CN117420283A - 一种一体化多通道水质监测方法及系统 - Google Patents
一种一体化多通道水质监测方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117420283A CN117420283A CN202311747662.0A CN202311747662A CN117420283A CN 117420283 A CN117420283 A CN 117420283A CN 202311747662 A CN202311747662 A CN 202311747662A CN 117420283 A CN117420283 A CN 117420283A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- water quality
- monitoring
- data
- pollutant
- 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.)
- Granted
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 327
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 217
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims description 117
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims description 117
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 109
- 239000010865 sewage Substances 0.000 claims description 22
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 claims description 21
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 17
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 14
- 230000015654 memory Effects 0.000 claims description 14
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 14
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 13
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 11
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 11
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 9
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 7
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 claims description 6
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 3
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000013524 data verification Methods 0.000 claims 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 6
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 3
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 3
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 3
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 2
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000003908 quality control method Methods 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000003911 water pollution Methods 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/18—Water
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
- G06Q10/06395—Quality analysis or management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Operations Research (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种一体化多通道水质监测方法及系统,属于物理及化学性质检测领域,本发明将获取得到的污染超标排放物成分导入排放查找策略中进行污染排放位置的查找,将污染排放位置、污染物含量和污染排放位置的企业信息导入异常企业查找策略中进行污染异常企业的查找,将查找到的污染异常企业数据信息向监管部门进行传输并进行异常报警,在对水体水质污染进行准确监测的同时,对污染源进行快速准确查找,提高了管理部门对污染源的发现和处理效率,进一步提高了对水体的保护效果。
