一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法技术

本发明专利技术公开了一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法，包括以下步骤：由构建的监控系统获取反映河道健康的指标数据，并向数据库反馈；指标数据包括水文指标、水质指标、水生态指标；主控装置从数据库读取并识别上述的指标数据，依据识别结果决定是否发出警报，并启动对应的自修复系统。本发明专利技术结合了环境监测、模拟、修复等多项技术，与现有技术相比，具有系统性、即时性、有效性等优点。可对多变的水文、水质、水生态环境进行即时响应，对河道健康进行实时诊断与预警，对突发性污染进行识别，针对水环境变化进行自动化修复。具有很强的先进性、实用性和广泛的适用性。

A Real-time Diagnosis and Self-repair Method for River Health in Variable Environment

The invention discloses a real-time diagnosis and self-repair method for river health in changeable environment, including the following steps: acquiring index data reflecting river health from the constructed monitoring system and feeding back to the database; index data including hydrological index, water quality index and water ecological index; reading and identifying the above index data from the database by the main control device, and deciding on the basis of the identification results. Determine whether to issue an alarm and start the corresponding self-repairing system. The invention combines environmental monitoring, simulation, repair and other technologies, and has the advantages of systematicness, instantaneity and effectiveness compared with the existing technology. It can respond to the changeable hydrology, water quality and water ecological environment, diagnose and warn the river health in real time, identify the sudden pollution, and repair the water environment automatically. It has strong advancement, practicability and wide applicability.

【技术实现步骤摘要】
一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法
本专利技术涉及一种河道自修复方法，具体涉及一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法，属于河道治理

