CN116125027A - 一种基于物联网的污水在线监测系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于物联网的污水在线监测系统及方法，涉及污水监测技术领域，包括：监测单元、评估单元和判断单元，其基于水体区域内的水污染数据，对水体污染程度进行评估，在有区域超过承受线的一半时，向用户发出预警；预警单元，对水体区域内的污染物进行降低，如果不能达到预期效果，则将生物群落从该区域中驱离；在用户未对水污染源进行有效处理时，判断水污染是否已经向其他区域蔓延，如果蔓延趋势超过预期，对水质的变化进行报警；在线对水体污染进行监控时，判断水体污染是否会对水体中的生物群落的生存产生影响，如果会产生，则向外部发出预警，提醒用户处理，避免水体污染进一步的加深。

Description

一种基于物联网的污水在线监测系统及方法

技术领域

本发明涉及污水监测技术领域，具体为一种基于物联网的污水在线监测系统及方法。

背景技术

污水处理站的作用是对生产、生活污水进行处理，达到规定的排放标准，是保护环境的重要设施。要使这些污水处理站真正发挥作用，还需要靠严格的排放制度、组织和管理体制来保证。

而且现有的污水在线监测系统对水源进行水质监测时，通常只会整体性的考虑水源水质，统一性进行处理，很难会将水体中常见生物的生存状态考虑在内，在水源水质情况差过警戒阈值时，一次性的对水源进行处理，这就导致了水体中的生物群落，特别是经济作物会由于水质的恶劣变化遭受重大打击。

为此，本发明提供了一种基于物联网的污水在线监测系统及方法。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于物联网的污水在线监测系统及方法，通过设置了监测单元、评估单元、基于水体区域内的水污染数据，对水体污染程度进行评估，在有区域超过承受线的一半时，向用户发出预警；预警单元、对水体区域内的污染物进行降低，如果不能达到预期效果，则将生物群落从该区域中驱离；判断单元、在用户未对水污染源进行有效处理时，判断水污染是否已经向其他区域蔓延，如果蔓延趋势超过预期，对水质的变化进行报警；在水体内产生污染，在线对水体污染进行监控时，判断水体污染是否会对水体中的生物群落的生存产生影响，如果会产生，则向外部发出预警，提醒用户处理，避免水体污染进一步的加深，解决了背景技术中的问题。

（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：一种基于物联网的污水在线监测方法，包括，

步骤1、对水体污染进行监测，获取监测数据后，在水体污染程度超过设定的生物群落的承受线的一半时，向外部发出预警；

所述步骤1包括：步骤101、在污水区域内设置监控系统，对水体内的生物群落进行检测，确定水体区域中的各个生物群落信息，判断出各个生物群落对水污染的承受线；步骤102、在水体覆盖区域内安置若干个漂浮式水质检测器，对水体水污染程度进行检测，获取若干组水污染数据；步骤103、基于获取的若干组水污染数据，判断水污染数据中的各个组分含量中是否已经均超过生物群落承受线的一半，如果超过，则发出报警；

步骤2、基于水体区域内的水污染数据，对水体污染程度进行评估，并将被监测的水体区分为若干个区域，并对若干个区域内的水污染数据变化趋势进行预测，在有区域超过承受线的一半时，向用户发出预警；

步骤3、依据发出预警，对水质重污染区域采取降低水体染数的措施，对水体区域内的污染物进行降低，如果不能达到预期效果，则将生物群落从该区域中驱离；在安全区域的比例小于安全阈值时，提醒用户对水污染源进行处理；

步骤4、在用户未对水污染源进行有效处理时，判断水污染是否已经向其他区域蔓延，如果已经蔓延，确定蔓延的趋势；如果蔓延趋势超过预期，对水质的变化进行报警；

步骤5、对水体区域的安全性进行评估，在评估结果显示水体环境存在危险性时，向外部发出报警。

进一步的，步骤103之后还包括：步骤104、从若干组水污染数据中确定出水污染程度最严重的区域，记录为水污染源，输出水污染源位置；利用监控系统，判断水体中生物群落的位置，检测生物群落与水污染源之间的距离，并将该距离输出；

