基于大数据的工业园区雨排水监控系统及方法与流程

1.本发明属于园区雨排水监控技术领域，具体涉及一种基于大数据的工业园区雨排水监控系统及方法。


背景技术：

2.工业园区内分布着大量的工业企业，由于工业企业内部基础设施、自身管理水平等问题以及雨污管道破损、错接、分流不到位，雨水口污水偷排、混排的情况屡见不鲜，对近年来水环境污染案件统计发现，大部分案件中存在企业雨水口将污水排放到外环境。
3.目前，工业园区雨水监管手段相对薄弱，或由于成本问题，仅在重点行业企业雨排口安装水质在线监测设备进行监管，大部分行业监管存在缺失，且水质在线监测设备价格昂贵，动辄三四十万，难以实现全覆盖监管，对部分稀释排放情况无法做到有效监管，且水质在线监测对部分稀释排放情况无法做到有效监管。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。为此，本发明目的在于提供一种基于大数据的工业园区雨排水监控系统及方法。
5.本发明所采用的技术方案为：一种基于大数据的工业园区雨排水监控系统，包括：雨量计，用于采集企业厂区的降雨量数据；流量计，用于采集雨水排口的计量数据；电子水尺，用于采集雨水排口或窖井的液位数据；自动取样器，安装在雨水排口处，用于收集和保留水样；大数据模块，分别与雨量计、流量计、电子水尺和自动取样器电性相连，大数据模块包括大数据模型单元，大数据模块用于实时获取雨量计的降雨量数据、流量计的计量数据和电子水尺的液位数据，并根据降雨量数据判断当下天气是晴天或雨天；若是晴天，降雨量数据为零，电子水尺的液位数据或流量计的计量数据出现正增长时，判断为异常排放，控制自动取样器留样监测；若是雨天，根据降雨量数据计算出不同时间段内的合规排雨水量或者根据大数据模型单元建立的降雨量数据与合规排雨水量的关系得到不同时间段内的合规排雨水量，并根据计量数据计算出对应时间段的实际排雨水量，当实际排雨水量大于合规排雨水量时，判断为异常排放，控制自动取样器留样监测。
6.优选地，所述企业厂区包括污染区和非污染区，时间段包括降雨初期和降雨后期，降雨初期的合规排雨水量=（降雨量-损失量）*非污染区面积，降雨后期的合规排雨水量=（降雨量-损失量）*（污染区面积+非污染区面积）。
7.优选地，所述大数据模型单元通过采集的降雨量数据、计量数据、液位数据整合后经训练、建模形成，用于判断是否存在异常排放。
8.一种基于大数据的工业园区雨排水监控方法，包括：
将工业园区划分为污染区和非污染区；在工业园区内安装雨量计，在雨水排口处安装流量计和自动取样器，在雨水排口处或窖井处安装电子水尺；根据实时采集的降雨量数据判断当下天气是晴天或雨天；若是晴天，降雨量数据为零，电子水尺的液位数据或流量计的计量数据出现正增长时，判断为异常排放，控制自动取样器留样监测；若是雨天，根据降雨量数据计算出不同时间段内的合规排雨水量或者根据大数据模型单元建立的降雨量数据与合规排雨水量的关系得到不同时间段内的合规排雨水量，并根据计量数据计算出对应时间段的实际排雨水量，当实际排雨水量大于合规排雨水量时，判断为异常排放，控制自动取样器留样监测。
9.优选地，通过长期采集的降雨量数据、计量数据、液位数据整合后经训练、建模形成大数据模型单元，将实时采集的降雨量数据、计量数据、液位数据输入大数据模型单元，判断是否存在异常排放。
10.本发明的有益效果为：本发明利用雨量计、电子水尺、流量计等低成本手段，实现雨水排放监控、初期雨水排放监控、雨污混排排放监控等。从水量的角度进行监管，联动自动取样器，保留异常样本，便于水质分析，单个排口投入成本远低于在线水质监测，可从排水量的角度，监管通过雨水稀释排放的情况，可有效实现靶向精准管控，为实现工业园区企业雨排监管全覆盖提供系统解决方案。
附图说明
11.图1是本发明基于大数据的工业园区雨排水监控系统的原理框图。
具体实施方式
12.下面将结合本发明中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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他实施例，都属于本发明保护的范围。
