一种污染源环境自动监测平台的异常数据预警系统及方法技术方案

本发明专利技术属于环境治理技术领域，公开了一种污染源环境自动监测平台的异常数据预警系统及方法。实时数据异常判断：对近x日数据进行均值处理，当出现阶跃变化时，作为异常数据，进行异常数据预警；历史数据异常判断：对不同企业、排口、同一因子的数据的波动规律进行判断；重复数据异常判断：当长时间出现某个因子的数据为恒定不变时，发出异常预警。本发明专利技术找出了“异常”数据之间的规律，提供检查机关相应的决策参考，可以大大地提高对不法排污企业的监管。

【技术实现步骤摘要】
一种污染源环境自动监测平台的异常数据预警系统及方法
本专利技术属于环境治理
，尤其涉及一种污染源环境自动监测平台的异常数据预警系统及方法。
技术介绍
目前，业内常用的现有技术是这样的：武汉市的污染源是全国行业内的先进监测系统，目前在统计分析上有很多类似系统，但是在作弊数据、异常数据(疑似数据)的判定上，据对现有技术的检索，还未发现这样的系统。有很多机器学习，统计学上的一些方法，可以用来寻找规律，用来寻找因子之间的关系，这类的知识大多在人工智能行业比较多。排污企业配合企业，每年会产生大笔环境治理费用，而很多不法企业，利用仪器在企业现场，人为进行非法干预，达到逃避排污治理。违法成本小于惩罚成本，很多企业走上了作弊数据的道路。目前，作弊数据只能通过人工审核，经验审核。甚至，更多的情况是接受到了民众的投诉，政府部门按照流程进行督查，效果甚微。往往政府的检查人员一走，企业又开始了违法的行为。每天武汉市会产生几十万条监测数据，对于海量数据，人工审核成本很高，且效率低下。使用机器远程实时监控，又不能保证实时监控的数据的可靠性，那么，对于这种人工干预的“异常”数据，往往会存在一定的规律性，比如：排污口A的某因子数据平时一般在5-10之间，突然在某个时间段出现跃变，成为1-2之间，然后恢复。找出“异常”数据之间的规律，提供检查机关相应的决策参考，可以大大的提高对不法企业的监管，对环境的有力保护。综上所述，现有技术存在的问题是：(1)对于海量数据，人工审核成本很高，且效率低下。使用机器远程实时监控，又不能保证实时监控的数据的可靠性。(2)不法企业利用技术手段干预设备的监测，上传作弊数据，达到逃避排污处罚的目的。(3)违法成本低，监管不到位。同时，过多的依赖民众投诉、随机抽检，漏掉作弊数据的可能性极大。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种污染源环境自动监测平台的异常数据预警系统及方法。本专利技术对于异常数据、作弊数据进行预警，配合执法人员，提前筛选，提供决策建议。本专利技术是这样实现的，一种污染源环境自动监测平台的异常数据预警方法，包括：寻找正常排污数据的规律方法：按照时间周期性、非周期性，按照时间段(天、周、月、年)可以对数据进行分类寻找；按照因子、排污口、企业监管类型、企业区域、企业的相关属性(如企业的生产产品的类型、企业的产值、企业的停工时间、企业的生产周期等)与时间进行排列组合，可以寻找出相应的因子的排放规律。实时数据异常判断：对近x日数据进行均值或者平方差处理，当出现阶跃变化时，作为异常数据，进行异常数据预警。历史数据异常判断：对不同企业、排口、同一因子的数据的波动规律进行判断，当正常的上传的数据，出现与规律不符时，作为怀疑的异常数据，通过人工核实、图片视频抓拍等方式结合判断异常数据。重复/周期性规律数据异常判断：当长时间出现某个因子的数据为恒定不变时，发出异常预警；当数据出现周期性的波动，比如，X小时为数值a，Y小时为数值b，周期性的变化，则作为异常数据(这里的a与b都可以取成是一个区间)；对于周期性的数据，可以加入小时/日/周/月/年的时间段的判断。