一种基于云边协同的中转站渗滤液处理装备智慧管理系统

技术领域

本发明涉及智能环保技术领域，具体为一种基于云边协同的中转站渗滤液处理装备智慧管理系统。

背景技术

随着城市化进程的加速和环保意识的提高，中转站渗滤液处理成为了城市环境治理的重要一环。渗滤液处理装备作为中转站处理渗滤液的关键设备，其运行效率和处理效果直接关系到环境保护和资源利用的效率。然而，传统的渗滤液处理管理方式往往存在着数据分散、处理不及时、决策缺乏科学依据等问题，难以满足现代城市对高效、智能、环保的管理需求。

为了解决上述问题，智慧管理系统应运而生。这种系统利用物联网、云计算、大数据等现代信息技术，对渗滤液处理装备进行实时监控、数据采集、分析和优化，从而实现了对渗滤液处理过程的全面管理和智能决策。特别是基于云边协同的中转站渗滤液处理装备智慧管理系统，更是将云计算的强大数据处理能力和边缘计算的实时性优势相结合，为中转站渗滤液处理提供了更为高效、灵活和可靠的解决方案。

现有技术中，尽管传统的渗滤液处理管理系统在一定程度上实现了对渗滤液处理过程的监控和管理，但仍存在诸多不足。首先，数据采集和处理能力有限，难以实现对渗滤液处理装备的实时监控和数据分析。其次，系统响应速度慢，难以应对突发情况和实时调整处理参数。此外，传统系统往往缺乏智能决策支持，决策过程依赖于经验和直觉，缺乏科学依据和准确性。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于云边协同的中转站渗滤液处理装备智慧管理系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于云边协同的中转站渗滤液处理装备智慧管理系统，包括数据采集和传输模块、实时监控与控制模块、数据分析与决策支持模块、报警与预警模块以及远程维护模块；

所述数据采集和传输模块，利用传感器网络，收集包括但不限于流量、压力、温度、液位的关键参数，并利用边缘计算技术，边缘端的边缘计算节点在数据源附近进行数据的预处理，包括数据清洗和压缩，以减少云端的数据传输量和响应时间；

所述实时监控与控制模块，利用边缘计算技术实现对装备状态的即时反馈和控制命令的下发；

所述数据分析与决策支持模块，利用机器学习和大数据分析技术，对渗滤液处理过程中的数据进行挖掘，识别运行规律和潜在风险，为管理层提供决策支持；

所述报警与预警模块，通过设置阈值和规则，对设备运行中的异常情况进行实时监测和判断；

所述远程维护模块，利用云计算和物联网技术，实现对渗滤液处理装备的远程诊断和维护。

进一步优化本技术方案，所述数据采集和传输模块内置有数据采集和传输模型，所述数据采集和传输模型如下所示；

eg i n{a l i gn*}X_i(t)&＝Co l l ectData( ext{Parameter}_i,t)\Y_i(t)&＝PreprocessData(X_i(t))＝P(X_i(t))\Z_i(t)&＝Transmi tData(Y_i(t))＝T(Y_i(t))end{a l i gn*}

其中，数据预处理(P)包括数据清洗和压缩的操作，用于减少数据量和提高数据质量，以支持更高效的数据传输和分析；数据传输(T)确保数据可以被迅速且安全地从边缘计算节点发送到云端或其他边缘计算节点中；

基于数据采集和传输模型进行数据的采集和传输，具体包括以下内容：

数据采集，设(X_i(t))表示在时间点(t)收集的第(i)项参数，其中(ii n{1,2,...,n})；

数据预处理，边缘计算节点对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗和压缩，数据清洗包括去除异常值和噪声，数据压缩用于减少数据传输的负担，设预处理函数为(P)，则预处理后的数据表示为(Y_i(t)＝P(X_i(t)))；

数据传输，预处理后的数据(Y_i(t))被传输到云端或边缘计算中心进行的分析和存储，设传输函数为(T)，传输过程表示为(Z_i(t)＝T(Y_i(t)))，其中(Z_i(t))表示传输并在目的地接收的数据。

进一步优化本技术方案，所述实时监控与控制模块在工作时，包括以下具体流程：

数据接收，通过装备上的传感器网络不断采集关键参数，设传感器收集到的实时数据为(X_t)，其中(t)表示采集时间点；

数据分析，数据在边缘计算节点进行处理，以提取出关键的状态信息或异常，通过一个处理函数(h)表示这一过程，即(Z_t＝h(X_t))，其中(Z_t)表示处理后的数据或特征；

