基于实时在线监测井的多层次冗余式地下水污染预警系统

本发明属于工矿用地污染防控领域，具体涉及一种基于实时在线监测井的多层次冗余式地下水污染预警系统，针对工矿企业污染跑冒滴漏所引起的地下水污染问题进行快速监测与准确预警。

背景技术：

1、近年来，环境污染问题防治重心由末端治理转向前端预防，对地下水污染监测预警和监管能力提出了更加迅速和准确的要求。工矿用地污染具有多源性、隐蔽性、随机性和复杂性的特征，是地块污染防治的重点领域。工矿用地污染源头众多，可通过跑冒滴漏等多种释放形式进入地下水、土壤等环境介质，且场地条件较为复杂，导致场地内部及周边介质污染扩散过程存在较大的空间变异性。

2、据《地下水质量标准》(gb/t 14848-2017)所规定，潜水监测频率为每年两次，承压水监测频率为每年一次。然而，现有较低的监测频率会导致所监测地下水指标的时效性较差，无法满足获取工矿用地长时间的、动态的地下水水质数据的要求，进而无法分析地下水污染所发生的具体时刻及其发展变化规律。同时，常规监测流程中，主要依靠人工周期性的采集水体样品进行实验室分析，此过程中地下水体性状的改变会导致水质参数发生变化，例如ph值、溶解氧以及挥发性有机物浓度，导致检测结果的可靠性较低。

3、目前地下水预警主要分为基于周期性监测数据的水质现状预警和基于在线监测井的水质趋势预警，后者可以为工矿企业污染预警提供有效支撑。通过调研地下水在线监测设备的相关工作发现，现有的用于监测井的设备和方法在灵敏度、选择性和准确度等方面难以满足预警需求。例如，根据污染物浓度是否超过预警阈值进行判断的模式，在污染物排放浓度低于监测设备检出限时，会将其判定为未发生污染事件，存在漏报的隐患。为解决该问题，可以在监测模块增加水温、水位、ph值和电导率等辅助性传感器，根据传感器数值变化趋势进行识别，但是判断过程容易受到某些非污染事件的影响，例如，由极端天气因素所导致的水位和水温等指标的异常变化，以及由于地质等因素所导致的地下水理化性质的变化，这样影响会带来误报的问题。

技术实现思路

1、为改变现有技术的不足，本发明提供一种监测井系统，其中所述监测井系统包括监测井和监测井中的水质传感器；其中，按照采集数据分类，水质传感器在监测井中分为三层，从上往下依次为ii类传感器、iii类传感器、i类传感器；

2、其中：

3、ii类传感器包括但不限于用于采集地下水水位(gwl)、地下水温度(gwt)等常用指标的传感器中的一种或多种；

4、iii类传感器包括但不限于用于采集重金属浓度、场地特征污染物浓度的传感器(如cd传感器、pb传感器、cu传感器、氨氮传感器、氟传感器、vocs传感器、napls传感器等)中的一种或多种；