Description
技术领域
本发明属于物理及化学性质检测技术领域,具体的说是一种一体化多通道水质监测方法及系统。
背景技术
随着污染的日趋严重,安全用水已经成为一个全社会都在关注的热点问题。作为安全用水的一个重要环节,水质监测正逐渐从实验室走向人们的日常生活中,国内外水质在线监测设备迅速发展;
例如申请公开号为CN113720655A的专利中公开一种多通道声波自清洁水质监测取样装置及方法。该发明的技术方案为:具有汇流进样模块和设置于汇流进样模块上的一组或多组过滤水箱模块;所述汇流进样模块内设有汇流进样通道,汇流进样通道的出口端设有流量调节阀;所述过滤水箱模块内部设有腔室,腔室内经两片插片滤网分隔形成一个位于中间的过滤前腔室和两个分别位于两侧的过滤后腔室;所述过滤前腔室下端经连通通道连通下方的汇流进样通道;所述过滤水箱模块上对应所述过滤后腔室均设有水样出样口,对应所述过滤前腔室设有污水排放口;对应所述插片滤网设有能对插片滤网进行清洁的声波清洁设备。该发明适用于水质自动监测设备的污水取样技术领域;
同时例如在申请公开号为CN109839490A的专利中提供通过人工智能来实现水质监测质量控制、多通道加标回收和运营维护功能,系统由互联网远程自动控制前端设备来控制各种管路的切换进行智能质控和加标回收作业;通过对标液使用状况的全程监测来实现智能运维;视频技术的应用为监测数据和加标回收数据提供真实可信的佐证、通过对监测仪器的远程视频诊断为设备维保提供了有力的保障。
以上专利均存在本背景技术提出的问题:现有的多通道水质监测方法只能监测一段水体的水体污染情况,无法根据水体污染情对污染源进行快速准确查找,为了解决这些问题,本申请设计了一种一体化多通道水质监测方法及系统。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提出了一种一体化多通道水质监测方法及系统,本发明在需要监测的水体由上游至下游等距离设置若干个水质监测点,在每个水质监测点对应位置设置水质监测模组对流动水体水质进行监测,获取每个水质监测模组监测的水质监测数据,将水质监测数据导入核对策略中进行水质监测数据的核对,并获取污染超标的排放物的成分,将获取得到的污染超标排放物成分导入排放查找策略中进行污染排放位置的查找,将污染排放位置、污染物含量和污染排放位置的企业信息导入异常企业查找策略中进行污染异常企业的查找,将查找到的污染异常企业数据信息向监管部门进行传输并进行异常报警,在对水体水质污染进行准确监测的同时,对污染源进行快速准确查找,提高了管理部门对污染源的发现和处理效率,进一步提高了对水体的保护效果。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:
一种一体化多通道水质监测方法,其包括以下具体步骤:
S1、在需要监测的水体由上游至下游等距离设置若干个水质监测点,在每个水质监测点对应位置设置水质监测模组对流动水体水质进行监测;
S2、获取每个水质监测模组监测的水质监测数据,将水质监测数据导入核对策略中进行水质监测数据的核对,并获取污染超标的排放物的成分;
S3、将获取得到的污染超标排放物成分导入排放查找策略中进行污染排放位置的查找;
S4、将污染排放位置、污染物含量和污染排放位置的企业信息导入异常企业查找策略中进行污染异常企业的查找;
S5、将查找到的污染异常企业数据信息向监管部门进行传输并进行异常报警。
具体的,所述S1包括以下具体步骤:
S11、获取需要监测的水体的流域地图,获取流域范围内的污水排放企业及污水排放企业的对应位置,同时获取污水排放企业会产生的污染物类型,在监管部门管理端口的流域模拟地图上显示,在需要监测的水体由上游至下游等距离设置若干个水质监测点;
S12、在每个水质监测点对应位置设置水质监测模组对流动水体水质进行监测,获取每个水质监测点的各种污染物含量数据储存在储存器中,并将水质监测模组的采集数据传输至监管部门管理端口,并在流域模拟地图的对应位置进行各种污染物含量数据的显示。
具体的,所述S2中的核对策略的具体步骤如下:
S21、获取得到的每个水质监测点的各种污染物含量数据,将相邻的三个水质监测点的监测数据分别提取设为对比组,将对比组中的三个水质监测点的监测数据分别表示为:,/>和/>,其中,/>上标1为对比组中位于上游的水质监测点,下标i为第i个监测指标的监测数据,/>的具体含义为:对比组中位于上游的水质监测点第i个监测指标的监测数据,i为1至n中任一项,/>为对比组中位于中游的水质监测点第i个监测指标的监测数据,/>为对比组中位于下游的水质监测点第i个监测指标的监测数据;
S22、获取对应的对比组中的三个水质监测点的监测数据,导入异常值计算公式中计算对比组监测数据的异常值,对比组监测数据的异常值计算公式为:,其中,/>为上游监测数据占比系数,/>为下游监测数据占比系数,其中/>,获取计算得到的对比组监测数据的异常值与设定的异常阈值进行对比,若获得的异常值大于等于异常阈值则发出对比组中有监测点监测模组损伤的警报,提醒工作人员进行维修,同时将监测点损伤监测模组监测的数据忽略,若获得的异常值小于异常阈值则提取监测点的监测数据进行S23;
S23、提取监测点的监测数据与水质各污染物的污染指标阈值进行对比,若得到的监测点的监测数据中存在任一项污染物指标大于等于污染指标阈值则将此监测点设为污染监测点,同时提取大于等于污染指标阈值的污染物成分,若得到的监测点的监测数据中全部污染物指标均小于污染指标阈值则将此监测点设为安全监测点,污染监测点和安全监测点均在流域模拟地图上显示;
在此需要说明的是,这里的、/>和异常阈值的取值方式为:获取500组判定为设备损伤的历史数据和500组判定为设备完好的历史数据导入异常值公式中计算异常值,进行设备损伤和设备完好的分类,将数据导入拟合软件中,得到/>、/>和异常阈值的取值最优解。