进一步，寻找正常排污数据的规律方法，包括:1)对于同排口的排污因子的排放规律：a)同因子不同时间的排放规律,通过绘制时间与排污因子的x-y曲线，通过多条曲线取平均的方法，获取到同因子不同时间排放的基础规律；b)多因子不同时间的关联关系,通过取不同时间不同因子的排放值的平均差或者比值，获取到关联关系的规律。2)对于同类型的污水、废气排口的排放规律：a)单因子不同时间的关联关系：同周期不同时间的数据进行比较的方法。例：取2017年期的A、B等多个企业污水排口，氨氮因子的排放数据，通过绘制时间与排污因子的x-y曲线1；取2016年期的A、B等多个企业的污水排口，氨氮因子排放数据，通过绘制时间与排污因子的x-y曲线2，曲线1与曲线2在同一时间周期，如1月份的比例关系、差值关系(在一个范围内波动)。周期可以取为年，月，天，小时，那么可以得到相应周期的排放规律；不同周期不同时间的数据进行比较的方法。例：取2017年的A、B等多个企业的污水排口，氨氮因子的排放数据，设置阈值为X，方法一：取排放值在X上时间连续的数据，得到时间段Y；方法二，取周排放均值在X1上的连续的周时间段Y1；方法三，取周排放均值在X2上的连续的月时间段Y2，根据所得的月时间段，按照与全年的时间进行作比较，可以得出日/周/月排放因为的排放比率，作为第一种不同时间的排放关系。第二种，根据不同排放时间段，可以得出当A、B等多个企业在长达Y连续的(日/周/月)排放之后，排放值会低于X，可以推算出企业的第二种排放规律。b)多因子不同时间的关联关系：多因子不同时间的关联关系是比较复杂的一种，它们之间的关联关系最基本的就是同类型的因子，可能会有多个。比如：炉温因子，分为上炉温、中炉温、下炉温；PH值经常会出氮氢化合物同时出现在一个排口。这种关联关系是跟化学物质的本身有关系的，或者说跟企业的生产的产品，产生的化学反应有着直接的关系。按照多因子的同时出现的可能性，分为强关联关系与弱关联关系。我们针对强关联关系的因子作相应的规律查找，对于弱关联关系的因子，归到本文的其他分类中进行查找关系，如：同区域、同监管类型的多因子之间的关联关系，本段不进行赘述；对于强关联关系的因子，一般会存在比例排放关系。比如：同是污水排放的医院，排放的总余氯因子，会同时出现氨氮、PH值因子，瞬时流量会与总余氯成比例关系(正相关或负相关)。设置一个范围[-a,+a]，如果a的值在0.3以下，说明两种因子极低相关，如果高于0.9，甚至于1，说明两种因子极度相关；多因子的关联关系存在的第二种为：因子一的值x与因子二的值y的和x+ay等于一个恒定的渐变值；如图3.多因子的关联关系存在的第三种为：复合因子的值与复合因子的值成比例，解析说明复合因子为多种因子的值的和或者取平均。同样分为：多因子同周期不同时间的数据和多因子不同周期不同时间的数据两种规律方式。3)对于同企业不同排口的排放规律：单因子不同时间的关联关系：同周期不同时间的数据进行比较的方法，获取同周期的不同排口的排放规律。例：取2017年企业A，1号废气排口SO2因子的排放数据，通过绘制时间与排污因子的x-y曲线1；取2017年期企业A的2号废气排口SO2因子的排放数据，通过绘制时间与排污因子的x-y曲线2，曲线1与曲线2在同一时间周期，如1月份的比例关系、差值关系、平均值的比例关系(在一个范围内波动)。周期可以取为年，月，天，小时，那么可以得到相应周期的排放规律。不同周期不同时间的数据进行比较的方法。例：取2017年的企业的污水排口，氨氮因子的排放数据，设置阈值为X，方法一：取排放值在X上时间连续的数据，得到时间段Y；方法二，取周排放均值在X1上的连续的周时间段Y1；方法三，取周排放均值在X2上的连续的月时间段Y2，根据所得的月时间段，按照与全年的时间进行作比较，可以得出日/周/月排放因为的排放比率，作为第一种不同时间的排放关系。