CN116399818A - 一种面向化工型企业的污水排放监管系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于污水处理技术领域，具体是一种面向化工型企业的污水排放监管系统，包括服务器，服务器与污染物监测评估模块、污水视觉监测模块、污水处理诊断决策模块、污水前端采集分析模块以及智能匹配决策模块均通信连接；本发明是将污染物监测分析和污水表观监测分析相结合，以实现处理后污水的有效且全面监测分析，在生成排放不合格信号时判断诊断监测时段污水处理是否异常，进一步保证监测分析结果的精准性，且在判断污水处理异常时通过污水前端采集分析模块将企业污水处理设备的进水端进行分析，以生成对应处理难度等级的预警信号，智能匹配决策模块通过污水处理匹配决策分析以判定处理效率是否匹配，来及时作出相应应对措施。
Description
技术领域
本发明涉及污水处理技术领域，具体是一种面向化工型企业的污水排放监管系统。
背景技术
化工企业是从事化学工业生产和开发的企业和单位的总称，化工行业渗透各个方面，而在化工企业的日常运作过程中会产生大量污水，化工污水中的各类污染物若直接排放出去会对环境造成严重破坏；
化工型企业主要通过相关的污水处理设备对化工污水进行处理，并将处理达标后的污水排放出去，目前化工型企业在进行污水排放时难以实现对所排放污水的有效且全面监测分析，且在反馈污水处理异常时无法进行处理效率的影响评估判断，对应污水排放监管人员难以及时作出合理措施以保证后续污水处理效果，有待进行改善；
针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供一种面向化工型企业的污水排放监管系统，解决了现有技术难以实现对所排放污水的有效且全面监测分析，且在污水处理异常时无法进行处理效率的影响评估判断，对应污水排放监管人员难以及时作出合理措施以保证后续污水处理效果的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种面向化工型企业的污水排放监管系统，包括服务器、污染物监测评估模块、污水视觉监测模块、污水处理诊断决策模块、污水前端采集分析模块和智能匹配决策模块；
污染物监测评估模块，用于将企业处理后的污水进行污染物监测，通过污染物监测分析生成排放不合格信号或视觉分析信号，将排放不合格信号或视觉分析信号发送至服务器；服务器将排放不合格信号发送至污水排放监管端，以及将视觉分析信号发送至污水视觉监测模块；污水视觉监测模块在接收到视觉分析信号后将企业处理后的污水进行分析以二次评估污水排放是否合格，若评估污水排放不合格则生成排放不合格信号，并经服务器将排放不合格信号发送至污水排放监管端；
污水处理诊断决策模块，用于在生成排放不合格信号时构建诊断监测时段，将企业在诊断监测时段的污水排放进行分析，通过分析判定诊断监测时段污水处理正常或污水处理异常；污水前端采集分析模块，用于在判断污水处理异常时将企业污水处理设备的进水端进行分析，通过分析生成一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号，且将一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号发送至智能匹配决策模块；
智能匹配决策模块，用于基于一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号调取预设一级处理效率阈值、预设二级处理效率阈值和预设三级处理效率阈值，以及通过分析获取到诊断监测时段的企业污水的排放速度均值，将排放速度均值与对应预设处理效率阈值进行比较，生成处理效率不匹配信号或处理效率匹配信号，将处理效率匹配信号或处理效率不匹配信号经服务器发送至污水排放监管端。
进一步的，污染物监测评估模块的具体运行过程包括：
获取到对应企业所排放污水中需要监测的污染物，将所需监测的污染物标记为监测项i，i＝{1,2，…，n}，n表示所需监测的污染物数量且n为大于1的自然数；获取到检测时段对应企业所排放污水中监测项i的实时浓度，若对应监测项i的实时浓度超过对应预设浓度阈值，则将对应监测项i标记为不良排放项，若对应监测项i未超过对应预设浓度阈值，则将对应监测项i标记为良性排放项；将检测时段对应企业所排放污水中不良排放项的数目与良性排放项的数目进行比值计算获取到排放不良占比值，将排放不良占比值与不良排放项的数目进行数值计算获取到排放评估系数，若排放评估系数超过预设排放评估系数阈值，则生成排放不合格信号。
