一种河湖水质监测系统及方法

本发明涉及水质监测，尤其是涉及一种河湖水质监测系统及方法。

背景技术：

1、

2、从现实的数据产生、技术发展来看，未来全球天、空、地部署的数百万计传感器每日获取的观测数据将超过10pb，面对海量的生态环境监测数据，传统的数据处理工具和技术根本无以应对，须采用大数据的理念与方法。因此，进行面向黄河流域生态保护的空天地一体化大数据平台研究，对于河流的智慧感知与生态环境工作极其重要。平台设计的好坏、技术组件选配是否合理，直接影响河湖流域生态大数据的处理分析，进而影响河湖流域生态保护的差别化、精准化和一体化管理。

3、目前，市场上已经存在多种水质监测系统，它们主要依赖于传感器技术、数据传输技术和数据处理技术来实现对水质参数的实时监测与分析。这些系统在一定程度上提高了水质监测的效率和准确性，为水质管理提供了重要的数据支持，但也存在一些缺陷和不足：

4、1)现有的数据传输方式受到环境因素的影响(如天气、地形等)，导致数据传输的稳定性不足；此外，对于偏远地区或复杂水域的水质监测，数据传输的覆盖范围和实时性也可能受到限制。

5、2)传统的数据处理方法可能无法充分利用历史数据中的信息，导致预测精度不高或预测结果不稳定。

6、3)多个传感器获得的多个水质参数指标，导致在系统数据接收端没有统一的数据接口。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种河湖水质监测系统及方法，通过多参数水质在线监测传感器进行数据采集，并通过高效的传输技术，能够实时、准确地获取水质数据；同时，通过对原始水质数据进行预处理操作，提高了数据质量和可靠性，为后续的数据分析和预测提供有力支持。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种河湖水质监测系统，包括数据采集模块、数据处理与分析模块和数据存储与可视化模块，所述数据采集模块利用多参数水质在线监测传感器模块采集水质数据；

3、所述数据预处理与分析模块用于对采集到的原始水质数据进行预处理，采用深度学习预测网络，建立预测模型进行水质预测，并根据预测结果进行水质类别分析；

4、所述数据存储与可视化模块将实测数据和预测数据存入mysql数据库中并构建可视化界面，用于实时数据提取和用户直观了解未来一段时间水质状况。

5、优选的，所述多参数水质在线监测传感器模块包括ph高频传感器、codmn高频传感器、do高频传感器和nh3-n高频传感器，所述ph高频传感器和do高频传感器均采用电极式传感器，并采用rs485标准传输协议，通过软件修改地址、波特率、校准指标保障与数据传输网络匹配。

6、优选的，所述codmn高频传感器和所述nh3-n高频传感器均采用集成传感器，并在所述codmn高频传感器和所述nh3-n高频传感器内部均嵌入通信传输模块，所述通信传输模块的信息传输接口与系统数据接收端相连。

7、为实现上述目的，本发明还提供了一种河湖水质监测方法，包括以下步骤：

8、s1、原始水质数据采集；

9、s2、对原始水质数据进行预处理；

10、s3、建立预测模型进行水质预测，根据预测结果进行水质类别分析；

11、s4、将水质数据存储在mysql数据库中，并构建可视化系统界面。

12、优选的，步骤s1中，所述原始水质数据采集具体为：通过ph高频传感器、codmn高频传感器、do高频传感器和nh3-n高频传感器，实地测得多种水质参数浓度数据，各数据指标同步采集，并行处理。

13、优选的，步骤s2中，所述对原始水质数据进行预处理具体为：将步骤s1中采集获得的原始水质数据通过rs485标准传输协议传输到系统平台的数据接收端，进行数据预处理，所述数据预处理包括对原始水质数据统一进行清洗、去噪和校准操作。

14、优选的，步骤s3中，所述建立预测模型进行水质预测，并根据预测结果进行水质类别分析，具体过程如下：

15、s31、采用深度学习预测网络，建立以encoder-decoder-lstm架构为基础的预测模型；

16、s32、以lstm网络为基础设计编码器和解码器，并在此过程中添加维度注意力机制模块，在编码过程中根据历史数据计算水质时间序列各维度的权重，并在解码输出前将此权重作为比例系数作用于预测结果；

