一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探測方法
2023-10-06 08:07:49 2
一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探測方法
【專利摘要】本發明提供了一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探測方法，屬於環境工程水處理【技術領域】。所述方法包括：構建無汙染背景資料庫和有汙染背景資料庫；構建複合序列，預設模型參數，優化訓練得到最優參數；建立優化後的汙染事件探測識別矩陣，實時識別汙染事件。本發明能夠利用目前監測點已普及安裝的傳統在線監測儀器，在突發汙染事件發生時在短時間內確定汙染事件的發生，同時有效避免因儀器噪聲波動引起的汙染事件誤報，與新興的在線監測技術相比，可大幅降低汙染事件在線監測成本，覆蓋所有可能導致汙染事件的汙染物，最大限度地保障水系統的安全性與可靠性。
【專利說明】一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探測方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種在突發水汙染事故發生時快速探測事件存在的應急方法，屬於環 境工程水處理【技術領域】。
【背景技術】
[0002] 近十幾年來，環境汙染日益嚴重，突發水汙染事件也頻繁增多。不同於一般的水汙 染事件，突發水汙染事件是由於在瞬間或較短時間內大量非正常排放或洩漏劇毒、高劇毒、 有毒有害化學品等物質到水體中而造成的，通常沒有固定的排放方式和排放途徑，發生突 然，難以控制，因而對生態環境破壞性大，對周邊居民及生物生命安全危害極大。
[0003] 突發水汙染事件的主要特點表現為不確定性、流域性、處理的艱巨性和影響的長 期性，以及應急主體不明確。據不完全統計，近幾年來我國每年發生環境汙染事件近2000 起，直接經濟損失數億元。因此，汙染事件早期預警受到了高度關注。
[0004] 基於在線監測儀表組成的探測模塊，是汙染早期預警系統中一個重要的組成部 分。目前，組成探測模塊的在線監測儀表主要分為兩類：一類是傳統的、無針對性的水質監 測儀器，通常用於常規水質的監測，包括的參數例如pH、餘氯、總有機碳、電導率等等；另一 類是針對某類特定汙染物的監測儀器，通常用於低濃度下汙染物組分的確定，例如植物藻 毒性儀、大型蚤毒性儀、螢光原位雜交儀等等。然而，汙染突發事件發生早期，汙染物種類不 明確，第二類儀器耗時長、成本高的特點不適用於快速探測。
[0005] 目前已有的突發汙染預警技術主要基於以下幾種類型：一是生物預警 (CN103149336、CN103105398);二是通過監測將監測值與標準值進行比較（CN103513014)， 三是基於水動力學模型進行預警（CN102855526)。然而，上述的汙染預警技術均有一定的不 足。其中，生物預警技術的最根本問題是分析基線無法穩定；由於檢測器為生物檢測器，其 生物活性存在著無規律的變化，其分析基線從理論上無法做到穩定，而這恰是所有分析方 法的重要前提條件；同時，該技術通過單一的綜合指標進行判斷，無法建立汙染物質特徵數 據，當同一性質的汙染事件再次發生，該系統無法借鑑歷史數據，需要進行重複定性溯源工 作。對於比較監測值與標準值的方法，儀器噪聲造成的錯報率遠遠高於正確定性事件的準 確率；同時，根據多次實驗的結果表明，汙染物濃度超過幾倍甚至幾十倍時，單一監測數據 未必會有明顯可見的變化。水動力學模型通常用於降雨、洪澇、爆管等突發事件的預警，對 於影響水質的汙染物快速判別則無能為力。
【發明內容】
[0006] 鑑於上述問題，本發明的目的是提供一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探 測方法，以便在突發汙染事故發生時能快速探測事件的存在以及可能的原因，同時在不耗 費額外的運行成本的情況下對汙染物造成的突發汙染事件進行處理，從而提高應急處理的 科學性和可操作性。
