公布日：2024.04.16
申請日：2024.03.13
分類號：G06F18/20(2023.01)I;G06F18/2433(2023.01)I;G06N5/025(2023.01)I;G06Q10/04(2023.01)I;C02F1/00(2023.01)I
摘要
本發明公開了一種污水運維平臺大數據分析系統，屬于數據分析技術領域，數據采集模塊用于收集數據，并通過物聯網技術將數據傳輸到系統中，數據包括泵、閥的開關數據和安裝的智能儀表數據；數據存儲模塊用于將收集到的數據進行存儲和管理，數據分析模塊用于對處理后的數據進行關聯分析、趨勢分析、異常檢測中的至少一種；其中，關聯分析用于找出數據之間的關聯性，從而更好地理解整個處理過程，優化處理過程；趨勢分析用于通過觀察污水處理數據的長期趨勢，判斷出處理效果的改進或惡化趨勢；異常檢測用于及時發現異常，避免造成更大的問題。該發明具備能進行關聯分析、趨勢分析、異常檢測的優點。
權利要求書
1.一種污水運維平臺大數據分析系統，包括中央處理模塊，所述中央處理模塊信號連接有數據采集模塊、數據存儲模塊、數據分析模塊和數據可視化模塊，其特征在于：所述數據采集模塊用于收集數據，并通過物聯網技術將數據傳輸到系統中，所述數據包括泵、閥的開關數據和安裝的智能儀表數據；所述數據存儲模塊用于將收集到的數據進行存儲和管理；數據分析模塊用于對處理后的數據進行關聯分析、趨勢分析、異常檢測中的至少一種；其中，關聯分析用于找出數據之間的關聯性，從而更好地理解整個處理過程，優化處理過程；趨勢分析用于通過觀察污水處理數據的長期趨勢，判斷出處理效果的改進或惡化趨勢；異常檢測用于及時發現異常，避免造成更大的問題；數據可視化模塊用于將分析結果以可視化的方式呈現給用戶，使用戶能夠更直觀地理解數據分析結果。
2.如權利要求1所述的一種污水運維平臺大數據分析系統，其特征在于：所述中央處理模塊還信號連接有智能決策模塊，所述智能決策模塊用于基于數據分析的結果，提供智能化的決策支持。
3.如權利要求1所述的一種污水運維平臺大數據分析系統，其特征在于：所述數據分析模塊信號連接有統計分析子模塊、關聯分析子模塊、趨勢分析子模塊和異常檢測子模塊，其中：所述統計分析子模塊用于提供基礎的統計分析，至少包括描述性統計、均值計算、方差分析、回歸分析中的一種，用戶可獲得污水處理數據的統計結果，了解數據的分布和特征；所述關聯分析子模塊利用關聯規則挖掘技術，發現污水處理數據中各因素之間的關聯關系；所述趨勢分析子模塊利用時間序列分析技術，對污水處理數據進行趨勢預測，通過支持ARIMA和/或指數平滑的方法，預測未來的污水處理情況，為決策提供支持；所述異常檢測子模塊采用無監督學習算法，對污水處理數據進行異常檢測，通過識別異常值和異常模式，及時發現污水處理過程中的異常情況，幫助用戶快速定位問題并進行處理。
4.如權利要求1所述的一種污水運維平臺大數據分析系統，其特征在于：所述關聯分析子模塊信號連接有以下單元：數據收集與處理單元：收集污水處理過程中的關鍵數據，并清洗、整理和預處理數據，確保數據質量；關聯規則挖掘單元：運用適當的算法，挖掘處理條件與效果之間的關聯規則；效果評估與反饋單元：基于關聯規則分析，提出優化污水處理過程的建議，監測實施優化措施后的處理效果，并根據評估結果進行反饋和調整。
