液体物理化学组成变化的改进的检测制造技术

本发明专利技术涉及液体测量和监控领域。更具体地，本发明专利技术涉及对液体物理化学组成变化的改进的检测。为此，本发明专利技术基于来自并置于液体中的传感器的一组测量结果，并且将数据分区应用于所述一组测量结果。如果识别出至少两个测量结果群集，则检测到所述液体组成的异常变化。则检测到所述液体组成的异常变化。则检测到所述液体组成的异常变化。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】液体物理化学组成变化的改进的检测


[0001]本专利技术涉及液体分析。本专利技术更具体地涉及检测液体的物理化学组成变化。

技术介绍

[0002]水收集和分配系统可能受到影响水质的许多异常的影响。例如，水可能被以下物质污染：通过排水有意或无意引入的各种污染物、供水中存在缺陷或连接错误、经常沉积在管道中并通过与形成系统的材料反应而突然重新悬浮的材料颗粒，或者细菌生长现象中的细菌。为了防止可能由污染引起的有害影响，或者更通常地，由可能引起用户不适的水质降低(颜色、味道、气味等的变化)引起的有害影响，有必要尽可能快且准确地检测和表征影响水质的任何事件或情况。改变水质的问题也可能在系统、水域或天然河道(诸如湖泊、池塘或河流或水域或天然河道)的集合中发生。这些系统可能受到例如意外污染或藻类异常生长的影响，这显著地对它们的状态进行了降级并妨碍它们被使用(饮用水、洗澡水等)。
[0003]一些异常可能导致水的物理化学组成的快速变化。这可能例如涉及导致水收集系统中发生突然污染的工业排放，或者发生清水渗入。清水渗入涉及将清水(即雨水、地下水)引入废水系统。例如，如果废水系统中的管道被刺穿并且允许清水进入管道，则这可能发生。发生清水渗入可能导致在分级废水收集系统方面的问题，产生过载、溢流或增加净化站中待处理的水的体积。其他异常可产生液体的物理化学组成变化，例如但不限于：废水系统到雨水系统的不正确分支；废水的不正确分支或直接排放到接收环境(例如，河流、湖泊、海洋)；当卫生系统靠近海岸时，海水侵入这些卫生系统；工业排放到接收环境(例如，河流、湖泊、海洋)；产生硫化氢(H2S)和/或有害气味的腐败区域，硫化氢(H2S)和/或有害气味在分配和/或卫生系统中产生质量下降。
[0004]因此，有必要检测水收集系统中水的物理化学组成意外变化的发生。更通常地，在天然水道或其他类型的液体的通道中可能遇到这个问题。
[0005]传统上，通过分析来自液体中的传感器的测量结果来检测液体中的异常。通常通过检测超过阈值的传感器测量结果来执行该分析。尽管这些技术能够检测已经在传感器上遇到和表征的错误，但是它们不能检测新的异常。它们通常也不能区分液体组成的逐渐正常变化以及突然异常变化。
[0006]因此，需要有效地检测液体的物理化学组成的异常变化，能够检测新的异常，以及区分液体组成的逐渐自然变化与突然异常变化。

