开放式空气质量监测系统技术方案

本发明专利技术公开了开放式空气质量监测系统，涉及空气质量监测技术领域，采用可移动的低成本的空气质量检测终端，结合开放式的大数据系统架构，完善了现有的空气质量监测网络，降低了空气监测系统的成本，最大程度了实现了数据共享。采用动态智能空气预测算法，融合了大型空气质量检测设备和普通空气质量检测终端的优点，实现了具体位置空气质量的实时预测；同时采用基于移动位置的自动校准技术，提高了空气质量监测系统的精度；利用Android App技术、Web技术实现了普通居民实时查询当前位置的空气质量，在一定程度上解决了空气质量预报中的滞后性和区域性缺点，为空气质量的精准预报提供了一种新的解决方案。

Open air quality monitoring system

【技术实现步骤摘要】
开放式空气质量监测系统
本专利技术涉及空气质量监测
，特别是涉及开放式空气质量监测系统。
技术介绍
随着我国经济建设的飞速发展，工业化、城镇化的持续推进，机动车保有量大幅增加，部分污染企业过度排放，导致大气污染情况日益严峻，以雾霾天气为代表的恶劣天气频频发生，严重影响了人民群众的身心健康，制约了经济的可持续发展，引起了社会越来越多的关注。实时掌握当前的空气质量成为普通居民的急切需求，也是做好大气污染防治工作的先决条件。目前我国的空气质量的监测与预报主要依靠国家环境监测站点的监测，通过空气质量预报网周期性发布监测信息，监测站点位置固定，设备昂贵，覆盖率低，导致监测和预报具有明显的区域性和滞后性。同时一些小型监测设备精度较差，空气传感器零点易于漂移，且用户数量有限，不能满足普通居民对空气质量的实时掌握需求。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了开放式空气质量监测系统，可以解决现有技术中存在的问题。本专利技术提供了开放式空气质量监测系统，包括开放式信息采集子系统、大数据智慧云平台和前端用户子系统，所述开放式信息采集子系统包括多个普通空气质量检测终端和多个环境监测站的大型空气质量检测设备，用于采集不同地点的空气质量数据；所述大数据智慧云平台由大数据处理与存储子系统、空气质量数据建模分析及预测子系统和云服务平台组成，所述大数据处理和存储模块对所述普通空气质量检测终端发送的数据进行格式转换，形成记录数据，对于需要实时处理的数据，所述大数据处理和存储模块将其存储到Kafka分布式流媒体平台中；对于不需要实时性处理的数据，所述大数据处理和存储模块将其存储到Hive仓库中；所述大数据分析与预测模块用于提供多种大数据分析方法，对于实时性业务需求，所述大数据分析与预测模块采用基于自动校准方法和信息融合方法的StructuredStreaming实时流算子，实时计算消费Kafka数据，并将结果输出到所述云服务模块，为检测终端提供自动校准服务，为用户提供基于经纬度的实时性空气质量预测；对于非实时性业务需求，所述大数据分析与预测模块采用基于神经元网络算法的Spark应用程序分析空气质量变化趋势，通过SparkSQL离线快速分析Hive数据，为用户提供空气质量的查询、分析及预测；所述云服务模块用于提供用户管理和服务管理功能，对于符合标准的大气监测设备，在设备注册成功后上传监测到的数据，同时接收所述大数据分析与预测模块的输出数据，进行数据整合后发给用户，为用户提供具体的空气质量信息的监测服务；所述前端用户子系统包括面向移动手机用户的APP系统和面向PC机的WEB系统，用于实现用户与所述大数据智慧云平台之间的动态交互。针对当前空气质量监测中存在的监测网络不完善、监测精细化不够、普通设备精度较差等问题，本专利技术提供了一种基于信息融合技术的开放式空气质量监测系统，采用可移动的低成本的空气质量检测终端，结合开放式的大数据系统架构，完善了现有的空气质量监测网络，降低了空气监测系统的成本，最大程度了实现了数据共享。采用动态智能空气预测算法，融合了大型空气质量检测设备和普通空气质量检测终端的优点，实现了具体位置空气质量的实时预测；同时采用基于移动位置的自动校准技术，提高了空气质量监测系统的精度；利用AndroidApp技术、Web技术实现了普通居民实时查询当前位置的空气质量，在一定程度上解决了空气质量预报中的滞后性和区域性缺点，为空气质量的精准预报提供了一种新的解决方案。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的开放式空气质量监测系统的组成示意图；图2为普通空气质量监测终端的结构示意图；图3为大数据智慧云平台的系统架构；图4为1#测试车的监测值与APP预测值的对比。