步骤105、获取生物群落与水污染源之间的距离，判断该距离是否小于预设的安全距离；如果小于，向生物群落发出驱散指令，将生物群落向远离水污染源处驱离。

进一步的，所述步骤2包括如下内容：步骤201、基于获取的若干组水污染数据，对与漂浮式水质检测器相对应的水域相对应的水体污染程度进行评估，获取水质评估值；

步骤202、确定水质的第一水质阈值及第二水质阈值，将水体区分为重污染区域、轻污染区域及安全区域；由训练后的分类模型结合水质评估值与对应位置，将水体分割若干个区域，并划定区域间的边界。

进一步的，步骤202之后还包括：步骤203、基于若干组水污染数据的变化趋势，以非线性最小二乘法进行函数拟合，以函数的形式对安全区域内的污染因素含量变化趋势进行表征；

步骤204、依据水污染数据变化拟合函数，对区域内下一时刻的浓度进行预测，如果预测值高于第一水质阈值时，则发出预警，并确定到达第一水质阈值的时间；如果预测值高于第二水质阈值时，则发出预警，并确定到达第二水质阈值的时间。

进一步的，所述步骤3包括：步骤301、接收预警信息，在用户未对预警做出处理时，通过设置的控制器增加增氧机及过滤设备的工作功率；步骤302、依据漂浮式水质检测器对水体进行检测，判断水污染程度是否进一步的增加，如果仍在继续增加，以漂浮式水质检测器判断下一时刻的安全区域中水质评估值超过第二水质阈值的水体面积。

进一步的，步骤302之后还包括：步骤303、获取非安全区域和与水体面积的比值，将该比值与相应的预设阈值进行对比，获取比较结果；在安全区域的占比小于设定的安全阈值时，提醒用户对水污染源进行处理；在安全区域向轻污染区域转化时，将其包含的生物群落驱离；

步骤304、监测生物群落的位置，确定水污染源与生物群落间的安全距离，如果在相应的距离阈值之内，按照预定比例，增加增氧机及过滤设备中至少一个的工作功率。

进一步的，步骤4包括：步骤401、对水体进行检测，获取各个位置上的漂浮式水质检测器输出的水污染数据，并标记形成水污染数据的位置；基于水体各个位置上的水污染数据，获取若干个水质评估值，将水体的各个水质评估值相等的位置连接在一起，形成等污染线；

步骤402、依据等污染线的形状和密度的变化，如果水质评估值高于第二水质阈值的等污染线的数量增加，判断污染在蔓延，等污染线凸出的方向为污染蔓延方向。

进一步的，步骤402之后包括：步骤403、获取若干个时刻的水体安全区域的面积数据，对水体安全区域的面积变化趋势进行函数拟合，形成水污染蔓延拟合函数；

基于水污染蔓延拟合函数，确定下一时刻的水体安全区域的面积占比，在面积占比超过警戒阈值后，向用户报警；

步骤404、通过监控系统确定位于安全区域内的生物群落的位置，结合水体污染蔓延趋势，判断水污染覆盖到该区域所要消耗的时间，形成第一预设时间；

步骤405、在经过第一预设时间后，确定水体中不高于承受线的若干个区域，并且确定其中离水体出口最近的至少一个，通过饲喂系统，引导生物群落在安全区域的向水体出口处转移。

进一步的，所述步骤5包括如下内容：步骤501、在污染物浓度超过承受线时，如果污染物浓度仍在增加，对水体污染程度进行综合评估，形成安全评估值；

步骤502、将安全评估值与警戒阈值进行对比，判断是否在警戒阈值之内，如果在警戒阈值之内，则水体暂时没有危害，优先保护生物群落；如果在之警戒阈值外，则水体已经危害，向外部发出警报，优先处理水体；

步骤503、在经过第二预设时间之后，重新判断水体的水质评估值，如果水质评估值在下降且低于第二水质阈值，按照预定的量，向水体中逐渐投入生物群落，也即投入鱼群；如果水污染数据浓度没有下降，则发出警报。