技术介绍
随着城市人口的持续增长、城市经济的快速发展和城市化进程的不断推进，在人类活动的影响下，水环境问题日益严重。由于各种因素引起的城镇河道黑臭现象越来越常见,城镇黑臭河道的出现一定程度上是由工业生产及日常生活过程中产生的污水及废水等直接排进河道内导致的，长期此以往导致河道内的水体出现黑臭及性质上的改变现象。因此,有效的黑臭河道治理渠道及途径成为了日常环境保护过程中较为突出的话题之一。控源截污、内源治理是河道治理的前提和基础，河道治理手段涉及物理、化学、生态、微生物等，类型众多，短期效果较好，但无法长期有效的控制河道水环境。针对河道反复出现水质恶化现象，目前的治理方法往往是治标不治本，缺乏系统化的水体污染治理与控制方法。为此，本专利技术结合环境监测、模拟、修复、管理等多项技术，提出了一种具有系统性、即时性、有效性等优点的多变环境下的河道健康实时诊断与自修复新方法。
技术实现思路
为解决现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种具有系统性、即时性、有效性等优点的多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法。为了实现上述目标，本专利技术采用如下的技术方案：一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法，包括以下步骤：S1、由构建的监控系统获取反映河道健康的指标数据，并向数据库反馈；所述指标数据包括水文指标、水质指标、水生态指标；S2、主控装置从数据库读取并识别上述的指标数据，依据识别结果决定是否发出警报，并启动对应的自修复系统。上述水文指标包括流速、流向、水位；水质指标包括电导率、pH值、温度、溶解氧、浊度、总磷、总氮、氨氮、高锰酸盐指数；所述水生态指标的依据包括水生态遥感图像、拍摄图像的差异，主要用于识别水生植物生长情况。上述步骤S1中的监控系统包括自动监测、人工识别；所述监控系统的构建，包括以下步骤：A1、设置自动监测站，包括：小型河道，在河道的上游布设一个自动监测站；中型河道，在河道的上游、下游各布设一个自动监测站；大型河道，至少在河道上、中、下游各布设一个自动监测站，并根据河道长度增设若干自动监测站；所述自动监测站内布设水文、水质监测仪；A2、设置图像监测，包括：卫星遥感图像、无人机的拍摄图像、摄像头的拍摄图像；所述摄像头与自动监测站配套设置，并在水生植物密集处、河道排污口处增设摄像头；A3、设置人工识别装置在沿河道两岸每隔1-2km处设置人工识别装置，包括多个按钮，分别对应气味异常举报、颜色异常举报、突发性污染事故举报。上述步骤S2中的警报基于指标数据的异常，及人工识别装置的响应；其中，水质指标的异常增大的情况，识别为突发性污染事故。上述指标数据的异常，包括：B1、水位超过洪水位或低于枯水位；B2、溶解氧下降或低于预警值；B3、高锰酸盐指数、总磷、总氮、氨氮增大或超过预警值；B4、浊度增大或超过预警值；B5、河道的流速减慢或低于预警值；B6、卫星遥感图像的水面植被覆盖面积增大或超过预警值；B7、摄像头拍摄的植物、鱼类异常情况，包括植物倒伏、鱼类死亡、上游出现成片藻类、油污污染向下游移动；所述预警值，根据河道近3-10年的平均值与范围值确定。上述步骤S2中的自修复系统，包括：由主控装置控制的曝气装置、拦污装置、抽水泵站、闸门、浮床装置、打捞装置；C1、溶解氧低于预警值时，开启曝气装置；C2、上游出现成片藻类、油污污染向下游移动时，开启拦污装置或关闭上游闸门；C3、河道的流速减慢或低于预警值时，开启抽水泵站；C4、根据图像监测的反馈识别植物生长情况，调整浮床装置的位置；C5、根据图像监测的反馈识别河面出现大片水生植物时，开启打捞装置；所述自修复系统还包括，人工识别装置的响应：主控装置接受人工识别装置的反馈，并根据反馈与相应的指标数据匹配、核实；若核实无误，则通过警报系统生成警报信息通知人工现场调研。上述的一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法，还包括模拟系统，内置将河道岸线和指标数据相结合而构成的河道模型；所述模拟系统的作用，包括：主控装置启动自修复系统后，D1、模拟系统从数据库中读取实时的指标数据，与预设的标准数据核对，根据差值生成修复方案，并导入河道模型，即时模拟检验修复后的效果；D2、若效果不符合标准，则删除该方案，重新生成新的方案；D3、若效果符合标准，则将修复方案反馈至数据库，主控装置从数据库中导出该修复方案，并根据该修复方案驱动自修复系统；D4、监控系统实时获取修复中的指标数据，并反馈至数据库；D5、重复步骤D1－D4，模拟系统实时调整修复方案，主控装置根据调整后的修复方案至修复后的实时指标数据符合标准，主控装置停止自修复系统。上述河道模型包括水动力模型、水质模型、水生态模型；所述河道模型的类型包括二维、三维水环境模型。上述模型的构建，包括以下步骤：E1、构建的模型：E11、在谷歌地球中描绘河道岸线，岸线边界包括上游、下游、支流、排污口位置，制作岸线文件；E12、根据岸线文件生成符合研究尺度的网格；E13、使用走航式ADCP测量至少3个河道断面，并在河宽变化处、支流汇入口、河道弯曲处增加监测断面；E14、根据监测断面的数据，采用插值法制作底高程数据；E2、模型的率定：根据自动监测站反馈的水文数据、水质数据，对模型进行率定，误差小于5%时认为模型的可信度符合要求。本专利技术的有益之处在于：本专利技术的一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法，结合了环境监测、模拟、修复等多项技术，与现有技术相比，具有系统性、即时性、有效性等优点。本专利技术的提供了一种系统化的水体污染治理与控制方法，对多变的水文、水质、水生态环境进行即时响应，对河道健康进行实时诊断与预警，对突发性污染进行识别，针对水环境变化进行自动化修复。具有很强的先进性、实用性和广泛的适用性。附图说明图1是本专利技术一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法的结构示意图。具体实施方式以下结合附图和具体实施例对本专利技术作具体的介绍。一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法，包括以下步骤：S1、由构建的监控系统获取反映河道健康的指标数据，并向数据库反馈；所述指标数据包括水文指标、水质指标、水生态指标；S2、主控装置从数据库读取并识别上述的指标数据，依据识别结果决定是否发出警报，并启动对应的自修复系统。上述水文指标包括流速、流向、水位；水质指标包括电导率、pH值、温度、溶解氧、浊度、总磷、总氮、氨氮、高锰酸盐指数；所述水生态指标的依据包括水生态遥感图像、拍摄图像的差异，主要用于识别水生植物生长情况。上述步骤S1中的监控系统包括自动监测、人工识别；所述监控系统的构建，包括以下步骤：A1、设置自动监测站，包括：小型河道，在河道的上游布设一个自动监测站；中型河道，在河道的上游、下游各布设一个自动监测站；大型河道，至少在河道上、中、下游各布设一个自动监测站，并根据河道长度增设若干自动监测站；所述自动监测站内布设水文、水质监测仪；A2、设置图像监测，包括：卫星遥感图像、无人机的拍摄图像、摄像头的拍摄图像；所述摄像头与自动监测站配套设置，并在水生植物密集处、河道排污口处增设摄像头；A3、设置人工识别装置在沿河道本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、由构建的监控系统获取反映河道健康的指标数据，并向数据库反馈；所述指标数据包括水文指标、水质指标、水生态指标；S2、主控装置从数据库读取并识别上述的指标数据，依据识别结果决定是否发出警报，并启动对应的自修复系统。