5、i类传感器包括但不限于用于采集ph、电导率(ec)、氧化还原电位(orp)、溶解氧(do)等辅助参数的电极传感器中的一种或多种。

6、根据本发明的实施方案，所述监测井系统为工业上应用的监测井系统，其中所述监测井系统包括：

7、在工业聚集区(如工矿用地等)，对照监测点布设至少1个监测井，其设置在工业集聚区地下水流向上游的边界处，以获取对照监测井数据作为场地背景值；

8、在潜在污染扩散监测点布设至少5个监测井；

9、在垂直于地下水流向的方向，呈扇形布设至少3个监测井；

10、在工矿用地两侧沿地下水流的方向，各布设1个监测井；

11、在工矿用地内部，监测井为3～5个/10km2，若面积大于100km2时，每增加15km2监测点至少增加1个监测井；

12、监测井布设在污染源(如主要污染源)附近的地下水下游，同类型污染源布设1个监测井，工矿用地内部布设的监测点总数不少于3个，其中每个监测点设置1个监测井。

13、根据本发明的实施方案，所述监测井为环境监测井，其为一井(或一组井)一设计，一井一编码，所有环境监测井统一编码。

14、根据本发明的实施方案，所述监测井为地下水监测井，所述地下水监测井的井管采用无污染材质，例如选用pvc-u塑料管或不锈钢管。

15、根据本发明的实施方案，监测井的内壁可以选用pvc-u塑料管或无缝钢管(又称为“井管”)。

16、根据本发明的实施方案，深度小于或等于100m的监测井内壁可以选用pvc-u塑料管；深度大于100m的监测井内壁可以采用无缝钢管或不锈钢管。

17、根据本发明的实施方案，不锈钢管和/或无缝钢管的壁厚可以大于等于4.5mm。

18、根据本发明的实施方案，pvc-u塑料管的壁厚可以大于等于8.4mm。

19、根据本发明的实施方案，所述监测井系统还包括滤水管，其用于过滤流向监测井的水体。

20、根据本发明的实施方案，滤水管的具体布设位置，依据监测井的钻孔取芯情况而定。

21、根据本发明的实施方案，根据本发明的实施方案，所述监测井系统还包括沉淀管。所述沉淀管是滤水管下部的无孔管段。它的用途是聚集经过滤层流入滤水管内的细小砂粒和岩屑，防止滤水管被沉淀物堵塞。

22、根据本发明的实施方案，沉淀管长度依含水层岩性而定，松散层不小于5m，基岩不小于3m。

23、根据本发明的实施方案，所述监测井的滤料层从底部填至滤水管顶部以上20cm。优选地，使用导砂管将滤料缓慢填充至滤水管管壁与监测井钻孔的孔壁中的环形空隙内，沿着监测井内壁管的四周均匀填充，避免从单一方位填入，以防止滤料填充时形成架桥或卡锁现象。更优选地，滤料填充过程中还进行测量，确保滤料填充至设计高度。

24、根据本发明的实施方案，从滤料层往上填充密封止水材料，直至距离地面50cm。优选地，可以采用膨润土作为密封止水材料。更优选地，每填充10cm密封止水材料，向钻孔中均匀注入清洁水，优选少量的清洁水。更优选地，填充密封止水材料的过程中进行测量，确保密封止水材料(如膨润土)填充至设计高度。更优选地，在填充密封止水材料完成后，静置待膨润土充分膨胀、水化和凝结，然后回填混凝土浆层。

25、根据本发明的实施方案，所述监测井系统还包括监测井的井口保护装置。例如，地下水环境监测井井台构筑包括井口保护筒、井台或井盖、警示柱和井口标识等部分，且在井口保护装置周边区域(如周围半径1m的区域)内设立地下水环境监测井警示牌和警示柱。

26、根据本发明的实施方案，所述井口保护筒可以使用不锈钢材质；和/或，所述井盖中心部分可以采用高密度树脂材料。

27、根据本发明的实施方案，所述监测井的井盖可以加安全锁。

28、根据本发明的实施方案，依据所述监测井的井管直径，可采用内径为24cm～30cm、高为50cm的保护筒，保护筒下部应埋入水泥平台中10cm固定。

29、根据本发明的实施方案，水泥平台为厚15cm，边长50cm～100cm的正方形平台，水泥平台四角须磨圆。

30、根据本发明的实施方案，每个监测井中设置有水质传感器。

31、根据本发明的实施方案，按照采集数据分类，水质传感器在监测井中分为三层，从上往下依次为ii类传感器、iii类传感器、i类传感器，用于在线测量监测井内的各项指标。

32、其中：

33、ii类传感器包括但不限于用于采集地下水水位(gwl)、地下水温度(gwt)等常用指标的传感器中的一种或多种；

34、iii类传感器包括但不限于用于采集污染物浓度的传感器(如cd传感器、pb传感器、cu传感器、氨氮传感器、氟传感器、vocs传感器、napls传感器等)中的一种或多种；