一种基于物联网的污水在线监测系统，包括：

监测单元，对水体污染进行监测，获取监测数据后，在水体污染程度超过设定的生物群落的承受线的一半时，向外部发出预警；

评估单元，基于水体区域内的水污染数据，对水体污染程度进行评估，在有区域超过承受线的一半时，向用户发出预警；

预警单元，对水体区域内的污染物进行降低，如果不能达到预期效果，则将生物群落从该区域中驱离，提醒用户对水污染源进行处理；

判断单元，在用户未对水污染源进行有效处理时，判断水污染是否已经向其他区域蔓延，如果已经蔓延，确定蔓延的趋势；如果蔓延趋势超过预期，对水质的变化进行报警；

报警单元，对水体区域的安全性进行评估，在评估结果显示水体环境存在危险性时，向外部发出报警。

（三）有益效果

本发明提供了一种基于物联网的污水在线监测系统及方法，具备以下有益效果：

在线对水体污染进行监控时，判断水体污染是否会对水体中的生物群落的生存产生影响，如果会产生，则向外部发出预警，提醒用户处理，避免水体污染进一步的加深。

在用户未能及时做出处理时，继续判断水体污染的变化趋势，如果水体水质已经达到承受线，则对用户提醒的同时，引导生物群落的转移或者将生物群落驱离，避免水体污染带来大量破坏；

在水体污染面积较大时，自动的对水体水质进行调整，尽量提高生物群落的生存条件，如果处理无效，则主动驱离生物群落，并再次发出预警，在用户仍未对水体污染做任何处理时，如果水体污染蔓延至其他区域，则同样开始判断水体污染数据是否对生物群落造成伤害，如果存在安全隐患，则引导生物群落向水体的外部转移。

多次预警并且适当处理之后，再判断水体是否安全，如果已经不安全，对周围环境甚至人体健康造成影响时，则直接绕过用户，向外部报警，寻找能够处理水体污染的单元来处理。

结合以上的若干次预警和报警，对水体进行在线监测的同时，不仅仅能够获取原始数据，还能水体污染进行评估和判断，保证水体环境中的生物安全及周围的环境安全，并且多次预警，及时的阻止的水体污染的蔓延，并且通过水中的生物群落，验证监测的准确性。

附图说明

图1为本发明基于物联网的污水在线监测方法结构示意图；

图2为本发明基于物联网的污水在线监测系统结构示意图。

图中：10、监测单元；20、评估单元；30、预警单元；40、判断单元；50、报警单元。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，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-图2，本发明提供一种基于物联网的污水在线监测方法，包括如下步骤：步骤1、对水体污染进行监测，获取监测数据后，在水体污染程度超过设定的生物群落的承受线的一半时，向外部发出预警；所述步骤1包括如下内容：

步骤101、在污水区域内设置监控系统，对水体内的生物群落进行检测，确定水体区域中的各个生物群落信息，判断出各个生物群落对水污染的承受程度，也即承受线；

实际上，水体中常见的生物群落往往不多，大部分水生物，特别鱼类，通过判断体型就能够大概判断出种类，其对水污染的承受程度，可以通过检索来获取，也可以通过国家标准来判断；其中，涉及水体污染的污染因素较多，例如说总氮、总磷、氨氮、水体溶氧量、COD及氨氮等等。

但是考虑到在本方案中在对水体污染进行在线监测时，需要考虑对水体中的生物群落的影响，也即是对鱼群的影响，也为了降低评估的难度，因此在形成水质评估值对水质评估时，只选择其中的少数几种污染因素，此部分与其他的评估方法可能存在差异，但是如果对本评估方法进行替换，实际上并不会影响本构思的完整性。

步骤102、在水体覆盖区域内安置若干个漂浮式水质检测器，对水体水污染程度进行检测，获取若干组水污染数据；

步骤103、基于获取的若干组水污染数据，判断水污染数据中的各个组分含量中是否已经均超过生物群落承受线的一半，如果超过，则发出报警；如果超过生物群落承受线的一半，则意味着水体环境已经开始不适应生物群落的生存；

步骤104、从若干组水污染数据中确定出水污染程度最严重的区域，记录为水污染源，输出水污染源位置；利用扫描或者成像设备，也即监控系统，判断水体中生物群落的位置，也即是鱼群的位置，检测生物群落与水污染源之间的距离，并将该距离输出；

步骤105、获取生物群落与水污染源之间的距离，判断该距离是否小于预设的安全距离；通过的漂浮式水质检测器检测生物群落所在处的水污染数据，判断水污染数据是否超过承受线的一半；在以上两种情形中至少一项超过时，在水体中向生物群落发出驱散指令，将生物群落向远离水污染源处驱离；从而降低水污染源对水体中的生物群落的危害。

