基于大数据的污染减排分析方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了基于大数据的污染减排分析方法和系统，方法包括以下步骤：获取排水系统数据；根据排水系统数据和预设排水系统水力模型，得到输出结果；根据输出结果和预设第一阈值，通过大数据分析提供至少一解决方案；根据解决方案、预设第二阈值和预设排水系统水力模型，确定最终解决方案；其中，预设第一阈值包括污水收集率阈值、分流率阈值、污染物负荷阈值、径流量阈值、溢流率阈值的至少一个，预设第二阈值为合流制排入水体污染物负荷不大于分流制排入水体污染物负荷。通过本发明专利技术能提供有效的最终解决方案，能够有效解决合流制排入水体污染物负荷的减排问题。本发明专利技术可广泛应用于水环境治理技术领域。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的污染减排分析方法和系统
本专利技术涉及水环境治理领域，尤其是一种基于大数据的污染减排分析方法和系统。
技术介绍
由于我国排水行业的研究起步较晚，大部分排水行业仍然采用传统的分析方法进行水力模拟。目前，随着排水系统动态模型的研究逐渐出现，大部分排水行业开始逐渐从传统的分析方法向现代水力模拟分析方法过渡，然而，目前的分析方法仅能对水力进行模拟，并未能从水力模拟中发现问题和提供有效的解决方案，其中，包括污染物减排的问题，未能提出有效的解决方案。
技术实现思路
有鉴于此，为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是提供有效解决污染物减排问题的基于大数据的污染减排分析方法。本专利技术采用的技术方案是：基于大数据的污染减排分析方法，包括以下步骤：获取排水系统数据；根据排水系统数据和预设排水系统水力模型，得到输出结果；根据输出结果和预设第一阈值，通过大数据分析提供至少一解决方案；根据解决方案、预设第二阈值和预设排水系统水力模型，确定最终解决方案；其中，预设第一阈值包括污水收集率阈值、分流率阈值、污染物负荷阈值、径流量阈值、溢流率阈值的至少一个，预设第二阈值为合流制排入水体污染物负荷不大于分流制排入水体污染物负荷，排水系统数据包括历史降雨数据。进一步，还包括以下步骤：建立预设排水系统水力模型，包括以下步骤：获取模型建立数据；根据模型建立数据，通过InfoworksICM建立预设排水系统水力模型；其中，模型建立数据包括排水管网GIS数据、河道数据、污染源人口数据、泵站数据、工商废水数据、水位监测数据、调蓄池数据、流量监测数据、溢流口检测数据、污水处理厂数据、下垫面数据。进一步，所述根据模型建立数据，通过InfoworksICM建立预设排水系统水力模型的步骤中，包括以下步骤：将排水管网GIS数据、河道数据、泵站数据、水位监测数据、流量监测数据、溢流口检测数据、污水处理厂数据、工商废水数据导入预设数据模型；根据排水管网拓扑数据、地形高程数据，进行集水区域的分割，得到污水集水分区与雨水集水分区；根据泰森多边形对污水集水分区和雨水集水分区分割成若干个子集水区，并将污染源人口数据和下垫面数据导入子集水区，得到初级排水系统水力模型；对初级排水系统水力模型进行校核，得到预设排水系统水力模型；其中，模型建立数据还包括排水管网拓扑数据、地形高程数据。进一步，所述对初级排水系统水力模型进行校核，得到预设排水系统水力模型的步骤中，包括以下步骤：将预设数量旱天的流量监测数据和降雨天的流量监测数据，导入至初级排水系统水力模型；根据预设标准、初级排水系统水力模型输出结果和历史流量监测数据，进行参数调整，得到预设排水系统水力模型；其中，流量监测数据包括历史流量监测数据和预设数量旱天的流量监测数据和降雨天的流量监测数据。进一步，还包括以下步骤：检测模型建立数据是否存在缺失，若存在，获取缺失数据并导入预设数据模型；其中，模型建立数据还包括缺失数据，缺失数据包括雷达探测数据或通过CCTV获取的实际测量数据、内窥检测数据、排水管网施工图纸数据的至少一种。进一步，所述获取排水系统数据的步骤中，包括：获取典型年连续降雨分析结果和获取特征设计降雨分析结果；其中，获取典型年连续降雨分析结果的步骤为：获取以分钟或小时为单位的预设时间阈值的历史降雨数据；根据历史降雨数据，得到月均降雨量和月均降雨天数；根据月均降雨量和月均降雨天数，得到由降雨典型月组成的典型年连续降雨分析结果；获取特征设计降雨分析结果的步骤为：获取以分钟或小时为单位的预设时间阈值的历史降雨数据；根据预设时间间隔、预设降水量区间将历史降雨数据进行分类统计，获得预设降水量区间的降雨次数和频率分布结果；根据降雨次数和频率分布结果，通过SCS模型合成得到特征降雨量与降雨历时统计结果；其中，排水系统数据包括典型年连续降雨分析结果和特征设计降雨分析结果。进一步，所述根据排水系统数据和预设排水系统水力模型，得到输出结果的步骤中，具体为：将典型年连续降雨分析结果和特征设计降雨分析结果导入预设排水系统水力模型，得到输出结果；其中，排水系统数据包括典型年连续降雨分析结果和特征设计降雨分析结果，输出结果包括污水收集率、分流率、污染物负荷、径流量、溢流率的至少一种。进一步，所述根据解决方案、预设第二阈值和预设排水系统水力模型，确定最终解决方案步骤中，包括：将解决方案的具体数据导入预设排水系统水力模型，得到更新输出结果；判断更新输出结果是否满足预设第二阈值，若不满足预设第二阈值，采用另一解决方案，并根据另一解决方案的具体数据返回将解决方案的具体数据导入预设排水系统水力模型的步骤，导入预设排水系统水力模型，得到更新输出结果的步骤，直至更新输出结果满足预设第二阈值，确定最终解决方案；其中，更新输出结果包括合流制排入水体污染物负荷和分流制排入水体污染物负荷，解决方案具有具体的数据，具体的数据包括工程项目数据。本专利技术还提供，基于大数据的污染减排分析系统，包括：获取模块，用于获取排水系统数据；输出模块，用于根据排水系统数据和预设排水系统水力模型，得到输出结果；分析模块，用于根据输出结果和预设第一阈值，通过大数据分析提供至少一解决方案；确定模块，用于根据解决方案、预设第二阈值和预设排水系统水力模型，确定最终解决方案；其中，预设第一阈值包括污水收集率阈值、分流率阈值、污染物负荷阈值、径流量阈值、溢流率阈值的至少一个，预设第二阈值为合流制排入水体污染物负荷不大于分流制排入水体污染物负荷，，排水系统数据包括历史降雨数据。本专利技术的有益效果是：根据排水系统数据和预设排水系统水力模型，得到输出结果，根据预设第一阈值和输出结果，能够对输出结果存在的问题进行评估，通过大数据分析提供至少一解决方案，能够根据输出结果存在的问题提供具体的解决方案，根据解决方案、预设第二阈值和预设排水系统水力模型，确定最终解决方案，能够验证解决方案是否达到标准，提供有效的最终解决方案，能够有效解决合流制排入水体污染物负荷的减排问题。附图说明图1为本专利技术方法的步骤流程示意图；图2为本专利技术具体实施例的步骤流程示意图。具体实施方式下面结合说明书附图和具体实施例对本专利技术作进一步解释和说明。对于本专利技术实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。如图1所示，基于大数据的污染减排分析方法，包括以下步骤：获取排水系统数据；根据排水系统数据和预设排水系统水力模型，得到输出结果；根据输出结果和预设第一阈值，通过大数据分析提供至少一解决方案；根据解决方案、预设第二阈本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于大数据的污染减排分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/n获取排水系统数据；/n根据排水系统数据和预设排水系统水力模型，得到输出结果；/n根据输出结果和预设第一阈值，通过大数据分析提供至少一解决方案；/n根据解决方案、预设第二阈值和预设排水系统水力模型，确定最终解决方案；/n其中，预设第一阈值包括污水收集率阈值、分流率阈值、污染物负荷阈值、径流量阈值、溢流率阈值的至少一个，预设第二阈值为合流制排入水体污染物负荷不大于分流制排入水体污染物负荷，排水系统数据包括历史降雨数据。/n