在此对异常监测点进行快速发现,避免了排放污染物的人员对监测设备的故意损伤导致监测数据发生错误;
具体的,所述S3中的排放查找策略的具体步骤为:
S31、提取大于等于污染指标阈值的污染物成分,提取各监测点的对应污染物成分的对应数据;
S32、将提取得到的各监测点的对应污染物成分的对应数据导入位置确认值计算公式中计算位置确认值,第k个监测点的位置确认值计算公式为:,其中,为第k-1个监测点第j项对应污染物成分的数据,/>为第k个监测点第j项对应污染物成分的数据,m为对应污染物的个数,/>为第j个对应污染物成分的占比系数,其中,;
S33、将计算得到的各个监测点的位置确认值降序排列,得到其中最大的位置确认值对应的监测点,将该监测点与前一个监测点之间的位置设为污染排放位置。
在此需要说明的是,这里的的取值方式为:提取500组历史污染数据导入公式中进行位置确认值的计算,然后进行实际污染排放位置的获取,导入拟合软件中输出符合准确率的/>的取值。
具体的,所述S4中的异常企业查找策略包括以下具体步骤:
S41、获取污染排放位置、水体中大于等于污染指标阈值的污染物成分含量和污染排放位置的企业信息,其中企业信息为企业在生产物料过程中向环保部门汇报的污染物成分信息;
S42、提取企业在生产物料过程中向环保部门汇报的污染物成分信息和水体中大于等于污染指标阈值的污染物成分含量信息,导入异常企业查找值公式中进行异常企业查找值的计算,其中,异常企业查找值公式为:,其中N()为括号中集合的元素的个数,A为企业在生产物料过程中向环保部门汇报的污染物成分集合,B为水体中大于等于污染指标阈值的污染物成分集合,取计算得到的最大的异常企业查找值对应的企业设为污染异常企业。
具体的,所述S5中具体内容如下:
将查找到的污染异常企业的数据信息通过局域网向监管部门进行传输并进行异常报警,并在流域模拟地图的对应位置进行污染异常企业的显示。
一种一体化多通道水质监测系统,其基于上述一种一体化多通道水质监测方法实现,其具体包括:水质监测点设置模块、监测数据获取模块、监测数据核对模块、污染超标数据获取模块、污染排放位置查找模块、污染异常企业获取模块、信息传输模块和控制模块,所述水质监测点设置模块用于在需要监测的水体由上游至下游等距离设置若干个水质监测点,所述监测数据获取模块用于在每个水质监测点对应位置设置水质监测模组对流动水体水质进行监测,同时获取每个水质监测模组监测的水质监测数据,所述监测数据核对模块用于将水质监测数据导入核对策略中进行水质监测数据的核对。
具体的,所述污染超标数据获取模块用于获取污染超标的排放物的成分,所述污染排放位置查找模块用于将获取得到的污染超标排放物成分导入排放查找策略中进行污染排放位置的查找,所述污染异常企业获取模块用于将污染排放位置、污染物含量和污染排放位置的企业信息导入异常企业查找策略中进行污染异常企业的查找,所述信息传输模块用于将查找到的污染异常企业数据信息向监管部门进行传输并进行异常报警。
具体的,所述所述控制模块用于控制水质监测点设置模块、监测数据获取模块、监测数据核对模块、污染超标数据获取模块、污染排放位置查找模块、污染异常企业获取模块、信息传输模块的运行。
一种电子设备,包括:处理器和存储器,其中,所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序;
所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序,执行上述的一种一体化多通道水质监测方法。
一种计算机可读存储介质,储存有指令,当所述指令在计算机上运行时,使得计算机执行如上述的一种一体化多通道水质监测方法。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
本发明在需要监测的水体由上游至下游等距离设置若干个水质监测点,在每个水质监测点对应位置设置水质监测模组对流动水体水质进行监测,获取每个水质监测模组监测的水质监测数据,将水质监测数据导入核对策略中进行水质监测数据的核对,并获取污染超标的排放物的成分,将获取得到的污染超标排放物成分导入排放查找策略中进行污染排放位置的查找,将污染排放位置、污染物含量和污染排放位置的企业信息导入异常企业查找策略中进行污染异常企业的查找,将查找到的污染异常企业数据信息向监管部门进行传输并进行异常报警,在对水体水质污染进行准确监测的同时,对污染源进行快速准确查找,提高了管理部门对污染源的发现和处理效率,进一步提高了对水体的保护效果。
附图说明
图1为本发明一种一体化多通道水质监测方法流程示意图;
图2为本发明一种一体化多通道水质监测方法S2步具体流程示意图;
图3为本发明一种一体化多通道水质监测方法S3步具体流程示意图;
图4为本发明一种一体化多通道水质监测系统构架示意图。
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,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
实施例1
请参阅图1-图3,本发明提供的一种实施例:一种一体化多通道水质监测方法,其包括以下具体步骤:
S1、在需要监测的水体由上游至下游等距离设置若干个水质监测点,在每个水质监测点对应位置设置水质监测模组对流动水体水质进行监测;
在本实施例中,S1包括以下具体步骤:
S11、获取需要监测的水体的流域地图,获取流域范围内的污水排放企业及污水排放企业的对应位置,同时获取污水排放企业会产生的污染物类型,在监管部门管理端口的流域模拟地图上显示,在需要监测的水体由上游至下游等距离设置若干个水质监测点;
在此通过示例代码演示此步骤:#include<stdio.h>
// 定义流域地图结构体
typedef struct {
int x;
int y;
char name[50];