使用时，结合步骤101至步骤105中的内容，通过在水体内设置若干个漂浮式水质检测器，对水体中的水污染数据进行监测，并依据检测结果与生物群落，特别是鱼群的承受线的一半进行对比；如果水体内的污染物浓度高于承受线的一半，则意味着水体已经存在水污染，利用漂浮式水质检测器基于物联网向用户发出警报，提醒用户及早的进行处理，改善水体及改善水体中的生物群落的生存条件。而且通过判断生物群落的位置，在生物群落游荡到存在较大程度污染的水体时，将生物群落进行驱散，避免污染水体对生物群落造成不可逆的伤害。

进一步的，考虑到在水体中存在水污染源之后，水污染源可能在外力作用下，或者随着水体的波动，在水体中不断的扩散，导致水体的各个污染情况可能差别较大；一方面，如果设置漂浮式水质检测器不够均匀，这就会导致获取到水污染数据和水体实际情形存在一定的差距，而另外一方面，生物群落也很难依据水质的污染程度来进行有序的转移。

步骤2、基于水体区域内的水污染数据，对水体污染程度进行评估，并将被监测的水体区分为若干个区域，并对若干个区域内的水污染数据变化趋势进行预测，在有区域超过承受线的一半时，向用户发出预警；

所述步骤2包括如下内容：

步骤201、基于获取的若干组水污染数据，对与漂浮式水质检测器相对应的水域相对应的水体污染程度进行评估，获取水质评估值P；其中，获取的到污染数据包括：水体中的氨氮量N、总磷量ZP及化学需氧量COD；所述水质评估值P的形成方法如下：

获取水体中的氨氮量N、总磷量ZP及化学需氧量COD，进行归一化处理，综合后形成水质评估值P，水质评估值P的确认逻辑如下：

其中，、、为可变更常数参数，其中，且，用户可以按照实际情况进行调整，C和D常数修正系数，可以根据实际污染认定情况进行修正。

需要特别强调的是，对水质评估的方法有若干种，针对以上定义出的一种，仅仅是考虑到方便对水质做出评估，如果存在其他的更有效的方式，能够将若干种因素关联在一起，形成水质评估值P的方法，也可以采用或者更换。

使用时，水体水质达到承受线时，确定水体的水质评估值P的大小，从而确定水质评估值P的第一水质阈值，也即为第一评估值P1，在水质评估值P超过第一水质阈值时，即意味着水体中的生物群落已经难以生存，涉及到的区域确定为重污染区域；

作为相应的，基于水体的水质达到承受线的一半时水体的水质评估值P的大小，从而确定水质评估值P的第二水质阈值，也即为第二评估值P2，在水质评估值P超过第二水质阈值时，即意味着水体中的生物群落生存难度开始逐渐增加，涉及到的区域确定为轻污染区域；而水体中非污染区域，则为安全区域。

在水体的水质评估值P的值超过第二水质阈值时，向用户发出警报。

步骤202、由训练后的分类模型结合水质评估值P与对应位置，将水体分割若干个区域，并划定区域间的边界；依照水质评估值P的大小来对各个区域进行排序和标记；

步骤203、在完成水体的区域分化后，确定其中水质评估值P不高于第一水质阈值的区域，确定为安全区域；基于若干组水污染数据的变化趋势，以非线性最小二乘法进行函数拟合，以函数的形式对安全区域内的污染因素含量变化趋势进行表征；

步骤204、依据水污染数据变化拟合函数，对区域内下一时刻的浓度进行预测，如果预测值高于第一水质阈值时，则发出预警，并确定到达第一水质阈值的时间；如果预测值高于第二水质阈值时，则发出预警，并确定到达第二水质阈值的时间；

从而使用户可以得知还有多少时间能够进行处理，判断事情是否紧急，使用时，结合步骤201至步骤204，通过利用漂浮式水质检测器对水体区域内的水污染数据进行监测，依据获取到的若干组的水污染数据，并基于水污染数据拟合函数对水污染数据浓度的变化数据进行预测。