[0007] 本發明的技術方案如下：
[0008] -種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探測方法，該方法包括：
[0009] 1)構建無汙染背景資料庫和有汙染背景資料庫；
[0010] 所述構建無汙染背景資料庫包括：利用在線監測儀器，獲取在線監測設備可實時 在線監測的指標過去至少一個月內的水質數據序列，分別建立每個指標無汙染背景下的 水質基線，構建無汙染背景水質數據序列資料庫；所述在線監測指標包括但不限於：pH、濁 度、溫度、電導率、氧化還原電位、總有機碳、硝態氮和正磷酸鹽；
[0011] 所述構建有汙染背景資料庫包括：通過模擬汙染物投加試驗，利用在線監測儀器， 獲取在線監測設備可實時在線監測的指標在汙染物投入這一時間段內的水質數據序列，建 立有汙染背景下水質數據序列資料庫；
[0012] 2)構建複合水質數據序列集，預設模型參數，優化訓練得到最優參數：
[0013] 從無汙染背景資料庫和有汙染背景資料庫中分別提取不同指標下同一時段內的 數據序列樣本，構建多個同時包含無汙染背景與有汙染背景的複合水質數據序列集；
[0014] 預設汙染探測動態窗口序列個數參數L，計算預設汙染探測動態窗口序列個數下 各監測參數複合水質數據序列集間的皮爾遜相關係數r xy，構建水質指標序列相關係數矩陣 ；
[0015]
【權利要求】
1. 一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探測方法，該方法包括： 1) 構建無汙染背景資料庫和有汙染背景資料庫； 所述構建無汙染背景資料庫包括：利用在線監測儀器，獲取在線監測設備可實時在線 監測的指標過去至少一個月內的水質數據序列，分別建立每個指標無汙染背景下的水質基 線，構建無汙染背景水質數據序列資料庫；所述在線監測指標包括但不限於：pH、濁度、溫 度、電導率、氧化還原電位、總有機碳、硝態氮和正磷酸鹽； 所述構建有汙染背景資料庫包括：通過模擬汙染物投加試驗，利用在線監測儀器，獲取 在線監測設備可實時在線監測的指標在汙染物投入這一時間段內的水質數據序列，建立有 汙染背景下水質數據序列資料庫； 2) 構建複合水質數據序列集，預設模型參數，優化訓練得到最優參數： 從無汙染背景資料庫和有汙染背景資料庫中分別提取不同指標下同一時段內的數據 序列樣本，構建多個同時包含無汙染背景與有汙染背景的複合水質數據序列集； 預設汙染探測動態窗口序列個數參數L，計算預設汙染探測動態窗口序列個數下各監 測參數複合水質數據序列集間的皮爾遜相關係數rxy，構建水質指標序列相關係數矩陣札；
其中，水質指標序列相關係數矩陣A包含N行N列，N為監測指標的個數，矩陣中第X 行第y列對應第X、y兩個監測指標複合數據序列間的皮爾遜相關係數值，其計算方法為：
(1) 其中，X和y分別代表兩種不同的監測參數，X，y e (pH，ORP，UV-254……）4和文分別 代表X和y參數所在序列的均值； 預設汙染探測相關係數閾值參數I，構建水質指標序列相關係數警報矩陣M2 ;
其中，水質指標序列相關係數警報矩陣包含N行N列，N為監測指標的個數，第X行第 y列對應的位置用Cxy表示，分別對應" 1"或"0";水質序列相關係數矩陣札中，大於汙染探 測相關係數閾值的元素，在水質指標序列相關係數警報矩陣仏的相同位置記為"1"，反之記 為"〇"；即： 如果 IrJ%，或者 rxy = 1，則 Cxy = 0 (2) 如果 I 彡 |rxy|〈l，則 Cxy = 1 (3) 預設汙染探測相關係數超標個數閾值K2，構建汙染事件探測識別矩陣M3 ;
汙染事件探測識別矩陣包括T行2列，T為從開始計算的時刻到結束計算時刻的整數 時間步長；在每一時間步長下，分析水質指標序列相關係數警報矩陣中的汙染探測相關係 數超標個數;所述汙染探測相關係數超標個數閾值為觸發汙染警報的汙染探測相關係數超 標個數的最小值，當汙染探測相關係數超標個數超過該閾值時， 艮P :當Dxl = Tx時，且