进一步的，若排放评估系数未超过预设排放评估系数阈值，则获取到所有不良排放项，将不良排放项与对应预设浓度阈值进行差值计算获取到对应污染物的不良排放浓差值，获取到对应不良排放项的预设致污影响系数，将对应不良排放项的预设致污影响系数与不良排放浓差值相乘并将两者乘积标记为对应不良排放项的不良致污值，将所有不良排放项的不良致污值进行求和计算获取到不良总影响值；若不良总影响值超过预设不良总影响阈值，则生成排放不合格信号，否则生成视觉分析信号。
进一步的，污水视觉监测模块的具体运行过程包括：
获取到检测时段企业所排放污水的色度和透明度，将色度和透明度与预设色度阈值和预设透明度阈值分别进行数值比较，若色度超过预设色度阈值或透明度未超过预设透明度阈值，则生成排放不合格信号，若色度未超过预设色度阈值且透明度超过预设透明度阈值，则将预设色度阈值减去色度以获取到色度差值，将透明度减去预设透明度阈值以获取到透明度差值；
以及将预设排放评估系数阈值与排放评估系数进行差值计算获取到排放评估差值，将预设不良总影响阈值与不良总影响值进行差值计算获取到不良总影响差值，将色度差值、透明度差值、排放评估差值以及不良总影响差值进行数值计算获取到综合分析系数，若综合分析系数超过预设综合分析系数阈值，则生成排放合格信号，若综合分析系数未超过预设综合分析系数阈值，则生成排放不合格信号。
进一步的，污水处理诊断决策模块的具体运行过程包括：
构建时长为t0的诊断监测时段，在诊断监测时段设定若干组监测时点，相邻两组监测时点的时间间隔为t1，将对应企业诊断监测时段生成排放不合格信号的次数标记为不合格排放频次，将不合格排放频次与监测时点数目进行比值计算获取到不合格排放系数；将不合格排放系数与预设不合格排放系数阈值进行数值比较，若不合格排放系数超过预设不合格排放系数阈值，则判断诊断监测时段污水处理异常，否则判定诊断监测时段污水处理正常。
进一步的，污水前端采集分析模块的具体运行过程包括：
通过污水前端采集分析获取到诊断监测时段的污水前端分析值，若污水前端分析值超过预设污水前端分析范围的最大值，则生成一级预警信号，若污水前端分析值位于预设污水前端分析范围内，则生成二级预警信号，若污水前端分析值未超过预设污水前端分析范围的最小值，则生成三级预警信号；将一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号经服务器发送至智能匹配决策模块。
进一步的，污水前端采集分析的具体分析过程如下：
获取到对应监测时点企业污水处理设备进水端的水样内含信息，水样内含信息包括所有监测项的初始浓度，将对应监测项i的初始浓度与对应预设处理难度因子相乘并将两者乘积标记为对应监测项i的难度系数，将所有监测项i的难度系数进行求和计算并取平均值获取到水样内含值；以及获取到监测时点对应企业的污水处理设备进水端的水样表观信息，水样表观信息包括水样的初始色度、初始透明度、初始温度偏离数据和初始粘稠度，将初始色度、初始透明度、初始温度偏离数据和初始粘稠度数据进行数值计算获取到水样表观值；
将对应监测时点的水样内含值和水样表观值与预设水样内含阈值和预设水样表观阈值进行数值比较，若水样内含值和水样表观值均未超过对应预设阈值，则生成对应监测时点的难度判定符号N-1，若水样内含值和水样表观值均超过对应预设阈值，则生成对应监测时点的难度判定符号N-3，其余情况生成对应监测时点的难度判定符号N-2；将诊断监测时段生成难度判定符号N-1的监测时点数目、生成难度判定符号N-2的监测时点数目和生成难度判定符号N-3的监测时点数目进行数值计算获取到污水前端分析值。
进一步的，智能匹配决策模块的具体运行过程包括：