依据预测值与第一水质阈值与第二水质阈值的比值判断水体区域是否适应以鱼群为代表的生物群落生存，如果水污染数据已经高于第二水质阈值时，则对区域内的生物群落发出驱散，使位于该区域内的生物群落远离；以免污染后的水体对生物群落造成影响。

步骤3、依据发出预警，对水质重污染区域采取降低水体染数的措施，对水体区域内的污染物进行降低，如果不能达到预期效果，则将生物群落从该区域中驱离；在安全区域的比例小于安全阈值时，提醒用户对水污染源进行处理；

所述步骤3包括如下内容：

步骤301、接收预警信息，在用户未对预警做出处理时，通过设置的控制器增加增氧机及过滤设备的工作功率；开启能够改善水体的设备进行，从而在用户未对水体进行处理时，能够自动的对水体进行处理。

步骤302、依据漂浮式水质检测器对水体进行检测，判断水污染程度是否进一步的增加，如果仍在继续增加，通过漂浮式水质检测器判断下一时刻的安全区域中水质评估值P超过第二水质阈值的水体面积；

步骤303、获取非安全区域和与水体面积的比值，将该比值与相应的预设阈值进行对比，获取比较结果；在安全区域的占比小于设定的安全阈值时，例如20%，提醒用户对水污染源进行处理；

在安全区域向轻污染区域转化时，将其包含的生物群落驱离；从而判断对水体的处理是否起到了效果。

使用时，结合步骤301至303，在水体区域内的水污染程度在进一步的增加时，确定水污染区域面积，在水污染区域占比超过安全阈值时，借助视频监控系统、饲喂系统，指引生物群落进行转移，从而和水污染源维持一定的距离，以确保安全。

步骤304、监测生物群落的位置，确定水污染源与生物群落间的安全距离，如果在相应的距离阈值之内，则按照预定比例，增加增氧机及过滤设备中至少一个的工作功率。

从而快速地将对水污染进行缓解，在全面对水体进行处理之前，先维持水体中的生物群落中的生存。在水体的非安全面积的较多时，可以说明水体区域内的水污染较为严重，此时需要引导生物群落快速离开水污染区域，以保护自身安全，同时，也可以提醒用户对水污染源进行处理，避免水污染源处的污染物继续向水体外的其他区域蔓延，从而使水体整体化恶化。

结合步骤3中的内容，在水体区域内的水污染较为严重时，能够对水体区域内的生物群落进行驱离和引导，将其转移至安全的区域内，保障生物群落自身安全；相反，如果在某一区域中的以鱼群为代表的生物群落聚集的较多，也可以判断出，该区域的水污染程度有限。

但是，也需要考虑到，对水污染源进行处理，例如关闭水污染源后，已经排出的污染物并不会消失，如果不及时的处理，污染源区域的污染物还会继续向其他的区域蔓延，比如说，由重污染区域向轻污染区域蔓延，轻污染区域向安全区域转移；也正基于此，对水体进行监测时，也需要将污染区域的蔓延考虑在内。因此，步骤3之后还设置有步骤4；

步骤4、在用户未对水污染源进行有效处理时，判断水污染是否已经向其他区域蔓延，如果已经蔓延，确定蔓延的趋势；如果蔓延趋势超过预期，对水质的变化进行报警；步骤4包括如下内容：

步骤401、对水体进行检测，获取各个位置上的漂浮式水质检测器输出的水污染数据，并标记形成水污染数据的位置；基于水体各个位置上的水污染数据，获取若干个水质评估值P，将水体的各个水质评估值P相等的位置连接在一起，形成等污染线；

步骤402、依据等污染线的形状和密度的变化，如果水质评估值P高于第二水质阈值的等污染线的数量增加，判断污染在蔓延，等污染线凸出的方向为污染蔓延方向；

步骤403、获取若干个时刻的水体安全区域的面积数据，对水体安全区域的面积变化趋势进行函数拟合，形成水污染蔓延拟合函数；基于水污染蔓延拟合函数，确定下一时刻的水体安全区域的面积占比，在面积占比超过警戒阈值后，例如15%，向用户报警。

使用时，以函数拟合的方式来对水体污染的蔓延进行表征，能够对水体污染的蔓延面积的变化预测，如果水体污染蔓延面积超过预期或者水体污染的蔓延过快，则意味着水体的安全性已经越来越低，需要用户马上处理。