(4) 觸發汙染警報，記為Dx2 = 1 ;反之，不觸發汙染警報，記為Dx2 = 0 ;其中，汙染探測相關 係數超標個數為水質指標序列相關係數警報矩陣中，"1"出現的次數；即水質序列相關係數 矩陣中，大於汙染探測相關係數閾值的個數值； 計算每一複合水質數據序列集的錯報率FNR與漏報率FPR ; 其中，錯報率FNR為在複合水質序列無汙染背景數據序列部分中，汙染事件探測識別 矩陣出現"1"的次數佔無汙染背景數據序列個數值的百分比； 漏報率FPR為在複合水質序列有汙染背景數據序列部分中，汙染事件探測識別矩陣出 現"〇"的次數佔有汙染背景數據序列個數值的百分比； 若計算後的錯報率與漏報率均達到可接受的範圍，通常為5-10%，則可以直接將預設 參數應用於實際監測中，否則，利用遺傳算法優化上述三個參數，即汙染探測動態窗口序列 個數參數、汙染探測相關係數閾值參數和汙染探測相關係數超標個數閾值，重複步驟2)的 所有過程，直至錯報率與漏報率達到可接受的範圍； 3)建立優化後的汙染事件探測識別矩陣，實時識別汙染事件 將優化後的三個參數應用於實際實時監測過程中，即獲得實時的汙染事件探測識別矩 陣；當汙染事件探測識別矩陣中元素為1時，代表該時刻發生汙染；元素為〇時，代表該時 刻沒有汙染發生。
2. 按照權利要求1所述一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探測方法，其特徵在 於，構建無汙染背景資料庫和有汙染背景資料庫過程中，所用監測儀器的監測頻率在1? 20分鐘之內。
3. 按照權利要求2所述一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探測方法，其特徵在 於，構建無汙染背景資料庫和有汙染背景資料庫過程中，所用監測儀器的監測頻率範圍為 1-5分鐘。
4. 按照權利要求1所述一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探測方法，其特徵在 於，所述模擬汙染物為國家地表水環境質量標準中涉及的汙染物；模擬汙染物投加時間至 少為30分鐘。
5. 按照權利要求4所述一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探測方法，其特徵在 於，模擬汙染物投加時間在30-60分鐘。
6. 按照權利要求1-5任一權利要求所述一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探 測方法，其特徵在於，每一複合數據序列中無汙染背景數據個數佔全部數據的30 % -80 % ; 有汙染背景數據個數佔全部數據的百分比為20% -70%之間。
7. 按照權利要求6所述一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探測方法，其特徵在 於，無汙染背景數據個數佔全部數據的百分比為50% -60%，有汙染背景數據個數佔全部 數據的百分比為40% -50%。
8. 按照權利要求1所述一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探測方法其特徵在 於，汙染探測動態窗口序列個數參數L的值在4-40之間。
9. 按照權利要求1所述一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探測方法，其特徵在 於，汙染探測相關係數閾值參數I在0. 5-0. 9之間。
10. 按照權利要求1所述一種基於傳統在線監測儀的汙染事件快速探測方法，其特徵 在於，汙染探測相關係數超標個數閾值K2在4-40之間。
【文檔編號】G06Q50/26GK104217040SQ201410535694
【公開日】2014年12月17日 申請日期:2014年10月11日 優先權日:2014年10月11日
【發明者】劉書明, 車晗, 吳雪 申請人:清華大學