本發明屬于污水治理監控技術領域，涉及一種基于互聯網的水污染治理設施監控系統及其方法。

背景技術：

我國人均水資源占有量僅為全世界人均占有量的1/4，且隨著工業化和城市化進程的加快以及工農業規模的快速增長，污水排放，特別是工業污水排放總量劇增，大量江河湖泊受到工業污水排放污染，生態環境受到了嚴重破壞。

為了保護水環境，實施水資源的循環科學利用，要求工業企業必須對生產過程產生的污水進行處理，其水污染治理設施一般包括用于抽取污水存放池中污水的水泵、用于將水泵抽取的污水進行凈化處理的污水反應槽、用于控制滴入污水反應槽藥劑用量的加藥裝置以及與污水反應槽連接的用于排出凈化后污水的污水排出口，在污水達到安全排放指標后才能排入河流，此安全排放指標的監測一般通過在污水排出口進行水質監測進行判斷，但是這樣的一種監測方式，若污水池中的污水不通過該終端排放口排出，而是將自來水接入污水處理系統中代替污水進行排放，那么設置在終端排放口處的監測系統就存在誤報和漏報的情況。另外，污水處理站承擔著廢水處理和循環利用的重要使命。由于污水處理站工作環境差、勞動強度大，同時由于環保管理人員少，巡檢周期比較長，不能隨時掌握各企業污水排放的情況，因此，急需構建一套對污水處理效果實施實時監控的基于互聯網的水污染治理設施監控系統及方法，以達到高效運行、科學管理、達標排放、污染可控的目的。

針對上述存在的問題，現有中國專利文獻公開了一種基于互聯網的水污染監控治理服務系統，包括污水處理子系統和環境水檢測子系統，所述的污水處理子系統包括中間污水處理部以及終端污水處理部，工廠污水通過前級排污管直接輸送至中間污水處理部，所述的中間污水處理部包括用以承接前級排污管排放污水的多個緩沖池，與所述的緩沖池對應設置的初級水處理裝置，所述的環境水檢測系統包括設置在工廠、中間污水處理部以及終端污水處理部的周圍水環境內的環境水水質檢測機構，所述的污水水質檢測機構和環境水水質檢測機構以及排水水質檢測機構分別經網絡與服務器通訊連接。該發明的水環境保護系統雖然能夠解決誤報與漏報的情況，但是該發明的環境水水質檢測機構檢測的是周圍水環境的水質情況，檢測難度較大，而且無法針對每個工廠來進行檢測，如在該水環境范圍內有多家工廠時，在水環境的水質達不到要求時，那么就無法確切地知道是哪家工廠出現偷排污水的情況，而且由于環保管理人員少，巡檢周期比較長，不能隨時掌握各企業污水排放的情況，監管難度大。

技術實現要素：

本發明的目的是針對現有的技術存在上述問題，提出了一種基于互聯網的水污染治理設施的監控系統及其方法，該基于互聯網的水污染治理設施實時監控系統及其方法所要解決的技術問題是：如何降低污水排放情況的監管難度。

本發明的目的可通過下列技術方案來實現：一種基于互聯網的水污染治理設施監控系統，包括云數據中心、若干個污水監控終端以及通過云數據中心與污水監控終端建立數據通訊的遠程監控中心，其特征在于，所述污水監控終端包括用于對水污染治理設施各個環節運行狀態進行數據采集的數據采集單元以及與數據采集單元連接的用于根據數據采集單元采集的數據識別水污染治理設施是否真實運行的數據識別單元，所述遠程監控中心通過云數據中心獲取各污水監控終端采集的運行狀態數據和識別的結果數據，并將運行狀態數據進行歸納分析得出某區域內水污染環境治理的綜合數據，將識別的結果數據進行歸納分析得出各水污染治理設施是否存在偷排、漏排、未凈化或凈化未完全的綜合數據。