步骤404、通过监控系统确定位于安全区域内的生物群落的位置，结合水体污染蔓延趋势，判断水污染覆盖到该区域所要消耗的时间，形成第一预设时间；

步骤405、在经过第一预设时间后，确定水体中不高于承受线的若干个区域，并且确定其中离水体出口最近的至少一个，通过饲喂系统，引导生物群落在安全区域的向水体出口处转移。

使用时，在确定水体污染区域的蔓延趋势后，配合监控系统来判断污染区域内是否还存在生物群落，如果还存在，在水污染程度可能要危害生物群落时，将生物群落向安全区域引导，优先保障生物群落的存活，如果水污染程度仍在加剧，则可以将生物群落向没有水污染的其他水体引导，也方便接下来对水体的水污染及水污染源进行处理。

在步骤4之后，不论生物群落是否已经处于安全条件下，都要对水体内的污染情况进行评估，避免水污染蔓延过大，或者水污染程度进一步增加，对土壤或者周围居民生活造成影响或者危险，因此在步骤4之后还设置了步骤5。

步骤5、对水体区域的安全性进行评估，在评估结果显示水体环境存在危险性时，向外部发出报警；所述步骤5包括如下内容：

步骤501、在污染物浓度超过承受线时，如果污染物浓度仍在增加，对水体污染程度进行综合评估，形成安全评估值；

安全评估值RF的形成方法如下：配合氧气浓度传感器，获取水体氧气浓度Op、水体污染的安全区域面积Am，水质评估值P，进行归一化处理，综合评估之后，形成安全评估值RF；其中，安全评估值RF关联的方法如下：

其中，，，且，、为权重，为常数修正系数，其具体值可由用户调整设置，或者由分析函数拟合生成；其中，R为水体污染的安全区域面积Am与水质评估值P之间相关系数，由若干组体污染的安全区域面积Am与水质评估值P进行相关性计算得出。

步骤502、将安全评估值RF与警戒阈值进行对比，判断是否在警戒阈值之内，如果在警戒阈值之内，则水体暂时没有危害，优先保护生物群落；如果在之警戒阈值外，则水体已经危害，向外部发出警报，优先处理水体。

需要特别强调的是，对水质安全的评估的方法有若干种，针对以上定义出的一种，仅仅是考虑到方便对水质安全做出评估，如果存在其他的更有效的方式，能够将若干种因素关联在一起，形成水质评估值P的方法，也可以采用或者更换，如果更换其他的水质的安全方案，在实质上也不影响本方案的整体性实现，和本方案的构思也不相冲突。

结合步骤501及步骤502，基于对水体氧气浓度Op、水体污染的安全区域面积Am，水质评估值P的采集，对水体安全进行评估，以形成的安全评估值RF对水体的安全性进行量化，在条件还许可的数据下，避免水体污染对周围环境造成危害。

步骤503、在经过第二预设时间之后，重新判断水体的水质评估值P，如果水质评估值P在下降且低于第二水质阈值，按照预定的量，向水体中逐渐投入生物群落，也即投入鱼群；如果水污染数据浓度没有下降，则发出警报。

请参阅图1-图2，本发明提供一种基于物联网的污水在线监测系统，包括：

监测单元10，对水体污染进行监测，获取监测数据后，在水体污染程度超过设定的生物群落的承受线的一半时，向外部发出预警；

评估单元20，基于水体区域内的水污染数据，对水体污染程度进行评估，在有区域超过承受线的一半时，向用户发出预警；

预警单元30，对水体区域内的污染物进行降低，如果不能达到预期效果，则将生物群落从该区域中驱离，提醒用户对水污染源进行处理；

判断单元40，在用户未对水污染源进行有效处理时，判断水污染是否已经向其他区域蔓延，如果已经蔓延，确定蔓延的趋势；如果蔓延趋势超过预期，对水质的变化进行报警；

报警单元50，对水体区域的安全性进行评估，在评估结果显示水体环境存在危险性时，向外部发出报警。

在本申请中，结合步骤1及步骤5中的内容，至少存在如下的效果：

在水体内产生污染，在线对水体污染进行监控时，判断水体污染是否会对水体中的生物群落的生存产生影响，如果会产生，则向外部发出预警，提醒用户处理，避免水体污染进一步的加深。