决策制定，基于处理后的数据(Z_t)，通过预设的决策模型生成控制命令，所述决策模型(D)可以是基于规则的系统，也可以是机器学习模型，其作用是根据当前状态提供控制决策(C_t)，即(C_t＝D(Z_t))；

命令执行，控制命令(C_t)被发送到相应的装备执行，如调整设备运行状态或调节加药量，设备执行的反馈(F_t)会被监测并反馈到系统中，形成闭环控制。

进一步优化本技术方案，所述数据接收、数据分析、决策制定以及命令执行均为云边协同的处理任务，根据系统需求，任务灵活分配给云端或边缘端进行处理；

云端或边缘端基于任务分配矩阵进行不同处理任务在云端或边缘端的分配情况，设任务分配矩阵为(X_{N imes(M+1)})，其中(N)是子任务的总数，(M)是云端计算节点的数量，(X_{i,j})表示第(i)个子任务分配给第(j)个计算节点(当(j eq 0)时表示云端节点，当(j＝0)时表示边缘计算节点)的比例，由于每个子任务只能被一个计算节点处理，即：

[sum_{j＝0}^{M}X_{i,j}＝1quad ext{对于所有}quad ii n[1,N]]。

进一步优化本技术方案，所述系统内置有计算时间模型，用于评估系统不同处理任务所需的时间成本；所述计算时间模型分为边缘端计算时间模型和云端计算时间模型。

进一步优化本技术方案，所述边缘端计算时间模型包括以下内容：

对于在边缘端处理的子任务，计算时间(T_{ ext{edge},i})可以表示为：

[T_{ ext{edge},i}＝frac{D_i}{C_{ ext{edge}}} imes X_{i,0}]

其中，(D_i)是第(i)个子任务的数据量(以字节为单位)，(C_{ ext{edge}})是边缘计算节点的计算能力(以字节/秒为单位)。

进一步优化本技术方案，所述云端计算时间模型包括以下内容：

对于在云端处理的子任务，计算时间需要考虑数据传输的延迟，设数据传输速率为(R_{k,m})(从第(k)个边缘节点到第(m)个云端节点的速率)，则云端计算时间(T_{ ext{c l oud},i,m})可以表示为：

[T_{ ext{c l oud},i,m}＝frac{D_i}{R_{k,m}}+frac{D_i}{C_{ ext{c loud},m}} imes X_{i,m}]

其中，(C_{ ext{c l oud},m})是第(m)个云端计算节点的计算能力。

进一步优化本技术方案，所述数据分析与决策支持模块，对挖掘的数据进行特征提取，利用选定的特征和历史数据训练机器学习模型，使用训练好的模型对新数据进行预测，并分析结果，以支持决策制定，根据模型预测结果和业务规则，生成决策建议。

进一步优化本技术方案，所述数据分析与决策支持模块中：

在利用选定的特征和历史数据训练机器学习模型时，设(M)为训练好的模型，(F_{se l ected})为输入特征，(Y)为预测目标(例如渗滤液的产量和成分)，训练过程可以表示为找到一个函数(f)，使得(Y＝f(F_{se l ected}))；

使用训练好的模型对新数据进行预测，设(D_{new})表示新的观测数据，通过模型(M)的应用，预测出(hat{Y}＝M(D_{new}))，其中(hat{Y})为预测结果；

生成决策建议时，设(S)为决策建议集合，(R)为业务规则集合，定义一个决策函数(g)，使得(S＝g(hat{Y},R))。

进一步优化本技术方案，所述报警与预警模块，基于阈值和规则进行监控，一旦发现异常情况，系统会立即触发报警机制，并通过手机短信、邮件方式通知管理人员；同时，还可以根据数据分析结果，提前发出预警信号，帮助管理人员提前采取措施，防止潜在风险的发生。

与现有技术相比，本发明提供了一种基于云边协同的中转站渗滤液处理装备智慧管理系统，具备以下有益效果：

1、该基于云边协同的中转站渗滤液处理装备智慧管理系统，通过综合运用云计算和边缘计算的优势，实现了对渗滤液处理装备的实时监控和全面数据采集，能够准确反映装备的运行状态和处理效果，为管理决策提供了有力支持；通过优化任务分配矩阵和计算时间模型，系统能够合理分配计算资源，降低数据处理延迟，提高了系统的实时性和能效性。