13.应当理解，还应当注意到实施例中，所出现的功能/动作可能与附图出现的顺序不同。例如，取决于所涉及的功能/动作，实际上可以实质上并发地执行，或者有时可以以相反的顺序来执行连续示出的两个图。
14.降雨状况下，工业园区内的企业将会通过雨水管网排放雨水。对于大多数工业生产，每个企业的企业厂区分为污染区和非污染区，对于降雨状况下，污染区的初期雨水（一般15min降水）需要纳入初期雨水收集池，作为污水进一步处置后排放，不得直接外排；非污染区雨水和污染区的后期雨水（15min后的降水）通过雨水管道直接排放或进入雨水管网。
15.具体的，污染区根据企业生产装置生产特点和污染特征进行划分，例如某些化工生产企业有露天装置区，存在跑冒滴漏，也或者某些物料运输存在洒落，这种情况下下雨初期的雨水会沾染污染物质的初期雨水，在环保管理中该部分作为污染区，初期雨水作为废水处置后排放，不得经过雨水排口排放。
16.如图1所示，本实施例的一种基于大数据的工业园区雨排水监控系统，包括雨量计、流量计、电子水尺、自动取样器和大数据模块，其中雨量计安装在工业园区内，用于采集工业园区内的企业厂区的降雨量数据，具体的，对于范围小的工业园区，可以在典型位置安装雨量计，对于范围大的工业园区，可以在每个企业厂区安装雨量计；流量计安装在工业园区内每个企业厂区的雨水排口处，用于采集雨水排口的计量数据；电子水尺安装在工业园区内每个企业厂区的雨水排口或窖井处，用于采集雨水排口或窖井的液位数据；自动取样器安装在工业园区内每个企业厂区的雨水排口处，用于收集和保留水样，便于后续水质分析。
17.大数据模块分别与雨量计、流量计、电子水尺和自动取样器电性相连，用于实时获取雨量计的降雨量数据、流量计的计量数据和电子水尺的液位数据。由于流量计无法在低液位或无液位状态下无法获取计量数据，通过安装电子水尺，根据电子水尺液位异常反馈，监管有无雨水管网偷排。
18.大数据模块的工作原理和过程为：根据降雨量数据判断当下天气是晴天或雨天；若是晴天，雨水管网无外排水量，因此雨水排口降雨量数据为零，雨水排口电子水尺的液位数据为0，或窖井电子水尺的液位数据为一固定液位，当出现偷排时，电子水尺的液位数据出现正增长，则可以判断为异常排放，控制自动取样器留样监测；若是雨天，雨天时间段包括降雨初期（降雨开始算起15min内的时间段）和降雨后期（降雨开始15min后到降雨结束的时间段），在降雨初期，污染区的初期雨水要做废水处理，不能通过雨水排口排放。雨水排口只能排放非污染区的雨水。若该时段雨水量偏大，或与大数据计算的有偏差，就可以判断企业未将初期雨水收集处理的情况，或者排入了其他废水，因此可根据降雨量数据计算降雨初期的合规排雨水量=（降雨量-损失量）*非污染区面积，并根据计量数据计算出降雨初期的实际排雨水量，当实际排雨水量大于合规排雨水量时，判断为异常排放，控制自动取样器留样监测。
19.在降雨后期，污染区已冲洗干净，则全厂雨水均可以通过雨水排口排放。若该时段雨水量偏大，或与大数据计算的有偏差，则可以判断，混入了其他废水，因此根据降雨量数据计算降雨后期的合规排雨水量=（降雨量-损失量）*（污染区面积+非污染区面积），根据计量数据计算出降雨后期的实际排雨水量，当实际排雨水量大于合规排雨水量时，判断为异常排放，控制自动取样器留样监测。
20.上述的损失量一般包括蒸发量和管道水头损失量等。
21.大数据模块包括大数据模型单元，大数据模型单元通过采集的降雨量数据、计量数据、液位数据整合后经训练、建模形成，根据长期的积累、训练，可以建立降雨量、初期雨水量、全部雨水量之间的线性关系，得出各阶段合规排放情况，大数据模型单元根据实时采集的降雨量数据、计量数据、液位数据即判断是否存在异常排放，同时配合异常报警联动自动取样器，进行即时采水留样，为后续监测分析、判断异常排水行为性质，提供有力证据。
22.一种基于大数据的工业园区雨排水监控方法，采用上述的工业园区雨排水监控系统，包括以下步骤：将企业厂区划分为污染区和非污染区；在工业园区内安装雨量计，在雨水排口处安装流量计和自动取样器，在雨水排口处或窖井处安装电子水尺；根据实时采集的降雨量数据判断当下天气是晴天或雨天；若是晴天，降雨量数据为零，电子水尺的液位数据或流量计的计量数据出现正增长时，判断为异常排放，控制自动取样器留样监测；若是雨
