CN117236902B - 一种基于边缘计算的水质监测的上报方法及系统 - Google Patents
一种基于边缘计算的水质监测的上报方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117236902B CN117236902B CN202311477602.1A CN202311477602A CN117236902B CN 117236902 B CN117236902 B CN 117236902B CN 202311477602 A CN202311477602 A CN 202311477602A CN 117236902 B CN117236902 B CN 117236902B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- monitoring
- water quality
- period
- harmful
- quality monitoring
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 198
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 97
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims abstract description 46
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims abstract description 16
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 claims description 19
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims description 17
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims description 17
- 239000008239 natural water Substances 0.000 claims description 6
- 238000004904 shortening Methods 0.000 abstract 1
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 3
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 3
- VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N Chromium Chemical compound [Cr] VYZAMTAEIAYCRO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- XFXPMWWXUTWYJX-UHFFFAOYSA-N Cyanide Chemical compound N#[C-] XFXPMWWXUTWYJX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- ISWSIDIOOBJBQZ-UHFFFAOYSA-N Phenol Chemical compound OC1=CC=CC=C1 ISWSIDIOOBJBQZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910052785 arsenic Inorganic materials 0.000 description 2
- RQNWIZPPADIBDY-UHFFFAOYSA-N arsenic atom Chemical compound [As] RQNWIZPPADIBDY-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910052793 cadmium Inorganic materials 0.000 description 2
- BDOSMKKIYDKNTQ-UHFFFAOYSA-N cadmium atom Chemical compound [Cd] BDOSMKKIYDKNTQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910052804 chromium Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000011651 chromium Substances 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N mercury Chemical compound [Hg] QSHDDOUJBYECFT-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229910052753 mercury Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000000575 pesticide Substances 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000003911 water pollution Methods 0.000 description 2
- 208000031295 Animal disease Diseases 0.000 description 1
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 230000001627 detrimental effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000002845 discoloration Methods 0.000 description 1