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。参照图1，本专利技术实施例中提供了开放式空气质量监测系统，该系统由开放式信息采集子系统、大数据智慧云平台和前端用户子系统组成，该系统从物理上将前端用户和空气质量采集设备独立开，采用大数据处理和信息融合技术对空气质量信息进行处理与预报，有效解决了普通用户对设备的依赖问题。所述开放式信息采集子系统由多种类型的空气质量检测设备组成，可以最大范围的采集空气质量信息，为所述大数据智慧云平台的空气质量数据的处理和预报提高有效可靠的数据。所述大数据智慧云平台由大数据处理与存储子系统、空气质量数据建模分析及预测子系统和云服务平台组成，分别用于对采集的数据进行处理与管理，基于大数据通过自动校准和信息融合技术对空气质量信息进行预测，及时处理用户需求实时发布空气质量信息。所述前端用户子系统包括基于移动操作系统的空气质量查询APP和基于Web的空气质量查询平台，直接向移动手机用户和PC用户提供空气质量信息。所述开放式信息采集子系统基于开放式的设计思想，包括各种类型的普通空气质量检测终端和环境监测站的大型空气质量检测设备，同时只要符合国家标准的空气质量检测设备都可以申请注册为系统的采集终端，实现最大范围地采集不同地点的空气质量信息，构建全面的、海量的空气质量信息数据库。所述大型空气质量检测设备是由国家环境监测站进行布置，数据准确性高，作为系统的校准和背景数据。所述普通空气质量检测终端基于传感器技术采集空气质量数据，成本较低，应用模式比较灵活，可以安装在汽车等移动载体上，也可以安装在小区、工地等固定的位置。截至2018年底全国汽车保有量达2.4亿辆，四通八达的现代交通网可以使得汽车能到达城市的各个角落，为空气质量的精细化监测提供了最优的载体，同时全网覆盖的LTE和NB-IoT网络可以可靠地将监测数据实时地传输到大数据智慧云平台，本专利技术的普通空气质量检测终端就是应用到汽车载体上，可以最大范围地采集空气质量信息。普通空气质量检测终端是开放式空气质量监测系统的主要信息采集主体，为大数据智慧云平台提供全方位的空气质量信息，基于物联网技术的移动空气质量检测终端，应用传感器技术采集空气质量信息，由嵌入式微控制器对信息进行处理，通过现代通信网络与大数据智慧云平台实时通信，终端硬件结构如图2所示。主要由嵌入式微控制器系统、传感器组模块、GPS/北斗定位模块、通信模块等组成，微控制器选用嵌入式ARM系列微控制器，传感器组模块主要通过传感器采集与AQI关系密切的六种大气污染物PM2.5、PM10、NO2、CO、SO2和O3，根据传感器的输出信号分别与微控制器的串行接口、I2C或者AD口相连。定位模块本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.开放式空气质量监测系统，其特征在于，包括开放式信息采集子系统、大数据智慧云平台和前端用户子系统，所述开放式信息采集子系统包括多个普通空气质量检测终端和多个环境监测站的大型空气质量检测设备，用于采集不同地点的空气质量数据；/n所述大数据智慧云平台由大数据处理与存储子系统、空气质量数据建模分析及预测子系统和云服务平台组成，所述大数据处理和存储模块对所述普通空气质量检测终端发送的数据进行格式转换，形成记录数据，对于需要实时处理的数据，所述大数据处理和存储模块将其存储到Kafka分布式流媒体平台中；对于不需要实时性处理的数据，所述大数据处理和存储模块将其存储到Hive仓库中；/n所述大数据分析与预测模块用于提供多种大数据分析方法，对于实时性业务需求，所述大数据分析与预测模块采用基于自动校准方法和信息融合方法的StructuredStreaming实时流算子，实时计算消费Kafka数据，并将结果输出到所述云服务模块，为检测终端提供自动校准服务，为用户提供基于经纬度的实时性空气质量预测；对于非实时性业务需求，所述大数据分析与预测模块采用基于神经元网络算法的Spark应用程序分析空气质量变化趋势，通过Spark SQL离线快速分析Hive数据，为用户提供空气质量的查询、分析及预测；/n所述云服务模块用于提供用户管理和服务管理功能，对于符合标准的大气监测设备，在设备注册成功后上传监测到的数据，同时接收所述大数据分析与预测模块的输出数据，进行数据整合后发给用户，为用户提供具体的空气质量信息的监测服务；/n所述前端用户子系统包括面向移动手机用户的APP系统和面向PC机的WEB系统，用于实现用户与所述大数据智慧云平台之间的动态交互。/n...