天，根据降雨量数据计算出不同时间段内的合规排雨水量或者根据大数据模型单元建立的降雨量数据与合规排雨水量的关系得到不同时间段内的合规排雨水量，并根据计量数据计算出对应时间段的实际排雨水量，当实际排雨水量大于合规排雨水量时，判断为异常排放，控制自动取样器留样监测；以及，通过长期采集的降雨量数据、计量数据、液位数据整合后经训练、建模形成大数据模型单元，将实时采集的降雨量数据、计量数据、液位数据输入大数据模型单元，判断是否存在异常排放。
23.本发明不局限于上述可选实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是落入本发明权利要求界定范围内的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于大数据的工业园区雨排水监控系统，其特征在于，包括：雨量计，用于采集企业厂区的降雨量数据；流量计，用于采集雨水排口的计量数据；电子水尺，用于采集雨水排口或窖井的液位数据；自动取样器，安装在雨水排口处，用于收集和保留水样；大数据模块，分别与雨量计、流量计、电子水尺和自动取样器电性相连，大数据模块包括大数据模型单元，大数据模块用于实时获取雨量计的降雨量数据、流量计的计量数据和电子水尺的液位数据，并根据降雨量数据判断当下天气是晴天或雨天；若是晴天，降雨量数据为零，电子水尺的液位数据或流量计的计量数据出现正增长时，判断为异常排放，控制自动取样器留样监测；若是雨天，根据降雨量数据计算出不同时间段内的合规排雨水量或者根据大数据模型单元建立的降雨量数据与合规排雨水量的关系得到不同时间段内的合规排雨水量，并根据计量数据计算出对应时间段的实际排雨水量，当实际排雨水量大于合规排雨水量时，判断为异常排放，控制自动取样器留样监测。2.根据权利要求1所述的工业园区雨排水监控系统，其特征在于：所述企业厂区包括污染区和非污染区，时间段包括降雨初期和降雨后期，降雨初期的合规排雨水量=（降雨量-损失量）*非污染区面积，降雨后期的合规排雨水量=（降雨量-损失量）*（污染区面积+非污染区面积）。3.根据权利要求1所述的工业园区雨排水监控系统，其特征在于：所述大数据模型单元通过采集的降雨量数据、计量数据、液位数据整合后经训练、建模形成，用于判断是否存在异常排放。4.一种基于大数据的工业园区雨排水监控方法，采用如权利要求1-3任一所述的工业园区雨排水监控系统，其特征在于，包括：将工业园区划分为污染区和非污染区；在工业园区内安装雨量计，在雨水排口处安装流量计和自动取样器，在雨水排口处或窖井处安装电子水尺；根据实时采集的降雨量数据判断当下天气是晴天或雨天；若是晴天，降雨量数据为零，电子水尺的液位数据或流量计的计量数据出现正增长时，判断为异常排放，控制自动取样器留样监测；若是雨天，根据降雨量数据计算出不同时间段内的合规排雨水量或者根据大数据模型单元建立的降雨量数据与合规排雨水量的关系得到不同时间段内的合规排雨水量，并根据计量数据计算出对应时间段的实际排雨水量，当实际排雨水量大于合规排雨水量时，判断为异常排放，控制自动取样器留样监测。5.根据权利要求4所述的工业园区雨排水监控方法，其特征在于：通过长期采集的降雨量数据、计量数据、液位数据整合后经训练、建模形成大数据模型单元，将实时采集的降雨量数据、计量数据、液位数据输入大数据模型单元，判断是否存在异常排放。

技术总结
本发明属于园区雨排水监控技术领域，公开了一种基于大数据的工业园区雨排水监控系统及方法，监控系统包括雨量计、流量计、电子水尺、自动取样器和大数据模块，大数据模块实时获取雨量计的降雨量数据、流量计的计量数据和电子水尺的液位数据，根据降雨量数据判断当下天气是晴天或雨天；若是晴天，降雨量数据为零，电子水尺的液位数据或流量计的计量数据出现正增长时，判断为异常排放；若是雨天，当实际排雨水量大于合规排雨水量时，判断为异常排放。本发明单个排口投入成本远低于在线水质监测，可有效实现靶向精准管控。可有效实现靶向精准管控。可有效实现靶向精准管控。


技术研发人员：郑雪峰 赵希锦 蔡熠东 唐玄 徐曼泽 冯炎鹏
受保护的技术使用者：四川锦美环保股份有限公司
技术研发日：2023.07.13
技术公布日：2023/8/13