一种环境监测质量控制智能监管系统及方法与流程

本发明涉及环境监测，更具体地说，本发明涉及一种环境监测质量控制智能监管系统及方法。

背景技术：

1、随着环保要求的提高和智能化技术的发展，环境监测系统在城市管理、生态保护、工业园区等领域得到了广泛应用。这些系统依赖多种传感器对空气质量、水质、噪声、温湿度等环境参数进行实时数据采集。然而，传感器在长期使用过程中容易出现漂移、数据噪声增加等问题，导致数据的准确性下降，进而影响环境监测的有效性。

2、目前的环境监测系统大多采用定期校准或人工校准方式，虽然可以解决一定程度的漂移问题，但这种方法存在耗时长、资源浪费等缺点，尤其是面对大量传感器的情况下，无法灵活应对个别传感器的异常漂移情况。此外，当环境发生剧烈变化时，现有的系统无法及时响应传感器的漂移问题，可能导致关键数据的失真。因此，现有技术中缺乏一种能够根据传感器漂移程度进行智能化、动态调整的校准机制，以期确保环境监测数据的准确性。

技术实现思路

1、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

2、一种环境监测质量控制智能监管方法，包括以下步骤：

3、通过多个类型的传感器实时采集环境监测数据，并对采集的数据进行格式化处理以确保数据的可用性，然后分析各类别数据的波动情况，识别目标类别数据是否存在异常波动的隐患；

4、若目标类别数据存在异常波动的隐患，则对目标类别数据对应的传感器进行漂移验证，得到漂移验证数据集并进行特征提取，然后基于特征提取结果进行漂移分析，分别生成数据噪声指数和累积漂移指数；

5、基于数据噪声指数和累积漂移指数，使用模糊逻辑，将目标类别数据对应的传感器划分为严重漂移、中度漂移、低水平漂移三种类型；

6、获取所有存在异常波动的隐患的数据类别，并对应获取传感器划分结果，进行校正分析，基于校正分析结果选择局部校准或全类别校准操作对监测数据获取质量进行优化。

7、在一个优选的实施方式中，波动情况的分析步骤为：

8、将每个类别的传感器数据按时间顺序排列，形成一个该类别传感器数据的时间序列，然后获取该时间序列中相邻两个时间点的对应数据并分别标记为、，t表示时间序列中的序号，然后进行以下计算：

9、；表示序号t对应的时间点，表示数据变化幅度值，然后使用z-score异常检测法衡量当前数据相对于历史数据的偏离程度，得到时间点t处的z-score值，最终得到包含所有z-score值的检测序列。

10、在一个优选的实施方式中，识别目标类别数据是否存在异常波动的隐患指的是：

11、将目标类别数据对应的检测序列中的每一个z-score值均与预设的异常阈值进行对比，记录每一个大于预设的异常阈值的z-score值对应的序列编号并汇总为异常点标记集合，当异常点标记集合中的数据数量非零时，目标类别数据存在异常波动的隐患。

12、在一个优选的实施方式中，漂移验证指的是：

13、选择一个与目标类别数据对应的传感器同类型，且经过校准的标准传感器作为漂移验证的基准，两个传感器进行采集作业，满足以下条件：

14、将目标类别的传感器和标准传感器放置在相同的环境中，确保两者同时采集相同类型的环境数据；

15、对两者的采集时间进行同步，确保两组数据具有相同的时间戳。

16、在一个优选的实施方式中，特征提取指的是从漂移验证数据集中分别提取噪声特征信息和漂移特征信息。

17、在一个优选的实施方式中，数据噪声指数的获取逻辑为：

18、从噪声特征信息中获取目标类别数据对应的传感器实时采集的环境数据，以及每次采集的时间戳；

19、使用一阶差分公式计算相邻时间点的数据变化幅度，形成整体噪声特征，公式为：；为实时采集的环境数据总数量，为整体噪声值，表示数据序列编号i对应的时间戳，表示数据序列编号i对应的环境数据，为瞬时变化系数，；