35、i类传感器包括但不限于用于采集ph、电导率(ec)、氧化还原电位(orp)、溶解氧(do)等辅助参数的电极传感器中的一种或多种。

36、根据本发明的实施方案，所述监测井系统还包括监测预警平台，如监测预警云平台。

37、根据本发明的实施方案，所述监测井系统还包括数据传输管路，其用于连接传感器与监测预警平台。

38、根据本发明的实施方案，所述监测井的下方还设置有水质传感器。

39、根据本发明的实施方案，所述水质传感器上方在监测井构筑井台下，与洗井装置管线一同向外延伸，并连接至监测井平台。

40、根据本发明的实施方案，可以根据现场情况选择合适的电缆进行连接。

41、根据本发明的实施方案，所述监测预警平台包括中控箱、报警装置、天线(例如为4g天线)和蓄电池太阳能板。例如，蓄电池太阳能板安装在中控箱的顶部，通过立柱与中控箱连接，其主要功能是为中控箱、报警装置、天线等设备提供电力，并且能够有效防止雨水侵入，确保设备正常运行。

42、根据本发明的实施方案，中控箱通过数据传输管路连接传感器并接受数据，中控箱内部设置有蓄电池与显示板，蓄电池用于提供电力，显示板用于显示数据。

43、根据本发明的实施方案，天线(例如4g天线)用于向云端接受与发送信号，报警装置用于在现场进行报警，报警级别根据污染的严重程度不同可以分为蓝色、黄色、橙色、红色四级。

44、根据本发明的实施方案，所述监测井系统还包括自动清洗装置和/或采样装置。

45、根据本发明的实施方案，地下水监测井建成后(待井内的填料得到充分养护、稳定后，如8h后)进行成井洗井，例如采用所述自动清洗装置进行洗井。

46、根据本发明的实施方案，可以采用超量抽水的方式洗井。例如，成井洗井至直观判断水质基本上达到水清砂净(即基本透明无色、无沉砂)，同时监测ph值、电导率、浊度、水温等参数值达到稳定(连续三次监测数值浮动在±10％以内)，或浊度小于50ntu时，可结束洗井。

47、根据本发明的实施方案，对于部分监测井因水文地质条件洗井无法做到水清砂净，洗井抽水量可以达到3-5倍井容。

48、根据本发明的实施方案，自动洗井装置和/或采样装置由自动化控制设备进行控制，洗井时利用洗井泵提供动力，通过输水管路由自动洗井装置和/或采样装置抽出井内地下水后，可置于蓄水池中暂存，等待后续集中处理。优选地，若收到平台的地下水污染预警，自动对地下水进行采样。

49、根据本发明的实施方案，所述监测井系统还包括用于存储水样的采样瓶。

50、根据本发明的实施方案，采样瓶可以采取陈列式排布。优选地，所述采样瓶可以带有阀门。例如，采样过程中，使用采样装置抽出井内地下水，地下水会进入蓄水池等待处理，开启采样瓶阀门，将抽出的地下水送入采样瓶，实现地下水采样。

51、本发明还提供一种基于实时在线监测井的多层次冗余式地下水污染预警系统，其中所述预警系统包括：

52、信息收集模块，其用于获取当前监测井中传感器监测的数据；

53、信息分类存储模块，其与信息收集模块连接，信息分类存储模块接受检测数据后，将监测数据进行分类，得到分类数据；

54、预警模块，其包含判断模块和提示模块；其中，所述判断模块与信息分类存储模块连接，信息分类存储模块将分类数据传递至判断模块，判断模块判断相应的分类数据是否低于对应的预警阈值；

