污水处理设施水质监测的物联网传感器系统及监测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种污水处理设施水质监测的物联网传感器系统及监测方法，该系统包括：通过传感器终端实时检测出水数据；数据采集模块用于实时采集传感器终端检测到的出水数据；数据存储模块用于对出水数据进行存储；数据预处理模块用于对出水数据进行预处理；水质监测模块用于通过深度学习模型对预处理后的出水数据进行处理，得到出水的水质信息；水质评估模块用于通过水质评估算法对水质信息进行分级评估；数据传输模块用于将水质监测终端的数据发送至物联网平台，通过物联网平台进行远程监控与管理。该方法可以实现农村污水处理设施出水水质的在线实时监测，并对出水水质进行达标评价。

【技术实现步骤摘要】
污水处理设施水质监测的物联网传感器系统及监测方法
本专利技术涉及水环境质量监测
，特别涉及一种污水处理设施水质监测的物联网传感器系统及监测方法。
技术介绍
随着我国水环境治理的逐渐深入，农村污水处理逐渐被重视起来。越来越多的地区兴建了大量的农村污水处理设施，对农村生活污水进行收集与处理，成为水环境保护的重要环节。现阶段我国农村污水处理设施存在单体规模小、整体数量多、分布分散的特点，造成了整体运维监管十分困难，迫切需要发展物联网技术。目前部分地区已开发物联网远程管理平台，将农村污水处理设施的设备运行状态、水量以及电量等稳定可靠的信息采集至管理平台。但是处理设施的出水水质仍以人工采样检测为主，几乎没有自动监测仪表与设备，造成处理设施出水监管的空缺。主要原因为一套完整监管指标的出水水质监测仪表造价昂贵，无法大范围部署，同时现有水质在线监测仪表需要定期更换化学试剂、存在保养运维费用高、对维护人员的操作技能要求高等问题。这些实际约束条件直接导致了大量的农村污水处理设施的出水水质信息处于空白状态，严重影响了日常运行管理，同时无法满足监管需求，迫切需要找到解决方案。近年来，在水处理领域有研究基于软测量技术实现水质监测的方法，主要研究方向如下：(1)污水处理厂领域通过已知在线水质监测仪表数据预测其他无水质仪表处理单元的水质数据，如根据污水处理厂进出水水质仪表数据预测分析各处理单元水质数据；(2)根据已安装的水质仪表数据预测未监测的水质数据，如通过COD/SS等在线监测仪表预测BOD水质数据；(3)根据已安装监测仪表数据预测某一出水水质数据，如根据进出水pH、电导、氨氮仪表数据预测出水总氮、COD等。上述基于软测量技术的水质监测方法仍然需要利用到水质监测仪表来预测出水水质，不仅没有解决农村污水水质监测领域水质仪表造价昂贵、部署成本高的问题，即使在每个处理设施部署部分水质仪表，也需要对每套软测量技术进行建模校正，需要大量的人力物力，不符合我国目前农村污水出水水质监测的实际情况。因此如何通过部署少量廉价、稳定、具有物联网属性的监测仪表实现农村污水处理设施出水水质的监测，是农村污水处理领域迫切需要解决的问题，对处理设施的稳定达标运行、提高农村污水运维管理水平、水污染治理的有效监管都具有重要的意义。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的一个目的在于提出一种污水处理设施水质监测的物联网传感器系统，该系统能够实现农村污水处理设施出水水质的在线实时监测，并对出水水质进行达标评价。本专利技术的另一个目的在于提出一种污水处理设施水质监测方法。为达到上述目的，本专利技术一方面实施例提出了一种污水处理设施水质监测的物联网传感器系统，包括：传感器终端、水质监测终端、电源模块和物联网平台；所述水质监测终端包括数据采集模块、数据存储模块、数据预处理模块、水质监测模块、水质评估模块和数据传输模块；所述传感器终端和所述水质监测终端与电源模块连接，所述传感器终端和所述水质监测终端连接；所述传感器终端包括多个传感器，用于实时检测出水数据；所述数据采集模块用于实时采集所述传感器终端检测到的出水数据；所述数据存储模块用于对出水数据进行存储；所述数据预处理模块用于对出水数据进行预处理；所述水质监测模块用于通过深度学习模型对预处理后的出水数据进行处理，得到出水的水质信息；所述水质评估模块用于通过水质评估算法对所述水质信息进行分级评估；所述数据传输模块用于将所述水质监测终端的数据发送至所述物联网平台，通过所述物联网平台进行远程监控与管理。本专利技术实施例的污水处理设施水质监测的物联网传感器系统，根据污水处理反应机理选择相应低成本仪表，成本低廉，便于大范围部署；通过简单指标的连续监测与特征化识别，并集成物联网属性，实现在线实时监测；采用深度学习算法，表征出水水质情况，并进行水质达标分级评价，实现出水水质的实时监测；将低成本仪表集成为物联网传感器终端，便于安装，传感器免于日常维护，有效降低了运维成本。另外，根据本专利技术上述实施例的污水处理设施水质监测的物联网传感器系统还可以具有以下附加的技术特征：进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述传感器终端包括：PH传感器、ORP传感器、电导率传感器和浊度传感器；所述PH传感器用于检测出水的pH，所述ORP传感器用于检测出水的ORP，所述电导率传感器用于检测出水的电导率，所述浊度传感器用于检测出水的浊度。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述数据预处理模块用于对出水数据进行预处理，包括时间戳检验、数据判定、错误数据删除、缺失数据补充，预处理后得到清洗后的传感器数据pHc、ORPc、CONDc、TURBc。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述水质监测模块内置训练后及参数优化的深度学习模型，通过深度学习模型将预处理后的pHc、ORPc、CONDc、TURBc数据导入到深度学习模型，得到出水COD、氨氮、硝氮、磷酸盐水质数据。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述水质评估模块用于将出水的水质信息与排放标准进行比较，得到每个指标的水质指数，选取指标最大值作为综合水质指数表征污水处理设施处理效果，并对综合水质指数进行评级。为达到上述目的，本专利技术另一方面实施例提出了一种污水处理设施水质监测方法，包括：通过多个传感器采集出水数据，对所述出水数据进行预处理；通过深度学习模型对预处理后的出水数据进行处理，得到出水的水质信息；通过水质评估算法对所述水质信息进行分级评估；将所述预处理后的出水数据、所述水质信息及分级评估结果发送至物联网平台，通过所述物联网平台进行实时监控与管理。本专利技术实施例的污水处理设施水质监测方法，根据污水处理反应机理选择相应低成本仪表，成本低廉，便于大范围部署；通过简单指标的连续监测与特征化识别，并集成物联网属性，实现在线实时监测；采用深度学习算法，表征出水水质情况，并进行水质达标分级评价，实现出水水质的实时监测；将低成本仪表集成为物联网传感器终端，便于安装，传感器免于日常维护，有效降低了运维成本。另外，根据本专利技术上述实施例的污水处理设施水质监测方法还可以具有以下附加的技术特征：进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述通过多个传感器采集出水数据，包括：通过PH传感器检测出水的pH，通过ORP传感器检测出水的ORP，通过电导率传感器检测出水的电导率，通过浊度传感器检测出水的浊度。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，对所述出水数据进行预处理，包括包括时间戳检验、数据判定、错误数据删除、缺失数据补充，预处理后得到清洗后的传感器数据pHc、ORPc、CONDc、TURBc。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述通过深度学习模型对预处理后的出水数据进行处理，得到出水的水质信息，包括：通过深度学习模型将预处理后的pHc、ORPc、CONDc、TURBc数据导入到深本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种污水处理设施水质监测的物联网传感器系统，其特征在于，包括：/n传感器终端、水质监测终端、电源模块和物联网平台；/n所述水质监测终端包括数据采集模块、数据存储模块、数据预处理模块、水质监测模块、水质评估模块和数据传输模块；/n所述传感器终端和所述水质监测终端与电源模块连接，所述传感器终端和所述水质监测终端连接；/n所述传感器终端包括多个传感器，用于实时检测出水数据；/n所述数据采集模块用于实时采集所述传感器终端检测到的出水数据；/n所述数据存储模块用于对出水数据进行存储；/n所述数据预处理模块用于对出水数据进行预处理；/n所述水质监测模块用于通过深度学习模型对预处理后的出水数据进行处理，得到出水的水质信息；/n所述水质评估模块用于通过水质评估算法对所述水质信息进行分级评估；/n所述数据传输模块用于将所述水质监测终端的数据发送至所述物联网平台，通过所述物联网平台进行远程监控与管理。/n

