[发明专利]一种基于物联网的全方位水质智能监管方法及其系统

权利要求书

1.一种基于物联网的全方位水质智能监管方法，其特征在于，包括：

一方面，将固定水质监测站，移动水质监测站和机动水质监测站相结合，对监管区域内的水质数据进行实时采集，并通过无线方式即时传输至物联网水质数据云平台和后台服务器以对采集的数据进行运算和反馈，同时利用互联网访问的方式实现水质的实时远程监控；

另一方面，通过输入监管区域的河道基础数据，主要利用二维水动力-水质耦合模型，进行水体环境预测，以获得突发污染事故的污染物迁移，扩散，转化情况，实现突发污染事故的预警和长期规划预测；

所述固定水质监测站，移动水质监测站和机动水质监测站在监管区域内形成多个水质传感器节点，各个水质传感器节点通过无线通信方式形成一个多跳的自组织网络系统，协作地采集和传输数据信息；

所述移动水质监测站，至少包括探测器和用于固定探测器的漂浮载体；所述探测器内集成有用于采集水文参数和/或水质参数的探头、数据通讯模块和电池模块；所述探测器包括柱状的上壳体和连接在上壳体下方的下壳体；所述下壳体上设有进水格栅，所述探头位于下壳体内；所述上壳体内侧设有轻质填充层，轻质填充层内设置有电池模块和数据通讯模块；所述探测器1的数量为1个或多个；下壳体与上壳体可以通过螺纹方式连接，下壳体上可设置用于方便旋拧的防滑齿，因此整体结构易于拆装和维护；所述漂浮载体上部上设有多个探测器固定孔，探测器插设在探测器固定孔内，漂浮载体上还通过柔性连接件连接有多个固定锚，所述固定锚的数量为3个，且呈三角形分布；所述漂浮载体上未固定有探测器的探测器固定孔上设有盖板；

所述二维水动力-水质耦合模型的方程式为

式中C为河流中污染物质量浓度，mg/L；t为时间，s；k为降解系数，s^-1；x,y分别为纵向和横向距离，m；u,v分别为水流在x,y方向的速度分量，m/s；D_x,D_y分别为x,y方向湍流扩散系数，m²/s；ΣS为内部所有源和汇的总和；

使用二维水动力-水质耦合模型时，利用拉普拉斯变换及其逆变换对二维水动力-水质耦合模型的方程式进行求解，以x＝0时，C＝C₀，而t→∞时，C＝0，为初始条件，设定突发污染事故发生于坐标原点,得到解析解

C(x,y,t)＝△C₁+△C₂+△C₃+c_h (2)

式中M为事故瞬时排放量；b为事故地点距岸边的距离；B为河宽；n为两岸边界的反射次数；h为水深；ΔC₁为真源在(x,y)处产生的质量浓度增量；ΔC₂为近岸边界反射在(x,y)处产生的质量浓度增量；ΔC₃为远岸边界反射在(x,y)处产生的质量浓度增量；c_h为河流本底质量浓度。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的全方位水质智能监管方法，其特征在于：还包括在二维水动力-水质耦合模型的基础上，结合实时监测的水质数据，利用基于拉格朗日法的溯源反演算法逐步计算污染质点轨迹，结合沿岸企业化学指纹信息数据库的比对结果，对排放源进行追踪，实现异常或突发排放源的溯源功能。

3.根据权利要求1所述的基于物联网的全方位水质智能监管方法，其特征在于：所述规划预测的具体方法是，输入已知排放水量和排污浓度，利用二维水动力-水质耦合模型，得出拟设排污口排污对河道水质水量的影响，从而推出拟设排污口的规划建设是否合理。

4.根据权利要求1所述的基于物联网的全方位水质智能监管方法，其特征在于：当固定水质监测站实时监测值与长期水体环境监测值差别大于设定的阈值，物联网水质数据云平台语音报警响起，移动监测站进入事故监测模式，提高采样频率，机动水质监测站根据相应位置进一步监测追溯污染源头。

5.实现权利要求1至4任一权利要求中所述全方位水质智能监管方法的系统，其特征在于：包括多个部署在监管水域的固定水质监测站、按需求灵活布置的移动水质监测站和带受控移动功能的机动水质监测站；固定水质监测站、移动水质监测站和机动水质监测站通过无线网络与物联网水质数据云平台相连，所述物联网水质数据云平台与后台服务器相连，后台服务器通过互联网连接有PC终端或移动终端。