第二种，根据不同排放时间段，可以得出当A、B等多个企业在长达Y连续的(日/周/月)排放之后，排放值会低于X，可以推算出企业的第二种排放规律。4)对于同行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种污染源环境自动监测平台的异常数据预警方法，其特征在于，所述污染源环境自动监测平台的异常数据预警方法包括：寻找正常排污数据的规律方法：按照时间周期性、非周期性，按照时间段对数据进行分类寻找；按照因子、排污口、企业监管类型、企业区域、企业的相关属性与时间进行排列组合，寻找出相应的因子的排放规律；实时数据异常判断：对近x日数据进行均值或者平方差处理，当出现阶跃变化时，作为异常数据，进行异常数据预警；历史数据异常判断：对不同企业、排口、同一因子的数据的波动规律进行判断，当正常的上传的数据，出现与规律不符时，作为怀疑的异常数据；通过人工核实、图片视频抓拍方式的结合进行重复/周期性规律数据异常判断。

【技术特征摘要】
1.一种污染源环境自动监测平台的异常数据预警方法，其特征在于，所述污染源环境自动监测平台的异常数据预警方法包括：寻找正常排污数据的规律方法：按照时间周期性、非周期性，按照时间段对数据进行分类寻找；按照因子、排污口、企业监管类型、企业区域、企业的相关属性与时间进行排列组合，寻找出相应的因子的排放规律；实时数据异常判断：对近x日数据进行均值或者平方差处理，当出现阶跃变化时，作为异常数据，进行异常数据预警；历史数据异常判断：对不同企业、排口、同一因子的数据的波动规律进行判断，当正常的上传的数据，出现与规律不符时，作为怀疑的异常数据；通过人工核实、图片视频抓拍方式的结合进行重复/周期性规律数据异常判断。2.如权利要求1所述的污染源环境自动监测平台的异常数据预警方法，其特征在于，寻找正常排污数据的规律方法，包括:1)对于同排口的排污因子的排放规律：a)同因子不同时间的排放规律,通过绘制时间与排污因子的x-y曲线，通过多条曲线取平均的方法，获取到同因子不同时间排放的基础规律；b)多因子不同时间的关联关系,通过取不同时间不同因子的排放值的平均差或者比值，获取到关联关系的规律。2)对于同类型的污水、废气排口的排放规律，包括：单因子不同时间的关联关系：同周期不同时间的数据进行比较的方法；不同周期不同时间的数据进行比较的方法。多因子不同时间的关联关系：对于强关联关系的因子，存在比例排放关系，设置一个范围[-a,+a]，a的值小于0.3，两种因子极低相关，高于0.9，甚至于1，两种因子极度相关；多因子的关联关系存在因子一的值x与因子二的值y的和x+ay等于一个恒定的渐变值；多因子的关联关系存在复合因子的值与复合因子的值成比例。3)对于同企业不同排口的排放规律：单因子不同时间的关联关系：同周期不同时间的数据进行比较的方法，获取同周期的不同排口的排放规律；不同周期不同时间的数据进行比较的方法。4)对于同行业的企业同类型的排口的排放规律，包括：单因子不同时间的关联关系：同周期不同时间的数据进行比较的方法，获取同周期的不同排口的排放规律；不同周期不同时间的数据进行比较的方法。多因子不同时间的关联关系：从同行业的同质属性来寻找相应的规律。5)对于同监管类型的企业同类型的排口的排放规律，包括：单因子不同时间的关联关系：同周期不同...

【专利技术属性】
技术研发人员：何政，李威，叶刚，王萍，
申请(专利权)人：武汉邦拓信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42