获取到一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号，调取预设一级处理效率阈值、预设二级处理效率阈值和预设三级处理效率阈值，且预设一级处理效率阈值、预设二级处理效率阈值和预设三级处理效率阈值与一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号一一对应，预设一级处理效率阈值大于预设二级处理效率阈值大于预设三级处理效率阈值；将诊断监测时段的排放速度均值与对应预设处理效率阈值进行数值比较，若对应排放速度均值未超过对应预设处理效率阈值，则生成处理效率匹配信号，否则生成处理效率不匹配信号。
进一步的，在生成处理效率匹配信号时，获取到诊断监测时段所有监测时点的污水排放速度，若污水排放速度超过对应预设处理效率阈值，则将对应监测时点的污水排放速度标记为不良速度，以及将不良速度相较于对应预设处理效率阈值的偏离值标记为效率偏差值，将所有效率偏差值进行均值计算获取到不良速偏值，将不良速偏值与不良速度的数量进行数值计算获取到排放速度影响值，若排放速度影响值超过预设排放速度影响阈值，则生成设备监管信号。
进一步的，若排放速度影响值未超过预设排放速度影响阈值，则将对应企业诊断监测时段所有监测时点的污水排放速度进行方差计算获取到速度波动系数，将速度波动系数与预设速度波动系数阈值进行数值比较，若速度波动系数超过预设速度波动系数阈值，则判断企业的污水处理速度不稳定并生成设备监管信号。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中，通过污染物监测评估模块将企业处理后的污水进行污染物逐一分析并标记为不良排放项或良性排放项，且通过污染物监测分析生成排放不合格信号或视觉分析信号，在生成视觉分析信号时通过污水视觉监测模块将企业处理后的污水进行分析以二次评估污水排放是否合格，将污染物监测分析和污水表观监测分析相结合以实现处理后污水的有效且全面监测分析，在生成排放不合格信号时将企业在诊断监测时段的污水排放进行分析以诊断监测时段污水处理是否异常，进一步保证监测分析结果的精准性；
2、本发明中，通过污水前端采集分析模块在判断污水处理异常时将企业污水处理设备的进水端进行分析，基于水样内含信息和水样表观信息以确定所输入污水的处理难度，并生成对应处理难度等级的预警信号，智能匹配决策模块基于对应预警信号并通过污水处理匹配决策分析以判定处理效率是否匹配，对应监管人员能够及时对污水处理设备的处理效率进行调控或检修维护，有助于对应监管人员及时作出相应应对措施，进一步保证了企业污水的后续处理效果。
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为本发明的整体系统框图；
图2为本发明中服务器与污水排放监管端的通信框图。
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。
实施例一：
如图1-2所示，本发明提出的一种面向化工型企业的污水排放监管系统，包括服务器、污染物监测评估模块、污水视觉监测模块和污水处理诊断决策模块，且服务器与污染物监测评估模块、污水视觉监测模块以及污水处理诊断决策模块均通信连接；污染物监测评估模块将企业处理后的污水进行污染物监测，通过污染物监测分析生成排放不合格信号或视觉分析信号，将排放不合格信号或视觉分析信号发送至服务器；服务器将排放不合格信号发送至污水排放监管端，以及将视觉分析信号发送至污水视觉监测模块；污染物监测评估模块的具体运行过程如下：
获取到对应企业所排放污水中需要监测的污染物(如氨、氮、磷以及重金属等，根据不同工业类型的企业而定)，将所需监测的污染物标记为监测项i，i＝{1,2，…，n}，n表示所需监测的污染物数量且n为大于1的自然数；获取到检测时段对应企业所排放污水中监测项i的实时浓度，若对应监测项i的实时浓度超过预先录入存储的对应预设浓度阈值，则将对应监测项i标记为不良排放项，若对应监测项i未超过预先录入存储的对应预设浓度阈值，则将对应监测项i标记为良性排放项；
获取到检测时段企业所排放污水中不良排放项的数目和良性排放项的数目并分别标记为BL和LX，通过比值公式BZ＝BL/(LX+0.658)将检测时段对应企业所排放污水中不良排放项的数目BL与良性排放项的数目LX进行比值计算获取到排放不良占比值BZ，通过公式PG＝a1*BZ+a2*BL并代入排放不良占比值BZ与不良排放项的数目BL进行数值计算，通过数值计算后获取到排放评估系数PG，其中，a1、a2为预设权重系数，a1＞a2＞1；排放评估系数PG的数值大小与排放不良占比值BZ与不良排放项的数目BL均呈正比关系，排放评估系数PG的数值越大，表明检测时段所排放的污水越不符合排放标准；