本基于互聯網的水污染治理設施監控系統的工作原理為:在某個區域內，每個企業內的污水監控終端將采集的水污染治理設施各個環節的運行狀態數據和識別結果數據都輸送到云數據中心，便于遠程監控中心從云數據中心獲取相應數據進行歸納分析，例如，從各污水監控終端獲取污水排放值，遠程監控中心即可根據該污水排放值，獲取這一區域的一個總體污水排放情況，從而可以獲知污水處理站的一個污水處理情況，如今天需要處理多少量的污水，也能夠根據此判斷出企業是否處于正常污水治理狀態，若總體污水排放量相差很多，則可判定某出現了偷排或漏排的操作，另外地，污水監控終端也可以根據從水污染治理設施各個環節采集的運行狀態數據對比分析出各個環節是否在真實運行，只要有一個環節未真實運行，就說明水污染治理設施出現了偷排、漏排、未凈化或凈化未完全的操作并將該結果數據發送到云數據中心，遠程監控中心即可從云數據中心獲取上述信息并進行歸納分析，得出某個特定區域內的水污染治理情況，降低了監管人員對污水排放情況的監管難度，同時為制定區域性水環境治理政策或相應措施提供了依據，此外，水污染治理設施一般包括用于抽取污水存放池中污水的水泵、用于將水泵抽取的污水進行凈化處理的污水反應槽、用于控制滴入污水反應槽藥劑用量的加藥裝置以及與污水反應槽連接的用于排出凈化后污水的污水排出口，在對污水進行治理時，通過水泵抽取污水存放池中一定量的污水到污水反應槽內，通過加藥裝置滴入藥劑到污水反應槽內與污水進行凈化處理，在凈化處理完全后排出，只要在其中一個環節未工作，就能說明從污水排出口排出的污水存在偷排、漏排、未凈化或凈化未完全的情況，監控更加準確，監管更加便利。

在上述的基于互聯網的水污染治理設施監控系統中，所述遠程監控中心還包括用于在各水污染治理設施存在偷排、漏排、未凈化或凈化未完全的情況時進行預警的預警器。預警器的設置，無需監管人員再去實時查看水污染治理設施的各個運行狀態數據和識別結果數據，只要在預警器響起時去查看下即可，降低了污水排放過程中的監管難度。

在上述的基于互聯網的水污染治理設施監控系統中，所述數據采集單元包括用于對污水存放池的液位變化情況進行采集的第一液位傳感器、用于對加藥裝置中藥劑液位變化情況進行采集的第二液位傳感器、用于對水泵工作情況進行采集的第二流量傳感器、用于對污水反應槽內污水的PH變化情況進行采集的PH傳感器和用于對污水排出口的流量進行采集的流量傳感器。在水污染治理設施的各個環節設置相應的傳感器，通過數據對比能更有利的判斷水污染治理設施是否存在不合規定的排污情況，在提高監管準確性的同時，也降低了監管難度。

在上述的基于互聯網的水污染治理設施監控系統中，所述數據識別單元包括用于從數據采集單元中提取設施運行特征參數的提取模塊、用于對水污染治理設施各環節的標準參數值以及比較參數值進行存儲的存儲模塊、用于對提取的設施運行特征參數進行驗證獲取識別結果的狀態特征驗證模塊以及用于將狀態特征驗證模塊輸送的識別結果發送給云數據中心的報送模塊，所述提取模塊、存儲模塊和報送模塊均與狀態特征驗證模塊連接。在數據識別單元中，首先提取一個或兩個或者更多的設施運行特征參數進行比較分析，并與存儲模塊中存儲的標準參數值以及比較參數值進行比較，獲得某個環節的真實運行情況，在任一環節未真實運行時，得出水污染治理設施存在偷排、漏排、未凈化或凈化未完全的識別結果，將其輸送給云數據中心，遠程監控中心即可根據每個污水監控終端獲取一個綜合數據，無需監管人員在跑到企業去實地調查，節省了人力，并且提高了監管的精確性和便利性。

一種基于互聯網的水污染治理設施監控方法，其特征在于，所述監控方法包括通過污水監控終端對水污染治理設施的各環節運行狀態數據進行采集和識別，通過云數據中心對采集和識別的數據進行存儲，通過遠程監控中心對從云數據中心獲得的多個污水監控終端輸送的各環節運行狀態數據和識別結果數據進行歸納分析，獲得區域內水環境污染治理的綜合數據和水污染治理設施是否存在偷排、漏排、未凈化或凈化未完全的綜合數據。