【技术特征摘要】
1.一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、由构建的监控系统获取反映河道健康的指标数据，并向数据库反馈；所述指标数据包括水文指标、水质指标、水生态指标；S2、主控装置从数据库读取并识别上述的指标数据，依据识别结果决定是否发出警报，并启动对应的自修复系统。2.根据权利要求1所述的一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法，其特征在于，所述水文指标包括流速、流向、水位；水质指标包括电导率、pH值、温度、溶解氧、浊度、总磷、总氮、氨氮、高锰酸盐指数；所述水生态指标的依据包括水生态遥感图像、拍摄图像的差异。3.根据权利要求1所述的一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法，其特征在于，所述步骤S1中的监控系统包括自动监测、人工识别；所述监控系统的构建，包括以下步骤：A1、设置自动监测站，包括：小型河道，在河道的上游布设一个自动监测站；中型河道，在河道的上游、下游各布设一个自动监测站；大型河道，至少在河道上、中、下游各布设一个自动监测站，并根据河道长度增设若干自动监测站；所述自动监测站内布设水文、水质监测仪；A2、设置图像监测，包括：卫星遥感图像、无人机的拍摄图像、摄像头的拍摄图像；所述摄像头与自动监测站配套设置，并在水生植物密集处、河道排污口处增设摄像头；A3、设置人工识别装置在沿河道两岸每隔1-2km处设置人工识别装置，包括多个按钮，分别对应气味异常举报、颜色异常举报、突发性污染事故举报。4.根据权利要求1所述的一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法，其特征在于，所述步骤S2中的警报基于指标数据的异常，及人工识别装置的响应；其中，水质指标的异常增大的情况，识别为突发性污染事故。5.根据权利要求4所述的一种多变环境下的河道健康实时诊断与自修复方法，其特征在于，所述指标数据的异常，包括：B1、水位超过洪水位或低于枯水位；B2、溶解氧下降或低于预警值；B3、高锰酸盐指数、总磷、总氮、氨氮增大或超过预警值；B4、浊度增大或超过预警值；B5、河道的流速减慢或低于预警值；B6、卫星遥感图像的水面植被覆盖面积增大或超过预警值；B7、摄像头拍摄的植物、鱼类异常情况，包括植物倒伏、鱼类死亡、上游出现成片藻类、油污污染向下游移动；所述预警值，根据河道近3-10年的平均值与范围值确定。6.根据权利要求1所述的一种多变环境下的河道健康实时诊...

【专利技术属性】
技术研发人员：李一平，翁晟琳，魏蓥蓥，程月，王子悦，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32