} WatershedMap;
// 定义污水排放企业结构体
typedef struct {
int x;
int y;
char name[50];
char pollutants[50];
} SewageDischargeCompany;
int main() {
// 获取流域地图信息
WatershedMap watershedMap[50];
// TODO: 根据实际情况获取流域地图信息的代码
// 获取污水排放企业信息
SewageDischargeCompany sewageCompanies[50];
// TODO: 根据实际情况获取污水排放企业信息的代码
// 在监管部门管理端口的流域模拟地图上显示污水排放企业及污水排放企业的对应位置
for (int i = 0; i<50; i++) {
printf("污水排放企业:%s 位置:(%d, %d)\n", sewageCompanies[i].name, sewageCompanies[i].x, sewageCompanies[i].y);
}
// 获取污水排放企业产生的污染物类型
for (int i = 0; i<50; i++) {
printf("污水排放企业:%s 产生的污染物类型:%s
", sewageCompanies[i].name, sewageCompanies[i].pollutants);
}
return 0;
};
S12、在每个水质监测点对应位置设置水质监测模组对流动水体水质进行监测,获取每个水质监测点的各种污染物含量数据储存在储存器中,并将水质监测模组的采集数据传输至监管部门管理端口,并在流域模拟地图的对应位置进行各种污染物含量数据的显示;
在此通过示例代码演示此步骤:#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
// 定义水质监测点结构体
typedef struct {
int x;
int y;
float pollutant1;
float pollutant2;
float pollutant3;
} WaterQualityMonitoringPoint;
// 定义流域地图结构体
typedef struct {
int x;
int y;
char name[50];
} WatershedMap;
int main() {
// 获取流域地图信息
WatershedMap watershedMap[50];
// TODO: 根据实际情况获取流域地图信息的代码
// 获取水质监测点信息
WaterQualityMonitoringPoint waterQualityPoints[50];
// TODO: 根据实际情况获取水质监测点信息的代码
// 在流域模拟地图的对应位置进行污染物含量数据的显示
for (int i = 0; i < 50; i++) {
printf("水质监测点:%(49字符宽度),位置:(%d, %d)\n",waterQualityPoints[i].name, waterQualityPoints[i].x, waterQualityPoints[i].y);
printf("污染物1:%.2f,污染物2:%.2f,污染物3:%.2f\n",waterQualityPoints[i].pollutant1, waterQualityPoints[i].pollutant2,waterQualityPoints[i].pollutant3);
}
return 0;
}
此代码为示例代码,实际应用中需要根据实际情况修改和完善,例如,实际获取流域地图和水质监测点信息的代码、数据存储方式等,本示例代码仅提供了基本的框架和示例输出。
S2、获取每个水质监测模组监测的水质监测数据,将水质监测数据导入核对策略中进行水质监测数据的核对,并获取污染超标的排放物的成分;
在本实施例中,S2中的核对策略的具体步骤如下:
S21、获取得到的每个水质监测点的各种污染物含量数据,将相邻的三个水质监测点的监测数据分别提取设为对比组,将对比组中的三个水质监测点的监测数据分别表示为:,/>和/>,其中,/>上标1为对比组中位于上游的水质监测点,下标i为第i个监测指标的监测数据,/>的具体含义为:对比组中位于上游的水质监测点第i个监测指标的监测数据,i为1至n中任一项,/>为对比组中位于中游的水质监测点第i个监测指标的监测数据,/>为对比组中位于下游的水质监测点第i个监测指标的监测数据;
S22、获取对应的对比组中的三个水质监测点的监测数据,导入异常值计算公式中计算对比组监测数据的异常值,对比组监测数据的异常值计算公式为:,其中,/>为上游监测数据占比系数,/>为下游监测数据占比系数,其中/>,获取计算得到的对比组监测数据的异常值与设定的异常阈值进行对比,若获得的异常值大于等于异常阈值则发出对比组中有监测点监测模组损伤的警报,提醒工作人员进行维修,同时将监测点损伤监测模组监测的数据忽略,若获得的异常值小于异常阈值则提取监测点的监测数据进行S23;
S23、提取监测点的监测数据与水质各污染物的污染指标阈值进行对比,若得到的监测点的监测数据中存在任一项污染物指标大于等于污染指标阈值则将此监测点设为污染监测点,同时提取大于等于污染指标阈值的污染物成分,若得到的监测点的监测数据中全部污染物指标均小于污染指标阈值则将此监测点设为安全监测点,污染监测点和安全监测点均在流域模拟地图上显示;
在此需要说明的是,这里的、/>和异常阈值的取值方式为:获取500组判定为设备损伤的历史数据和500组判定为设备完好的历史数据导入异常值公式中计算异常值,进行设备损伤和设备完好的分类,将数据导入拟合软件中,得到/>、/>和异常阈值的取值最优解;
在此对异常监测点进行快速发现,避免了排放污染物的人员对监测设备的故意损伤导致监测数据发生错误;
S3、将获取得到的污染超标排放物成分导入排放查找策略中进行污染排放位置的查找;
