[發明專利]一種水質檢測及處理方法

有效

• 申請號: 202110052235.5
• 申請日: 2021-01-15
• 公開（公告）號: CN112906738B
• 公開（公告）日: 2023-01-31
• 發明（設計）人: 黃小芹;何小龍;江芳芳
• 申請（專利權）人: 寧波可為數據技術有限公司
• 主分類號: G06F18/2413
• 分類號: G06F18/2413;G06F18/23;G06F18/214;G01N33/18
• 代理公司: 余姚德盛專利代理事務所(普通合伙) 33239
• 代理人: 吳曉微

本發明公開了一種水質檢測及處理方法，包括以下步驟：S1,采集待檢測水源的水質數據；S2，準備數據，將采集的水質數據以待檢測時間為基準進行分類，獲得包括至少部分待檢測時間之前的水質數據的訓練集D、以及包括待檢測時間的水質數據的待檢測數據集T；S3，基于訓練集D獲取正常和異常水質數據類別的分類閾值，并根據所述分類閾值建立KNN預測模型；S4，將待檢測數據集T帶入所述KNN預測模型中，并輸出預測結果。S5，根據所述預測結果對水進行處理。本發明能夠確保結果輸出的準確性，提高了異常識別的效率。

技術領域

本發明涉及水質檢測領域，尤其是一種水質檢測及處理方法。

背景技術

隨著社會發展，水環境污染問題愈加突出，各地區對水染污的防治工作就十分重要。但中國地域遼闊，部分地區水系發達，水污染防治工作量十分巨大且繁瑣。

在水質檢測及處理方法中如何判斷異常，并通過異常確定異常事件，防止誤報、錯報帶來的人力資源浪費，就顯得十分必要。

現行的對排水水質異常的檢測方法，主要是人為設定。人為根據各地實時的排放標準，在操作軟件后臺設定一個正常值，這個值可以是一個值，也可以是一個范圍。各在線檢測設備將檢測的數據發送給數據庫后，服務器根據人為設定的值進行簡單的比較大小判斷，高于或者低于正常值的就定義為異常值，從而定性為異常事件。這種方式應用簡單方便，但是異常事件判斷的準確度低，在執行時，受在線檢測設備的影響，檢測數據不穩定，極易出現頻繁報警，導致信息量過載，給實際工作帶來較大工作負擔。并且由于水環境排放執行標準較多，其實際工業環境復雜，因而參考的標準更是復雜，往往在一個項目里，執行多重標準，這也導致人為設定值存在執行難度。

并且排水的往往具有時效性，綜合一天的排放，可能某個時段超出正常值，某個時段為正常值，其排放情況復雜，其排放時間、排放量等影響因素較多，并不能簡單的將異常值與異常事件劃等號。

發明內容

為了克服現有技術中存在的不足，本發明提供了一種水質檢測及處理方法，其能夠確保結果輸出的準確性，提高了異常識別的效率。

為了達到上述目的，本發明采用如下技術方案來實現的：

一種水質檢測及處理方法，包括以下步驟：

S1,采集待檢測水源的水質數據；

S2，準備數據，將采集的水質數據以待檢測時間為基準進行分類，獲得包括至少部分待檢測時間之前的水質數據的訓練集D、以及包括待檢測時間的水質數據的待檢測數據集T；

S3，基于訓練集D獲取正常和異常水質數據類別的分類閾值，并根據所述分類閾值建立KNN預測模型；

S4，將待檢測數據集T帶入所述KNN預測模型中，并輸出預測結果；

S5，根據所述預測結果對水進行處理。

其中，步驟S2中數據從S1步驟生成的數據庫中選擇取得。

進一步地，所述訓練集D和待檢測數據集T的數據包括水質電導率，D＝{x₁,x₂,···,x_n},T＝{x'₁,x'₂,...,x'_p}，其中x₁,x₂,...,x_n表示訓練集D中包含的水質電導率的值，x'₁,x'₂,...,x'_p表示待檢測數據集T中包含的水質電導率的值；

在所述步驟S2中，在獲得所述訓練集D和所述待檢測數據集T后，對所述訓練集D和所述待檢測數據集T進行歸一化預處理。