基于大数据技术的污水监测管理系统技术方案

本实用新型专利技术公开了基于大数据技术的污水监测管理系统，包括监测节点、传输模块、大数据管理模块、支持应用层、应用平台与数据处理模块，监测节点采集污水成分的相关物理量，并且将相关物理量转化成对应的电信号输出，电信号经过AD转换后转换成数字信号，的数字信号再经过传输模块传输至大数据管理模块内，大数据管理模块对接收的信号再次加工后进入到支持应用层中，支持应用层对接受的数据进行对比后实时下达命令控制下级器件工作，支持应用层的输出端连接在应用平台上，大数据管理模块与支持应用层中均需要经过数据处理模块进行数据的读写传输操作，本实用新型专利技术监测精确，可精准实现远程传输污水的污染程度数据，值得推广。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据技术的污水监测管理系统
本技术涉及污泥监测
，具体为大数据技术的污水监测管理系统。
技术介绍
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不仅在于掌握庞大的数据信息，而且在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。工业生产会形成污水，污水中富含各种氢氧化物和重金属离子，污染环境，随着能源不断消耗，污染程度逐渐加剧。采用当前的机械化控制方法在污水检测设备发生故障时，泄漏污水的信息经过较长时间才能被检测到；此外由于泄露信息中存在大规模的数据量，通过长距离无线传播，容易产生查收数据传递滞后问题。现有的污水监测管理系统仍然存在以下缺陷：(1)现有的污水监测管理系统一般利用多种采集信息方式进行收集数据，但是采集方式多利用摄像等图像采集，尽管采集过程便捷但是无法监测污水的各污染成分，无法实现远程管理下达处理污水的方式；(2)现有的污水监测管理系统监测到污水的污染程度通过传输给相应地处理器然后利用相关设备进行监测管理，但是整个处理过程仅仅是人为设定的一个标准比较，信息量小，在确定污水污染程度上远远不足。
技术实现思路
为了克服现有技术方案的不足,本技术提供基于大数据技术的污水监测管理系统，能有效的解决
技术介绍
提出的问题。本技术解决其技术问题所采用的技术方案是：基于大数据技术的污水监测管理系统，包括监测节点、传输模块、大数据管理模块、支持应用层、应用平台与数据处理模块；所述监测节点采集污水成分的相关物理量，并且将相关物理量转化成对应的电信号输出，所述电信号经过AD转换后转换成数字信号，所述的数字信号再经过所述传输模块传输至所述大数据管理模块内，所述大数据管理模块对接收的信号再次加工后进入到所述支持应用层中，所述支持应用层对接受的数据进行对比后实时下达命令控制下级器件工作，所述支持应用层的输出端连接在所述应用平台上，所述大数据管理模块与所述支持应用层中均需要经过所述数据处理模块进行数据的读写传输操作。进一步地，所述监测节点包括硫化氢浓度传感器、甲烷浓度传感器、氯水浓度检测仪与电容式液位传感器。进一步地，所述传输模块具体为一种GPRS无线通信网络。进一步地，所述大数据管理模块包括数据接收器，所述数据接收器的输出数据储存在数据存储器内，所述数据存储器的输出端连接有数据模拟处理器。进一步地，所述支持应用层包括有对比数据库，所述对比数据库与所述支持应用层接受的数据共同传输到数据处理器内，所述数据处理器输出端连接有污水监控管理器。进一步地，所述应用平台具体为一款移动设备终端。进一步地，所述数据处理模块内包括有Web服务器、数据服务器与通信服务器。与现有技术相比，本技术的有益效果是：(1)本技术利用监测节点中的多组传感器的并列同时监测，代替了现有图像监测的方式，可对污水的各成分进行监测与传输，实现监测污水中各污染元素的含量，根据污染程度采取不同的处理办法；(2)本技术通过大数据技术的对比分析，再利用GPRS无线通信网络进行数据的无线传输，不仅实现了数据的远程传，而且利用大数据的广泛性，更加精确地了解污水在各个方面污染的程度。附图说明图1为本技术整体系统示意图；图2为本技术数据传输系统示意图。图中标号：1-监测节点；2-传输模块；3-大数据管理模块；4-支持应用层；5-应用平台；6-数据处理模块；101-硫化氢浓度传感器；102-甲烷浓度传感器；103-氯水浓度检测仪；104-电容式液位传感器；201-GPRS无线通信网络；301-数据接收器；302-数据存储器；303-数据模拟处理器；401-污水监控管理器；402-数据处理器；403-对比数据库；501-移动设备终端；601-Web服务器；602-数据服务器；603-通信服务器。具体实施方式下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。如图1与图2所示，本技术提供了基于大数据技术的污水监测管理系统包括监测节点1、传输模块2、大数据管理模块3、支持应用层4、应用平台5与数据处理模块6；所述监测节点1采集污水成分的相关物理量，并且将相关物理量转化成对应的电信号输出，所述电信号经过AD转换后转换成数字信号，所述的数字信号再经过所述传输模块2传输至所述大数据管理模块3内，所述大数据管理模块3对接收的信号再次加工后进入到所述支持应用层4中，所述支持应用层4对接受的数据进行对比后实时下达命令控制下级器件工作，所述支持应用层4的输出端连接在所述应用平台5上，所述大数据管理模块3与所述支持应用层4中均需要经过所述数据处理模块6进行数据的读写传输操作。本技术的具体实施过程是监测节点1采集污水成分的相关物理量例如硫化氢浓度，甲烷浓度等，通过相应地传感器输出为电压或者电流信号，该信号为模拟信号无法直接通过无线传输，必须经过一个AD转换的操作变成数字信号的数据由无线传输至大数据管理模块3，大数据管理模块3对信号接收，存储，做预加工等操作，输出后进入到应用层4内再进行与大数据的对比分析与命令下达，应用平台5对监测的信息或者下达的命令可实时知晓，实现远程监控，而且利用大数据的精确性，达到污水的精准监测。如图1所示，所述监测节点1包括硫化氢浓度传感器101、甲烷浓度传感器102、氯水浓度检测仪103与电容式液位传感器104。硫化氢浓度传感器101可检测污水中硫化氢含量，甲烷浓度传感器102可实现对污水中甲烷含量的测量，氯水浓度检测仪103可监测氯元素在污水中的含量，电容式液位传感器104根据液位的深度可判断污水大致体积。如图1所示，所述传输模块2具体为一种GPRS无线通信网络201。如图1所示，所述大数据管理模块3包括数据接收器301，所述数据接收器301的输出数据储存在数据存储器302内，所述数据存储器302的输出端连接有数据模拟处理器303。数据接收器301接受传输模块2传来的数据，数据首先进入到相应的数据存储器302内，当需要进一步操作时调用数据存储器302内的数据对数据进行预处理，为后续的支持应用层4的应用做模拟操作。如图1所示，所述支持应用层4包括有对比数据库403，所述对比数据库403与所述支持应用层4接受的数据共同传输到数据处理器402内，所述数据处理器402输出端连接有污水监控管理器401。收集的数据与大数据库中的各项不同值的数据比较分析，确定污水的污染程度。然后根据数据处理器402处理结果利用软件操作调用支持应用层4的硬件层，操作污水监控管理器401进行监控，对污水采取相应管理办法。如图1所述，所述应用平台5具体为一款移动设备终端501。移动设备终端501可便于携带，操作灵活，满足各个用户的协议通讯。如图2所述，所述数据处理模块6内包括有Web服务器601、数据服务器602与通信服务器603。在移动设备终端501对数据处理模块6访问时，内部的各部分作以下操本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于大数据技术的污水监测管理系统，其特征在于：包括监测节点(1)、传输模块(2)、大数据管理模块(3)、支持应用层(4)、应用平台(5)与数据处理模块(6)；所述监测节点(1)采集污水成分的相关物理量，并且将相关物理量转化成对应的电信号输出，所述电信号经过AD转换后转换成数字信号，所述的数字信号再经过所述传输模块(2)传输至所述大数据管理模块(3)内，所述大数据管理模块(3)对接收的信号再次加工后进入到所述支持应用层(4)中，所述支持应用层(4)对接受的数据进行对比后实时下达命令控制下级器件工作，所述支持应用层(4)的输出端连接在所述应用平台(5)上，所述大数据管理模块(3)与所述支持应用层(4)中均需要经过所述数据处理模块(6)进行数据的读写传输操作。

