，将t个拐点的波动值建立波动集合｛BD1，BD2，…，BDt｝，对波动集合进行方差计算得到波动系数BX，将最后一个拐点与倒数第二个拐点进行连接得到质量线段，将质量线段的斜率标记为K，通过存储模块获取到波动阈值BDmax，将波动系数BX、K分别与波动阈值BDmax、0进行比较：若波动系数BX大于等于波动阈值且K小于0；则判定对应异常区域的趋势为恶劣，并将对应异常区域的调节优先级判定为一等级；若波动系数BX小于波动阈值BXmax且K小于0；则判定对应异常区域的趋势为恶劣，并将对应异常区域的调节优先级判定为二等级；若波动系数BX小于波动阈值BX且K大于等于0，则判定对应异常区域的趋势为好转，并将对应异常区域的调节优先级判定为三等级；若波动系数BX大于波动阈值且K大于等于0，则判定异常区域的趋势为好转，并将对应异常区域的调节优先级判定为四等级；将异常区域的调节优先级发送至监测平台，趋势分析模块可以对异常区域的空气质量变化趋势进行分析，因此可以针对趋势分析结果对空气质量调节资源进行合理分配，将空气质量调节资源向变化趋势为恶劣的异常区域倾斜，从而提高空气质量调节资源的利用程度，加快空气调节效率，改善空气调节效果。

所述关联分析模块用于对各个异常区域之间的关联性进行分析：获取异常区域的地理位置，随机选取其中一个异常区域作为标记区域，获取剩余异常区域与标记区域的距离并标记为异常距离，通过存储模块获取到异距阈值，将异常距离小于异距阈值的异常区域标记为标记区域的关联区域，将关联区域作为标记区域再次进行异常距离测算，以此类推，直至异常距离全部不小于异距阈值，则将标记区域和关联区域组成关联集合；将关联集合内的所有异常区域标记为重点监督区域，将重点监督区域发送至监测平台，关联分析模块可以对各个异常区域之间的关联性进行分析并得到关联集合，关联结合当中的异常区域存在互相污染、交叉污染的可能性比较高，因此这类异常区域需要进行重点防治，也需要空气质量调节资源的倾斜。

实施例二

请参阅图2所示，一种基于无线网络的空气在线监测方法，包括以下步骤：

步骤一：采用区域检测模块对检测地区进行区域划分并针对各区域进行空气质量监测并得到质量系数，将分析区域判定为正常区域或异常区域；

步骤二：采用趋势分析模块结合异常区域的历史检测数据对异常区域的空气质量趋势进行分析并得到异常区域的调节优先级，将空气质量调节资源向变化趋势为恶劣的异常区域倾斜；

步骤三：采用关联分析模块对各个异常区域之间的关联性进行分析，随机选取其中一个异常区域作为标记区域并对标记区域进行异常距离测算得到关联区域，将标记区域与关联区域全部标记为重点监督区域。

一种基于无线网络的空气在线监测系统，工作时，采用区域检测模块对检测地区进行区域划分并针对各区域进行空气质量监测并得到质量系数，将分析区域判定为正常区域或异常区域；采用趋势分析模块结合异常区域的历史检测数据对异常区域的空气质量趋势进行分析并得到异常区域的调节优先级，将空气质量调节资源向变化趋势为恶劣的异常区域倾斜；采用关联分析模块对各个异常区域之间的关联性进行分析，随机选取其中一个异常区域作为标记区域并对标记区域进行异常距离测算得到关联区域，将标记区域与关联区域全部标记为重点监督区域。

以上内容仅仅是对本发明结构所做的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置；

如公式

，由本领域技术人员采集多组样本数 据并对每一组样本数据设定对应的质量系数；将设定的质量系数和采集的样本数据代入公 式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1、α2 与α3取值分别为2.54、2.17和1.85；

系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (7)

1.一种基于无线网络的空气在线监测系统，包括监测平台，其特征在于，所述监测平台通信连接有区域检测模块、趋势分析模块、存储模块以及关联分析模块；

所述区域检测模块用于对检测地区进行区域划分并针对各区域进行空气质量监测，将检测地区分割为分析区域i，i=1，2，…，n，n为正整数，获取分析区域i的烟尘数据YCi、含氮数据HDi以及含硫数据HSi，通过对分析区域i的烟尘数据YCi、含氮数据HDi以及含硫数据HSi进行数值计算得到分析区域的质量系数ZLi，通过质量系数的数值大小对分析区域判定为正常区域或异常区域；

