基于氮磷指示性监测指标的农田面源污染智能处理系统技术方案

本发明专利技术公开了基于氮磷指示性监测指标的农田面源污染智能处理系统，涉及污染处理技术领域，解决了现有技术处理效率低，抗冲击力差，导致农田面源污染处理效果不佳的技术问题；本发明专利技术采用物联网、大数据等技术手段，融合人工智能模型等专业分析手段，建立了农田面源污染智能处理系统，对农田面源污染源头、生态沟渠、人工湿地的水量、水质全面监管，实现农田面源污染由被动处置转变为主动防控，提高农田面源污染的处理效果；本发明专利技术对农田的水质数据进行分析，获取对应的水质污染程度，再根据水质污染程度对农田污水进行分流，结合生态沟渠和人工湿地的污水处理能力进行预控制，能够提高农田面源污染的处理效率。田面源污染的处理效率。田面源污染的处理效率。

【技术实现步骤摘要】
基于氮磷指示性监测指标的农田面源污染智能处理系统


[0001]本专利技术属于污染处理领域，涉及农田面源污染智能处理技术，具体是基于氮磷指示性监测指标的农田面源污染智能处理系统。

技术介绍

[0002]农田面源污染问题愈发严重，其原因是在降雨和灌溉的驱动下，肥料中的氮肥、农药中的有机成分、农田废弃物等通过径流、淋溶、侧渗向水体迁移，因而农田面源污染治理难度较大。
[0003]现有技术通过构建生态沟渠以及利用人工湿地拦截农田肥力流失来治理农田面源污染；现有技术应用的传统生态沟渠、人工湿地拦截技术等，处理效率低，抗冲击力差，无法保证出水水质，导致农田面源污染处理效果不佳；因此，亟须一种基于氮磷指示性监测指标的农田面源污染智能处理系统。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了基于氮磷指示性监测指标的农田面源污染智能处理系统，用于解决现有技术处理效率低，抗冲击力差，导致农田面源污染处理效果不佳的技术问题。
[0005]本专利技术采用物联网、大数据等技术手段，融合人工智能模型等专业分析手段，建立了农田面源污染智能处理系统，对农田面源污染源头、生态沟渠、人工湿地的水量、水质全面监管，实现农田面源污染由被动处置转变为主动防控，提高农田面源污染的处理效果。
[0006]为实现上述目的，本专利技术的第一方面提供了基于氮磷指示性监测指标的农田面源污染智能处理系统，包括受纳水体、生态沟渠、人工湿地和农田，且农田依次通过生态沟渠、人工湿地与受纳水体连通；所述人工湿地和所述受纳水体之间设置污水处理设备，且农田、生态沟渠和人工湿地的出水口均设置水流控制装置；通过数据采集模块实时或者定时采集水质数据，并将水质数据发送至数据服务器；数据服务器对农田的水质数据进行分析，获取水质污染程度，并根据水质污染程度对农田污水进行分流；以及对生态沟渠、人工湿地的水质数据进行检测，根据水质检测结果控制水流控制装置运行。
[0007]优选的，所述农田、生态沟渠和人工湿地均至少设置两个出水口，且其中一个出水口直接与受纳水体相连。
[0008]优选的，所述数据采集模块与水质监测传感器通信和/或电气连接，并通过水质监测传感器定时或者实时采集水质数据；其中，水质数据的采集时间根据经验设定，或者根据人工活动设定。
[0009]优选的，所述数据采集模块将水质数据发送至数据服务器之前，对水质数据进行数据预处理；其中，数据预处理包括数据去重、异常值剔除；同时对水质数据进行预分析，获取水质监测传感器状态。
[0010]优选的，所述数据服务器获取农田水质数据的水质污染程度，包括：接收到农田的水质数据之后，调用水质分析模型；其中，水质分析模型基于人工智能模型建立；将水质数据输入至水质分析模型，获取对应的水质污染程度。
[0011]优选的，所述水质分析模型通过人工智能模型建立，包括：获取标准训练数据；其中，标准训练数据通过实验室获取，且包括水质数据以及对应的水质污染程度；构建人工智能模型；其中，人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型；通过标准训练数据对人工智能模型进行训练，将训练完成的人工智能模型标记为水质分析模型。
[0012]优选的，根据所述水质污染程度对农田污水进行分流，包括：当水质污染程度小于污染程度阈值时，则通过水流控制装置将农田污水直接排放至受纳水体；否则，将农田污水排放至生态沟渠；其中，污染程度阈值根据经验设定，或者根据水质排放标准设定。
[0013]优选的，当所述水质污染程度不小于污染程度阈值时，则根据生态沟渠和人工湿地的污水处理能力对水流控制装置进行预控制；其中，预控制包括预先开启生态沟渠和人工湿地的出水口，以及延时启动污水处理设备。
[0014]优选的，所述人工湿地将水质污染程度小于污染程度阈值的水体直接排放至受纳水体，或者将水质污染程度不小于污染程度阈值的水体通过污水处理设备处理之后排放至受纳水体。