55、所述提示模块与判断模块连接，当所述分类数据大于或等于相应的预警阈值时，判断模确定是否发生污染事件；

56、如果判断模块确定发生污染事件，则生成预警信息，由提示模块发出预警提示。

57、根据本发明的实施方案，所述分类数据包括三部分预警数据：

58、第一部分为第ⅰ层次预警数据，包括重金属污染物浓度与场地特征污染物浓度；

59、第二部分为第ⅱ层次预警数据，包括当地污染物浓度变化趋势、天气信息、季节特征、地下水温度数据与季节特征信息；

60、第三部分为第ⅲ层次预警数据，包括当地污染物浓度变化趋势、地下水的ph、氧化还原电位(orp)、溶解氧(do)、电导率(ec)数据与污染物浓度变化趋势数据。

61、根据本发明的实施方案，所述重金属污染物包括cd、pb、cu等重金属中的一种或多种，场地特征污染物包括氨氮、含氟化合物、vocs、napls等污染物中的一种或多种。

62、根据本发明的实施方案，所述判断模块包括第ⅰ层次判断单元、第ⅱ层次判断单元和第ⅲ层次判断单元，所述第ⅰ层次判断单元、第ⅱ层次判断单元和第ⅲ层次判断单元顺次连接；

63、其中，所述第ⅰ层次判断单元用于将第ⅰ层次预警数据与相应的预警阈值进行比对，当任一污染物浓度大于或等于预警阈值时，生成预警信息并发送至提示模块；

64、若第i层次判断单元未发出预警信号，则所述第ⅱ层次判断单元用于将第ⅱ层次预警数据输入第一模型识别模块进行运算，判断识别结果是否发生异常，当发生异常时：

65、(ii-1)判断对照监测井的相应识别结果是否正常；

66、(ii-2)若与对照监测井的数据有明显差异，识别结果为不正常，则发出预警信号与异常数据信息至提示模块；

67、若第ⅱ层次判断单元未发出预警信号，则所述第ⅲ层次判断单元用于将第ⅲ层次预警数据输入第二模型识别模型进行运算，判断识别结果是否发生异常：

68、(iii-1)当发生异常时，判断对照监测井的相应识别结果是否正常；

69、(iii-2)若与对照监测井的数据有明显差异，识别结果为不正常，则发出预警信号与异常数据信息至提示模块。

70、根据本发明的实施方案，所述第一识别模型选自随机森林分类模型。

71、根据本发明的实施方案，所述第二识别模型选自循环神经网络模型。

72、根据本发明的实施方案，将第ⅰ层次预警数据(又称“第ⅰ类污染物浓度数据”)与预警阈值进行比较，预警阈值主要参考《地下水质量标准》和场地功能区划水质标准，如数值仍未明确，参考如下预警分类：

73、(s1)当某一污染物浓度数据大于或等于阈值的0.9倍而小于阈值的1倍时，表示10％提前预警，属于蓝色预警范围，发出特定污染物与浓度数据信息与第ⅰ类蓝色预警信号；

74、(s2)当某污染物浓度数据大于或等于阈值的1.0倍而小于阈值的1.1倍时，表示污染物浓度超标10％以内，属于黄色预警范围，发出特定污染物与浓度数据信息与第ⅰ类黄色预警信号；

75、(s3)当某污染物浓度数据大于或等于阈值的1.1倍而小于阈值的1.5倍时，表示污染物浓度超标10％-50％，属于橙色预警范围，发出特定污染物与浓度数据信息与第ⅰ类橙色预警信号；

76、(s4)当某污染物浓度数据大于或等于阈值的1.5倍时，表示污染物浓度超标50％以上，属于红色预警范围，发出特定污染物与浓度数据信息与第ⅰ类红色预警信号。

77、根据本发明的实施方案，所述第ⅱ层次判断单元用于先将当前监测井、对照井和当地历史第ⅱ层次预警数据输入随机森林分类模型进行训练，得到预警阈值，再根据预警阈值判断前监测井、对照井对应的数据是否异常。

