(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202210696639.2
(22)申请日 2022.06.20
(71)申请人 江苏鸿利智能科技股份有限公司
地址 214400 江苏省无锡市江阴市高新区
澄江中路159号D307
(72)发明人 夏勇　肖亮　蒋占军　卫家荣　
高丹　
(74)专利代理机构 江阴市轻舟专利代理事务所
(普通合伙) 32380
专利代理师 仲红敏
(51)Int.Cl.
G06Q  10/06(2012.01)
G06Q  50/06(2012.01)
G06K  9/62(2022.01)
(54)发明名称一种基于污水管网污染溯源分析系统及方法(57)摘要本发明公开了一种基于污水管网污染溯源分析系统及方法，系统包括源头监测模块、管网监管模块、输送监管模块和处理监管模块，源头监测模块用于采集企业、居民和农村的排污信息数据和污水处理信息数据；管网监管模块用于采集排水设施信息数据、排水管网地理信息数据和管网排水户的情况数据；输送监管模块用于采集污水水质数据，并将污水水质数据统一集成到仿真页面并对其进行实时跟踪，当监测到异常进行预警提醒；所述处理监管模块用于查询管网系统中空间数据和属性数据，进行综合管理，系统减少了对排污企业溯源工作的物理工作量，为城市
污水管网的精准治理提供支持。权利要求书2页  说明书6页  附图3页CN 115115200 A 2022.09.27
C N  115115200
A
1.一种基于污水管网污染溯源分析系统，其特征在于，所述系统包括源头监测模块、管网监管模块、输送监管模块和处理监管模块，所述源头监测模块用于采集企业、居民和农村的排污信息数据和污水处理信息数据；所述管网监管模块用于采集排水设施信息数据、排水管网地理信息数据和管网排水户的情况数据；所述输送监管模块用于采集污水水质数据；所述处理监管模块用于查询管网系统中的数据，进行综合管理。
2.根据权利要求1所述的一种基于污水管网污染溯源分析系统，其特征在于：所述源头监测模块包括企业监测单元、居民和农村监测单元和第一数据共享单元，所述企业检测单元用于采集企业的排污水质和水量数据，分析超标排放情况，并将排污水质和水量数据发送到第一数据共享单元，与生态环境部门共享数据，帮助核查、监督排污企业排放情况；所述居民和农村监测单元用于采集生活污水排放与处理数据，分析雨污混流情况，并将生活污水排放与处理数据发送到第一数据共享单元；所述第一数据共享单元用于接收企业监测单元、居民和农村监测单元发送的数据，并与生态环境部门共享。
3.根据权利要求1所述的一种基于污水管网污染溯源分析系统，其特征在于：所述管网监测模块包括数据监测单元和第二数据共享单元，所述数据监测单元用于采集排水设施数据、排水管网地理信息数据和管网排水户的情况数据，并将采集到数据发送到第二数据共享单元，根据排水设施数据和排水管网地理信息数据分析积水情况、流量情况和排管疏通情况，根据管网排水户的情况数据分析管网的水位和水质情况；所述第二数据共享单元用于接收数据监测单元发送的数据，将排水设施数据与市政、城管、交通部门共享，将排水管网地理信息数据与市排水管理处等部门共享，进行联合调度、排水分析。
4.根据权利要求1所述的一种基于污水管网污染溯源分析系统，其特征在于：所述输送监管模块包括水质监测单元、数据展示单元和突发预警单元，所述水质监测单元用于采集泵站水质数据包括实时pH、温度、电导率、浊度、溶解率、COD、氨氮、总磷、总氮，并将泵站水质数据统一发送到数据展示单
元；所述数据展示单元用于接收水质监测单元发送的泵站水质数据，集成至仿真页面并对其进行实时跟踪，当监测到实时水质数据超过设定的阈值时，会发送提醒到突发预警单元；所述突发预警单元用于接收数据展示单元发送的提醒，并且会以弹出框、警示图标闪烁和声音多种方式进行预警，并将预警发送到处理监管模块。
5.根据权利要求1所述的一种基于污水管网污染溯源分析系统，其特征在于：所述处理监管模块包括数据查询单元和后台管理单元，所述数据查询单元用于集成显示管网资产、调度、各级监测、视频、应急指挥、抢修、服务多源信息，并且可以查询管网系统中的数据；所述后台管理单元用于接收输送监管模块发送的预警，并管理管网连通、管网上下游查询、溯源分析，同时结合地图显示、动态显示、图标显示、报表显示多种数据表达方式，实现数字化管理。