- 239000010840 domestic wastewater Substances 0.000 description 1
- 239000003657 drainage water Substances 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000012851 eutrophication Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 1
- 231100000614 poison Toxicity 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 239000003440 toxic substance Substances 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于边缘计算的水质监测的上报方法即系统，该方法包括步骤：根据水的流向以及交叉点将布置的多个水质监测点划分为多个支流监测组，绘制流向监测关系图；设置多个边缘计算模块，变周期地收集和上报监测数据，当监测到下属任一水质监测点的监测数据中任一有害指标超出阈值时；缩短采集周期，并监测计算有害指标对应的有害物质的流向，并按照第四周期上报超限信息，并将超限信息标示在流向监测关系图中。实施时，超限信息可包括：有害指标超出阈值的水质监测点的地理位置、超限时刻以及所在支流监测组。本发明可以快速追溯到污染源的来向。
Description
技术领域
本发明涉及水质监测技术领域。具体而言，涉及一种基于边缘计算的水质监测的上报方法及系统。
背景技术
水是生命之源，人类生存和发展离不开水。然而，由于人类活动的污染，水环境受到了严重威胁。水污染会导致水体变色、发臭、富营养化，甚至会导致人畜疾病。水质监测是水污染防治的重要手段。水质监测可以对水体质量进行实时监控，及时发现和处理污染源。传统的水质监测方法是采集水样，然后在实验室进行分析。这种方法效率低、成本高，而且难以实现实时监测。
水质监测通常是监测和测量水中污染物的种类、各种污染物的浓度和变化趋势，评价水质状况的过程。水质监测的主要监测项目可分为两类：一类是反映水质状况的综合指标，如温度、色度、浊度、pH、电导率、悬浮物和溶解氧、化学需氧量和生物需氧量。常设置于自然水体中。另一类是对一些有毒物质的监测，如苯酚、氰化物、砷、铅、铬、镉、汞和有机农药等，常用于工业园区或者生活排水水体中。
目前在自然水体以及工业园区或者生活排水水体中，均设置有在线的水质监测点，可以根据需要监测所需的指标，但是长期在线监测如果监测的周期太短，则会导致产生大量的数据，在未发生异常时，这些数据导致分析计算量大，当有污染时，由于数据的监测的时间的间隔周期太长，导致无法及时或者污染的来源以及无法及时在下游阻止污染的扩散。
发明内容
本发明正是基于现有技术的上述需求而提出的，本发明针对现有水质监测持续在线，数据量大，分析计算量大的问题，提供一种基于边缘计算的水质监测的上报方法及系统。
为了解决上述问题，本发明是采用如下技术方案实现的：
一种基于边缘计算的水质监测的上报方法，包括以下步骤：
根据天然水体、工业排水或生活排水的流向以及交叉点将布置的多个水质监测点划分为多个支流监测组，多个支流监测组按照上下游的方式邻接，绘制流向监测关系图；
设置多个边缘计算模块，每个边缘计算模块下属连接两个以上的支流监测组；
边缘计算模块，按照第一周期收集下属各支流监测组中的水质监测点的监测数据并判断有害指标是否超出阈值，并按照第二周期上报一段时间的监测数据；
若边缘计算模块监测到下属任一水质监测点的监测数据中任一有害指标超出阈值，按照第三周期收集有害指标超出阈值的水质监测点所在的支流监测组中的所有水质监测点的监测数据，判断有害指标是否超出阈值；根据各水质监测点的监测数据中有害指标超出阈值的水质监测点的地理位置以及超限时刻，计算有害指标对应的有害物质的流向，并按照第四周期上报超限信息，并将超限信息标示在流向监测关系图中。
可选地，超限信息包括：有害指标超出阈值的水质监测点的地理位置、超限时刻以及所在支流监测组。
可选地，方法还包括：
若当边缘计算模块监测到下属的任一支流监测组中的有害指标超出阈值的水质监测点的数量大于当前支流监测组中总水质监测点的数量的30%时，根据计算得到的有害物质的流向选择与当前支流监测组的流向对应的上游支流监测组，采用第三周期收集上游支流监测组中有害指标超出阈值的水质监测点所在的支流监测组中的所有水质监测点的监测数据，判断有害指标是否超出阈值；根据各水质监测点的监测数据中有害指标超出阈值的水质监测点的地理位置以及超限时刻，计算有害指标对应的有害物质的流向，按照第四周期上报上游支流监测组中的超限信息，并将超限信息标示在流向监测关系图中。
可选地，方法还包括：
边缘计算模块计算有害指标对应的有害物质的流向时，还根据各有害指标超出阈值的水质监测点的地理位置以及超限时刻，计算有害物质的流速；
上报支流监测组中的超限信息时，还上报流向对应的支流监测组中预计超限的时间，并将所述预计超限的时间也标示在流向监测关系图中。
可选地，若上游支流监测组不在当前边缘计算模块下属，通知其对应的上游的边缘计算模块。
可选地，第一周期的周期时长小于第二周期的周期时长，第一周期的时长大于第三周期的周期时长，第三周期的周期时长小于第四周期的周期时长。
可选地，第一周期的周期时长为1天或者2天，第二周期的周期时长为三天或一周，第三周期的周期时长小于1小时 ，第四周期的时长小于6小时。
可选地，有害指标为任意的污染物指标；有害指标根据支流监测组所在位置的历史超限数据以及附近污染源可能产生的污染物进行设定。
本发明还提供一种基于边缘计算的水质监测的上报系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明通过根据交叉点将各水流的流向分为多个支流监测组，从而可以根据最先发现的有害指标的地理位置，快速找到污染物的扩散路径，通过对上游的支流监测组的缩短周期的监测，可以快速追溯到污染源的来向。并且显著减少上报的数据量，使得分析污染物的传播时间更短，效率更高。