将排放评估系数PG与预先录入存储的预设排放评估系数阈值进行数值比较，若排放评估系数PG超过预设排放评估系数阈值，则生成排放不合格信号；若排放评估系数PG未超过预设排放评估系数阈值，则获取到所有不良排放项，将不良排放项与对应预设浓度阈值进行差值计算获取到对应污染物的不良排放浓差值NCi，获取到对应不良排放项的预设致污影响系数，其中，预设致污影响系数由对应管理人员预先录入并存储至服务器中，预设致污影响系数的数值大小与对应污染物的有害程度呈正相关，对应污染物的预设致污影响系数的数值越大，表明对应污染物对环境造成的不利影响越大；
将对应不良排放项的预设致污影响系数与不良排放浓差值NCi相乘并将两者乘积标记为对应不良排放项的不良致污值ZWi，将所有不良排放项的不良致污值进行求和计算获取到不良总影响值ZY；调取预先录入存储的预设不良总影响阈值，将不良总影响值ZY与预设不良总影响阈值进行数值比较，若不良总影响值ZY超过预设不良总影响阈值，表明所排放污水不符合要求，则生成排放不合格信号，若不良总影响值ZY未超过预设不良总影响阈值，则生成视觉分析信号。
污水视觉监测模块在接收到视觉分析信号后将企业处理后的污水进行分析以二次评估污水排放是否合格，若评估污水排放不合格则生成排放不合格信号，并经服务器将排放不合格信号发送至污水排放监管端，以有助于对应监管人员及时了解到污水排放不合格的信息，并及时作出调控和对应措施以降低对环境造成的危害；污水视觉监测模块的具体分析过程如下：
获取到检测时段企业所排放污水的色度和透明度并标记为SD和TM，其中，所排放污水的色度越小且透明度越大，则表明所排放污水越清澈；调取预设色度阈值和预设透明度阈值，将色度SD和透明度TM与预设色度阈值和预设透明度阈值分别进行数值比较，若色度SD超过预设色度阈值或透明度TM未超过预设透明度阈值，则生成排放不合格信号，若色度SD未超过预设色度阈值且透明度TM超过预设透明度阈值，则将预设色度阈值减去色度以获取到色度差值SC，将透明度减去预设透明度阈值以获取到透明度差值TC；
以及将预设排放评估系数阈值与排放评估系数进行差值计算获取到排放评估差值PC，将预设不良总影响阈值与不良总影响值进行差值计算获取到不良总影响差值YC，通过公式ZF＝ep1*SC+ep2*TC+ep3*PC+ep4*TC并代入色度差值SC、透明度差值TC、排放评估差值PC以及不良总影响差值YC进行数值计算，通过数值计算后获取到综合分析系数ZF；其中，ep1、ep2、ep3、ep4为预设权重系数且ep1、ep2、ep3、ep4的取值均大于零；
需要说明的是，综合分析系数ZF的数值大小与色度差值SC、透明度差值TC、排放评估差值PC以及不良总影响差值YC均呈正比关系，综合分析系数ZF的数值越大，表明所排放污水越符合排放要求，所排放污水对环境造成的不利影响越小；调取预先录入存储的预设综合分析系数阈值，将综合分析系数ZF与预设综合分析系数阈值进行数值比较；若综合分析系数ZF超过预设综合分析系数阈值，则生成排放合格信号，若综合分析系数ZF未超过预设综合分析系数阈值，则生成排放不合格信号。
在生成排放不合格信号时，污水处理诊断决策模块构建诊断监测时段，将企业在诊断监测时段的污水排放进行分析，通过分析判定诊断监测时段污水处理正常或污水处理异常；污水处理诊断决策模块的具体分析过程如下：
构建时长为t0的诊断监测时段，优选的，t0为2小时；在诊断监测时段设定若干组监测时点，相邻两组监测时点的时间间隔为t1，优选的，t1为六分钟；获取到企业在对应监测时点的排放判断信息，将对应企业诊断监测时段生成排放不合格信号的次数标记为不合格排放频次，将不合格排放频次与监测时点数目进行比值计算获取到不合格排放系数YP；
调取预先录入存储的预设不合格排放系数阈值，将不合格排放系数YP与预设不合格排放系数阈值进行数值比较，若不合格排放系数YP超过预设不合格排放系数阈值，则判断诊断监测时段污水处理异常，若不合格排放系数YP未超过预设不合格排放系数阈值，则判定诊断监测时段污水处理正常。将污水处理异常或污水处理正常的判断信息发送至服务器，服务器将对应判断信息发送至污水排放监管端，有助于对应监管人员及时了解诊断监测时段内的污水处理状况，以便于在后续及时作出对应应对措施。