在用户未能及时做出处理时，继续判断水体污染的变化趋势，如果水体水质已经达到承受线，则对用户提醒的同时，引导生物群落的转移或者将生物群落驱离，避免水体污染带来大量破坏；

在水体污染面积较大时，自动的对水体水质进行调整，尽量提高生物群落的生存条件，如果处理无效，则主动驱离生物群落，并再次发出预警，在用户仍未对水体污染做任何处理时，如果水体污染蔓延至其他区域，则同样开始判断水体污染数据是否对生物群落造成伤害，如果存在安全隐患，则引导生物群落向水体的外部转移。

多次预警并且适当处理之后，再判断水体是否安全，如果已经不安全，对周围环境甚至人体健康造成影响时，则直接绕过用户，向外部报警，寻找能够处理水体污染的单元来处理。

结合以上的若干次预警和报警，对水体进行在线监测的同时，不仅仅能够获取原始数据，还能水体污染进行评估和判断，保证水体环境中的生物安全及周围的环境安全，并且多次预警，及时的阻止的水体污染的蔓延，并且通过水中的生物群落，验证监测的准确性。

上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于物联网的污水在线监测方法，其特征在于：包括，

步骤1、对水体污染进行监测，获取监测数据后，在水体污染程度超过设定的生物群落的承受线的一半时，向外部发出预警；

所述步骤1包括：步骤101、在污水区域内设置监控系统，对水体内的生物群落进行检测，确定水体区域中的各个生物群落信息，判断出各个生物群落对水污染的承受线；步骤102、在水体覆盖区域内安置若干个漂浮式水质检测器，对水体水污染程度进行检测，获取若干组水污染数据；步骤103、基于获取的若干组水污染数据，判断水污染数据中的各个组分含量中是否已经均超过生物群落承受线的一半，如果超过，则发出报警；

步骤2、基于水体区域内的水污染数据，对水体污染程度进行评估，并将被监测的水体区分为若干个区域，并对若干个区域内的水污染数据变化趋势进行预测，在有区域超过承受线的一半时，向用户发出预警；

步骤3、依据发出预警，对水质重污染区域采取降低水体染数的措施，对水体区域内的污染物进行降低，如果不能达到预期效果，则将生物群落从该区域中驱离；在安全区域的比例小于安全阈值时，提醒用户对水污染源进行处理；

步骤4、在用户未对水污染源进行有效处理时，判断水污染是否已经向其他区域蔓延，如果已经蔓延，确定蔓延的趋势；如果蔓延趋势超过预期，对水质的变化进行报警；

步骤5、对水体区域的安全性进行评估，在评估结果显示水体环境存在危险性时，向外部发出报警。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的污水在线监测方法，其特征在于：步骤103之后还包括：步骤104、从若干组水污染数据中确定出水污染程度最严重的区域，记录为水污染源，输出水污染源位置；利用监控系统，判断水体中生物群落的位置，检测生物群落与水污染源之间的距离，并将该距离输出；

步骤105、获取生物群落与水污染源之间的距离，判断该距离是否小于预设的安全距离；如果小于，向生物群落发出驱散指令，将生物群落向远离水污染源处驱离。

3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的污水在线监测方法，其特征在于：所述步骤2包括如下内容：步骤201、基于获取的若干组水污染数据，对与漂浮式水质检测器相对应的水域相对应的水体污染程度进行评估，获取水质评估值；

步骤202、确定水质的第一水质阈值及第二水质阈值，其中，第一水质阈值高于第二水质阈值，在水质超过第一水质阈值时，将水体确定为重污染区域，处于第一水质阈值和第二水质阈值之间时，将水体确定为轻污染区域，水质低于第二水质阈值时，将水体确定为安全区域；

由训练后的分类模型结合水质评估值与对应位置，将水体分割若干个区域，并划定区域间的边界。

4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的污水在线监测方法，其特征在于：步骤202之后还包括：步骤203、基于若干组水污染数据的变化趋势，以非线性最小二乘法进行函数拟合，以函数的形式对安全区域内的污染因素含量变化趋势进行表征；