【技术特征摘要】
1.一种污水处理设施水质监测的物联网传感器系统，其特征在于，包括：
传感器终端、水质监测终端、电源模块和物联网平台；
所述水质监测终端包括数据采集模块、数据存储模块、数据预处理模块、水质监测模块、水质评估模块和数据传输模块；
所述传感器终端和所述水质监测终端与电源模块连接，所述传感器终端和所述水质监测终端连接；
所述传感器终端包括多个传感器，用于实时检测出水数据；
所述数据采集模块用于实时采集所述传感器终端检测到的出水数据；
所述数据存储模块用于对出水数据进行存储；
所述数据预处理模块用于对出水数据进行预处理；
所述水质监测模块用于通过深度学习模型对预处理后的出水数据进行处理，得到出水的水质信息；
所述水质评估模块用于通过水质评估算法对所述水质信息进行分级评估；
所述数据传输模块用于将所述水质监测终端的数据发送至所述物联网平台，通过所述物联网平台进行远程监控与管理。


2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述传感器终端包括：PH传感器、ORP传感器、电导率传感器和浊度传感器；
所述PH传感器用于检测出水的pH，所述ORP传感器用于检测出水的ORP，所述电导率传感器用于检测出水的电导率，所述浊度传感器用于检测出水的浊度。


3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据预处理模块用于对出水数据进行预处理，包括时间戳检验、数据判定、错误数据删除、缺失数据补充，预处理后得到清洗后的传感器数据pHc、ORPc、CONDc、TURBc。


4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述水质监测模块内置训练后及参数优化的深度学习模型，通过深度学习模型将预处理后的pHc、ORPc、CONDc、TURBc数据导入到深度学习模型，得到出水COD、氨氮、硝氮、磷酸盐水质数据。

【专利技术属性】
技术研发人员：黄霞，邱勇，田宇心，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11