实施例二：
如图1-2所示，本实施例与实施例1的区别在于，服务器通信连接污水前端采集分析模块和智能匹配决策模块，服务器将诊断监测时段污水处理异常的判断信息发送至污水前端采集分析模块和智能匹配决策模块；污水前端采集分析模块在判断污水处理异常时将企业污水处理设备的进水端(即对企业未进行处理的污水进行分析)进行分析，通过分析生成一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号，且将一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号发送至智能匹配决策模块；污水前端采集分析模块的具体运行过程如下：
获取到对应监测时点企业污水处理设备进水端的水样内含信息，水样内含信息包括所有监测项的初始浓度，调取预先录入存储的对应监测项i的预设处理难度因子，其中，预设处理难度因子的数值越大，表明对应监测项i的处理难度越大；将对应监测项i的初始浓度与对应预设处理难度因子相乘并将两者乘积标记为对应监测项i的难度系数，将所有监测项i的难度系数进行求和计算并取平均值获取到对应监测时点的水样内含值NH；其中，水样内含值NH的数值越大，表明对应监测时点所输入污水越难进行处理；
以及获取到监测时点对应企业的污水处理设备进水端的水样表观信息，水样表观信息包括水样的初始色度、初始透明度、初始温度偏离数据和初始粘稠度并分别标记为CS、CT、CW和CN；其中，初始温度偏离数据是表示所输入污水的温度相较于预设最适处理温度的差值大小的数据量值，初始温度偏离数据的数值越大，表明所输入污水的温度越不利于污水处理过程的高效顺利进行；初始粘稠度是表示所输入污水粘性状况的数据量值，初始粘稠度的数值越大，表明所输入污水越粘稠，流动性越差，越不利于进行污水处理；
通过公式
并代入初始色度CS、初始透明度CT、初始温度偏离数据CW和初始粘稠度数据CN进行数值计算获取到对应监测时点的水样表观值YB；其中，eu1、eu2、eu3、eu4为预设比例系数，eu1、eu2、eu3、eu4的取值均大于零且eu3＜eu2＜eu4＜eu1；水样表观值YB的数值越大，表明所输入污水的水体表现越差，越不利于进行高效处理；
调取预先录入存储的预设水样内含阈值和预设水样表观阈值，将对应监测时点的水样内含值NH和水样表观值YB与预设水样内含阈值和预设水样表观阈值进行数值比较，若水样内含值NH和水样表观值YB均未超过对应预设阈值，表明所输入污水较容易处理，则生成对应监测时点的难度判定符号N-1，若水样内含值NH和水样表观值YB均超过对应预设阈值，表明所输入污水较难处理，则生成对应监测时点的难度判定符号N-3，其余情况表明所输入污水处理难度一般，则生成对应监测时点的难度判定符号N-2；
获取到诊断监测时段生成难度判定符号N-1的监测时点数目、生成难度判定符号N-2的监测时点数目和生成难度判定符号N-3的监测时点数目并分别标记为J1、J2和J3，通过公式QF＝(tk1*J1+tk2*J2+tk3*J3)/(J1+J2+J3)将诊断监测时段生成难度判定符号N-1的监测时点数目J1、生成难度判定符号N-2的监测时点数目J2和生成难度判定符号N-3的监测时点数目J3进行数值计算，通过数值计算后获取到诊断监测时段的污水前端分析值QF；其中，tk1、tk2、tk3为预设权重系数，tk1＜tk2＜tk3；污水前端分析值QF的数值越大，表明对应诊断监测时段所输入污水整体而言处理难度越大；
调取预先录入存储的预设污水前端分析范围，将污水前端分析值QF与预设污水前端分析范围进行数值比较，若污水前端分析值QF超过预设污水前端分析范围的最大值，则生成一级预警信号，若污水前端分析值QF位于预设污水前端分析范围内，则生成二级预警信号，若污水前端分析值QF未超过预设污水前端分析范围的最小值，则生成三级预警信号；将一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号经服务器发送至智能匹配决策模块。
智能匹配决策模块通过污水处理匹配决策分析生成处理效率不匹配信号或处理效率匹配信号，智能匹配决策模块的具体运行过程如下：