技术实现思路

[0007]为此，本专利技术的一个主题是用于检测液体的物理化学组成变化的计算机实现的方法，该方法包括：从用于感测所述液体的物理化学变量的多个并置(collocated)传感器接收测量结果(measurement)；将数据分区(partitioning)应用于所述测量结果；检查至少两个测量结果群集的存在；如果存在至少两个测量结果群集，则检测液体的物理化学组成中存在异常变化；否则，检测所述液体的物理化学组成中不存在异常变化。
[0008]将并置传感器理解为意指在同一个的位置处进行测量的多个传感器，也就是说，多个传感器位于同一个设备中，例如同一个多传感器探针，或者更通常地被布置为以便基本上在相同的位置处进行测量。
[0009]数据分区在于将数据分组为同类数据包(homogeneous packet)或“群集(cluster)”。数据分区算法将数据(这里是测量结果)分成一个或多个群集，形成均匀的点数据包。
[0010]数据分区尤其与确定液体组成中异常变化的存在有关。具体地，在液体的组成正常逐渐改变的情况下，相应的测量结果将由表现出逐渐漂移的单个密集的点数据包组成。相反，在液体组成突然异常变化的情况下，连续的测量结果将是高度不同的，并且对应于组成变化的少数(the few)点将彼此高度间隔，从而将数据分离成多个聚集体或群集。
[0011]因此，至少两个测量结果群集的存在给出了已经发生突然变化的良好指示，而单个测量结果群集的存在指示测量结果已经逐渐漂移。
[0012]因此，即使在变化到先前未知的状态的情况下，该方法也能够非常可靠地确定是否已经发生了这种异常变化。
[0013]有利地，该方法包括平滑(smooth)这些测量结果。
[0014]这能够改进以下步骤中的处理。特别地，例如由于传感器上的测量步骤的不正确校准，所以平滑数据能够避免样品上的异常测量结果或连续样品上的突然变化的存在。
[0015]有利地，该方法包括对测量结果进行主成分分析。
[0016]使用主成分分析(PCA)能够在考虑来自各种传感器的测量结果之间的相关性的空间中描绘测量结果。PCA因此使得，一方面，能够在来自不同传感器的测量值彼此补偿的空间中获得数值，另一方面，能够获得代表液体的物理化学组成的总体演变的主要成分。
[0017]有利地，主成分分析包括将测量结果矩阵乘以中心缩减矩阵(centering
‑
reduction matrix)，然后乘以变换矩阵，并且其中中心缩减矩阵和变换矩阵中的至少一个是在训练阶段基于来自所述多个传感器的测量结果计算的。
[0018]这使得对于所有的测量结果系列，能够使用相同的中心缩减矩阵和变换矩阵的系数。因此，这使得总是能够将测量结果投影到相同的主成分空间中。因此，主成分空间的一些区域可以与液体的异常或状态相关联。
[0019]有利地，应用数据分区包括应用基于密度的分区。
[0020]基于密度的数据分区方法在于，只要足够数量的点接近当前点，就将点逐步分组到给定的群集中，也就是说，它们将点以群集分组在一起，代表具有高局部点密度的区域。这种类型的方法对于分离由突然的异常变化所分离的测量结果的相干组特别有效。
[0021]例如，可以使用称为“噪声应用密度空间聚类”(Density
‑
Based Spatial Clustering of Application with Noise)(DBSCAN，由Ester，M，Kriegel，H.P.，Sander，J，&XU，X.(1996年8月)描述的)的方法。“用于在具有噪声的大空间数据库中发现群集的基于密度的算法”(A density
‑
based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise)。由Kdd(第96卷，第34期，第226
‑
231页))和由McInnes，L.,Healy,J.,&Astels,S.(2017)描述的“具有噪声的应用的基于分层密度的空间聚类”(Hierarchical Density
‑
Based Spatial Clustering of Application with Noise)(HDBSCAN，hdbscan：基于分层密度的群集(Hierarchical density based clustering)
.Journal of Open So本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.用于检测液体的物理化学组成变化的计算机实现的方法(300)，其包括：
‑
从用于感测所述液体的物理化学变量的多个并置传感器(211、212、213)接收(310)测量结果；
‑
将数据分区(340)应用于所述测量结果；
‑
检查(350)至少两个测量结果群集的存在；
‑
如果存在至少两个测量结果群集，则检测到所述液体的物理化学组成中存在异常变化(370)；
‑
否则，检测到所述液体的物理化学组成中不存在异常变化(360)。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其包括平滑(320)所述测量结果。3.根据权利要求1和2中任一项所述的计算机实现的方法，其包括对所述测量结果进行主成分分析(330)。4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，其中，所述主成分分析包括将测量结果矩阵乘以中心缩减矩阵，然后乘以变换矩阵，并且其中，所述中心缩减矩阵和变换矩阵中的至少一个是在训练阶段中基于来自所述多个传感器的测量结果来计算的。5.根据权利要求1至4中任一项所述的计算机实现的方法，其中，应用所述数据分区包括应用基于密度的分区。6.根据权利要求1至5中任一项所述的计算机实现的方法，其中，应用所述数据分区包括应用第一数据分区方法，并且如果所述第一方法没有设法将所述测量结果划分成至少两个群集，则应用不同于所述第一数据分区方法的第二数据分区方法。7.根据权利要求6所述的计算机实现的方法，其中，所述第一方法是基于局部密度的数据分区方法，并且所述第二方法是基于质心的。8.根据权利要求1至7中任一项所述的计算机实现的方法，其包括：如果检测到异常变化的存在，则对所述异常变化进行分类(380)。9.根据权利要求8所述的计算机实现的方法，其中，所述异常变化的类别是基于所述至少两个测量结果群集中的每一个之间的测量结果值的变化方向来确定的。10.根据权利要求1至9中任一项所述的计算机实现的方法，其包括：如果检测到异常变化的存在，则定位(390)所述异常变化。11.根据权利要求10所述的计算机实现的方法，其中，所述异常变化的位置是基于由所述数据分区定位在两个群集之间的极限处的至少一个测量结果的位置来确定的。12.根据权利要求11所述的计算机实现的方法，其中，所述多个传感器位于移动探针中，所述测量结果被标上时间戳，并且基于所述探针在所述液体中所采取的路...

【专利技术属性】
技术研发人员：T，
申请(专利权)人：苏伊士集团，
类型：发明
国别省市：