【技术特征摘要】
1.基于大数据的污染减排分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取排水系统数据；
根据排水系统数据和预设排水系统水力模型，得到输出结果；
根据输出结果和预设第一阈值，通过大数据分析提供至少一解决方案；
根据解决方案、预设第二阈值和预设排水系统水力模型，确定最终解决方案；
其中，预设第一阈值包括污水收集率阈值、分流率阈值、污染物负荷阈值、径流量阈值、溢流率阈值的至少一个，预设第二阈值为合流制排入水体污染物负荷不大于分流制排入水体污染物负荷，排水系统数据包括历史降雨数据。


2.根据权利要求1所述基于大数据的污染减排分析方法，其特征在于：还包括以下步骤：
建立预设排水系统水力模型，包括以下步骤：
获取模型建立数据；
根据模型建立数据，通过InfoworksICM建立预设排水系统水力模型；
其中，模型建立数据包括排水管网GIS数据、河道数据、污染源人口数据、泵站数据、工商废水数据、水位监测数据、调蓄池数据、流量监测数据、溢流口检测数据、污水处理厂数据、下垫面数据。


3.根据权利要求2所述基于大数据的污染减排分析方法，其特征在于：所述根据模型建立数据，通过InfoworksICM建立预设排水系统水力模型的步骤中，包括以下步骤：
将排水管网GIS数据、河道数据、泵站数据、水位监测数据、流量监测数据、溢流口检测数据、污水处理厂数据、工商废水数据导入预设数据模型；
根据排水管网拓扑数据、地形高程数据，进行集水区域的分割，得到污水集水分区与雨水集水分区；
根据泰森多边形对污水集水分区和雨水集水分区分割成若干个子集水区，并将污染源人口数据和下垫面数据导入子集水区，得到初级排水系统水力模型；
对初级排水系统水力模型进行校核，得到预设排水系统水力模型；
其中，模型建立数据还包括排水管网拓扑数据、地形高程数据。


4.根据权利要求3所述基于大数据的污染减排分析方法，其特征在于：所述对初级排水系统水力模型进行校核，得到预设排水系统水力模型的步骤中，包括以下步骤：
将预设数量旱天的流量监测数据和降雨天的流量监测数据，导入至初级排水系统水力模型；
根据预设标准、初级排水系统水力模型输出结果和历史流量监测数据，进行参数调整，得到预设排水系统水力模型；
其中，流量监测数据包括历史流量监测数据和预设数量旱天的流量监测数据和降雨天的流量监测数据。


5.根据权利要求2所述基于大数据的污染减排分析方法，其特征在于：还包括以下步骤：
检测模型建立数据是否存在缺失，若存在，获取缺失数据并导入预设数据模型；
其中，模型建立数据还包括缺失数据，缺失数据包括雷达探测数据或通过CCTV获取的实际测量数据、内窥检测数据、排水管网施工图纸数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：张建良，朱滔，彭勃，刘旦宇，陈贻龙，王海玲，张锦，张帆，曾嵘，胡天明，郑杰元，
申请(专利权)人：广州市市政工程设计研究总院有限公司，昆明滇池投资有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44