基于污染源在线数据监测的设备人为断电判断方法与流程

1.本发明涉及污染源监测领域，具体涉及基于污染源在线数据监测的设备人为断电判断方法。


背景技术：

2.污染源在线监测设备，是指利用现代通信技术和计算机技术等手段对被测对象的环境质量进行实时连续、自动地监视、检测与控制。它具有信息采集速度快，数据存储方便，操作简单，抗干扰能力强，易于实现远程监控，能满足环境监测管理需要等特点。但由于污染源在线监测设备的可操作性强，人为的操作可改变监测的设备状态，从而影响监测设备的出值情况。
3.污染源在线监测中，由于监测设备断电后，监测值会传输零值，因此当监测值出现超标现象，为了使监测值不继续超标，人为断电成为了一种逃避监管的重要常用手段。因此，亟需一种能够对人为断电的方式进行准确判断的方法，给执法人员提供有效的预警线索，并辅助取证，有效辨别是哪种废水的在线监测设备疑似存在人为断电操作。


技术实现要素：

4.针对现有技术中存在的不足，本发明目的是提供一种能够根据污染源的在线监测数据判断设备如何被人为断电的判断方法。
5.为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案是：基于污染源在线数据监测的设备人为断电判断方法，该方法包括以下步骤：
6.(1)获取废水在线监测因子在预设小时内的监测数据的时序数据集s1；
7.(2)通过在线监测补充数据将数据集s1缺失的数据补全，组成新的数据集s2；
8.(3)计算数据的监测频率f，用零补全数据集s2缺失的数据，组成新的数据集s3；
9.(4)找到数据集s3中，各在线监测因子检测值为零值的部分，将该部分组成新的数据集s4，对数据集s4中的监测时间进行差分，得到相邻监测时间的小时差diff1，当diff1为1时，代表出现连续为零值的现象，获取零值起始时间列表start_time；
10.(5)遍历零值起始时间列表start_time，获取数据集s4中对应时间点的数据，记作dfi，采集dfi中监测值为零值时的监测因子集yz_0i，标记数据集s4中start_timei时间点所在的行数据存在断电因子yz_0i；
11.(6)遍历零值起始时间列表start_time，取数据集s3中[start_time
i-4h，start_timei)时间段的数据，记作di；
[0012]
(7)遍历零值起始时间列表start_time，取数据集s3中[start_time
i-4h，start_timei]时间段的数据，记作tyi，若tyi中废水流量最小值min_lli＜1，则标记数据集s4中start_timei时间点所在的行数据为停产，否则为正常生产；
[0013]
(8)统计di中监测因子集yzi监测值大于对应排放限值pfxz的个数cb_mm，若cb_mm≥2，则标记数据集s4中start_timei时间点所在的行数据存在超标因子cb_yzi；
[0014]
(9)遍历完成零值起始时间列表start_time后，剔除数据集s4中标记为停产或超标因子cb_yzi与断电因子yz_0i无交集的行数据，得到数据集s5。根据s5中每条断电线索的监测时间t，获取[t-22h，t+1h]时间段的分钟数据df_fz，将df_fz每个监测因子浓度进行差分，得到相邻监测时间的浓度差diff_nd，当diff_nd不为0时，代表该监测因子做样后监测设备在此时出值，从而获取到出值时间列表t
min
；
[0015]
(10)根据时间列表t
min
的时长len_t
min
、小时值、分钟值，计算小时值为偶数的个数even，若even＞len_t
min
/2，且min＜30，因子不为氨氮，则该因子为奇数做样，做样时长为60分钟+min，即设备出值点为奇数时间点的min分钟；若因子为氨氮，则该因子为偶数做样，做样时长为min，即设备出值点为偶数时间点的min分钟；
[0016]
若even＜len_t
min
，且min＞30，则该因子为偶数做样，做样时长为min，即设备出值点为偶数时间点的min分钟；
[0017]
若even≤len_t
min
/2，且min＜30，因子不为氨氮，则该因子为偶数做样，做样时长为60分钟+min，即设备出值点为偶数时间点的min分钟；
[0018]
若因子为氨氮，则该因子为奇数做样，做样时长为min，即设备出值点为奇数时间点的min分钟；
[0019]
若even＜len_t
min
/2，且min＞30，则该因子为奇数做样，做样时长为min，即设备出值点为奇数时间点的min分钟；
[0020]
(11)判断fz中零值出现的时间点是否在出值时间点
±
10分钟内，若在，则标记s5中断电线索为设备故障导致数据出现0值；否则，若s5中断电线索因子＝全部因子，则标记s5中断电线索为废水站房或数采仪断电；若s5中断电线索因子不等于超标因子，则标记s5中断电线索为分析仪断电。
[0021]
进一步地，在步骤(9)中，计算出值时间列表t
min