获取到一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号，调取预设一级处理效率阈值、预设二级处理效率阈值和预设三级处理效率阈值，预设一级处理效率阈值、预设二级处理效率阈值和预设三级处理效率阈值为污水排放处理速度的判定值，由对应管理人员预先录入并存储入服务器，预设一级处理效率阈值、预设二级处理效率阈值和预设三级处理效率阈值的数值均大于零，且预设一级处理效率阈值、预设二级处理效率阈值和预设三级处理效率阈值与一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号一一对应，预设一级处理效率阈值大于预设二级处理效率阈值大于预设三级处理效率阈值；
获取到诊断监测时段企业污水的排放速度均值，将诊断监测时段的排放速度均值与对应预设处理效率阈值进行数值比较，若对应排放速度均值未超过对应预设处理效率阈值，则生成处理效率匹配信号，若对应排放速度均值超过对应预设处理效率阈值，则生成处理效率不匹配信号。智能匹配决策模块将处理效率匹配信号或处理效率不匹配信号经服务器发送至污水排放监管端，对应监管人员接收到处理效率不匹配信号后应当及时降低企业污水处理设备的处理速度，以保证后续的污水处理效果，在接收到处理效率匹配信号时应当加强对应污水处理设备的及时检修维护和对应工作人员的监管，并继续进行污水处理异常的原因调查。
实施例三：
本实施例与实施例1、实施例2的区别在于，在生成处理效率匹配信号时，获取到诊断监测时段所有监测时点的污水排放速度，若污水排放速度超过对应预设处理效率阈值，则将对应监测时点的污水排放速度标记为不良速度，以及将不良速度相较于对应预设处理效率阈值的偏离值标记为效率偏差值，将所有效率偏差值进行均值计算获取到不良速偏值SP；获取到不良速度的数量并标记为SL，通过公式YX＝b1*SP+b2*SL并代入不良速偏值SP与不良速度的数量SL进行数值计算，通过数值计算后获取到排放速度影响值YX，其中，b1、b2为预设权重系数，b1、b2的取值均大于零且b1＜b2；调取预先录入存储的预设排放速度影响阈值，将排放速度影响值YX与预设排放速度影响阈值进行数值比较，若排放速度影响值YX超过预设排放速度影响阈值，则生成设备监管信号；
若排放速度影响值YX未超过预设排放速度影响阈值，则将对应企业诊断监测时段所有监测时点的污水排放速度进行方差计算，通过方差计算后获取到速度波动系数SB，调取预先录入存储的预设速度波动系数阈值，将速度波动系数SB与预设速度波动系数阈值进行数值比较，若速度波动系数SB超过预设速度波动系数阈值，则判断企业的污水处理速度不稳定并生成设备监管信号；将设备监管信号经服务器发送至污水排放监管端，污水排放监管端的监管人员接收到设备监管信号时应当加强设备监管，对污水处理设备的处理效率进行调控，以及根据需要及时进行污水处理设备的检修维护，保证了企业污水的处理效果，避免因处理效果不佳而造成严重的环境污染。
本发明在使用时，通过污染物监测评估模块将企业处理后的污水进行污染物逐一分析，以及基于各种污染物的检测分析结果将其标记为不良排放项或良性排放项，且通过污染物监测分析生成排放不合格信号或视觉分析信号，在生成视觉分析信号时通过污水视觉监测模块将企业处理后的污水进行分析以二次评估污水排放是否合格，将污染物监测分析和污水表观监测分析相结合以实现处理后污水的有效且全面监测分析，提升分析结果的准确性，在生成排放不合格信号时将企业在诊断监测时段的污水排放进行分析以诊断监测时段污水处理是否异常，进一步保证监测分析结果的精准性；并且，污水前端采集分析模块在判断污水处理异常时将企业污水处理设备的进水端进行分析，基于水样内含信息和水样表观信息以确定所输入污水的处理难度，并生成对应处理难度等级的预警信号，智能匹配决策模块基于对应预警信号并通过污水处理匹配决策分析以判定处理效率是否匹配，对应监管人员能够及时对污水处理设备的处理效率进行调控或检修维护，保证了企业污水的处理效果，避免因处理效果不佳而造成严重的环境污染。
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。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 (10)