步骤204、依据水污染数据变化拟合函数，对区域内下一时刻的浓度进行预测，如果预测值高于第一水质阈值时，则发出预警，并确定到达第一水质阈值的时间；如果预测值高于第二水质阈值时，则发出预警，并确定到达第二水质阈值的时间。

5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的污水在线监测方法，其特征在于：所述步骤3包括：步骤301、接收预警信息，在用户未对预警做出处理时，通过设置的控制器增加增氧机及过滤设备的工作功率；步骤302、依据漂浮式水质检测器对水体进行检测，判断水污染程度是否进一步的增加，如果仍在继续增加，以漂浮式水质检测器判断下一时刻的安全区域中水质评估值超过第二水质阈值的水体面积。

6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的污水在线监测方法，其特征在于：步骤302之后还包括：步骤303、获取非安全区域和与水体面积的比值，将该比值与相应的预设阈值进行对比，获取比较结果；在安全区域的占比小于设定的安全阈值时，提醒用户对水污染源进行处理；在安全区域向轻污染区域转化时，将其包含的生物群落驱离；

步骤304、监测生物群落的位置，确定水污染源与生物群落间的安全距离，如果在相应的距离阈值之内，则按照预定比例，增加增氧机及过滤设备中至少一个的工作功率。

7.根据权利要求1所述的一种基于物联网的污水在线监测方法，其特征在于：步骤4包括：步骤401、对水体进行检测，获取各个位置上的漂浮式水质检测器输出的水污染数据，并标记形成水污染数据的位置；基于水体各个位置上的水污染数据，获取若干个水质评估值，将水体的各个水质评估值相等的位置连接在一起，形成等污染线；

步骤402、依据等污染线的形状和密度的变化，如果水质评估值高于第二水质阈值的等污染线的数量增加，判断污染在蔓延，等污染线凸出的方向为污染蔓延方向。

8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的污水在线监测方法，其特征在于：步骤402之后包括：步骤403、获取若干个时刻的水体安全区域的面积数据，对水体安全区域的面积变化趋势进行函数拟合，形成水污染蔓延拟合函数；

基于水污染蔓延拟合函数，确定下一时刻的水体安全区域的面积占比，在面积占比超过警戒阈值后，向用户报警；

步骤404、通过监控系统确定位于安全区域内的生物群落的位置，结合水体污染蔓延趋势，判断水污染覆盖到该区域所要消耗的时间，形成第一预设时间；

步骤405、在经过第一预设时间后，确定水体中不高于承受线的若干个区域，并且确定其中离水体出口最近的至少一个，通过饲喂系统，引导生物群落在安全区域的向水体出口处转移。

9.根据权利要求1所述的一种基于物联网的污水在线监测方法，其特征在于：所述步骤5包括如下内容：

步骤501、在污染物浓度超过承受线时，如果污染物浓度仍在增加，对水体污染程度进行综合评估，形成安全评估值；

步骤502、将安全评估值与警戒阈值进行对比，判断是否在警戒阈值之内，如果在警戒阈值之内，则水体暂时没有危害，优先保护生物群落；如果在之警戒阈值外，则水体已经危害，向外部发出警报，优先处理水体；

步骤503、在经过第二预设时间之后，重新判断水体的水质评估值，如果水质评估值在下降且低于第二水质阈值，按照预定的量，向水体中逐渐投入生物群落；如果水污染数据浓度没有下降，则发出警报。

10.一种基于物联网的污水在线监测系统，其特征在于：包括：

监测单元，对水体污染进行监测，获取监测数据后，在水体污染程度超过设定的生物群落的承受线的一半时，向外部发出预警；

评估单元，基于水体区域内的水污染数据，对水体污染程度进行评估，在有区域超过承受线的一半时，向用户发出预警；

预警单元，对水体区域内的污染物进行降低，如果不能达到预期效果，则将生物群落从该区域中驱离，提醒用户对水污染源进行处理；

判断单元，在用户未对水污染源进行有效处理时，判断水污染是否已经向其他区域蔓延，如果已经蔓延，确定蔓延的趋势；如果蔓延趋势超过预期，对水质的变化进行报警；

报警单元，对水体区域的安全性进行评估，在评估结果显示水体环境存在危险性时，向外部发出报警。

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