的过程为，废水监测设备每隔两小时整点采一次水样，采样期间，监测值持续为上一次采样测量的浓度值；采样结束时，监测值显示为此次采样测量的浓度值，对fz每个因子进行差分diff，得到因子每次出值点时间列表t
min
。
[0022]
在上述技术方案中，通过对污染源的在线监测数据进行分析处理，判断得到有哪些数据的变化出现了异常，进而推断得到导致该异常情况发生的原因，对应哪种类型的人为断电操作。
附图说明
[0023]
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
[0024]
图1为本发明在实施例1中的简略步骤流程图；
[0025]
图2为本发明在实施例2中某废气排口状态因子监测值变化情况。
具体实施方式
[0026]
以下结合附图对本发明的优选实例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
[0027]
实施例1：
[0028]
如图1所示，本发明所述的基于污染源在线数据监测的设备人为断电判断方法，包括以下步骤：、
[0029]
一、数据预处理
[0030]
(1)获取废水在线监测因子在预设小时内的监测数据的时序数据集s1；
[0031]
(2)通过在线监测补充数据将数据集s1缺失的数据补全，组成新的数据集s2；
[0032]
(3)计算数据的监测频率f，在该实施例中，监测情况如下表所示：
[0033]
监测时间ph总氮codcr氨氮监测频率2023/1/17 15:006.5812.53612.6812.2290 days 01:00:002023/1/17 16:006.5712.52312.611.8760 days 01:00:002023/1/17 17:006.551.78712.247.9890 days 01:00:002023/1/17 18:006.530.81112.28.2620 days 01:00:002023/1/17 19:006.510.52911.8312.0860 days 01:00:002023/1/17 20:006.50.5111.812.0790 days 01:00:002023/1/17 21:006.490.52711.4311.9990 days 01:00:002023/1/17 22:006.50.52911.411.1820 days 01:00:002023/1/17 23:006.511.42412.212.2010 days 01:00:002023/1/18 0:006.5112.41512.32.170 days 01:00:002023/1/18 1:006.5212.55213.111.8250 days 01:00:00
[0034]
用零补全数据集s2缺失的数据，组成新的数据集s3。
[0035]
二、断电线索初步获取
[0036]
(4)找到数据集s3中，各在线监测因子检测值为零值的部分，将该部分组成新的数据集s4，本实施例中，数据集s4如下表所示：
[0037]
[0038][0039]
对数据集s4中的监测时间进行差分，得到相邻监测时间的小时差diff1：
[0040]
监测时间diff12023/1/15 17:0012023/1/16 12:00192023/1/16 13:0012023/1/16 14:0012023/1/16 15:0012023/1/16 16:0012023/1/25 12:002122023/2/4 1:002292023/2/8 15:001102023/2/18 12:002372023/2/22 11:00952023/2/22 13:0022023/2/22 14:0012023/2/27 12:001182023/4/9 9:009812023/4/9 10:0012023/4/11 21:00592023/4/11 22:001
[0041]
当diff1为1时，代表出现连续为零值的现象，获取零值起始时间列表start_time：
[0042]
[0043][0044]
(5)遍历零值起始时间列表start_time，获取数据集s4中对应时间点的数据，记作dfi：
[0045]
监测因子2023/1/15 17:00ph0总氮0codcr0氨氮0总磷0废水流量0
[0046]
采集dfi中监测值为零值时的监测因子集yz_0i，标记数据集s4中start_timei时间点所在的行数据存在断电因子yz_0i；
[0047]
(6)遍历零值起始时间列表start_time，取数据集s3中start_time
i-4h，start_timei)时间段的数据，记作di：
[0048][0049]
[0050]
(7)遍历零值起始时间列表start_time，取数据集s3中[start_time
i-4h，start_timei]时间段的数据，记作tyi：
[0051][0052]
若tyi中废水流量最小值min_lli《1，则标记数据集s4中start_timei时间点所在的行数据为停产，否则为正常生产；