1.一种面向化工型企业的污水排放监管系统，其特征在于，包括服务器、污染物监测评估模块、污水视觉监测模块、污水处理诊断决策模块、污水前端采集分析模块和智能匹配决策模块；
污染物监测评估模块，用于将企业处理后的污水进行污染物监测，通过污染物监测分析生成排放不合格信号或视觉分析信号，将排放不合格信号或视觉分析信号发送至服务器；服务器将排放不合格信号发送至污水排放监管端，以及将视觉分析信号发送至污水视觉监测模块；污水视觉监测模块在接收到视觉分析信号后将企业处理后的污水进行分析以二次评估污水排放是否合格，若评估污水排放不合格则生成排放不合格信号，并经服务器将排放不合格信号发送至污水排放监管端；
污水处理诊断决策模块，用于在生成排放不合格信号时构建诊断监测时段，将企业在诊断监测时段的污水排放进行分析，通过分析判定诊断监测时段污水处理正常或污水处理异常；污水前端采集分析模块，用于在判断污水处理异常时将企业污水处理设备的进水端进行分析，通过分析生成一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号，且将一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号发送至智能匹配决策模块；
智能匹配决策模块，用于基于一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号调取预设一级处理效率阈值、预设二级处理效率阈值和预设三级处理效率阈值，以及通过分析获取到诊断监测时段的企业污水的排放速度均值，将排放速度均值与对应预设处理效率阈值进行比较，生成处理效率不匹配信号或处理效率匹配信号，将处理效率匹配信号或处理效率不匹配信号经服务器发送至污水排放监管端。
2.根据权利要求1所述的一种面向化工型企业的污水排放监管系统，其特征在于，污染物监测评估模块的具体运行过程包括：
获取到对应企业所排放污水中需要监测的污染物，将所需监测的污染物标记为监测项i，i＝{1,2，…，n}，n表示所需监测的污染物数量且n为大于1的自然数；获取到检测时段对应企业所排放污水中监测项i的实时浓度，若对应监测项i的实时浓度超过对应预设浓度阈值，则将对应监测项i标记为不良排放项，若对应监测项i未超过对应预设浓度阈值，则将对应监测项i标记为良性排放项；将检测时段对应企业所排放污水中不良排放项的数目与良性排放项的数目进行比值计算获取到排放不良占比值，将排放不良占比值与不良排放项的数目进行数值计算获取到排放评估系数，若排放评估系数超过预设排放评估系数阈值，则生成排放不合格信号。
3.根据权利要求2所述的一种面向化工型企业的污水排放监管系统，其特征在于，若排放评估系数未超过预设排放评估系数阈值，则获取到所有不良排放项，将不良排放项与对应预设浓度阈值进行差值计算获取到对应污染物的不良排放浓差值，获取到对应不良排放项的预设致污影响系数，将对应不良排放项的预设致污影响系数与不良排放浓差值相乘并将两者乘积标记为对应不良排放项的不良致污值，将所有不良排放项的不良致污值进行求和计算获取到不良总影响值；若不良总影响值超过预设不良总影响阈值，则生成排放不合格信号，否则生成视觉分析信号。
4.根据权利要求1所述的一种面向化工型企业的污水排放监管系统，其特征在于，污水视觉监测模块的具体运行过程包括：
获取到检测时段企业所排放污水的色度和透明度，将色度和透明度与预设色度阈值和预设透明度阈值分别进行数值比较，若色度超过预设色度阈值或透明度未超过预设透明度阈值，则生成排放不合格信号，若色度未超过预设色度阈值且透明度超过预设透明度阈值，则将预设色度阈值减去色度以获取到色度差值，将透明度减去预设透明度阈值以获取到透明度差值；
以及将预设排放评估系数阈值与排放评估系数进行差值计算获取到排放评估差值，将预设不良总影响阈值与不良总影响值进行差值计算获取到不良总影响差值，将色度差值、透明度差值、排放评估差值以及不良总影响差值进行数值计算获取到综合分析系数，若综合分析系数超过预设综合分析系数阈值，则生成排放合格信号，若综合分析系数未超过预设综合分析系数阈值，则生成排放不合格信号。