本基于互聯網的水污染治理設施監控方法的工作原理為：首先，對水污染治理設施各個環節的運行狀態數據進行采集，采集后，對各運行狀態數據進行識別，識別各環節的真實運行情況，如水泵是否在運行，排水口是否在排污，并將各個環節的運行狀態數據進行綜合分析，識別出水污染治理設施存在的偷排、漏排、未凈化或凈化未完全的情況并傳送到云數據中心，云數據中心進行存儲，遠程監控中心則能夠從云數據中心中獲取采集的數據以及識別的數據，進行歸納分析后獲得一個區域內水環境污染治理的綜合數據和水污染治理設施是否存在偷排、漏排、未凈化或凈化未完全的綜合數據，降低了監管難度，同時能夠隨時掌握各企業污水排放的情況，監管更加便利并節省了人力，降低了人員的勞動強度。

在上述的基于互聯網的水污染治理設施監控方法中，采集的過程包括對污水存放池的液位變化情況進行采集；對加藥裝置中藥劑液位變化情況進行采集；對水泵工作情況進行采集；對污水反應槽內污水的PH變化情況進行采集；對污水排出口的流量進行采集。對水污染治理設施的各環節進行數據采集，能更精確地判斷水污染治理設施是否存在不合格的排污情況，在降低監管難度的同時，提高精確性。

在上述的基于互聯網的水污染治理設施監控方法中，識別的過程包括設施運行特征參數提取、運行狀態特征庫建立、狀態特征驗證和識別結果報送，設施運行特征參數提取的操作包括提取一個或多個采集的水污染治理設施各環節的運行狀態數據。在一次識別過程中，提取一個或多個運行狀態數據作為設施運行特征參數，通過多重數據比對，可提高識別結果的準確性。

在上述的基于互聯網的水污染治理設施監控方法中，運行狀態特征庫建立的操作包括存儲水污染治理設施各環節的標準參數值以及存儲水污染治理設施各環節的對比值和判斷對比值是否在要求范圍內的比較參數值。精確設定標準參數值和比較參數值，能夠在降低監管難度的同時，提高判斷水污染治理設施是否存在不合格的排污情況的精確性。

在上述的基于互聯網的水污染治理設施監控方法中，狀態特征驗證的操作包括將提取的設施運行特征參數與運行狀態特征庫中預先存儲的標準參數值或者比較參數值進行對比，獲取判斷結果，根據判斷結果識別污水處理是否存在偷排、漏排、凈化未完全或未凈化的操作。通過此過程的判斷，能夠更準確的判斷污水處理是處于哪種不合格的排污情況下，遠程監控中心則根據該判斷結果能更有效的得出水污染環境治理的綜合數據，數據精確且降低了監管難度。

與現有技術相比，本基于互聯網的水污染監控方法及其系統具有以下優點：

1、本發明將檢測的數據通過云端服務器進行共享，降低了環保管理部門對分散企業監督管理的難度，使其利用技術和運營管理經驗保證廢水達標排放，有效避免了污水排放的偷排、漏排等現象。

2、本發明可實時監控各個污水處理環節的數據，實現在線數據查詢及統計報表、在線數據自動預警和環保信息綜合分析等，通過對各個污水處理環節的數據進行綜合分析，有效提高了水污染排放的監測精準度。

附圖說明

圖1是本發明的結構示意圖。

圖2是本發明水污染治理設施的結構示意圖。

圖3是本發明的工作流程圖。

圖中，1、污水存放池；2、污水反應槽；3、水泵；4、加藥裝置；5、污水排出口；6、云數據中心；7、污水監控終端；71、數據采集單元；72、數據識別單元；8、第一液位傳感器；9、第二液位傳感器；10、PH傳感器；11、流量傳感器；12、遠程監控中心；13、第二流量傳感器。