[0015]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1、本专利技术采用物联网、大数据等技术手段，融合人工智能模型等专业分析手段，建立了农田面源污染智能处理系统，对农田面源污染源头、生态沟渠、人工湿地的水量、水质全面监管，实现农田面源污染由被动处置转变为主动防控，提高农田面源污染的处理效果。
[0016]2、本专利技术对农田的水质数据进行分析，获取对应的水质污染程度，再根据水质污染程度对农田污水进行分流，结合生态沟渠和人工湿地的污水处理能力进行预控制，能够提高农田面源污染的处理效率。
附图说明
[0017]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。
[0018]图1为本专利技术的结构原理示意图；图2为本专利技术的工作步骤示意图。
具体实施方式
[0019]下面将结合实施例对本专利技术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它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0020]近年来，农田面源污染问题愈发严重，农田养分大量流失是农田面源污染的主要来源之一。种植业生产过程中为保证农作物生产和收获，经常使用大量肥料（化肥、有机肥）和农药等农用化学品，这些物质在土壤中累积，在降雨及灌溉的驱动下，肥料中的氮肥及农药中的有机组分，农田废弃物、腐烂产生的氮磷有机物质等通过径流、淋溶、测渗向水体迁移。农田面源污染主要是氮和磷，排放的大部分污染物在进入水体后浓度相对较低，总氮一般低于10mg/L，总磷一般低于2mg/L，传统的脱氮除磷工艺去除效率较低且成本高，见效慢。
[0021]现有技术通过构建生态沟渠以及利用人工湿地拦截农田肥力流失来治理农田面源污染；现有技术应用的传统生态沟渠、人工湿地拦截技术等，处理效率低，抗冲击力差，无法保证出水水质，导致农田面源污染处理效果不佳。
[0022]本专利技术采用物联网、大数据等技术手段，融合人工智能模型等专业分析手段，建立了农田面源污染智能处理系统，对农田面源污染源头、生态沟渠、人工湿地的水量、水质全面监管，实现农田面源污染由被动处置转变为主动防控，提高农田面源污染的处理效果。
[0023]请参阅图1
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图2，本申请第一方面实施例提供了基于氮磷指示性监测指标的农田面源污染智能处理系统，包括受纳水体、生态沟渠、人工湿地和农田，且农田依次通过生态沟渠、人工湿地与受纳水体连通；人工湿地和受纳水体之间设置污水处理设备，且农田、生态沟渠和人工湿地的出水口均设置水流控制装置；通过数据采集模块实时或者定时采集水质数据，并将水质数据发送至数据服务器；数据服务器对农田的水质数据进行分析，获取水质污染程度，并根据水质污染程度对农本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于氮磷指示性监测指标的农田面源污染智能处理系统，包括受纳水体、生态沟渠、人工湿地和农田，且农田依次通过生态沟渠、人工湿地与受纳水体连通，其特征在于，所述人工湿地和所述受纳水体之间设置污水处理设备，且农田、生态沟渠和人工湿地的出水口均设置水流控制装置；通过数据采集模块实时或者定时采集水质数据，并将水质数据发送至数据服务器；数据服务器对农田的水质数据进行分析，获取水质污染程度，并根据水质污染程度对农田污水进行分流；以及对生态沟渠、人工湿地的水质数据进行检测，根据水质检测结果控制水流控制装置运行；根据所述水质污染程度对农田污水进行分流，包括：当水质污染程度小于污染程度阈值时，则通过水流控制装置将农田污水直接排放至受纳水体；否则，将农田污水排放至生态沟渠；其中，污染程度阈值根据经验设定，或者根据水质排放标准设定；当所述水质污染程度不小于污染程度阈值时，则根据生态沟渠和人工湿地的污水处理能力对水流控制装置进行预控制；其中，预控制包括预先开启生态沟渠和人工湿地的出水口，以及延时启动污水处理设备。2.根据权利要求1所述的基于氮磷指示性监测指标的农田面源污染智能处理系统，其特征在于，所述农田、生态沟渠和人工湿地均至少设置两个出水口，且其中一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：张友德，钱益武，王清泉，何建军，戴曹培，张甜甜，田文凤，程雨涵，
申请(专利权)人：安徽新宇环保科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：