78、根据本发明的实施方案，所述第ⅲ层次判断单元用于先将实验室数据、中试数据输入训练循环神经网络模型进行训练，得到初始模型，然后将第ⅲ层次预警数据输入初始模型进行训练，得到优化模型，根据循环神经网络优化模型中的预警阈值判断判断前监测井、对照井对应的数据是否异常。

79、本发明还提供一种基于实时在线监测井的多层次冗余式地下水污染的预警方法，包括以下步骤：

80、(w1)获取当前监测井和对照井中传感器监测的数据；

81、(w2)判断监测的数据中是否有达到或超过阈值的数据；

82、(w3)当步骤(w2)监测的数据中有达到或超过阈值的数据时，进一步判断是否发生污染事件；

83、(w4)当步骤(w3)中判断发生污染事件时，发出预警提示。

84、根据本发明的实施方案，步骤w1之后和s2之前，还包括如下步骤：将监测数据进行分类，得到分类数据三部分预警数据：

85、第一部分为第ⅰ层次预警数据，即污染物数据，污染物数据包括重金属污染物浓度与场地特征污染物浓度；

86、第二部分为第ⅱ层次预警数据，包括当地污染物浓度变化趋势、天气信息、季节特征、地下水温度数据与季节特征信息；

87、第三部分为第ⅲ层次预警数据，包括当地污染物浓度变化趋势、ph，orp、do和ec等。

88、根据本发明的实施方案，所述基于实时在线监测井的多层次冗余式地下水污染的预警方法包括如下步骤：

89、先判断第ⅰ层次预警数据是否大于相应的预警阈值，当任一污染物浓度大于等于预警阈值时，生成预警信息并发送至预警模块；否则，所述第ⅱ层次判断单元用于将第ⅱ层次预警数据输入第一模型识别模块进行运算，判断识别结果是否发生异常，当发生异常时，判断对照监测井的相应识别结果是否正常，若不正常，发出预警信号与异常数据信息至预警模块；若第ⅱ层次判断单元未发出预警信号，所述第ⅲ层次判断单元用于将第ⅲ层次预警数据输入第二模型识别模型进行运算，判断识别结果是否发生异常，当发生异常时，判断对照监测井的相应识别结果是否正常，若不正常，发出预警信号与异常数据信息至预警模块。

90、根据本发明的实施方案，判断第ⅱ层次预警数据是否大于相应的预警阈值包括如下步骤：先将当前监测井、对照井和当地历史第ⅱ层次预警数据输入随机森林分类模型进行训练，得到预警阈值，再根据预警阈值判断前监测井、对照井对应的数据是否异常。

91、根据本发明的实施方案，判断第ⅲ层次预警数据是否大于相应的预警阈值包括如下步骤：所述第ⅲ层次判断单元用于先将实验室数据、中试数据输入训练循环神经网络模型进行训练，得到初始模型，然后将第ⅲ层次预警数据输入初始模型进行训练，得到优化模型，根据循环神经网络优化模型中的预警阈值判断判断对照监测井对应的数据是否异常。

92、根据本发明的实施方案，所述监测井系统可以包括所述预警系统。

93、本发明还提供一种地下水水质的判断方法，包括使用所述监测井系统和/或所述预警系统监测地下水水质。

94、有益效果

95、1)本发明将相应的模型进行组合和场地适应性改进，通过模型训练和校验，可以有效解决地下水污染预警的延迟和滞后现象，进而实现对污染事件的快速响应。同时，借助机器学习模型和在线监测系统所提供的对预警信号的多层次、冗余式的判断能力，避免由于监测预警模式的片面性所导致的误报问题，提高预警的准确度。

96、2)本发明采用多层次判断单元，解决污染预警漏报的缺陷，借助机器学习模型，避免污染预警误报的问题。通过上述的多层次冗余式地下水污染快速预警系统，为工矿企业跑冒滴漏所引起的地下水污染问题进行快速监测与准确预警。