6.一种基于污水管网污染溯源分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：采集区域内所有登记在案的具有污染风险的企业的水质样本并进行分析，得到样本数据；
S2：将得到的样本数据进行归一化处理，得到样本集，存入json文件中；
S3：对已污染水源进行采样并分析，同样进行归一化处理，得到测试集；
S4：在Python中循环读取json文件的数据，得到包含企业名和皮尔逊相关系数的数组根据皮尔逊相关
系数从大到小排序，最后得到k个企业。
7.根据权利要求6所述的一种基于污水管网污染溯源分析方法，其特征在于：在步骤S1
中：对所述区域内所有登记在案的具有污染风险的企业进行水质采样，得到BOD
5、COD
python怎么读取json文件cr
、SS、
TN、TP、NH
3
‑N、PH七个参数，把每个企业对应的七个参数形成一个一维特征向量，最后组合所有企业的一维特征向量形成多维特征向量，完成样本特征向量的选取。
8.根据权利要求6所述的一种基于污水管网污染溯源分析方法，其特征在于：在步骤S2中：对多维特征向量内的每组特征向量进行归一化处理，将特征向量调整为L1范数，即特征向量的数值和为1，公式为：
其中：x
a
为向量中某列的归一化值，1≤a≤N、1≤i≤N，N为总列数；将归一化后的值按照企业名+归一化后的值的格式存入json文件中，形成带标签的测试文件，称为样本集。
9.根据权利要求6所述的一种基于污水管网污染溯源分析方法，其特征在于：在步骤S3
中：对已污染水源进行采样并分析，同样采集BOD
5、COD
cr
、SS、TN、TP、NH
3
‑N、PH七个参数的数
据，进行归一化处理，得到名称+归一化后的值，名称不与现有企业重名，称为测试集。
10.根据权利要求6所述的一种基于污水管网污染溯源分析方法，其特征在于：在步骤S4中：在Python中调用json、Pandas和Numpy库，在KNN算法中距离的选择上，采用皮尔逊相关系数作为距离判断依据，皮尔逊相关系数就是两个变量之间的协方差除以两个变量的标准差乘积，公式为：
ρ为Y对X皮尔逊系数，Cov(X，Y)为X和Y之间的协方差，为X的标准差，为Y 的标准差；然后在Python中循环读取json文件的数据，生成对应每个企业的x
i
的数组，使用
<函数，得到样本y对x
i
的皮尔逊相关系数的数组，该数组包含企业名和皮尔逊相关系数，将数组按照皮尔逊相关系数从大到小的顺序排列，选取k个企业，将选取的k个企业发送到处理监管模块，然后据此进行核实企业排放的污水水质成分和污染源的水质成分是否一致。
一种基于污水管网污染溯源分析系统及方法
技术领域
[0001]本发明涉及市政工程信息技术领域，具体为一种基于污水管网污染溯源分析系统及方法。
背景技术
[0002]污水管网是市政环境管理的重点，一边连接生活和工业排水，一边连着污水处理厂。产生污染主要有偶发型和主动型两种，偶发型是指常规排污偶发超标或非人为事故造成超标，主动型是指个别企业违规排放污水。污水污染与地方经济发展具有直接关联，一般大城市经济较为发达，污染企业较少，科学治理下排污具有指标性和规律性，但在中小型城市，经济相对落后，污染企业较多，而且在地方缺少有效管理的情况下，企业为降低成本而偷排超标污水，直接导致超过污水处理厂处理能力，处理成本大幅增长，处理效果不理想。针对中小城市个别企业私排偷排污水情况，本发明提出了一种
基于污水管网，采用KNN(K‑Nearest Neighbor)算法进行污水溯源的系统与方法，可有效对企业有理有据地进行监管。
发明内容
[0003]本发明的目的在于提供一种基于污水管网污染溯源分析系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于污水管网污染溯源分析系统，所述系统包括源头监测模块、管网监管模块、输送监管模块和处理监管模块，所述源头监测模块用于采集企业、居民和农村的排污信息数据和污水处理信息数据；所述管网监管模块用于采集排水设施信息数据、排水管网地理信息数据和管网排水户的情况数据；所述输送监管模块用于采集污水水质数据；所述处理监管模块用于查询管网系统中的数据，进行综合管理。
