【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的分散式污染源监控管理云平台系统
[0001]本专利技术涉及一种污染源监控管理云平台系统,特别涉及一种基于深度学习的分散式污染源监控管理云平台系统。
技术介绍
[0002]环境监测,是指环境监测机构对环境质量状况进行监视和测定的活动,环境监测是通过对反映环境质量的指标进行监视和测定,以确定环境污染状况和环境质量的高低,环境监测的内容主要包括物理指标的监测、化学指标的监测和生态系统的监测。
[0003]目前针环保部门对分散式小型污染源的环保监测大多采用人工实地考察检测的方法,实现对分散式小型污染源的实时环保监测很难,无法实时的监测记录污水处理设施的运行状况,很难发现排放单位无污染治理的不作为行为,比如偷排污水、该开启的污水处理设备未开或其它污水处理设备运转异常等,均可使排放单位达到偷排污水的行为,且环保部门很难做到及时的监测到进行相应处理。
[0004]因此如何精准切入污染源排放的关键技术工艺的数据监测,为环保监测提供明确的指标和技术手段,产品针对污染源处理工艺流程中的重点环节的设备关键运行参数 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的分散式污染源监控管理云平台系统,其特征在于:所述云平台系统基于多个污染源监测装置、互联网、云服务器、移动收集端和PC端;所述污染源监测装置包括数据处理模块、对比数据储存模块、污染源监测模块、监控摄像模块、供电模块、声光报警模块、信号通讯模块;所述污染源监测模块包括水流量检测模块、风机运行检测模块、水泵运行检测模块、池体液位检测模块、池体水压检测模块和池体水温检测模块;所述数据处理模块与对比数据储存模块、污染源监测模块、监控摄像模块和信号通讯模块之间双向电连接,所述数据处理模块的输入端与供电模块的输出端电连接,所述数据处理模块的输出端与声光报警模块的输入端电连接,所述信号通讯模块与互联网之间网络连接,所述互联网与云服务器、移动手机端和PC端之间网络连接。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的分散式污染源监控管理云平台系统的监测方法,其特征在于:所述方法基于以下步骤:S1、污染源监测模块内的水流量检测模块、风机运行检测模块、水泵运行检测模块、池体液位检测模块、池体水压检测模块和池体水温检测模块会实时的进行数据检测,且将检测到的数据传输到数据处理模块,此时数据处理模块会调取对比数据储存模块内储存的各数据范围值进行比对;S2、当数据处理模块检测到水流量检测模块、风机运行检测模块、水泵运行检测模块、池体液位检测模块、池体水压检测模块和池体水温检测模块中的一种或多种检测到数据异常时,会将异常信号通过信号通讯模块经由互联网传输到云服务端;S3、同时数据处理模块会启动声光报警模块发出警报;S4、云服务端接收到数据异常的信号后,云服务端内的异常数据分析模块会调取异常数据储存模块内以往的异常信号数据进行比对,然后给出异常数据的具体异常点,然后将具体异常点和具体的企业排放单位等推送给移动手机端和PC端;S5、相关人员通过移动手机端或PC端接收到异常点和企业排放单位后可进行进一步的处理。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的分散式...
【专利技术属性】
技术研发人员:高岩,苏展,王建业,吴顺丽,安浩平,李照宇,冯志新,张世娟,闫菡,赵达宏,
申请(专利权)人:河南省科学院高新技术研究中心,
类型:发明
国别省市:
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