附图说明
图1为本发明优选实施例的基于边缘计算的水质监测的上报方法的流程示意图；
图2为本发明优选实施例的基于边缘计算的水质监测的流向监测关系图示意图；
图3为本发明优选实施例的基于边缘计算的水质监测系统的连接结构示意图。
具体实施方式
为了更好的解释本发明，以便于理解，下面结合附图，通过具体实施方式，对本发明作详细描述。
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更清楚、透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1为本发明实施例1中基于边缘计算的水质监测的上报方法的流程示意图。本发明的基于边缘计算的水质监测的上报方法，包括以下步骤：
1）根据天然水体、工业排水或生活排水的流向以及交叉点将布置的多个水质监测点划分为多个支流监测组，多个支流监测组按照上下游的方式邻接，绘制流向监测关系图；
参见图2，首先，根据天然水体、工业排水或生活排水的流向，将布置的多个水质监测点划分为多个支流；
然后，根据各支流的交叉点，将各支流进一步划分为多个支流监测组；每个支流监测组包含多个水质监测点。形成水质监测系统，其连接结构如图3所示。
2）设置多个边缘计算模块，每个边缘计算模块下属连接两个以上的支流监测组；每个边缘计算模块负责处理其下属支流监测组的水质监测数据。边缘计算模块可以通过网络与云端服务器通信。
3）边缘计算模块，按照第一周期收集下属各支流监测组中的水质监测点的监测数据并判断有害指标是否超出阈值，并按照第二周期上报一段时间的监测数据；
4）若边缘计算模块监测到下属任一水质监测点的监测数据中任一有害指标超出阈值；按照第三周期收集有害指标超出阈值的水质监测点所在的支流监测组中的所有水质监测点的监测数据，判断有害指标是否超出阈值；根据各水质监测点的监测数据中有害指标超出阈值的水质监测点的地理位置以及超限时刻，计算有害指标对应的有害物质的流向，并按照第四周期上报超限信息，将超限信息标示在流向监测关系图中。实施时，超限信息可包括：有害指标超出阈值的水质监测点的地理位置、超限时刻以及所在支流监测组。
通过上述步骤，根据交叉点将各水流的流向分为多个支流监测组，从而可以根据最先发现的有害指标的地理位置，快速找到污染物的扩散路径，通过对上游的支流监测组的缩短周期的监测，可以快速追溯到污染源的来向。并且显著减少上报的数据量，使得分析污染物的传播时间更短，效率更高。
实施时，方法还包括：
5）若边缘计算模块监测到下属的任一支流监测组中的有害指标超出阈值的水质监测点的数量大于当前支流监测组中总水质监测点的数量的30%时，根据计算得到的有害物质的流向选择与当前支流监测组的流向对应的上游支流监测组，采用第三周期收集上游支流监测组中有害指标超出阈值的水质监测点所在的支流监测组中的所有水质监测点的监测数据并判断有害指标是否超出阈值；根据各水质监测点的监测数据中有害指标超出阈值的水质监测点的地理位置以及超限时刻，计算有害指标对应的有害物质的流向，并按照第四周期上报上游支流监测组中的超限信息，将超限信息标示在流向监测关系图中。
其中，计算有害物质的流向是通过水质监测点的地理位置以及超限时刻进行排序，从而可以得到各水质监测点监测的对应指标超限的时序，从而能够得知有害指标对应的有害物质的扩散经过。根据各水质监测点布置的距离，以及超限的时间点，可以估算出污染物的流速。
实施时，方法还包括：
因此，边缘计算模块计算有害指标对应的有害物质的流向时，还根据各有害指标超出阈值的水质监测点的地理位置以及超限时刻，计算有害物质的流速；上报支流监测组中的超限信息时，还上报流向对应的支流监测组中预计超限的时间，也标示在流向监测关系图中。通过流向和流向，根据水体原有的流速，可以快速估算出污染物到达下一个监测点位的时间，可以预测得出其扩散方向以供前端进行通知或者处理。
实施时，当上游支流监测组不在当前边缘计算模块下属时，通知其对应的上游的边缘计算模块。被通知的边缘计算模块采用基本相同的方式进行指标超限的监测，以及流向和流速和计算。通知时向边缘计算模块发送污染物类型、超限阈值以及最接近该上游支流监测组的水质监测点的超限时间。
实施时，第一周期的周期时长小于第二周期的周期时长，第一周期的时长大于第三周期的周期时长，第三周期的周期时长小于第四周期的周期时长。通过适当的周期配合，可以减少总体上报的数据量，通过边缘计算模块，也可以将本地的超限监测以及流向和流量监测在本地完成，进一步减少数据中心的数据量，节约数据中心的处理资源。
实施时，第一周期的周期时长为1天或者2天，第二周期的周期时长为三天或一周，第三周期的周期时长小于1小时 ，第四周期的时长小于6小时。
实施时，有害指标为任意的污染物指标；根据支流监测组所在位置的历史超限数据以及附近污染源可能产生的污染物设定。如苯酚、氰化物、砷、铅、铬、镉、汞和有机农药等。
对应地，本发明还提供一种基于边缘计算的水质监测的上报系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明通过根据交叉点将各水流的流向分为多个支流监测组，从而可以根据最先发现的有害指标的地理位置，快速找到污染物的扩散路径，通过对上游的支流监测组的缩短周期的监测，可以快速追溯到污染源的来向。并且显著减少上报的数据量，使得分析污染物的传播时间更短，效率更高。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；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或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征 “上”或“下”，可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”，可以是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”，可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度低于第二特征。