17、s33、基于水质预测结果，对比水质标准，根据多种水质预测结果数据分析水质类别。

18、优选的，步骤s4中，将实测水质数据以及预测水质数据存入mysql数据库中，实现实时数据提取和多点数据关联分析；可视化系统界面采用echart绘图插件，结合javascript编程语言，建立与可视化web界面相结合的数字图形。

19、因此，本发明采用上述一种河湖水质监测系统及方法，有益效果如下：

20、(1)本发明通过构建水质预测模型，能够精准预测未来水质状况，及时发现潜在的水质污染风险，这有助于相关部门和企业及时采取应对措施，避免水质污染事件的发生或扩大，保障人民群众的健康安全。

21、(2)本发明采用的数据采集和传输技术，能够实时、准确地获取水质数据；同时，通过数据预处理操作，提高数据质量和可靠性，为后续的数据分析和水质预测提供了有力支持。

22、(3)本发明通过rs485标准传输协议，将多个传感器获得的多个水质参数指标数据传输到数据分析平台，解决了在系统数据接收端没有统一数据接口的问题。

23、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

技术特征：

1.一种河湖水质监测系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据处理与分析模块和数据存储与可视化模块，所述数据采集模块利用多参数水质在线监测传感器模块采集水质数据；

2.根据权利要求1所述的一种河湖水质监测系统，其特征在于，所述多参数水质在线监测传感器模块包括ph高频传感器、codmn高频传感器、do高频传感器和nh3-n高频传感器，所述ph高频传感器和do高频传感器均采用电极式传感器，并采用rs485标准传输协议，通过软件修改地址、波特率、校准指标保障与数据传输网络匹配。

3.根据权利要求2所述的一种河湖水质监测系统，其特征在于，所述codmn高频传感器和所述nh3-n高频传感器均采用集成传感器，并在所述codmn高频传感器和所述nh3-n高频传感器内部均嵌入通信传输模块，所述通信传输模块的信息传输接口与系统数据接收端相连。

4.一种如权利要求1-3任一项所述的河湖水质监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的一种河湖水质监测方法，其特征在于，步骤s1中，所述原始水质数据采集具体为：通过ph高频传感器、codmn高频传感器、do高频传感器和nh3-n高频传感器，实地测得多种水质参数浓度数据，各数据指标同步采集，并行处理。

6.根据权利要求5所述的一种河湖水质监测方法，其特征在于，步骤s2中，所述对原始水质数据进行预处理具体为：将步骤s1中采集获得的原始水质数据通过rs485标准传输协议传输到系统平台的数据接收端，进行数据预处理，所述数据预处理包括对原始水质数据统一进行清洗、去噪和校准操作。

7.根据权利要求6所述的一种河湖水质监测方法，其特征在于，步骤s3中，所述建立预测模型进行水质预测，并根据预测结果进行水质类别分析，具体过程如下：

8.根据权利要求7所述的一种河湖水质监测方法，其特征在于，步骤s4中，将实测水质数据以及预测水质数据存入mysql数据库中，实现实时数据提取和多点数据关联分析；可视化系统界面采用echart绘图插件，结合javascript编程语言，建立与可视化web界面相结合的数字图形。

技术总结本发明涉及水质监测技术领域，具体公开了一种河湖水质监测系统及方法，水质监测系统包括数据采集模块、数据处理与分析模块和数据存储与可视化模块，数据采集模块利用多参数水质在线监测传感器采集水质数据；数据预处理与分析模块用于对采集到的原始水质数据进行预处理，通过建立预测模型进行水质预测和水质类别分析；数据存储与可视化模块将水质数据存入MySQL数据库中，构建可视化界面，用于用户直观了解未来一段时间水质状况。本发明采用上述的一种河湖水质监测系统及方法，能够高效、精准的预测未来水质状况，通过数据预处理操作，提高数据质量和可靠性，及时发现潜在的水质污染风险，为后续的数据分析和水质预测提供了有力支持。技术研发人员：肖衡林,郑志强,翁智,徐湘田,丁昊,付振帅受保护的技术使用者：内蒙古大学技术研发日：技术公布日：2024/8/5