[0005]进一步的，所述源头监测模块包括企业监测单元、居民和农村监测单元和第一数据共享单元，所述企业检测单元用于采集企业的排污水质和水量数据，分析超标排放情况，并将排污水质和水量数据发送到第一数据共享单元，与生态环境部门共享数据，帮助核查、监督排污企业排放情况；所述居民和农村监测单元用于采集生活污水排放与处理数据，分析雨污混流情况，并将生活污水排放与处理数据发送到第一数据共享单元；所述第一数据共享单元用于接收企业监测单元、居民和农村监测单元
发送的数据，并与生态环境部门共享。
[0006]进一步的，所述管网监测模块包括数据监测单元和第二数据共享单元，所述数据监测单元用于采集排水设施数据、排水管网地理信息数据和管网排水户的情况数据，并将采集到数据发送到第二数据共享单元，根据排水设施数据和排水管网地理信息数据分析积水情况、流量情况和排管疏通情况，根据管网排水户的情况数据分析管网的水位和水质情况；所述第二数据共享单元用于接收数据监测单元发送的数据，将排水设施数据与市政、城管、交通部门共享，将排水管网地理信息数据与市排水管理处等部门共享，进行联合调度、
排水分析。
[0007]进一步的，所述输送监管模块包括水质监测单元、数据展示单元和突发预警单元，所述水质监测单元用于采集泵站水质数据包括实时pH、温度、电导率、浊度、溶解率、COD、氨氮、总磷、总氮，并将泵站水质数据统一发送到数据展示单元；所述数据展示单元用于接收水质监测单元发送的泵站水质数据，集成至仿真页面并对其进行实时跟踪，当监测到实时水质数据超过设定的阈值时，会发送提醒到突发预警单元；所述突发预警单元用于接收数据展示单元发送的提醒，并且会以弹出框、警示图标闪烁和声音多种方式进行预警，并将预警发送到处理监管模块。
[0008]进一步的，所述处理监管模块包括数据查询单元和后台管理单元，所述数据查询单元用于集成
显示管网资产、调度、各级监测、视频、应急指挥、抢修、服务多源信息，并且可以根据地图漫游、选择操作、地图书签、地图量算方式查询管网系统中的数据，方便快捷的管理和利用海量数据；所述后台管理单元用于接收输送监管模块发送的预警，并管理管网连通、管网上下游查询、溯源分析，同时结合地图显示、动态显示、图标显示、报表显示多种数据表达方式，实现数字化管理。
[0009]一种基于污水管网污染溯源分析方法，包括以下步骤：
[0010]S1：采集区域内所有登记在案的具有污染风险的企业的水质样本并进行分析，得到样本数据；
[0011]S2：将得到的样本数据进行归一化处理，得到样本集，存入json文件中；
[0012]S3：对已污染水源进行采样并分析，同样进行归一化处理，得到测试集；
[0013]S4：在Python中循环读取json文件的数据，得到包含企业名和皮尔逊相关系数的数组根据皮尔逊相关系数从大到小排序，最后得到k个企业。
[0014]进一步的，在步骤S1中：对所述区域内所有登记在案的具有污染风险的企业进行
水质采样，得到BOD
5、COD
cr
、SS、TN、TP、NH
3
_N、PH七个参数，把每个企业对应的七个参数形成
一个一维特征向量，最后组合所有企业的一维特征向量形成多维特征向量，完成样本特征向量的选取。
[0015]进一步的，在步骤S2中：对多维特征向量内的每组特征向量进行归一化处理，将特征向量调整为L1范数，即特征向量的数值和为1，公式为：
[0016]
[0017]其中：x
a
为向量中某列的归一化值，1≤a≤N、1≤i≤N，N为总列数；将归一化后的值按照企业名+归一化后的值的格式存入json文件中，形成带标签的测试文件，称为样本集。
[0018]进一步的在步骤S3中：对已污染水源进行采样并分析，同样采集BOD
5、COD
cr
、SS、
TN、TP、NH
3
‑N、PH七个参数的数据，进行归一化处理，得到名称+归一化后的值，名称不与现有企业重名，称为测试集。
[0019]进一步的，在步骤S4中：在Python中调用json、Pandas和Numpy库，在KNN算法中距离的选择
上，采用皮尔逊相关系数(Pearson)作为距离判断依据，皮尔逊相关系数就是两个变量之间协方差除以两个变量的标准差乘积，公式为：

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