5.如權利要求4所述的一種污水運維平臺大數據分析系統，其特征在于：所述趨勢分析子模塊信號連接有以下單元：數據收集單元：收集污水處理的相關數據，并對收集的數據進行初步處理；特征工程單元：對原始數據進行特征提取和特征選擇，以便于模型訓練，涉及的數據處理技術包括數據規范化、離散化、特征組合；模型訓練與優化單元：根據所選擇的趨勢預測算法，利用歷史數據訓練模型，通過調整模型參數、采用集成學習技術，優化模型的預測性能；預測與評估單元：使用訓練好的模型對未來的污水處理趨勢進行預測；還包括反饋單元，將預測結果與實際數據進行對比分析，然后反饋到模型中對模型進行優化。
6.如權利要求1所述的一種污水運維平臺大數據分析系統，其特征在于：所述異常檢測子模塊信號連接有以下單元：數據預處理單元：對污水處理數據進行預處理，預處理包括數據清洗、缺失值填充、異常值處理，以確保數據的質量和準確性；特征提取單元：特征提取是從原始數據中提取與異常檢測相關的特征，包括水質指標、處理流程參數；異常檢測算法單元：使用聚類算法、密度估計算法、自組織映射中的至少一種來自動識別數據中的異常值和異常模式，為后續的異常處理提供依據；異常處理單元：一旦檢測到異常值或異常模式，需要進行相應的處理，處理方式包括警報通知、數據修正、流程調整中的至少一種，通過及時發現和處理異常情況，可以確保污水處理過程的穩定性和可靠性。
7.如權利要求1所述的一種污水運維平臺大數據分析系統，其特征在于：所述污水處理數據還包括：流量、水質參數、微生物指標、有機物降解、氣體產量、能耗和化學品消耗。
8.如權利要求5所述的一種污水運維平臺大數據分析系統，其特征在于：所述關聯分析子模塊和所述趨勢分析子模塊信號連接，形成聯合分析子模塊，所述聯合分析子模塊包括：聯合優化策略制定單元：將關聯分析子模塊和趨勢分析子模塊的數據和結果整合，通過分析污水處理數據中各因素之間的關聯關系，以及未來的污水處理情況的趨勢，制定出更加科學和高效的污水處理策略；聯合智能預警系統單元：利用關聯分析和趨勢分析的結果，構建智能預警系統，通過對污水處理數據的實時監測和趨勢預測，及時發現異常情況并進行預警；聯合優化調度單元：結合關聯分析和趨勢分析的結果，用于優化污水處理設備的調度計劃，通過分析不同因素之間的關聯關系，可以更準確地預測設備的需求和負載情況，從而制定更加合理的調度計劃，提高設備的利用率和污水處理效率，同時結合趨勢分析的結果，可以提前預測未來的需求變化，及時調整調度計劃，確保設備的穩定運行和高效處理；聯合資源優化配置單元：利用關聯分析和趨勢分析的結果，對污水處理資源進行優化配置，通過對污水處理數據中各因素之間的關聯關系進行分析，可以更準確地了解不同資源之間的相互影響和依賴關系，從而更好地進行資源配置，同時結合趨勢分析的結果，可以預測未來的資源需求變化，提前進行資源儲備和調配，確保資源的充足和合理利用。
9.如權利要求8所述的一種污水運維平臺大數據分析系統，其特征在于：所述聯合分析子模塊還信號連接有：聯合智能推薦單元：結合關聯分析和趨勢分析的結果，構建智能推薦單元，通過對污水處理數據的深入挖掘和分析，可以發現不同處理工藝、設備、材料之間的最佳組合和匹配關系，從而為用戶提供更加智能和個性化的推薦方案；聯合智能故障診斷單元：結合關聯分析和趨勢分析的結果，構建智能故障診斷單元，通過對污水處理數據的實時監測和歷史數據分析，可以及時發現異常情況并進行故障診斷，通過關聯分析子模塊，可以發現異常數據與其他因素之間的關聯關系，幫助定位故障原因；通過趨勢分析子模塊，可以預測未來可能的異常趨勢，提前進行預