【技术特征摘要】
1.开放式空气质量监测系统，其特征在于，包括开放式信息采集子系统、大数据智慧云平台和前端用户子系统，所述开放式信息采集子系统包括多个普通空气质量检测终端和多个环境监测站的大型空气质量检测设备，用于采集不同地点的空气质量数据；
所述大数据智慧云平台由大数据处理与存储子系统、空气质量数据建模分析及预测子系统和云服务平台组成，所述大数据处理和存储模块对所述普通空气质量检测终端发送的数据进行格式转换，形成记录数据，对于需要实时处理的数据，所述大数据处理和存储模块将其存储到Kafka分布式流媒体平台中；对于不需要实时性处理的数据，所述大数据处理和存储模块将其存储到Hive仓库中；
所述大数据分析与预测模块用于提供多种大数据分析方法，对于实时性业务需求，所述大数据分析与预测模块采用基于自动校准方法和信息融合方法的StructuredStreaming实时流算子，实时计算消费Kafka数据，并将结果输出到所述云服务模块，为检测终端提供自动校准服务，为用户提供基于经纬度的实时性空气质量预测；对于非实时性业务需求，所述大数据分析与预测模块采用基于神经元网络算法的Spark应用程序分析空气质量变化趋势，通过SparkSQL离线快速分析Hive数据，为用户提供空气质量的查询、分析及预测；
所述云服务模块用于提供用户管理和服务管理功能，对于符合标准的大气监测设备，在设备注册成功后上传监测到的数据，同时接收所述大数据分析与预测模块的输出数据，进行数据整合后发给用户，为用户提供具体的空气质量信息的监测服务；
所述前端用户子系统包括面向移动手机用户的APP系统和面向PC机的WEB系统，用于实现用户与所述大数据智慧云平台之间的动态交互。


2.如权利要求1所述的开放式空气质量监测系统，其特征在于，所述普通空气质量检测终端包括嵌入式微控制器系统、传感器组模块、GPS/北斗定位模块和通信模块，所述嵌入式微控制器系统选用嵌入式ARM系列微控制器，所述传感器组模块通过传感器采集与AQI关系密切的大气污染物PM2.5、PM10、NO2、CO、SO2和O3的浓度值，所述定位模块选用GPS/BDS定位模块，通过串口给检测终端提供精确的经纬度信息，所述通信模块采用多种通信方式实现与所述大数据智慧云平台的远程通信。


3.如权利要求1所述的开放式空气质量监测系统，其特征在于，所述大数据处理和存储模块对接收的数据首先进行数据清洗，根据数据包包含的经纬度坐标、校正状态、检测值信息分析数...

【专利技术属性】
技术研发人员：凌启东，陈祥章，袁冠，王鸿磊，
申请(专利权)人：徐州工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32