在本实施例中,S3中的排放查找策略的具体步骤为:
S31、提取大于等于污染指标阈值的污染物成分,提取各监测点的对应污染物成分的对应数据;
S32、将提取得到的各监测点的对应污染物成分的对应数据导入位置确认值计算公式中计算位置确认值,第k个监测点的位置确认值计算公式为:,其中,为第k-1个监测点第j项对应污染物成分的数据,/>为第k个监测点第j项对应污染物成分的数据,m为对应污染物的个数,/>为第j个对应污染物成分的占比系数,其中,/>;
S33、将计算得到的各个监测点的位置确认值降序排列,得到其中最大的位置确认值对应的监测点,将该监测点与前一个监测点之间的位置设为污染排放位置;
在此需要说明的是,这里的的取值方式为:提取500组历史污染数据导入公式中进行位置确认值的计算,然后进行实际污染排放位置的获取,导入拟合软件中输出符合准确率的/>的取值;
S4、将污染排放位置、污染物含量和污染排放位置的企业信息导入异常企业查找策略中进行污染异常企业的查找;
在本实施例中,S4中的异常企业查找策略包括以下具体步骤:
S41、获取污染排放位置、水体中大于等于污染指标阈值的污染物成分含量和污染排放位置的企业信息,其中企业信息为企业在生产物料过程中向环保部门汇报的污染物成分信息;
S42、提取企业在生产物料过程中向环保部门汇报的污染物成分信息和水体中大于等于污染指标阈值的污染物成分含量信息,导入异常企业查找值公式中进行异常企业查找值的计算,其中,异常企业查找值公式为:,其中N()为括号中集合的元素的个数,A为企业在生产物料过程中向环保部门汇报的污染物成分集合,B为水体中大于等于污染指标阈值的污染物成分集合,取计算得到的最大的异常企业查找值对应的企业设为污染异常企业;
S5、将查找到的污染异常企业数据信息向监管部门进行传输并进行异常报警;
在本实施例中,S5中具体内容如下:
将查找到的污染异常企业的数据信息通过局域网向监管部门进行传输并进行异常报警,并在流域模拟地图的对应位置进行污染异常企业的显示。
通过本实施例能够实现:在需要监测的水体由上游至下游等距离设置若干个水质监测点,在每个水质监测点对应位置设置水质监测模组对流动水体水质进行监测,获取每个水质监测模组监测的水质监测数据,将水质监测数据导入核对策略中进行水质监测数据的核对,并获取污染超标的排放物的成分,将获取得到的污染超标排放物成分导入排放查找策略中进行污染排放位置的查找,将污染排放位置、污染物含量和污染排放位置的企业信息导入异常企业查找策略中进行污染异常企业的查找,将查找到的污染异常企业数据信息向监管部门进行传输并进行异常报警,在对水体水质污染进行准确监测的同时,对污染源进行快速准确查找,提高了管理部门对污染源的发现和处理效率,进一步提高了对水体的保护效果。
实施例2
如图4所示,一种一体化多通道水质监测系统,其基于上述一种一体化多通道水质监测方法实现,其具体包括:水质监测点设置模块、监测数据获取模块、监测数据核对模块、污染超标数据获取模块、污染排放位置查找模块、污染异常企业获取模块、信息传输模块和控制模块,水质监测点设置模块用于在需要监测的水体由上游至下游等距离设置若干个水质监测点,监测数据获取模块用于在每个水质监测点对应位置设置水质监测模组对流动水体水质进行监测,同时获取每个水质监测模组监测的水质监测数据,监测数据核对模块用于将水质监测数据导入核对策略中进行水质监测数据的核对;污染超标数据获取模块用于获取污染超标的排放物的成分,污染排放位置查找模块用于将获取得到的污染超标排放物成分导入排放查找策略中进行污染排放位置的查找,污染异常企业获取模块用于将污染排放位置、污染物含量和污染排放位置的企业信息导入异常企业查找策略中进行污染异常企业的查找,信息传输模块用于将查找到的污染异常企业数据信息向监管部门进行传输并进行异常报警;控制模块用于控制水质监测点设置模块、监测数据获取模块、监测数据核对模块、污染超标数据获取模块、污染排放位置查找模块、污染异常企业获取模块、信息传输模块的运行。
实施例3
本实施例提供一种电子设备,包括:处理器和存储器,其中,存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序;
处理器通过调用存储器中存储的计算机程序,执行上述的一种一体化多通道水质监测方法。
该电子设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异,能够包括一个或一个以上的处理器(Central Processing Units,CPU)和一个或一个以上的存储器,其中,该存储器中存储有至少一条计算机程序,该计算机程序由该处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的一种一体化多通道水质监测方法。该电子设备还能够包括其他用于实现设备功能的部件,例如,该电子设备还能够具有有线或无线网络接口以及输入输出接口等部件,以便进行数据的输入输出。本实施例在此不做赘述。
实施例4
本实施例提出一种计算机可读存储介质,其上存储有可擦写的计算机程序;
当计算机程序在计算机设备上运行时,使得计算机设备执行上述的一种一体化多通道水质监测方法。
例如,计算机可读存储介质能够是只读存储器(Read-Only Memory,简称:ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,简称:RAM)、只读光盘(Compact Disc Read-OnlyMemory,简称:CD-ROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
应理解,在本申请的各种实施例中,上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
应理解,根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B,还能够根据A和/或其它信息确定B。