在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“实施例”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述，是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必须针对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一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行改动、修改、替换和变型。
Claims (6)
1.一种基于边缘计算的水质监测的上报方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）根据天然水体、工业排水或生活排水的流向以及交叉点将布置的多个水质监测点划分为多个支流监测组，多个所述支流监测组按照上下游的方式邻接，绘制监测流向关系图；
2）设置多个边缘计算模块，每个边缘计算模块下属连接两个以上的支流监测组；
3）边缘计算模块，按照第一周期收集下属各支流监测组中的水质监测点的监测数据并判断有害指标是否超出阈值，并按照第二周期上报一段时间的所述监测数据；
4）边缘计算模块监测到下属任一水质监测点的监测数据中任一有害指标超出阈值时；按照第三周期收集有害指标超出阈值的水质监测点所在的支流监测组中的所有水质监测点的监测数据并判断有害指标是否超出阈值，根据各水质监测点的监测数据中有害指标超出阈值的水质监测点的地理位置以及超限时刻，计算有害指标对应的有害物质的流向，并按照第四周期上报超限信息，并标示在监测流向关系图中；
5）当边缘计算模块监测到下属的任一支流监测组中的有害指标超出阈值的水质监测点的数量大于当前支流监测组中总水质监测点的数量的30%时，根据所述计算得到的有害物质的流向选择对应与当前支流监测组的流向对应的上游支流监测组，采用第三周期收集上游支流监测组中有害指标超出阈值的水质监测点所在的支流监测组中的所有水质监测点的监测数据并判断有害指标是否超出阈值，根据各水质监测点的监测数据中有害指标超出阈值的水质监测点的地理位置以及超限时刻，计算有害指标对应的有害物质的流向，并按照第四周期上报上游支流监测组中的超限信息，并标示在监测流向关系图中；
所述第一周期的周期时长小于第二周期，所述第一周期的时长大于第三周期的周期时长，所述第三周期的周期时长小于第四周期。
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的水质监测的上报方法，其特征在于，所述超限信息包括：有害指标超出阈值的水质监测点的地理位置、超限时刻以及所在支流监测组。
3.根据权利要求2所述的基于边缘计算的水质监测的上报方法，其特征在于，所述方法还包括：
边缘计算模块计算有害指标对应的有害物质的流向时，还根据各有害指标超出阈值的水质监测点的地理位置以及超限时刻，计算有害物质的流速；
上报支流监测组中的超限信息时，还上报所述流向对应的支流监测组中预计超限的时间，并标示在监测流向关系图中。
4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的水质监测的上报方法，其特征在于，当所述上游支流监测组不在当前边缘计算模块下属时，通知其对应的上游的边缘计算模块。
5.根据权利要求2所述的基于边缘计算的水质监测的上报方法，其特征在于，所述第一周期的周期时长为1天或者2天，所述第二周期的周期时长为三天或一周，所述第三周期的周期时长小于1小时 ，所述第四周期的时长小于6小时。
6.根据权利要求2所述的基于边缘计算的水质监测的上报方法，其特征在于，所述有害指标为任意的污染物指标；根据支流监测组所在位置的历史超限数据以及附近污染源可能产生的污染物设定。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311477602.1A CN117236902B (zh) | 2023-11-08 | 2023-11-08 | 一种基于边缘计算的水质监测的上报方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311477602.1A CN117236902B (zh) | 2023-11-08 | 2023-11-08 | 一种基于边缘计算的水质监测的上报方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117236902A CN117236902A (zh) | 2023-12-15 |
| CN117236902B true CN117236902B (zh) | 2024-04-12 |
Family
ID=89086330
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311477602.1A Active CN117236902B (zh) | 2023-11-08 | 2023-11-08 | 一种基于边缘计算的水质监测的上报方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117236902B (zh) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110196083A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-09-03 | 浙江清环智慧科技有限公司 | 排水管网污染路径的监测识别方法、装置及电子设备 |
| CN112379070A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-02-19 | 安庆中春自动化技术有限公司 | 一种基于大数据的河道水环境环保治理污染源监测管理系统 |
| CN114022052A (zh) * | 2022-01-04 | 2022-02-08 | 北京英视睿达科技股份有限公司 | 水质异常监测方法、装置、存储介质及计算机设备 |