2、该基于云边协同的中转站渗滤液处理装备智慧管理系统，通过对数据的深入分析和挖掘，提取有价值的信息，为渗滤液处理过程的优化提供科学依据，不仅能够提升渗滤液处理效率和效果，还能够降低运营成本和环境负担，对于推动城市环境治理和可持续发展具有重要意义。

附图说明

图1为本发明提出的一种基于云边协同的中转站渗滤液处理装备智慧管理系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明的实施例，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。

实施例：

请参阅图1，一种基于云边协同的中转站渗滤液处理装备智慧管理系统，包括数据采集和传输模块、实时监控与控制模块、数据分析与决策支持模块、报警与预警模块以及远程维护模块。

云边协同在此系统中发挥着核心作用，它通过在云端和边缘端的计算节点之间分配资源和处理任务，以实现数据处理的实时性和系统的灵活性。

边缘端通常负责实时数据采集和初步处理，例如通过传感器实时获取渗滤液处理装备的运行状态数据，并进行初步的数据清洗和转换。这些数据随后通过网络传输到云端进行进一步的分析和处理。

云端则拥有更强大的计算能力和存储资源，可以对来自边缘端的数据进行深入分析，提取有价值的信息，并用于优化渗滤液处理过程。通过任务分配矩阵，系统可以根据任务的复杂性和实时性要求，合理分配计算资源，确保处理任务的高效完成。

所述数据采集和传输模块，利用传感器网络，收集包括但不限于流量、压力、温度、液位的关键参数，并利用边缘计算技术，边缘端的边缘计算节点在数据源附近进行数据的预处理，包括数据清洗和压缩，以减少云端的数据传输量和响应时间。

其中，所述数据采集和传输模块内置有数据采集和传输模型，所述数据采集和传输模型如下所示；

eg i n{a l i gn*}X_i(t)&＝Co l l ectData( ext{Parameter}_i,t)\Y_i(t)&＝PreprocessData(X_i(t))＝P(X_i(t))\Z_i(t)&＝Transmi tData(Y_i(t))＝T(Y_i(t))end{a l i gn*}

其中，数据预处理(P)包括数据清洗和压缩的操作，用于减少数据量和提高数据质量，以支持更高效的数据传输和分析；数据传输(T)确保数据可以被迅速且安全地从边缘计算节点发送到云端或其他边缘计算节点中；

基于数据采集和传输模型进行数据的采集和传输，具体包括以下内容：

数据采集，设(X_i(t))表示在时间点(t)收集的第(i)项参数，其中(ii n{1,2,...,n})；

数据预处理，边缘计算节点对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗和压缩，数据清洗包括去除异常值和噪声，数据压缩用于减少数据传输的负担，设预处理函数为(P)，则预处理后的数据表示为(Y_i(t)＝P(X_i(t)))；

数据传输，预处理后的数据(Y_i(t))被传输到云端或边缘计算中心进行的分析和存储，设传输函数为(T)，传输过程表示为(Z_i(t)＝T(Y_i(t)))，其中(Z_i(t))表示传输并在目的地接收的数据。

所述实时监控与控制模块，利用边缘计算技术实现对装备状态的即时反馈和控制命令的下发。

其中，所述实时监控与控制模块在工作时，包括以下具体流程：

数据接收，通过装备上的传感器网络不断采集关键参数，设传感器收集到的实时数据为(X_t)，其中(t)表示采集时间点；

数据分析，数据在边缘计算节点进行处理，以提取出关键的状态信息或异常，通过一个处理函数(h)表示这一过程，即(Z_t＝h(X_t))，其中(Z_t)表示处理后的数据或特征；

决策制定，基于处理后的数据(Z_t)，通过预设的决策模型生成控制命令，所述决策模型(D)可以是基于规则的系统，也可以是机器学习模型，其作用是根据当前状态提供控制决策(C_t)，即(C_t＝D(Z_t))；

命令执行，控制命令(C_t)被发送到相应的装备执行，如调整设备运行状态或调节加药量，设备执行的反馈(F_t)会被监测并反馈到系统中，形成闭环控制。

进一步的，所述数据接收、数据分析、决策制定以及命令执行均为云边协同的处理任务，根据系统需求，任务灵活分配给云端或边缘端进行处理；

云端或边缘端基于任务分配矩阵进行不同处理任务在云端或边缘端的分配情况，设任务分配矩阵为(X_{N imes(M+1)})，其中(N)是子任务的总数，(M)是云端计算节点的数量，(X_{i,j})表示第(i)个子任务分配给第(j)个计算节点(当(j eq 0)时表示云端节点，当(j＝0)时表示边缘计算节点)的比例，由于每个子任务只能被一个计算节点处理，即：

