[发明专利]一种污染源实时在线监控系统

权利要求书

1.一种污染源实时在线监控系统，其特征在于，包括污染物在线分析设备、远程传动系统、服务端、客户终端；所述远程传动系统与所述污染物在线分析设备连接，所述远程传动系统、客户终端均与所述服务端通信连接；

所述污染物在线分析设备用于采集环境参数；其中，所述环境参数包括大气环境参数、水环境参数、废气环境参数、废水环境参数；

所述远程传动系统用于将采集的环境参数传输至服务端；

所述服务端上配置有采集服务、入库服务、数据库、计算服务；所述采集服务用于接收所述远程传动系统传输的环境参数并判断是否进行入库服务；所述入库服务用于将环境参数进行解析后传送至所述数据库并保存；所述计算服务用于调用所述数据库中的数据并进行计算分析；

所述客户终端用于向所述服务端发送查询指令，并接收所述服务端反馈的查询结果信息。

2.根据权利要求1所述的污染源实时在线监控系统，其特征在于，所述污染物在线分析设备包括若干大气环境监测装置、水环境监测装置、废气监测装置、废水监测装置。

3.根据权利要求1或2所述的污染源实时在线监控系统，其特征在于，所述大气环境参数包括监测点的PM10、PM2.5、O₃、SO₂、NO_X、CO的浓度；所述水环境参数包括监测点的COD、NH₃-N、总磷、总氮的浓度以及电导率；所述废水环境参数包括监测点的COD、NH₃-N、总磷的浓度以及流量。

4.根据权利要求1所述的污染源实时在线监控系统，其特征在于，所述废气环境参数包括监测点的非甲烷总烃+苯系物、VOCS及特征因子的浓度，以及监测点的烟气温度、烟气流速、烟气压力。

5.根据权利要求4所述的污染源实时在线监控系统，其特征在于，所述计算服务包括对各废气污染物分别基于BP神经网络构建的多个废气污染物浓度预测模型，各所述废气污染物浓度预测模型的输入为对应废气污染物前7天的浓度均值及当日前1h的烟气温度、烟气流量及烟气压力，其输出为对应废气污染物当日24h内的平均浓度预测值。

6.根据权利要求5所述的污染源实时在线监控系统，其特征在于，各所述废气污染物浓度预测模型均通过如下过程训练得到：

从历史采集数据中提取若干训练样本，并构建训练样本集，其中每个训练样本均包括某日前1h的烟气温度、烟气流量、烟气压力以及前7天内的某废气污染物浓度均值共十个输入因子，还包括该日24h内对应污染物平均浓度；

以某日对应的所述十个输入因子为输入，以该日24h内对应污染物平均浓度为输出，训练BP神经网络，得到对应废气污染物的废气污染物浓度预测模型。

7.根据权利要求6所述的污染源实时在线监控系统，其特征在于，所述BP神经网络的输出层节点数为10，输出层节点数为1，包含一个隐含层，隐含层的节点数m通过公式确定，其中，n为输入层节点数，q为输出层节点数，a为0～10的常数；隐含层的激活函数采用Sigmoid函数，输出层激活函数采用线性purelin函数。

8.根据权利要求5所述的污染源实时在线监控系统，其特征在于，所述服务端上还配置有预警报警服务，所述预警报警服务用于在采集的环境参数超过对应预设的预警阈值或报警阈值时向客户终端发送预警反馈或报警反馈；还用于将各废气污染物浓度预测模型输出的对应废气污染物当日24h内的平均浓度预测值与预警阈值进行对比，若超过预警阈值，则向客户终端发送预警反馈。

9.根据权利要求1所述的污染源实时在线监控系统，其特征在于，所述远程传动系统、客户终端均通过GPRS、3G或4G网络与所述服务端通信连接。

10.根据权利要求1所述的污染源实时在线监控系统，其特征在于，所述服务端还配置有GIS地理信息模块；所述客户终端为笔记本电脑、台式电脑、平板电脑、智能手机中的一种或多种；所述客户终端向所述服务端发送监测点信息查询指令时，所述服务端反馈的查询结果以2D GIS地理信息图及表格的形式展示在所述客户终端上。