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。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。在计算机上加载或执行计算机指令或计算机程序时,全部或部分地产生按照本发明实施例的流程或功能。计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输,例如,计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线网络或/和无线网络方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本发明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发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
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,可做很多的修改和变化。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)
1.一种一体化多通道水质监测方法,其特征在于,其包括以下具体步骤:
S1、在需要监测的水体由上游至下游等距离设置若干个水质监测点,在每个水质监测点对应位置设置水质监测模组对流动水体水质进行监测;
S2、获取每个水质监测模组监测的水质监测数据,将水质监测数据导入核对策略中进行水质监测数据的核对,并获取污染超标的排放物的成分;
S3、将获取得到的污染超标排放物成分导入排放查找策略中进行污染排放位置的查找;
S4、将污染排放位置、污染物含量和污染排放位置的企业信息导入异常企业查找策略中进行污染异常企业的查找;
S5、将查找到的污染异常企业数据信息向监管部门进行传输并进行异常报警;
所述S2中的核对策略的具体步骤如下:
S21、获取得到的每个水质监测点的各种污染物含量数据,将相邻的三个水质监测点的监测数据分别提取设为对比组,将对比组中的三个水质监测点的监测数据分别表示为:,/>和/>,其中,/>上标1为对比组中位于上游的水质监测点,下标i为第i个监测指标的监测数据,/>的具体含义为:对比组中位于上游的水质监测点第i个监测指标的监测数据,i为1至n中任一项,/>为对比组中位于中游的水质监测点第i个监测指标的监测数据,/>为对比组中位于下游的水质监测点第i个监测指标的监测数据;
S22、获取对应的对比组中的三个水质监测点的监测数据,导入异常值计算公式中计算对比组监测数据的异常值,对比组监测数据的异常值计算公式为:,其中,/>为上游监测数据占比系数,/>为下游监测数据占比系数,其中/>,获取计算得到的对比组监测数据的异常值与设定的异常阈值进行对比,若获得的异常值大于等于异常阈值则发出对比组中有监测点监测模组损伤的警报,提醒工作人员进行维修,同时将监测点损伤监测模组监测的数据忽略,若获得的异常值小于异常阈值则提取监测点的监测数据进行S23;
S23、提取监测点的监测数据与水质各污染物的污染指标阈值进行对比,若得到的监测点的监测数据中存在任一项污染物指标大于等于污染指标阈值则将此监测点设为污染监测点,同时提取大于等于污染指标阈值的污染物成分,若得到的监测点的监测数据中全部污染物指标均小于污染指标阈值则将此监测点设为安全监测点,污染监测点和安全监测点均在流域模拟地图上显示。
2.如权利要求1所述的一种一体化多通道水质监测方法,其特征在于,所述S1包括以下具体步骤:
S11、获取需要监测的水体的流域地图,获取流域范围内的污水排放企业及污水排放企业的对应位置,同时获取污水排放企业会产生的污染物类型,在监管部门管理端口的流域模拟地图上显示,在需要监测的水体由上游至下游等距离设置若干个水质监测点;
S12、在每个水质监测点对应位置设置水质监测模组对流动水体水质进行监测,获取每个水质监测点的各种污染物含量数据储存在储存器中,并将水质监测模组的采集数据传输至监管部门管理端口,并在流域模拟地图的对应位置进行各种污染物含量数据的显示。
3.如权利要求2所述的一种一体化多通道水质监测方法,其特征在于,所述S3中的排放查找策略的具体步骤为:
S31、提取大于等于污染指标阈值的污染物成分,提取各监测点的对应污染物成分的对应数据;
S32、将提取得到的各监测点的对应污染物成分的对应数据导入位置确认值计算公式中计算位置确认值,第k个监测点的位置确认值计算公式为:,其中,为第k-1个监测点第j项对应污染物成分的数据,/>为第k个监测点第j项对应污染物成分的数据,m为对应污染物的个数,/>为第j个对应污染物成分的占比系数,其中,;
S33、将计算得到的各个监测点的位置确认值降序排列,得到其中最大的位置确认值对应的监测点,将该监测点与前一个监测点之间的位置设为污染排放位置。
4.如权利要求3所述的一种一体化多通道水质监测方法,其特征在于,所述S4中的异常企业查找策略包括以下具体步骤:
S41、获取污染排放位置、水体中大于等于污染指标阈值的污染物成分含量和污染排放位置的企业信息,其中企业信息为企业在生产物料过程中向环保部门汇报的污染物成分信息;
S42、提取企业在生产物料过程中向环保部门汇报的污染物成分信息和水体中大于等于污染指标阈值的污染物成分含量信息,导入异常企业查找值公式中进行异常企业查找值的计算,其中,异常企业查找值公式为:,其中N()为括号中集合的元素的个数,A为企业在生产物料过程中向环保部门汇报的污染物成分集合,B为水体中大于等于污染指标阈值的污染物成分集合,取计算得到的最大的异常企业查找值对应的企业设为污染异常企业。
5.如权利要求4所述的一种一体化多通道水质监测方法,其特征在于,所述S5中具体内容如下:
将查找到的污染异常企业的数据信息通过局域网向监管部门进行传输并进行异常报警,并在流域模拟地图的对应位置进行污染异常企业的显示。