[0053]
(8)统计di中监测因子集yzi监测值大于对应排放限值pfxz的个数cb_mm，若cb_mm≥2，则标记数据集s4中start_timei时间点所在的行数据存在超标因子cb_yzi；
[0054]
(9)遍历完成零值起始时间列表start_time后，剔除数据集s4中标记为停产或超标因子cb_yzi与断电因子yz_0i无交集的行数据，得到数据集s5：
[0055][0056]
三、线索研判
[0057]
当监测设备故障、无网络或测纯水时，监测值也会为零值，因此为了从断电线索中获取到疑似人为断电的线索，需要依据分钟数据来进行研判，根据s5中每条断电线索的监测时间t，获取[t-22h，t+1h]时间段的分钟数据df_fz，将df_fz每个监测因子浓度进行差分，得到相邻监测时间的浓度差diff_nd，当diff_nd不为0时，代表该监测因子做样后监测设备在此时出值，从而获取到出值时间列表t
min
；
[0058]
计算出值时间列表t
min
的过程为，废水监测设备每隔两小时整点采一次水样，采样期间，监测值持续为上一次采样测量的浓度值；采样结束时，监测值显示为此次采样测量的浓度值，对fz每个因子进行差分diff，得到因子每次出值点时间列表t
min
，本实施例中，差分diff列表为：
[0059]
监测时间总氮diff2023/1/24 16:4610.7380
2023/1/24 16:5010.73802023/1/24 16:5510.738-0.0382023/1/24 17:0010.7-0.1132023/1/24 17:0510.58702023/1/24 17:1010.58702023/1/24 17:1510.58702023/1/24 17:2110.58702023/1/24 17:2510.58702023/1/24 17:3010.58702023/1/24 17:3510.58702023/1/24 17:4010.58702023/1/24 17:4510.58702023/1/24 17:5010.58702023/1/24 17:5610.58702023/1/24 18:0010.58702023/1/24 18:0510.58702023/1/24 18:1010.58702023/1/24 18:1510.58702023/1/24 18:2010.58702023/1/24 18:2610.58702023/1/24 18:3010.58702023/1/24 18:3510.58702023/1/24 18:4010.58702023/1/24 18:4510.58702023/1/24 18:5010.58702023/1/24 18:5510.587-0.0242023/1/24 19:0110.563-0.0962023/1/24 19:0510.46702023/1/24 19:1010.46702023/1/24 19:1510.4670
[0060]
因子每次出值点时间列表t
min
：
[0061]
出值时间点2023/1/24 15:002023/1/24 17:002023/1/24 19:012023/1/24 21:002023/1/24 23:002023/1/25 1:052023/1/25 3:05
2023/1/25 5:05
[0062]
(10)根据时间列表t
min
的时长len_t
min
、小时值、分钟值，计算小时值为偶数的个数even，若even》len_t
min
/2，且min《30，因子不为氨氮，则该因子为奇数做样，做样时长为60分钟+min，即设备出值点为奇数时间点的min分钟；若因子为氨氮，则该因子为偶数做样，做样时长为min，即设备出值点为偶数时间点的min分钟；
[0063]
若even《len_t
min
，且min》30，则该因子为偶数做样，做样时长为min，即设备出值点为偶数时间点的min分钟；
[0064]
若even≤len_t
min
/2，且min《30，因子不为氨氮，则该因子为偶数做样，做样时长为60分钟+min，即设备出值点为偶数时间点的min分钟；
[0065]
若因子为氨氮，则该因子为奇数做样，做样时长为min，即设备出值点为奇数时间点的min分钟；
[0066]
若even《len_t
min
/2，且min》30，则该因子为奇数做样，做样时长为min，即设备出值点为奇数时间点的min分钟；
[0067]
(11)判断fz中零值出现的时间点是否在做样时间段
±
10分钟内，若在，则标记s5中断电线索为设备故障导致数据出现0值；否则，若s5中断电线索因子＝全部因子，则标记s5中断电线索为废水站房或数采仪断电；若s5中断电线索因子不等于超标因子，则标记s5中断电线索为分析仪断电。
[0068]
实施例2：
[0069]
选取某企业废水排口从2023-01～2023-04的小时和分钟数据，对其进行疑似人为断电线索输出结果如下：
[0070][0071][0072]