防和干預，通過智能故障診斷單元，可以提高設備的可靠性和穩定性，減少故障停機時間，降低維護成本；聯合智能能耗管理單元：通過對污水處理設備的能耗數據進行關聯分析和趨勢預測，可以更加精準地進行能耗管理和優化，通過關聯分析子模塊，可以發現不同能耗因素之間的關聯關系，找出能耗瓶頸；通過趨勢分析子模塊，可以預測未來可能的能耗變化趨勢，提前進行節能措施的規劃和實施，通過智能能耗管理單元，可以提高設備的能源利用效率，降低能耗成本，同時減少對環境的影響；聯合智能安全監控單元：結合關聯分析和趨勢分析的結果，構建智能安全監控單元，通過對污水處理設備的運行數據進行實時監測和歷史數據分析，可以及時發現安全隱患并進行預警，通過關聯分析子模塊，可以發現異常數據與其他因素之間的關聯關系，幫助定位安全隱患；通過趨勢分析子模塊，可以預測未來可能的異常趨勢，提前進行預防和干預，通過智能安全監控系統，可以提高設備的安全性和穩定性，保障工作人員的安全和健康。
10.如權利要求1所述的一種污水運維平臺大數據分析系統，其特征在于：所述數據還包括天氣數據；所述污水運維平臺大數據分析系統還包括天氣因素關聯模塊，所述天氣因素關聯模塊信號連接有以下單元：數據處理和分析單元：收集天氣預報數據和水質數據，同時收集相關的處理參數，對收集到的數據進行處理和分析，包括數據清洗、異常值處理、數據轉換，通過分析數據之間的相關性找出影響出水水質的因素，以及這些因素與處理參數之間的關系；基于天氣預測模型單元：基于處理過的數據，可以建立預測模型，預測在不同天氣條件下的出水水質；調整處理參數單元：根據預測結果，可以提前調整處理參數，以應對可能的變化；持續監測和調整單元：即使進行了參數調整，也還需要持續監測出水水質，如果發現水質仍然不達標，需要及時調整處理參數，或者采取其他措施解決問題。
發明內容
針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種污水運維平臺大數據分析系統，具備能進行關聯分析、趨勢分析、異常檢測的優點，解決了現有技術的問題。
本發明是這樣實現的，一種污水運維平臺大數據分析系統，包括中央處理模塊，所述中央處理模塊信號連接有數據采集模塊、數據存儲模塊、數據分析模塊和數據可視化模塊，所述數據采集模塊用于收集數據，并通過物聯網技術將數據傳輸到系統中，所述數據包括泵、閥的開關數據和安裝的智能儀表數據；所述數據存儲模塊用于將收集到的數據進行存儲和管理，數據分析模塊用于對處理后的數據進行關聯分析、趨勢分析、異常檢測中的至少一種；其中，關聯分析用于找出數據之間的關聯性，從而更好地理解整個處理過程，優化處理過程；趨勢分析用于通過觀察污水處理數據的長期趨勢，判斷出處理效果的改進或惡化趨勢；異常檢測用于及時發現異常，避免造成更大的問題；數據可視化模塊用于將分析結果以可視化的方式呈現給用戶，使用戶能夠更直觀地理解數據分析結果。
作為本發明優選的，所述中央處理模塊還信號連接有智能決策模塊，所述智能決策模塊用于基于數據分析的結果，提供智能化的決策支持。
作為本發明優選的，所述數據分析模塊信號連接有統計分析子模塊、關聯分析子模塊、趨勢分析子模塊和異常檢測子模塊，其中：所述統計分析子模塊用于提供基礎的統計分析，至少包括描述性統計、均值計算、方差分析、回歸分析中的一種，用戶可獲得污水處理數據的統計結果，了解數據的分布和特征；所述關聯分析子模塊利用關聯規則挖掘技術，發現污水處理數據中各因素之間的關聯關系；所述趨勢分析子模塊利用時間序列分析技術，對污水處理數據進行趨勢預測，通過支持ARIMA和/或指數平滑的方法，預測未來的污水處理情況，為決策提供支持；所述異常檢測子模塊采用無監督學習算法，對污水處理數據進行異常檢測，通過識別異常值和異常模式，及時發現污水處理過程中的異常情況，幫助用戶快速定位問題并進行處理。