6.一种一体化多通道水质监测系统,其基于如权利要求1-5任一项所述的一种一体化多通道水质监测方法实现,其特征在于,其具体包括:水质监测点设置模块、监测数据获取模块、监测数据核对模块、污染超标数据获取模块、污染排放位置查找模块、污染异常企业获取模块、信息传输模块和控制模块,所述水质监测点设置模块用于在需要监测的水体由上游至下游等距离设置若干个水质监测点,所述监测数据获取模块用于在每个水质监测点对应位置设置水质监测模组对流动水体水质进行监测,同时获取每个水质监测模组监测的水质监测数据,所述监测数据核对模块用于将水质监测数据导入核对策略中进行水质监测数据的核对。
7.如权利要求6中所述的一种一体化多通道水质监测系统,其特征在于,所述污染超标数据获取模块用于获取污染超标的排放物的成分,所述污染排放位置查找模块用于将获取得到的污染超标排放物成分导入排放查找策略中进行污染排放位置的查找,所述污染异常企业获取模块用于将污染排放位置、污染物含量和污染排放位置的企业信息导入异常企业查找策略中进行污染异常企业的查找,所述信息传输模块用于将查找到的污染异常企业数据信息向监管部门进行传输并进行异常报警。
8.如权利要求7中所述的一种一体化多通道水质监测系统,其特征在于,所述控制模块用于控制水质监测点设置模块、监测数据获取模块、监测数据核对模块、污染超标数据获取模块、污染排放位置查找模块、污染异常企业获取模块、信息传输模块的运行。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器和存储器,其中,所述存储器中存储有可供处理器调用的计算机程序;
所述处理器通过调用所述存储器中存储的计算机程序,执行权利要求1-5任一项所述的一种一体化多通道水质监测方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于:储存有指令,当所述指令在计算机上运行时,使得计算机执行如权利要求1-5任意一项所述的一种一体化多通道水质监测方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311747662.0A CN117420283B (zh) | 2023-12-19 | 2023-12-19 | 一种一体化多通道水质监测方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311747662.0A CN117420283B (zh) | 2023-12-19 | 2023-12-19 | 一种一体化多通道水质监测方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117420283A true CN117420283A (zh) | 2024-01-19 |
CN117420283B CN117420283B (zh) | 2024-03-08 |
Family
ID=89530654
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311747662.0A Active CN117420283B (zh) | 2023-12-19 | 2023-12-19 | 一种一体化多通道水质监测方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117420283B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117610942A (zh) * | 2024-01-22 | 2024-02-27 | 广东智环创新环境科技有限公司 | 基于物联网的产业园区环保监督管理预警方法及系统 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105278492A (zh) * | 2014-06-26 | 2016-01-27 | 广东柯内特环境科技有限公司 | 一种区域排污的智能监控系统和方法 |
CN113777256A (zh) * | 2021-08-09 | 2021-12-10 | 力合科技(湖南)股份有限公司 | 环境监测点位的自动化布点方法及系统、设备、存储介质 |
CN113868347A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-12-31 | 中国环境科学研究院 | 一种基于数字流域时空模型的污染排放确定方法和装置 |
CN114062038A (zh) * | 2020-07-31 | 2022-02-18 | 力合科技(湖南)股份有限公司 | 一种污染溯源管控方法 |
CN114705249A (zh) * | 2022-04-11 | 2022-07-05 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 基于人工智能的污染物排放量监测方法及相关设备 |
CN115048475A (zh) * | 2022-06-09 | 2022-09-13 | 南京国环科技股份有限公司 | 一种基于大数据的快速水污染溯源方法以及系统 |
CN115545678A (zh) * | 2022-11-29 | 2022-12-30 | 浙江贵仁信息科技股份有限公司 | 一种基于水环境画像与污染物溯源的水质监测方法 |
CN116298159A (zh) * | 2023-03-14 | 2023-06-23 | 南京高科环境科技有限公司 | 一种工业污水厂污染物溯源方法、装置、存储介质和计算机设备 |
CN116500220A (zh) * | 2023-04-26 | 2023-07-28 | 中国环境科学研究院 | 一种基于物料守恒与时程相似的水污染溯源方法及系统 |
CN117195135A (zh) * | 2023-11-01 | 2023-12-08 | 潍坊德瑞生物科技有限公司 | 一种水污染异常溯源检测方法及系统 |
