高精度饮用水质参数自动监测方法与应用研究

发布时间：2020-10-30 09:29

　　随着我国经济的飞速发展,环境与安全问题日益突出,特别是水资源污染问题时有发生。近年来在生活饮用水方面出现的问题经常见诸报端,已引起全社会的高度重视。水质管理方式也逐渐从人工管理向自动管理方向发展。由于饮用水水质安全涉及范围广且影响面大,所以设计一个合理可行的饮用水安全自动检测算法,以此来降低自动监测异常预报结果和人工化验结果之间的误差率,具有十分重要的现实意义。论文首先从水质监测的发展历程及目前饮用水水质监测方法的发展趋势进行分析,针对水质自动监测中,由于传感器数据存在误差而导致水质异常预报误报率高的问题,提出一种基于滑动窗口的自学习型饮用水安全检测算法。算法将滑动窗口与机器学习技术相结合,利用滑动窗口周期性地特点,对多个水质监测数据进行框定,并根据不同水质特点采用限定性机器学习方法对水质数据进行处理。最终通过对窗口大小的伸缩,逐步求精,减少误报情况的发生。其次,从目前传统行业应用系统与移动设备相结合的大趋势出发,利用Android系统具有的移动方便性、通用性等优势,结合水厂水质业务管理方式自动化的要求,为自来水厂管理人员设计并开发了一款基于Android的饮水安全监测预报系统。通过对系统进行需求分析、整体架构设计、数据库设计等,确定了采用SOLite、SQL Server等技术进行数据存储;使用JSON数据帧协议格式与异步HTTP技术相结合作为客户端与服务端进行数据交互的技术路线,周期性的抓取服务器端采集的传感数据。最终达到系统水质预警的准实时性。同时,将以滑动窗口为支撑的自学习型饮用水安全检测算法加入系统设计中,提升了系统的精确性和实用性。最后,以西安乐游原水厂数据为例,对系统进行测试。结果表明,由水质安全检测算法判定结果与水质实际检测异常情况之间的误差控制在3.4%以内。系统预警误报率低且可以稳定运行、使用方便,达到了水厂管理人员对水质安全监测软件期望的基本要求。
【学位单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TU991.21
【部分图文】：

自来水

西安科技大学全日制工程硕士学位论文APP 查询当天全市供水量以及水质情况[31]，如图 1.1 所示；2015 年上线的“杭州河道水质 APP”，每月公布一次乡镇以上河道信息，而且还设置了投诉功能，为搜集民意提供了渠道[32]，如图 1.2 所示。2016 年，武汉推出“智慧湖泊 APP”，利用物联网、云计算和大数据等先进技术，构建了武汉湖泊“一张图”[33]；2017 年，“济南环境 APP”上线其功能包括企业废水排放、污水处理、饮用水源水质等多个模块功能，也是全国城市环境信息公开度最高的城市[34]，如图 1.3 所示。

水质,杭州,河道