具體實施方式

以下是本發明的具體實施例并結合附圖，對本發明的技術方案作進一步的描述，但本發明并不限于這些實施例。

如圖1、2所示，本基于互聯網的水污染治理設施監控系統包括云數據中心6、若干個污水監控終端7以及通過云數據中心6與污水監控終端7建立數據通訊的遠程監控中心12，其中，水污染治理設施包括用于抽取污水存放池1中污水的水泵3、用于將水泵3抽取的污水進行凈化處理的污水反應槽2、用于控制滴入污水反應槽2藥劑用量的加藥裝置4以及與污水反應槽2連接的用于排出凈化后污水的污水排出口5；污水監控終端7包括用于對水污染治理設施各個環節運行狀態進行數據采集的數據采集單元71以及與數據采集單元71連接的用于根據數據采集單元71采集的數據識別水污染治理設施是否真實運行的數據識別單元72，遠程監控中心12通過云數據中心6獲取各污水監控終端7采集的運行狀態數據和識別的結果數據，并將運行狀態數據進行歸納分析得出某區域內水污染環境治理的綜合數據，將識別的結果數據進行歸納分析得出各水污染治理設施是否存在偷排、漏排、未凈化或凈化未完全的綜合數據。

作為優選方案，遠程監控中心12還包括用于在各水污染治理設施存在偷排、漏排、未凈化或凈化未完全的情況時進行預警的預警器。預警器的設置，無需監管人員再去實時查看水污染治理設施的各個運行狀態數據和識別結果數據，只要在預警器響起時去查看下即可，降低了污水排放過程中的監管難度。

數據采集單元71包括用于對污水存放池1的液位變化情況進行采集的第一液位傳感器8、用于對加藥裝置4中藥劑液位變化情況進行采集的第二液位傳感器9、用于對水泵3工作情況進行采集的第二流量傳感器13、用于對污水反應槽2內污水的PH變化情況進行采集的PH傳感器10和用于對污水排出口5的流量進行采集的流量傳感器11。在水污染治理設施的各個環節設置相應的傳感器，通過數據對比能更有利的判斷水污染治理設施是否存在不合規定的排污情況，在提高監管準確性的同時，也降低了監管難度。

數據識別單元72包括用于從數據采集單元71中提取設施運行特征參數的提取模塊、用于對水污染治理設施各環節的標準參數值以及比較參數值進行預先存儲的存儲模塊、用于對提取的設施運行特征參數進行驗證獲取識別結果的狀態特征驗證模塊以及用于將狀態特征驗證模塊輸送的識別結果發送給云數據中心6的報送模塊，提取模塊、存儲模塊和報送模塊均與狀態特征驗證模塊連接。在數據識別單元72中，首先提取一個或兩個或者更多的設施運行特征參數進行比較分析，并與存儲模塊中存儲的標準參數以及比較參數進行比較，獲得某個環節的真實運行情況，在任一環節未真實運行時，得出水污染治理設施存在偷排、漏排、未凈化或凈化未完全的識別結果，將其輸送給云數據中心6，遠程監控中心12即可根據每個污水監控終端7獲取一個綜合數據，無需監管人員在跑到企業去實地調查，節省了人力，并且提高了監管的精確性和便利性。