20、使用二阶差分公式计算局部数据波动，捕捉短时间内的波动特征，公式为：；为实时采集的环境数据总数量，为局部噪声值；

21、将一阶差分和二阶差分结果使用线性回归模型进行综合考虑，生成数据噪声指数，公式为：；、、、均为预设的回归系数，为数据噪声指数。

22、在一个优选的实施方式中，累积漂移指数的获取逻辑为：

23、从漂移特征信息中获取标准传感器和目标传感器分别采集到的基准数据和监测数据；

24、对基准数据和监测数据进行时间对齐，确保相同时间点的数据进行比较；

25、计算每个时间点的基准数据与监测数据的差值，得到差值序列；

26、基于差值序列，引入时间衰减因子，计算累积漂移指数，公式为：

27、；、分别是采集的起始和结束时间，为时间衰减因子，表示时间点t时的基准数据，表示时间点t时的监测数据，表示累积漂移指数。

28、在一个优选的实施方式中，模糊逻辑的使用逻辑为：

29、将目标类别数据对应的传感器的数据噪声指数和累积漂移指数均作为输入变量，将目标类别数据对应的传感器的检测漂移程度作为输出变量，对输入变量模糊化处理，将输入变量的值转换为模糊集合，对输出变量模糊化处理，将输出变量转换为模糊集合，制定模糊规则，描述不同数据种类组合下的检测漂移程度，将模糊化后的输入变量通过模糊规则进行推理，得到目标类别数据对应的传感器的检测漂移程度。

30、在一个优选的实施方式中，获取所有存在异常波动的隐患的数据类别，并对应获取传感器划分结果，进行校正分析，基于校正分析结果选择局部校准或全类别校准操作对监测数据获取质量进行优化指的是：

31、获取目标类别数据对应的传感器的划分结果，每一种类型的划分结果均对应一个常数值，将编号i的目标传感器的划分结果对应的常数值标记为ci，然后计算优化值：；为编号i的目标传感器预设的自身影响系数，为编号j的目标传感器的划分结果对应的常数值，n表示所有传感器的总数量，为编号i的目标传感器预设的传感器间影响系数，为编号i的目标传感器和编号j的传感器间的干扰系数，通过计算编号i的目标传感器与编号j的传感器的检测数据流相关性即皮尔逊相关系数，然后进行绝对值处理得到，为优化值，如果存在传感器的优化值大于等于预设的优化判断阈值，则选择全类别校准操作，如果不存在传感器的优化值大于等于预设的优化判断阈值，则选择局部校准。

32、在一个优选的实施方式中，一种环境监测质量控制智能监管系统，包括：

33、环境数据采集模块，通过多个类型的传感器实时采集环境监测数据，并对采集的数据进行格式化处理以确保数据的可用性；

34、波动分析模块，分析各类别数据的波动情况，识别目标类别数据是否存在异常波动的隐患；

35、漂移验证分析模块，若目标类别数据存在异常波动的隐患，则对目标类别数据对应的传感器进行漂移验证，得到漂移验证数据集并进行特征提取，然后基于特征提取结果进行漂移分析，分别生成数据噪声指数和累积漂移指数；

36、类型划分模块，基于数据噪声指数和累积漂移指数，使用模糊逻辑，将目标类别数据对应的传感器划分为严重漂移、中度漂移、低水平漂移三种类型；

37、校正分析模块，获取所有存在异常波动的隐患的数据类别，并对应获取传感器划分结果，进行校正分析，基于校正分析结果选择局部校准或全类别校准操作对监测数据获取质量进行优化。

38、本发明的技术效果和优点：

39、本发明通过引入智能评估机制，能够实时监控和分析每个传感器的漂移情况和数据噪声水平。通过对漂移程度和噪声特征进行精确的量化分析，系统可以动态判断哪些传感器需要校准，并根据实际情况选择局部或全类别校准。这种基于实际数据的动态校准方式，确保了环境监测数据的长期精准性和可靠性，极大减少了因传感器长期使用漂移导致的数据失真问题。

40、传统环境监测系统通常依赖定期人工校准，或全部传感器进行统一校准，这种方式存在时间长、成本高、资源浪费等弊端。相比之下，本发明可以根据传感器的实时状态，通过智能算法进行校准决策，选择最适合的校准操作。这不仅减少了不必要的全系统校准操作，还大幅节省了校准所需的时间和人力成本，显著提升了系统的整体运行效率。

41、在实际应用场景中，环境条件变化复杂且不可预见，传感器可能在某些极端情况下发生快速漂移。本发明能够快速检测传感器数据中的异常波动，并及时作出响应。当某一类或多类传感器的数据质量受到影响时，系统能够迅速选择适当的校准操作，避免关键监测数据的失真和滞后，从而提高整个监测系统的响应速度。

42、本发明通过智能化校准机制，大幅减少了对人工校准的依赖。传感器漂移检测、数据分析和校准决策均由系统自动完成，减少了人为干预的频次和复杂度。这种自动化程度的提升，不仅降低了人工操作带来的误差风险，还显著减少了维护成本，使得系统能够长时间自主运行，保障数据的连续性和准确性。