某废气排口状态因子监测值如图2所示。
[0073]
由图2可知，该废气排口的二氧化硫因子在2022-06-0913时开始由超标状态突降至0值。与此同时，氮氧化物、含氧量同步突降为0，符合气态分析仪疑似人为断电的场景。
[0074]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.基于污染源在线数据监测的设备人为断电判断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)获取废水在线监测因子在预设小时内的监测数据的时序数据集s1；(2)通过在线监测补充数据将数据集s1缺失的数据补全，组成新的数据集s2；(3)计算数据集s2的监测频率f，根据监测频率f用零补全数据集s2缺失的数据，组成新的数据集s3；(4)找到数据集s3中，各在线监测因子为零值的部分，将该部分组成新的数据集s4，对数据集s4中的监测时间进行差分，得到相邻监测时间的小时差diff1，当diff1为1时，代表出现连续为零值的现象，获取零值起始时间列表start_time；(5)遍历零值起始时间列表start_time，获取数据集s4中对应时间点的数据，记作df
i
，采集df
i
中监测值为零值时的监测因子集yz_0
i
，标记数据集s4中start_time
i
时间点所在的行数据存在断电因子yz_0
i
；(6)遍历零值起始时间列表start_time，取数据集s3中[start_time
i-4h，start_time
i
)时间段的数据，记作d
i
；(7)遍历零值起始时间列表start_time，取数据集s3中[start_time
i-4h，start_time
i
]时间段的数据，记作ty
i
，若ty
i
中废水流量最小值min_ll
i
<1，则标记数据集s4中start_time
i
时间点所在的行数据为停产，否则为正常生产；(8)统计d
i
中监测因子集yz
i
监测值大于对应排放限值pfxz的个数cb_mm，若cb_mm≥2，则标记数据集s4中start_time
i
时间点所在的行数据存在超标因子cb_yz
i
；(9)遍历完成零值起始时间列表start_time后，剔除数据集s4中标记为停产或超标因子cb_yz
i
与断电因子yz_0
i
无交集的行数据，得到数据集s5，根据s5中每条断电线索的监测时间t，获取[t-22h，t+1h]时间段的分钟数据df_fz，将df_fz每个监测因子浓度进行差分，得到相邻监测时间的浓度差diff_nd，当diff_nd不为0时，代表该监测因子做样后监测设备在此时出值，从而获取到出值时间列表t
min
；(10)根据出值时间列表t
min
的时长len_t
min
、小时值、分钟值，计算小时值为偶数的个数even，若even>len_t
min
/2，且min<30，因子不为氨氮，则该因子为奇数做样，做样时长为60分钟+min，即设备出值点为奇数时间点的min分钟；若因子为氨氮，则该因子为偶数做样，做样时长为min，即设备出值点为偶数时间点的min分钟；若even<len_t
min
，且min>30，则该监测因子为偶数做样，做样时长为min，即设备出值点为偶数时间点的min分钟；若even≤len_t
min
/2，且min<30，因子不为氨氮，则该因子为偶数做样，做样时长为60分钟+min，即设备出值点为偶数时间点的min分钟；若因子为氨氮，则该因子为奇数做样，做样时长为min，即设备出值点为奇数时间点的min分钟；若even<len_t
min
/2，且min>30，则该因子为奇数做样，做样时长为min，即设备出值点为奇数时间点的min分钟；(11)判断fz中零值出现的时间点是否在出值时间点
±
10分钟内，若在，则标记s5中断电线索为设备故障导致数据出现0值；否则，若s5中断电线索因子＝全部因子，则标记s5中断电线索为废水站房或数采仪断电；若s5中断电线索因子不等于超标因子，则标记s5中断电线索
为分析仪断电。2.根据权利要求1所述的基于污染源在线数据监测的设备人为断电判断方法，在步骤(9)中，计算出值时间列表t
min
的过程为，废水监测设备每隔两小时整点采一次水样，采样期间，监测值持续为上一次采样测量的浓度值；采样结束时，监测值显示为此次采样测量的浓度值，对fz每个因子进行差分diff，得到因子每次出值点时间列表t
min
。

技术总结
本发明涉及污染源监测领域，具体涉及基于污染源在线数据监测的设备人为断电判断方法；该方法主要包括数据的预处理、断电线索初步获取以及线索研判三个步骤，根据在线监测数据的特征，识别出在线监测设备是否存在某种人为断电操作从而影响污染物监测值的情况。电操作从而影响污染物监测值的情况。电操作从而影响污染物监测值的情况。


技术研发人员：王慧敏 吴峰 范媛媛 汤靖 万鹏 史博 康庆 王恒俭
受保护的技术使用者：深圳博沃智慧科技有限公司
技术研发日：2023.05.30
技术公布日：2023/8/23