本基于互聯網的水污染監控系統的工作原理為：在進行污水排放處理時，污水存放池1中的污水通過水泵3進入到污水反應槽2中，加藥裝置4中的藥劑滴入污水反應槽2內與污水反應槽2內的污水進行反應，在反應完全后，污水反應槽2內的污水通過污水排出口5排出，第一液位傳感器8采集污水存放池1中在污水流入污水反應槽2后的液位變化情況，從而獲取污水反應槽2內的污水量，即第一液位變化值，同時將該獲取的第一液位變化值進行存儲并發送給云數據中心6；第二液位傳感器9對加藥裝置4中的液位變化情況進行采集，獲取第二液位變化值，同時將第二液位變化值進行存儲并發送給云數據中心6；流量傳感器11對污水排出口5的水流量情況進行采集，從而獲取流量值；第二流量傳感器13對水泵3工作情況進行采集，獲取水泵3工作時間值以及判斷水泵3是否處于工作狀態；PH傳感器10對污水反應槽2內污水的PH變化情況進行采集，獲取PH值；將上述各個環節中采集的運行狀態數據進行實時記錄并存儲，建立數據庫并上傳至云數據中心6；之后，數據識別單元72中的提取模塊從各環節采集的運行狀態數據中提取一個或多個運行狀態數據作為設施運行特征參數，狀態特征驗證模塊將提取的設施運行特征參數與存儲模塊中的標準參數值或比較參數值進行比較獲取判斷結果并通過報送模塊發送給云數據中心6，標準參數值包括預先設置不同液位值下藥劑用量的藥劑標準值和污水排放標準值，比較參數值包括預設誤差值，狀態特征驗證模塊具體判斷過程為：通過對第一液位變化值和第二液位變化值的比較分析，根據第一液位變化值判斷第二液位變化值是否在藥劑標準值內，在藥劑標準值內則說明凈化完全，反之，說明污水排放存在未凈化或凈化未完全的操作；將第一液位變化值與流量傳感器11采集的流量值進行分析，在第一液位變化值與流量值的比較存在較大誤差時，在第一液位變化值與流量值的比值在預設誤差值內時，說明污水排放符合要求，反之，說明污水排放存在偷排或漏排的操作；將流量傳感器11采集的流量值與水泵3工作時間進行綜合分析，數據識別單元72根據流量傳感器11輸送的流量值獲取污水排放時間，判斷污水排放時間和水泵3工作時間，在污水排放時間與水泵3工作時間相符時，說明污水排放符合標準，反之在污水排放時間與水泵3工作時間不相符時，說明污水排放沒有通過污水排出口5流出，而是通過其他水進行排放，存在偷排或漏排的操作；進一步地，根據PH傳感器10采集污水反應槽2內的PH值，數據識別單元72將接收到的PH值與污水排放標準值進行比較，在PH值符合污水排放標準值時說明污水排放符合規定，反之，說明污水排放存在未凈化或為凈化完全的操作；除上述的判斷過程外，還包括對各個運行狀態數據進行分析判斷，如在污水排出口5有污水排出時，但水泵3未工作，則說明水污染治理設施未工作，存在偷排的操作；本發明不限于上述判斷過程，在此過程的同時，云數據中心6同時接收上述采集的數據以及數據處理后的判斷結果，遠程監控中心12通過網絡從云數據中心6上獲取數據并將多個污水監控終端7輸送的數據進行綜合歸納與分析，形成區域性水環境治理策略數據庫，遠程即可實現監管工作，降低了監管難度。遠程監控中心12在判斷企業存在污水排放違規情況時可進行預警，使其可及時獲取數據信息，監管更加方便。通過本系統對水污染處理裝置的各個環節進行采集，并將各個環節的數據進行綜合分析，有效提高了監測系統是否存在偷排、漏排或者未凈化處理等操作的精準度。

如圖3所示，本基于互聯網的水污染治理設施監控方法包括通過污水監控終端7對水污染治理設施的各環節運行狀態數據進行采集和識別，通過云數據中心6對采集和識別的數據進行存儲，通過遠程監控中心12對從云數據中心6獲得的多個污水監控終端7輸送的各環節運行狀態數據和識別結果數據進行歸納分析，獲得區域內水環境污染治理的綜合數據和水污染治理設施是否存在偷排、漏排、未凈化或凈化未完全的綜合數據。

作為優選，采集的過程包括對污水存放池1的液位變化情況進行采集，獲取第一液位變化值；對加藥裝置4中藥劑液位變化情況進行采集，獲取第二液位變化值；對水泵3工作情況進行采集，獲取水泵3運行情況以及水泵3工作時間值；對污水反應槽2內污水的PH變化情況進行采集，獲取PH值；對污水排出口5的流量進行采集，獲取流量值。對水污染治理設施的各環節進行數據采集，能更精確地判斷水污染治理設施是否存在不合格的排污情況，在降低監管難度的同時，提高精確性。

作為優選，識別的過程包括設施運行特征參數提取、運行狀態特征庫建立、狀態特征驗證和識別結果報送，設施運行特征參數提取的操作包括提取一個或多個采集的水污染治理設施各環節的運行狀態數據。在一次識別過程中，提取一個或多個運行狀態數據作為設施運行特征參數，通過多重數據比對，可提高識別結果的準確性。