[sum_{j＝0}^{M}X_{i,j}＝1quad ext{对于所有}quad ii n[1,N]]。

所述数据分析与决策支持模块，利用机器学习和大数据分析技术，对渗滤液处理过程中的数据进行挖掘，识别运行规律和潜在风险，为管理层提供决策支持。

其中，所述数据分析与决策支持模块，对挖掘的数据进行特征提取，利用选定的特征和历史数据训练机器学习模型，使用训练好的模型对新数据进行预测，并分析结果，以支持决策制定，根据模型预测结果和业务规则，生成决策建议。

进一步的，所述数据分析与决策支持模块中：

在利用选定的特征和历史数据训练机器学习模型时，设(M)为训练好的模型，(F_{se l ected})为输入特征，(Y)为预测目标(例如渗滤液的产量和成分)，训练过程可以表示为找到一个函数(f)，使得(Y＝f(F_{se l ected}))；

使用训练好的模型对新数据进行预测，设(D_{new})表示新的观测数据，通过模型(M)的应用，预测出(hat{Y}＝M(D_{new}))，其中(hat{Y})为预测结果；

生成决策建议时，设(S)为决策建议集合，(R)为业务规则集合，定义一个决策函数(g)，使得(S＝g(hat{Y},R))。

所述报警与预警模块，通过设置阈值和规则，对设备运行中的异常情况进行实时监测和判断。

其中，所述报警与预警模块基于阈值和规则进行监控，一旦发现异常情况，系统会立即触发报警机制，并通过手机短信、邮件方式通知管理人员；同时，还可以根据数据分析结果，提前发出预警信号，帮助管理人员提前采取措施，防止潜在风险的发生。

所述远程维护模块，利用云计算和物联网技术，实现对渗滤液处理装备的远程诊断和维护。

该系统内置有计算时间模型，用于评估系统不同处理任务所需的时间成本；所述计算时间模型分为边缘端计算时间模型和云端计算时间模型。

所述边缘端计算时间模型包括以下内容：

对于在边缘端处理的子任务，计算时间(T_{ ext{edge},i})可以表示为：

[T_{ ext{edge},i}＝frac{D_i}{C_{ ext{edge}}} imes X_{i,0}]

其中，(D_i)是第(i)个子任务的数据量(以字节为单位)，(C_{ ext{edge}})是边缘计算节点的计算能力(以字节/秒为单位)。

所述云端计算时间模型包括以下内容：

对于在云端处理的子任务，计算时间需要考虑数据传输的延迟，设数据传输速率为(R_{k,m})(从第(k)个边缘节点到第(m)个云端节点的速率)，则云端计算时间(T_{ ext{c l oud},i,m})可以表示为：

[T_{ ext{c l oud},i,m}＝frac{D_i}{R_{k,m}}+frac{D_i}{C_{ ext{c loud},m}} imes X_{i,m}]

其中，(C_{ ext{c l oud},m})是第(m)个云端计算节点的计算能力。

在渗滤液处理装备智慧管理系统中，计算时间和数据处理延迟对系统的实时性和响应速度至关重要。边缘端计算时间(T_{ ext{edge},i})和云端计算时间(T_{ ext{c loud},i,m})的计算模型可以帮助系统评估不同处理任务所需的时间成本。

通过优化数据传输速率(R_{k,m})和提高边缘端与云端之间的协同效率，可以减少数据处理延迟，提高系统的实时性能。这对于及时发现渗滤液处理过程中的异常情况、调整处理参数以及预防潜在风险具有重要意义。

本发明的有益效果是：

1、该基于云边协同的中转站渗滤液处理装备智慧管理系统，通过综合运用云计算和边缘计算的优势，实现了对渗滤液处理装备的实时监控和全面数据采集，能够准确反映装备的运行状态和处理效果，为管理决策提供了有力支持；通过优化任务分配矩阵和计算时间模型，系统能够合理分配计算资源，降低数据处理延迟，提高了系统的实时性和能效性。

2、该基于云边协同的中转站渗滤液处理装备智慧管理系统，通过对数据的深入分析和挖掘，提取有价值的信息，为渗滤液处理过程的优化提供科学依据，不仅能够提升渗滤液处理效率和效果，还能够降低运营成本和环境负担，对于推动城市环境治理和可持续发展具有重要意义。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。