5.根据权利要求1所述的一种面向化工型企业的污水排放监管系统，其特征在于，污水处理诊断决策模块的具体运行过程包括：
构建时长为t0的诊断监测时段，在诊断监测时段设定若干组监测时点，相邻两组监测时点的时间间隔为t1，将对应企业诊断监测时段生成排放不合格信号的次数标记为不合格排放频次，将不合格排放频次与监测时点数目进行比值计算获取到不合格排放系数；将不合格排放系数与预设不合格排放系数阈值进行数值比较，若不合格排放系数超过预设不合格排放系数阈值，则判断诊断监测时段污水处理异常，否则判定诊断监测时段污水处理正常。
6.根据权利要求1所述的一种面向化工型企业的污水排放监管系统，其特征在于，污水前端采集分析模块的具体运行过程包括：
通过污水前端采集分析获取到诊断监测时段的污水前端分析值，若污水前端分析值超过预设污水前端分析范围的最大值，则生成一级预警信号，若污水前端分析值位于预设污水前端分析范围内，则生成二级预警信号，若污水前端分析值未超过预设污水前端分析范围的最小值，则生成三级预警信号；将一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号经服务器发送至智能匹配决策模块。
7.根据权利要求6所述的一种面向化工型企业的污水排放监管系统，其特征在于，污水前端采集分析的具体分析过程如下：
获取到对应监测时点企业污水处理设备进水端的水样内含信息，水样内含信息包括所有监测项的初始浓度，将对应监测项i的初始浓度与对应预设处理难度因子相乘并将两者乘积标记为对应监测项i的难度系数，将所有监测项i的难度系数进行求和计算并取平均值获取到水样内含值；以及获取到监测时点对应企业的污水处理设备进水端的水样表观信息，水样表观信息包括水样的初始色度、初始透明度、初始温度偏离数据和初始粘稠度，将初始色度、初始透明度、初始温度偏离数据和初始粘稠度数据进行数值计算获取到水样表观值；
将对应监测时点的水样内含值和水样表观值与预设水样内含阈值和预设水样表观阈值进行数值比较，若水样内含值和水样表观值均未超过对应预设阈值，则生成对应监测时点的难度判定符号N-1，若水样内含值和水样表观值均超过对应预设阈值，则生成对应监测时点的难度判定符号N-3，其余情况生成对应监测时点的难度判定符号N-2；将诊断监测时段生成难度判定符号N-1的监测时点数目、生成难度判定符号N-2的监测时点数目和生成难度判定符号N-3的监测时点数目进行数值计算获取到污水前端分析值。
8.根据权利要求6所述的一种面向化工型企业的污水排放监管系统，其特征在于，智能匹配决策模块的具体运行过程包括：
获取到一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号，调取预设一级处理效率阈值、预设二级处理效率阈值和预设三级处理效率阈值，且预设一级处理效率阈值、预设二级处理效率阈值和预设三级处理效率阈值与一级预警信号、二级预警信号或三级预警信号一一对应，预设一级处理效率阈值大于预设二级处理效率阈值大于预设三级处理效率阈值；将诊断监测时段的排放速度均值与对应预设处理效率阈值进行数值比较，若对应排放速度均值未超过对应预设处理效率阈值，则生成处理效率匹配信号，否则生成处理效率不匹配信号。
9.根据权利要求8所述的一种面向化工型企业的污水排放监管系统，其特征在于，在生成处理效率匹配信号时，获取到诊断监测时段所有监测时点的污水排放速度，若污水排放速度超过对应预设处理效率阈值，则将对应监测时点的污水排放速度标记为不良速度，以及将不良速度相较于对应预设处理效率阈值的偏离值标记为效率偏差值，将所有效率偏差值进行均值计算获取到不良速偏值，将不良速偏值与不良速度的数量进行数值计算获取到排放速度影响值，若排放速度影响值超过预设排放速度影响阈值，则生成设备监管信号。
10.根据权利要求9所述的一种面向化工型企业的污水排放监管系统，其特征在于，若排放速度影响值未超过预设排放速度影响阈值，则将对应企业诊断监测时段所有监测时点的污水排放速度进行方差计算获取到速度波动系数，将速度波动系数与预设速度波动系数阈值进行数值比较，若速度波动系数超过预设速度波动系数阈值，则判断企业的污水处理速度不稳定并生成设备监管信号。
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