其中，運行狀態特征庫建立的操作包括存儲水污染治理設施各環節的標準參數值以及存儲水污染治理設施各環節的對比值和判斷對比值是否在要求范圍內的比較參數值。其中標準參數值包括水污染排放的流量標準值，藥劑標準值，水泵3時間長度標準值等，比較參數值包括預設誤差值。精確設定標準參數值和比較參數值，能夠在降低監管難度的同時，提高判斷水污染治理設施是否存在不合格的排污情況的精確性。

狀態特征驗證的操作包括將提取的設施運行特征參數與運行狀態特征庫中預先存儲的標準參數值或者比較參數值進行對比，獲取判斷結果，根據判斷結果識別污水處理是否存在偷排、漏排、凈化未完全或未凈化的操作。通過此過程的判斷，能夠更準確的判斷污水處理是處于哪種不合格的排污情況下，遠程監控中心12則根據該判斷結果能更有效的得出水污染環境治理的綜合數據，數據精確且降低了監管難度。

本基于互聯網的水污染監控方法的工作原理為：采集污水存放池1內液位變化情況，通過該液位變化情況可知水泵3抽入污水反應槽2內的污水量，即采集的第一液位變化值；將加藥裝置4中的藥劑滴入污水反應槽2內，對污水反應槽2內的污水進行凈化處理，預先存儲對第一液位變化值下的污水進行凈化處理的藥劑用量的預設標準參數值，在藥劑滴入后，可采集到加藥裝置4中的藥劑變化情況，即可獲得第二液位變化值；采集水泵3工作情況，獲取水泵3工作時間值；采集第一液位變化值下污水反應槽2內污水的PH值變化情況，獲取PH值；并將上述獲取的各個環節的運行狀態數據上傳至云數據中心6進行存儲，并建立數據庫；之后對上述采集的各個數據進行綜合分析處理，狀態特征驗證的操作包括：基于流量值和第一液位變化值，判斷流量值與第一液位變化值的誤差是否在預設誤差值內，獲得第一判斷結果，當第一判斷結果表明流量值與第一液位變化值的誤差不在預設范圍值內時，判斷污水排放存在偷排或漏排的操作；基于第一液位變化值和第二液位變化值，判斷第二液位變化值是否處于第一液位變化值下滿足污水凈化的標準參數值內，獲得第二判斷結果，當第二判斷結果表明第二液位變化值不處于標準參數值內時，判斷污水存在未凈化或凈化未完全的操作；基于水泵3工作時間值和流量值，判斷水泵3工作時間值是否等于流量值下污水排出口5的排污時間，獲得第三判斷結果，當第三判斷結果表明水泵3工作時間值與排污時間不相等時，判斷污水排放存在偷排或漏排的操作；基于PH值，判斷PH值是否在污水排放標準值內，獲取第四判斷結果，當第四判斷結果表明PH值不在污水排放標準值內時，判斷污水排放存在未凈化或凈化未完全的操作，值得說明的，本發明不限于上述運行狀態數據的比較判斷，如在確定污水排出口5有污水排出時，單獨判斷各個環節的運行狀態參數，在加藥裝置4未工作時或水泵3未工作時，都說明污水排放存在不達標的排放情況。在將上述數據進行處理分析后，將獲取的識別結果數據，即第一判斷結果、第二判斷結果、第三判斷結果和第四判斷結果通過網絡發送至云數據中心6，遠程監控中心12從云數據中心6獲取上述數據并對接收到的數據進行分析，遠程監控中心12則能夠從云數據中心6中獲取采集的數據以及識別的數據，進行歸納分析后獲得一個區域內水環境污染治理的綜合數據和水污染治理設施是否存在偷排、漏排、未凈化或凈化未完全的綜合數據，在出現偷排、漏排、未凈化或凈化未完全的情況時進行警報聲預警，降低了監管難度，同時能夠隨時掌握各企業污水排放的情況，監管更加便利并節省了人力，降低了人員的勞動強度。

本文中所描述的具體實施例僅僅是對本發明精神作舉例說明。本發明所屬技術領域的技術人員可以對所描述的具體實施例做各種各樣的修改或補充或采用類似的方式替代，但并不會偏離本發明的精神或者超越所附權利要求書所定義的范圍。