通过趋势分析模块结合异常区域的历史检测数据对异常区域的空气质量趋势进行分析并得到异常区域的调节优先级，将异常区域的调节优先级发送至监测平台；

所述关联分析模块用于对各个异常区域之间的关联性进行分析并得到关联集合，将关联集合内的所有异常区域标记为重点监督区域，将重点监督区域发送至监测平台。

2.根据权利要求1所述的一种基于无线网络的空气在线监测系统，其特征在于，分析区域i的烟尘数据YCi的获取过程包括：在分析区域i内的若干位置进行空气采集并获取空气中悬浮颗粒浓度值，将若干个悬浮颗粒浓度值的平均值标记为分析区域i的烟尘数据YCi；

分析区域i的含氮数据HDi的获取过程包括：在分析区域i内的若干位置进行空气采集并获取空气中的氮氧化合物含量，将若干个氮氧化合物含量的平均值标记为分析区域i的含氮数据HDi；

分析区域i的含硫数据HSi的获取过程包括：在分析区域i内的若干位置进行空气采集并获取空气中的硫含量，将若干个硫含量的平均值标记为分析区域i的含硫数据HSi。

3.根据权利要求1所述的一种基于无线网络的空气在线监测系统，其特征在于，将分析区域判定为正常区域或异常区域的具体过程包括：通过存储模块获取到质量阈值ZLmax，将分析对象的质量系数ZLi与质量阈值ZLmin进行比较：

若质量系数ZLi小于质量阈值ZLmax，则判定分析区域i的空气质量合格，将对应的分析区域标记为正常区域；

若质量系数ZLi大于等于质量阈值ZLmax，则判定分析区域i的空气质量不合格，将对应的分析区域标记为异常区域。

4.根据权利要求1所述的一种基于无线网络的空气在线监测系统，其特征在于，趋势分析模块对异常区域的空气质量趋势进行分析的具体过程包括：获异常区域近L1次进行空气检测的质量系数，以检测次数CS为X轴、质量系数为Y轴建立直角坐标系，将异常区域通过历史检测数据在直角坐标系中绘制质量曲线，获取质量曲线的所有拐点并标记为w，w=1，2，…，t，拐点w的坐标为（CSw，ZLw），将拐点w与拐点w-1的纵坐标的差值的绝对值标记为拐点w的波动值BDw，将t个拐点的波动值建立波动集合｛BD1，BD2，…，BDt｝，对波动集合进行方差计算得到波动系数BX，将最后一个拐点与倒数第二个拐点进行连接得到质量线段，将质量线段的斜率标记为K，通过存储模块获取到波动阈值BDmax，将波动系数BX、K分别与波动阈值BDmax、0进行比较并通过比较结果对异常区域的调节优先级进行判定。

5.根据权利要求4所述的一种基于无线网络的空气在线监测系统，其特征在于，波动系数BX、K分别与波动阈值BDmax、0进行比较的过程包括：

若波动系数BX大于等于波动阈值且K小于0；则判定对应异常区域的趋势为恶劣，并将对应异常区域的调节优先级判定为一等级；

若波动系数BX小于波动阈值BXmax且K小于0；则判定对应异常区域的趋势为恶劣，并将对应异常区域的调节优先级判定为二等级；

若波动系数BX小于波动阈值BX且K大于等于0，则判定对应异常区域的趋势为好转，并将对应异常区域的调节优先级判定为三等级；

若波动系数BX大于波动阈值且K大于等于0，则判定异常区域的趋势为好转，并将对应异常区域的调节优先级判定为四等级。

6.根据权利要求1所述的一种基于无线网络的空气在线监测系统，其特征在于，所述关联集合的获取过程包括：获取异常区域的地理位置，随机选取其中一个异常区域作为标记区域，获取剩余异常区域与标记区域的距离并标记为异常距离，通过存储模块获取到异距阈值，将异常距离小于异距阈值的异常区域标记为标记区域的关联区域，将关联区域作为标记区域再次进行异常距离测算，以此类推，直至异常距离全部不小于异距阈值，则将标记区域和关联区域组成关联集合。

7.根据权利要求1-6任一项所述的一种基于无线网络的空气在线监测系统，其特征在于，该基于无线网络的空气在线监测系统的工作方法，包括以下步骤：

步骤一：采用区域检测模块对检测地区进行区域划分并针对各区域进行空气质量监测并得到质量系数，将分析区域判定为正常区域或异常区域；

步骤二：采用趋势分析模块结合异常区域的历史检测数据对异常区域的空气质量趋势进行分析并得到异常区域的调节优先级，将空气质量调节资源向变化趋势为恶劣的异常区域倾斜；

步骤三：采用关联分析模块对各个异常区域之间的关联性进行分析，随机选取其中一个异常区域作为标记区域并对标记区域进行异常距离测算得到关联区域，将标记区域与关联区域全部标记为重点监督区域。

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