| CN114283039A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-04-05 | 济南东之林智能软件有限公司 | 污染事件的监测方法、装置及电子设备 |
| CN114818238A (zh) * | 2021-01-27 | 2022-07-29 | 力合科技（湖南）股份有限公司 | 水质监测数据分析方法及装置、设备、存储介质 |
| CN114817851A (zh) * | 2021-01-27 | 2022-07-29 | 力合科技（湖南）股份有限公司 | 水质监测方法及设备 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2007046705A1 (en) * | 2005-10-17 | 2007-04-26 | Yara International Asa | System for controlling the concentration of a detrimental substance in a sewer network |
-
2023
- 2023-11-08 CN CN202311477602.1A patent/CN117236902B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110196083A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-09-03 | 浙江清环智慧科技有限公司 | 排水管网污染路径的监测识别方法、装置及电子设备 |
| CN112379070A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-02-19 | 安庆中春自动化技术有限公司 | 一种基于大数据的河道水环境环保治理污染源监测管理系统 |
| CN114818238A (zh) * | 2021-01-27 | 2022-07-29 | 力合科技（湖南）股份有限公司 | 水质监测数据分析方法及装置、设备、存储介质 |
| CN114817851A (zh) * | 2021-01-27 | 2022-07-29 | 力合科技（湖南）股份有限公司 | 水质监测方法及设备 |
| CN114283039A (zh) * | 2021-12-13 | 2022-04-05 | 济南东之林智能软件有限公司 | 污染事件的监测方法、装置及电子设备 |
| CN114022052A (zh) * | 2022-01-04 | 2022-02-08 | 北京英视睿达科技股份有限公司 | 水质异常监测方法、装置、存储介质及计算机设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117236902A (zh) | 2023-12-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110135622B (zh) | 一种河水水质污染预测方法和装置 | |
| JP4469271B2 (ja) | 電気化学的活性微生物を利用して，試料内毒性物質の存在を確認する方法及びシステム | |
| CN112418737A (zh) | 一种区域水环境管理平台 | |
| CN111596025B (zh) | 一种基于大数据的水环境污染分析系统 | |
| CN115790611B (zh) | 一种用于智慧城市水利信息的无人机采集导航方法及系统 | |
| CN115829420B (zh) | 浅水湖泊稳态转换阈值的判定方法 | |
| CN109613197B (zh) | 一种基于河道水网的水质监测预警反馈响应方法 | |
| CN104950713A (zh) | 基于北斗的水质监管系统 | |
| Yan et al. | Ecological risk assessment from the viewpoint of surface water pollution in Xiamen City, China | |
| CN116151621A (zh) | 一种基于数据分析的大气污染治理风险检测系统 | |
| CN101424679A (zh) | 一种水质突发变化的综合监测系统及其监测方法 | |
| Lezzar et al. | IoT for monitoring and control of water quality parameters | |
| CN113125659A (zh) | 水质监测平台 | |
| Skarga-Bandurova et al. | Towards development IoT-based water quality monitoring system | |
| CN113640490B (zh) | 一种基于物联网的河湖水生态环境监控装置、系统及方法 | |
| CN117236902B (zh) | 一种基于边缘计算的水质监测的上报方法及系统 | |
| Bhardwaj et al. | Smart water management framework for irrigation in agriculture | |
| CN117361757B (zh) | 一种水库大水面污染治理方法及系统 | |
| CN204650230U (zh) | 基于北斗的水质监管系统 | |
| CN117078013A (zh) | 一种区域水生态承载力的评估模型及方法 | |
| CN108805297B (zh) | 一种智能净水机数据分析方法、系统 | |
| CN116645239A (zh) | 一种水质污染事件溯源方法及终端 | |
| CN116523174A (zh) | 基于自组织神经网络的污水处理厂工况评估方法及系统 | |
| JP2001027634A (ja) | 水質監視システム | |
| KR20090111462A (ko) | 환경감시 시스템 및 이를 이용한 환경감시 방법 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |