一种基于云平台的气体浓度数据监管系统及方法

技术领域

本发明涉及气体数据监管技术领域，具体为一种基于云平台的气体浓度数据监管系统及方法。

背景技术

大气环境监测云平台是一种基于云计算、物联网、大数据等技术的综合监测平台，可以实现大气环境数据的自动采集、传输、存储、分析和应用。这种平台具有数据采集范围广、采集频率高、数据分析能力强等优势。同时，通过部署大量的传感器和监测设备，大气环境监测云平台能够实时获取空气质量、污染物浓度等关键数据，为政府决策、环境管理和公众参与提供科学依据。

在现有技术下，大气环境监测仪器一般只能对周围的环境进行监测，无法直接找到污染源头，不能精确地定位污染源的位置，这会导致污染源无法得到及时有效的控制和处理；无法分析污染的具体原因，使得预防和治理污染的工作变得更加困难；会影响环境保护决策的制定，无法制定出有效的污染防治方案，无法对环境进行有效的保护。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于云平台的气体浓度数据监管系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于云平台的气体浓度数据监管方法，所述气体浓度数据监管方法具体包括以下步骤：

S100、获取气体环境监测器的地理位置，基于所述气体环境监测器的地理位置以及气体环境监测器的监测范围生成气体检测区域；根据气体环境监测器上传至云平台的历史监测数据，结合气体检测区域的气体环境监测器得到气体浓度数据对异常气体检测区域进行分析；

S200、根据异常气体检测区域对该区域中的气体环境监测器进行标记，并且依据标记结果通过气体环境监测器上传至云平台的监测数据，提取出异常气体检测区域的监测数据，根据所述监测数据对气体检测区域之间的关联性进行分析；

S300、基于所述气体检测区域之间的关联性对气体扩散源头区域进行分析，并且构建气体污染评估模型，根据所述气体污染评估模型对气体扩散源头区域的气体污染值进行分析；

S400、在电子地图上对气体扩散源头区域标注，并且依据所述气体扩散源头区域的气体污染值确定污染程度，根据污染程度不同显示的标注颜色不同，当气体程度越大时，标注颜色越深，按照标注颜色的深浅对相关技术人员显示报警。

进一步的，所述S100中依据气体环境监测器上传至平台的历史监测数据对异常气体浓度的气体检测区域进行分析的具体方法如下：

S101、获取气体环境监测器的地理位置，基于所述气体环境监测器的地理位置以及气体环境监测器的检测范围ri，生成气体检测区域为si；其中，i=1、2、3...I，I表示为气体环境监测器的数量，ri表示为第i个气体环境监测器的检测范围半径，si表示为第i个气体检测区域；从云平台中提取出气体环境监测器上传的历史监测数据，根据气体环境监测器上传的历史监测数据生成集合Si，Si={Si1、Si2、Si3...Sij...SiJ}；其中，Si表示为第i个气体检测区域的历史监测数据集合，Sij表示为第i个气体检测区域的第j个历史监测数据，j=1、2、3...J，J表示为历史监测数据的数量，所述历史监测数据为各个气体检测区域的气体环境监测器监测得到的气体浓度的历史数据；

S102、将气体环境监测器上传的历史监测数据映射到空间中，并且任意选取一个气体环境监测器上传的历史监测数据生成的集合Sa中随机选取K个初始聚类中心ck，在空间中计算第a个气体检测区域的历史监测数据与初始聚类中心ck的距离，得到离任意一个历史监测数据最近的初始聚类中心ck，将所述任意一个历史监测数据分类到初始聚类中心ck所对应的簇中；在空间中计算第a个气体检测区域的历史监测数据与初始聚类中心ck的距离公式为：L（v，ck）=[∑Z z=1（xz-ckz）

SSE=∑K k=1∑

其中SSE的大小表示聚类结果的好坏；由于SSE是一个非凸函数 (non-convexfunction)kmeans，所以SSE不能保证找到全局最优解，只能确保局部最优解。但是可以重复执行几次，选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果；通过K-Means算法计算得到第a个气体检测区域历史监测数据的聚类结果，其中每个聚类结果中所拥有的历史监测数据的大小和数量不同，通常情况下，拥有更多元素的簇在数据集中占比更大的比例且更具有代表含义，所以选取，拥有更多元素的簇作为气体浓度的正常范围，所以基于所述历史监测数据的聚类结果得到第a气体检测区域的气体浓度正常范围值；对集合Si进行遍历得到不同气体检测区域的正常气体浓度范围值为[Ai，Bi]，其中a∈{1、2、3...I}，Ai、Bi∈Si；

S103、通过气体环境监测器在单位时间内获取得到各个气体检测区域的实时气体浓度数据，生成集合S’i，S’i={S’i1、S’i2、S’i3...S’ic...S’iC}；其中，S’i表示为第i个气体检测区域的实时气体浓度数据集合，S’ic表示为第i个气体检测区域在单位时间内的第c个实时气体浓度数据，c=1、2、3...C，C表示为在单位时间内气体检测区域的气体浓度的变化数据量；当存在S’ic∉[Ai，Bi]时，判定第i个气体检测区域为异常气体检测区域；当存在S’ic∈[Ai，Bi]时，判定第i个气体检测区域为正常气体检测区域。

进一步的，所述S200中根据监测数据对气体检测区域之间的关联性进行分析的具体方法如下：

S201、获取异常气体检测区域的异常气体浓度数据和监测得到异常气体浓度的时间分别为pu和tu，其中pu表示为第u个异常气体检测区域的异常气体浓度数据，tu表示为气体环境监测器监测得到第u个异常气体检测区域异常气体浓度数据的时间，u=1、2、3...U，U表示为异常气体检测区域的数量；

S202、根据监测异常气体浓度的时间选取一个异常气体检测区域的异常气体浓度数据为su’，对除了原始检测区域之外的异常检测区域的气体浓度进行分析，当存在tu＞tu’且h（su’→su”）时，判定原始检测区域与异常气体检测区域存在关联关系为：su’→su”，并且两者之间的关联影响值为P（su’，su”）=（pu’/pu”）/[（tu”-tu’）*m],当区域su’与su”之间存在的区域数量越多时，两者之间的影响值越小；其中su’表示为异常气体原始检测区域，tu’表示为异常气体原始检测区域检测得到异常气体浓度的时间，u’∈{1、2、3...U}；h（su’→su”）表示为风向，风向是由su’区域吹向su”区域，m表示为风向从su’区域吹向su”区域过程中经过的区域数；u”∈{{1、2、3...U}-{u’}}，pu’表示为异常气体原始检测区域检测得到的异常气体浓度数据，a表示为两个区域之间影响程度的权重比。

进一步的，所述S300中对气体扩散源头区域以及气体扩散源头区域的气体污染值进行分析的具体方法如下：

S301、根据异常气体检测区域之间的影响值利用冒泡排序法按照由大到小的顺序对异常气体检测区域进行排序，按照排序结果选取最大的影响值的异常区域得到气体扩散源头区域为sa，获取与气体扩散源头区域存在关联关系的区域以及关联影响值分别为sa’、P（sa，sa’），其中sa表示为气体扩散源头区域，sa’表示为与气体扩散源头区域存在关联关系的第a’个异常气体检测区域，a’=1、2、3...A’，A’表示为与气体扩散源头区域存在关联关系的异常气体检测区域数量；

S302、构建气体污染评估模型：

fa=∑A' a'=1{[（π*ra’）

计算得到气体扩散源头区域的气体污染值；其中，fa表示气体污染扩散源头区域的气体污染值，ra’表示为第a’个气体环境监测器的检测范围半径，pa’表示为第a’个异常气体检测区域的异常气体浓度数据。

进一步的，所述S400中依据污染程度对气体扩散源头区域进行标注并且显示报警等级的具体方法如下：

设置重度污染和中度污染分界值，记为f1；设置中度污染和轻度污染分界值，记为f2；设置污染最低阈值为f0；根据公式：

其中，F=3表示气体扩散源头区域重度污染，标注颜色可以为黑色、棕色等深色标注，向后台系统发送告警提醒，直至技术人员确认接收报警消息为止；F=2表示气体扩散源头区域中度污染，标注颜色可以为黄色、灰色等，向后台系统发送告警；F=1表示气体扩散源头区域轻度污染，标注颜色可以为淡蓝色、淡粉色等浅色标注，向后台系统发送提醒。

一种基于云平台的气体浓度数据监管系统，所述气体浓度数据监管系统包括数据采集模块、数据分析模块、污染监管模块和告警提醒模块；所述数据采集模块的输出端与数据分析模块的输入端连接，所述数据分析模块的输出端与污染监管模块的输入端连接，所述污染监管模块的输出端与告警提醒模块的输入端连接；所述数据采集模块是用于采集气体环境监测器的数据信息以及气体环境监测器上传至云平台的监测数据；所述数据分析模块是用于分析正常气体浓度的范围值并且对区域之间的关联影响值进行分析，基于正常气体浓度的范围值分析判断得到异常气体检测区域；所述污染监管模块是基于气体源头扩散区域的气体污染值分析判断污染程度；所述告警提醒模块是根据污染程度进行告警提醒。

进一步的，所述数据采集模块包括气体环境监测器数据采集单元和监测数据采集单元；所述气体环境监测器数据采集单元是用于采集气体环境监测器的地理位置，并且基于气体环境监测器的地理位置以及气体环境监测器的监测范围生成气体检测区域；所述监测数据采集单元是用于采集气体环境监测器上传至云平台的监测数据。

进一步的，所述数据分析模块包括正常气体浓度范围分析单元和关联影响值分析单元；所述正常气体浓度范围分析单元是通过K-Means算法对区域气体浓度的正常范围进行分析；所述关联影响值分析单元是由于气体浓度并不是固定不变的，所以需要分析区域之间的关联影响值。

进一步的，所述污染监管模块包括气体污染评估模型构建单元和污染程度分析单元；所述气体污染评估模型构建单元是根据区域之间的关联影响值对气体扩散源头区域的气体污染值进行分析；所述污染程度分析单元是依据气体扩散源头区域的气体污染值确定气体扩散源头区域的气体污染程度。

进一步的，所述告警提醒模块包括区域标注单元和告警提醒单元；所述区域标注单元是在电子地图上对气体扩散源头区域标注，并且依据所述气体扩散源头区域的气体污染值确定污染程度，根据污染程度不同显示的标注颜色不同；所述告警提醒单元按照标注颜色的深浅对相关技术人员显示报警。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过确定异常气体检测区域，依据异常气体检测区域的气体浓度数据分析异常气体检测区域之间的关联影响值，并且基于关联影响值来分析气体扩散源头区域，按照气体扩散源头区域的污染等级进行告警处理；本发明能够快速查找污染源头使得污染的及时有效的控制和处理，使得预防和治理污染的工作更加便捷。

附图说明

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：

图1是本发明一种基于云平台的气体浓度数据监管系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。

请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于云平台的气体浓度数据监管方法，所述气体浓度数据监管方法具体包括以下步骤：

S100、获取气体环境监测器的地理位置，基于所述气体环境监测器的地理位置以及气体环境监测器的监测范围生成气体检测区域；根据气体环境监测器上传至云平台的历史监测数据，结合气体检测区域的气体环境监测器得到气体浓度数据对异常气体检测区域进行分析；

S200、根据异常气体检测区域对该区域中的气体环境监测器进行标记，并且依据标记结果通过气体环境监测器上传至云平台的监测数据，提取出异常气体检测区域的监测数据，根据所述监测数据对气体检测区域之间的关联性进行分析；

S300、基于所述气体检测区域之间的关联性对气体扩散源头区域进行分析，并且构建气体污染评估模型，根据所述气体污染评估模型对气体扩散源头区域的气体污染值进行分析；

S400、在电子地图上对气体扩散源头区域标注，并且依据所述气体扩散源头区域的气体污染值确定污染程度，根据污染程度不同显示的标注颜色不同，当气体程度越大时，标注颜色越深，按照标注颜色的深浅对相关技术人员显示报警。

进一步的，所述S100中依据气体环境监测器上传至平台的历史监测数据对异常气体浓度的气体检测区域进行分析的具体方法如下：

S101、获取气体环境监测器的地理位置，基于所述气体环境监测器的地理位置以及气体环境监测器的检测范围ri，生成气体检测区域为si；其中，i=1、2、3...I，I表示为气体环境监测器的数量，ri表示为第i个气体环境监测器的检测范围半径，si表示为第i个气体检测区域；从云平台中提取出气体环境监测器上传的历史监测数据，根据气体环境监测器上传的历史监测数据生成集合Si，Si={Si1、Si2、Si3...Sij...SiJ}；其中，Si表示为第i个气体检测区域的历史监测数据集合，Sij表示为第i个气体检测区域的第j个历史监测数据，j=1、2、3...J，J表示为历史监测数据的数量，所述历史监测数据为各个气体检测区域的气体环境监测器监测得到的气体浓度的历史数据；

S102、将气体环境监测器上传的历史监测数据映射到空间中，并且任意选取一个气体环境监测器上传的历史监测数据生成的集合Sa中随机选取K个初始聚类中心ck，在空间中计算第a个气体检测区域的历史监测数据与初始聚类中心ck的距离，得到离任意一个历史监测数据最近的初始聚类中心ck，将所述任意一个历史监测数据分类到初始聚类中心ck所对应的簇中；在空间中计算第a个气体检测区域的历史监测数据与初始聚类中心ck的距离公式为：L（v，ck）=[∑Z z=1（xz-ckz）

SSE=∑K k=1∑

其中SSE的大小表示聚类结果的好坏；由于SSE是一个非凸函数 (non-convexfunction)kmeans，所以SSE不能保证找到全局最优解，只能确保局部最优解。但是可以重复执行几次，选取SSE最小的一次作为最终的聚类结果；通过K-Means算法计算得到第a个气体检测区域历史监测数据的聚类结果，其中每个聚类结果中所拥有的历史监测数据的大小和数量不同，通常情况下，拥有更多元素的簇在数据集中占比更大的比例且更具有代表含义，所以选取，拥有更多元素的簇作为气体浓度的正常范围，所以基于所述历史监测数据的聚类结果得到第a气体检测区域的气体浓度正常范围值；对集合Si进行遍历得到不同气体检测区域的正常气体浓度范围值为[Ai，Bi]，其中a∈{1、2、3...I}，Ai、Bi∈Si；

S103、通过气体环境监测器在单位时间内获取得到各个气体检测区域的实时气体浓度数据，生成集合S’i，S’i={S’i1、S’i2、S’i3...S’ic...S’iC}；其中，S’i表示为第i个气体检测区域的实时气体浓度数据集合，S’ic表示为第i个气体检测区域在单位时间内的第c个实时气体浓度数据，c=1、2、3...C，C表示为在单位时间内气体检测区域的气体浓度的变化数据量；当存在S’ic∉[Ai，Bi]时，判定第i个气体检测区域为异常气体检测区域；当存在S’ic∈[Ai，Bi]时，判定第i个气体检测区域为正常气体检测区域。

进一步的，所述S200中根据监测数据对气体检测区域之间的关联性进行分析的具体方法如下：

S201、获取异常气体检测区域的异常气体浓度数据和监测得到异常气体浓度的时间分别为pu和tu，其中pu表示为第u个异常气体检测区域的异常气体浓度数据，tu表示为气体环境监测器监测得到第u个异常气体检测区域异常气体浓度数据的时间，u=1、2、3...U，U表示为异常气体检测区域的数量；

S202、根据监测异常气体浓度的时间选取一个异常气体检测区域的异常气体浓度数据为su’，对除了原始检测区域之外的异常检测区域的气体浓度进行分析，当存在tu＞tu’且h（su’→su”）时，判定原始检测区域与异常气体检测区域存在关联关系为：su’→su”，并且两者之间的关联影响值为P（su’，su”）=（pu’/pu”）/[（tu”-tu’）*m],当区域su’与su”之间存在的区域数量越多时，两者之间的影响值越小；其中su’表示为异常气体原始检测区域，tu’表示为异常气体原始检测区域检测得到异常气体浓度的时间，u’∈{1、2、3...U}；h（su’→su”）表示为风向，风向是由su’区域吹向su”区域，m表示为风向从su’区域吹向su”区域过程中经过的区域数；u”∈{{1、2、3...U}-{u’}}，pu’表示为异常气体原始检测区域检测得到的异常气体浓度数据，a表示为两个区域之间影响程度的权重比。

进一步的，所述S300中对气体扩散源头区域以及气体扩散源头区域的气体污染值进行分析的具体方法如下：

S301、根据异常气体检测区域之间的影响值利用冒泡排序法按照由大到小的顺序对异常气体检测区域进行排序，按照排序结果选取最大的影响值的异常区域得到气体扩散源头区域为sa，获取与气体扩散源头区域存在关联关系的区域以及关联影响值分别为sa’、P（sa，sa’），其中sa表示为气体扩散源头区域，sa’表示为与气体扩散源头区域存在关联关系的第a’个异常气体检测区域，a’=1、2、3...A’，A’表示为与气体扩散源头区域存在关联关系的异常气体检测区域数量；

S302、构建气体污染评估模型：

fa=∑A' a'=1{[（π*ra’）

计算得到气体扩散源头区域的气体污染值；其中，fa表示气体污染扩散源头区域的气体污染值，ra’表示为第a’个气体环境监测器的检测范围半径，pa’表示为第a’个异常气体检测区域的异常气体浓度数据。

进一步的，所述S400中依据污染程度对气体扩散源头区域进行标注并且显示报警等级的具体方法如下：

设置重度污染和中度污染分界值，记为f1；设置中度污染和轻度污染分界值，记为f2；设置污染最低阈值为f0；根据公式：

其中，F=3表示气体扩散源头区域重度污染，标注颜色可以为黑色、棕色等深色标注，向后台系统发送告警提醒，直至技术人员确认接收报警消息为止；F=2表示气体扩散源头区域中度污染，标注颜色可以为黄色、灰色等，向后台系统发送告警；F=1表示气体扩散源头区域轻度污染，标注颜色可以为淡蓝色、淡粉色等浅色标注，向后台系统发送提醒。

一种基于云平台的气体浓度数据监管系统，所述气体浓度数据监管系统包括数据采集模块、数据分析模块、污染监管模块和告警提醒模块；所述数据采集模块的输出端与数据分析模块的输入端连接，所述数据分析模块的输出端与污染监管模块的输入端连接，所述污染监管模块的输出端与告警提醒模块的输入端连接；所述数据采集模块是用于采集气体环境监测器的数据信息以及气体环境监测器上传至云平台的监测数据；所述数据分析模块是用于分析正常气体浓度的范围值并且对区域之间的关联影响值进行分析，基于正常气体浓度的范围值分析判断得到异常气体检测区域；所述污染监管模块是基于气体源头扩散区域的气体污染值分析判断污染程度；所述告警提醒模块是根据污染程度进行告警提醒。

进一步的，所述数据采集模块包括气体环境监测器数据采集单元和监测数据采集单元；所述气体环境监测器数据采集单元是用于采集气体环境监测器的地理位置，并且基于气体环境监测器的地理位置以及气体环境监测器的监测范围生成气体检测区域；所述监测数据采集单元是用于采集气体环境监测器上传至云平台的监测数据。

进一步的，所述数据分析模块包括正常气体浓度范围分析单元和关联影响值分析单元；所述正常气体浓度范围分析单元是通过K-Means算法对区域气体浓度的正常范围进行分析；所述关联影响值分析单元是由于气体浓度并不是固定不变的，所以需要分析区域之间的关联影响值。

进一步的，所述污染监管模块包括气体污染评估模型构建单元和污染程度分析单元；所述气体污染评估模型构建单元是根据区域之间的关联影响值对气体扩散源头区域的气体污染值进行分析；所述污染程度分析单元是依据气体扩散源头区域的气体污染值确定气体扩散源头区域的气体污染程度。

进一步的，所述告警提醒模块包括区域标注单元和告警提醒单元；所述区域标注单元是在电子地图上对气体扩散源头区域标注，并且依据所述气体扩散源头区域的气体污染值确定污染程度，根据污染程度不同显示的标注颜色不同；所述告警提醒单元按照标注颜色的深浅对相关技术人员显示报警。

在本实施例中：

获取得到气体扩散源头区域为sa，并且获取与气体扩散源头区域存在关联关系的区域sa’以及关联影响值分别为P（sa，sa’）={1.2、0.7、1...}；

S302、构建气体污染评估模型：

fa=∑A' a'=1{[（π*ra’）

计算得到气体扩散源头区域的气体污染值fa=51；根据公式：

F=2，气体扩散源头区域中度污染，向后台系统发送告警。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，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，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。