-
2023
- 2023-12-19 CN CN202311747662.0A patent/CN117420283B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105278492A (zh) * | 2014-06-26 | 2016-01-27 | 广东柯内特环境科技有限公司 | 一种区域排污的智能监控系统和方法 |
CN114062038A (zh) * | 2020-07-31 | 2022-02-18 | 力合科技(湖南)股份有限公司 | 一种污染溯源管控方法 |
CN113777256A (zh) * | 2021-08-09 | 2021-12-10 | 力合科技(湖南)股份有限公司 | 环境监测点位的自动化布点方法及系统、设备、存储介质 |
CN113868347A (zh) * | 2021-08-26 | 2021-12-31 | 中国环境科学研究院 | 一种基于数字流域时空模型的污染排放确定方法和装置 |
CN114705249A (zh) * | 2022-04-11 | 2022-07-05 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 基于人工智能的污染物排放量监测方法及相关设备 |
CN115048475A (zh) * | 2022-06-09 | 2022-09-13 | 南京国环科技股份有限公司 | 一种基于大数据的快速水污染溯源方法以及系统 |
CN115545678A (zh) * | 2022-11-29 | 2022-12-30 | 浙江贵仁信息科技股份有限公司 | 一种基于水环境画像与污染物溯源的水质监测方法 |
CN116298159A (zh) * | 2023-03-14 | 2023-06-23 | 南京高科环境科技有限公司 | 一种工业污水厂污染物溯源方法、装置、存储介质和计算机设备 |
CN116500220A (zh) * | 2023-04-26 | 2023-07-28 | 中国环境科学研究院 | 一种基于物料守恒与时程相似的水污染溯源方法及系统 |
CN117195135A (zh) * | 2023-11-01 | 2023-12-08 | 潍坊德瑞生物科技有限公司 | 一种水污染异常溯源检测方法及系统 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117610942A (zh) * | 2024-01-22 | 2024-02-27 | 广东智环创新环境科技有限公司 | 基于物联网的产业园区环保监督管理预警方法及系统 |
CN117610942B (zh) * | 2024-01-22 | 2024-03-29 | 广东智环创新环境科技有限公司 | 基于物联网的产业园区环保监督管理预警方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117420283B (zh) | 2024-03-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN117420283B (zh) | 一种一体化多通道水质监测方法及系统 | |
CN110008713B (zh) | 一种工控系统漏洞探测方法及系统 | |
CN112863134B (zh) | 一种农村污水处理设施运行异常的智能诊断系统及方法 | |
CN112101790B (zh) | 一种水体监测视频及数据联动预警方法及系统 | |
CN106209843A (zh) | 一种面向Modbus协议的数据流异常分析方法 | |
CN114047719A (zh) | 一种农村生活污水处理设施远程监测评估系统与运行方法 | |
CN210895538U (zh) | 水质智能监管装置和设备 | |
WO2022142954A1 (zh) | 一种智慧化海上平台生活污水处理系统 | |
CN112101402B (zh) | 一种基于知识模糊学习的膜污染预警方法 | |
CN116216819B (zh) | 智慧水务数据分析管理系统及方法 | |
CN112591820B (zh) | 一种基于自动化控制的工业废水分选回用系统 | |
CN116562580B (zh) | 碳酸锂生产车间的废水废气处理系统及方法 | |
CN115166180A (zh) | 一种垃圾渗滤液水质分析系统及方法 | |
CN107404471A (zh) | 一种基于admm算法网络流量异常检测方法 | |
CN115729199A (zh) | 一种环保数据在线实时监测系统及方法 | |
CN113240542B (zh) | 一种污水管网可视化系统 | |
CN111626629A (zh) | 一种智能处理城市用环境污染管理系统及其方法 | |
CN117689218B (zh) | 一种适用于工业企业生产现场环境风险智能化管控系统 | |
CN112903946A (zh) | 一种新型零星工业废水收集水质检测预警方法 | |
CN102929241A (zh) | 精对苯二甲酸装置安全运行指导系统及其应用 | |
CN110807174A (zh) | 一种基于统计分布的污水厂厂群出水分析及异常识别方法 | |
CN215048803U (zh) | 污水排放处理全过程监管系统 | |
CN114818938A (zh) | 一种浓水利用节能型ro膜处理净水方法 | |
CN210313784U (zh) | 一种智慧污水处理用综合管理系统 | |
CN114582083A (zh) | 一种隧道监控多传感器数据融合火灾预警方法 |
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 |