作為本發明優選的，所述關聯分析子模塊信號連接有以下單元：數據收集與處理單元：收集污水處理過程中的關鍵數據，并清洗、整理和預處理數據，確保數據質量；關聯規則挖掘單元：運用適當的算法，挖掘處理條件與效果之間的關聯規則；效果評估與反饋單元：基于關聯規則分析，提出優化污水處理過程的建議，監測實施優化措施后的處理效果，并根據評估結果進行反饋和調整。
作為本發明優選的，所述趨勢分析子模塊信號連接有以下單元：數據收集單元：收集污水處理的相關數據，并對收集的數據進行初步處理；特征工程單元：對原始數據進行特征提取和特征選擇，以便于模型訓練，涉及的數據處理技術包括數據規范化、離散化、特征組合；模型訓練與優化單元：根據所選擇的趨勢預測算法，利用歷史數據訓練模型，通過調整模型參數、采用集成學習技術，優化模型的預測性能；預測與評估單元：使用訓練好的模型對未來的污水處理趨勢進行預測；還包括反饋單元，將預測結果與實際數據進行對比分析，然后反饋到模型中對模型進行優化。
作為本發明優選的，所述異常檢測子模塊信號連接有以下單元：數據預處理單元：對污水處理數據進行預處理，預處理包括數據清洗、缺失值填充、異常值處理，以確保數據的質量和準確性；特征提取單元：特征提取是從原始數據中提取與異常檢測相關的特征，包括水質指標、處理流程參數；異常檢測算法單元：使用聚類算法、密度估計算法、自組織映射中的至少一種來自動識別數據中的異常值和異常模式，為后續的異常處理提供依據；異常處理單元：一旦檢測到異常值或異常模式，需要進行相應的處理，處理方式包括警報通知、數據修正、流程調整中的至少一種，通過及時發現和處理異常情況，可以確保污水處理過程的穩定性和可靠性。
作為本發明優選的，所述污水處理數據還包括：流量、水質參數、微生物指標、有機物降解、氣體產量、能耗和化學品消耗。
作為本發明優選的，所述關聯分析子模塊和所述趨勢分析子模塊信號連接，形成聯合分析子模塊，所述聯合分析子模塊包括：聯合優化策略制定單元：將關聯分析子模塊和趨勢分析子模塊的數據和結果整合，通過分析污水處理數據中各因素之間的關聯關系，以及未來的污水處理情況的趨勢，制定出更加科學和高效的污水處理策略；聯合智能預警系統單元：利用關聯分析和趨勢分析的結果，構建智能預警系統，通過對污水處理數據的實時監測和趨勢預測，及時發現異常情況并進行預警；聯合優化調度單元：結合關聯分析和趨勢分析的結果，用于優化污水處理設備的調度計劃，通過分析不同因素之間的關聯關系，可以更準確地預測設備的需求和負載情況，從而制定更加合理的調度計劃，提高設備的利用率和污水處理效率，同時結合趨勢分析的結果，可以提前預測未來的需求變化，及時調整調度計劃，確保設備的穩定運行和高效處理；聯合資源優化配置單元：利用關聯分析和趨勢分析的結果，對污水處理資源進行優化配置，通過對污水處理數據中各因素之間的關聯關系進行分析，可以更準確地了解不同資源之間的相互影響和依賴關系，從而更好地進行資源配置，同時結合趨勢分析的結果，可以預測未來的資源需求變化，提前進行資源儲備和調配，確保資源的充足和合理利用。