【技术特征摘要】
1.基于大数据技术的污水监测管理系统，其特征在于：包括监测节点(1)、传输模块(2)、大数据管理模块(3)、支持应用层(4)、应用平台(5)与数据处理模块(6)；所述监测节点(1)采集污水成分的相关物理量，并且将相关物理量转化成对应的电信号输出，所述电信号经过AD转换后转换成数字信号，所述的数字信号再经过所述传输模块(2)传输至所述大数据管理模块(3)内，所述大数据管理模块(3)对接收的信号再次加工后进入到所述支持应用层(4)中，所述支持应用层(4)对接受的数据进行对比后实时下达命令控制下级器件工作，所述支持应用层(4)的输出端连接在所述应用平台(5)上，所述大数据管理模块(3)与所述支持应用层(4)中均需要经过所述数据处理模块(6)进行数据的读写传输操作。2.根据权利要求1所述的基于大数据技术的污水监测管理系统，其特征在于：所述监测节点(1)包括硫化氢浓度传感器(101)、甲烷浓度传感器(102)、氯水浓度检测仪(103)与电容式液位传感器(104)。3.根据权利要求1所述的基于大数据技...

【专利技术属性】
技术研发人员：张帅，贾如春，彭天炜，
申请(专利权)人：张帅，川北幼儿师范高等专科学校，
类型：新型
国别省市：四川,51