作為本發明優選的，所述聯合分析子模塊還信號連接有：聯合智能推薦單元：結合關聯分析和趨勢分析的結果，構建智能推薦單元，通過對污水處理數據的深入挖掘和分析，可以發現不同處理工藝、設備、材料之間的最佳組合和匹配關系，從而為用戶提供更加智能和個性化的推薦方案；聯合智能故障診斷單元：結合關聯分析和趨勢分析的結果，構建智能故障診斷單元，通過對污水處理數據的實時監測和歷史數據分析，可以及時發現異常情況并進行故障診斷，通過關聯分析子模塊，可以發現異常數據與其他因素之間的關聯關系，幫助定位故障原因；通過趨勢分析子模塊，可以預測未來可能的異常趨勢，提前進行預防和干預，通過智能故障診斷單元，可以提高設備的可靠性和穩定性，減少故障停機時間，降低維護成本；聯合智能能耗管理單元：通過對污水處理設備的能耗數據進行關聯分析和趨勢預測，可以更加精準地進行能耗管理和優化，通過關聯分析子模塊，可以發現不同能耗因素之間的關聯關系，找出能耗瓶頸；通過趨勢分析子模塊，可以預測未來可能的能耗變化趨勢，提前進行節能措施的規劃和實施，通過智能能耗管理單元，可以提高設備的能源利用效率，降低能耗成本，同時減少對環境的影響；聯合智能安全監控單元：結合關聯分析和趨勢分析的結果，構建智能安全監控單元，通過對污水處理設備的運行數據進行實時監測和歷史數據分析，可以及時發現安全隱患并進行預警，通過關聯分析子模塊，可以發現異常數據與其他因素之間的關聯關系，幫助定位安全隱患；通過趨勢分析子模塊，可以預測未來可能的異常趨勢，提前進行預防和干預，通過智能安全監控系統，可以提高設備的安全性和穩定性，保障工作人員的安全和健康。
作為本發明優選的，所述數據還包括天氣數據；所述污水運維平臺大數據分析系統還包括天氣因素關聯模塊，所述天氣因素關聯模塊信號連接有以下單元：數據處理和分析單元收集天氣預報數據和水質數據，同時收集相關的處理參數，對收集到的數據進行處理和分析，包括數據清洗、異常值處理、數據轉換，通過分析數據之間的相關性找出影響出水水質的因素，以及這些因素與處理參數之間的關系；基于天氣預測模型單元基于處理過的數據，可以建立預測模型，預測在不同天氣條件下的出水水質；調整處理參數單元根據預測結果，可以提前調整處理參數，以應對可能的變化；持續監測和調整單元：即使進行了參數調整，也還需要持續監測出水水質，如果發現水質仍然不達標，需要及時調整處理參數，或者采取其他措施解決問題。
與現有技術相比，本發明的有益效果如下：1、關聯分析：污水處理過程中，各種因素之間可能存在相互影響的關系。通過關聯分析，可以找出這些因素之間的關聯性，從而更好地理解整個處理過程。例如，某兩種處理條件同時變化時，可能會對處理效果產生顯著影響，通過關聯分析可以發現并利用這些關系，優化處理過程。
2、趨勢分析：通過觀察污水處理數據的長期趨勢，可以判斷出處理效果的改進或惡化趨勢。這種分析可以幫助管理者及時調整處理策略，保證處理過程的持續、穩定、高效。
3、異常檢測：污水處理過程中難免會出現異常情況，如設備故障、水質突變等。通過異常檢測，可以及時發現這些異常，避免造成更大的問題。例如，當某項水質指標突然升高或降低，可能意味著處理系統出現了問題，需要及時排查和解決。
綜上，這些數據分析手段可以幫助管理者更好地理解污水處理過程，優化處理策略，提高處理效率，確保出水質量。通過大數據分析，可以對污水處理的市場趨勢、技術發展等進行深入研究，為企業決策提供數據支持。
（發明人：楊磊;張能;方龍音;錢碧云）
