一种多模态数据融合与认知推理的水质污染物识别方法

本发明涉及水质监测，具体为一种多模态数据融合与认知推理的水质污染物识别方法。

背景技术：

1、随着工业化进程的加快和城市化水平的提高，水环境污染问题日益严峻，对水质监测技术提出了更高的要求，传统的水质污染物识别方法主要依赖单一传感器或单一检测原理进行水质参数测量，现有水质监测系统通常采用固定流路进行水样输送和检测，无法根据水样性质、污染物类型和传感器状态动态调整检测流路，导致在面对成分复杂、污染物种类多变的水体时，检测精度和效率难以保障，部分系统虽具备流路切换功能，但切换决策缺乏智能化依据，仅依靠预设规则进行简单切换，无法实现真正意义上的自适应流路优化，为此，我们提出一种多模态数据融合与认知推理的水质污染物识别方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种多模态数据融合与认知推理的水质污染物识别方法。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种多模态数据融合与认知推理的水质污染物识别方法，包括水质状态实时采集、水样参数采集、水质状态判断、水质数据处理以及流路清洗处理，所述水质污染物识别方法具体步骤如下：

3、步骤一、实时采集每条检测流路的状态参数，构建以流路为节点、液体传递关系为边的流路状态演化图谱，采用图神经网络推演各流路的污染风险值和可用性评分，其中，，为流路总数；

4、步骤二、获取待检测水样的初始特征参数，输入流路适配性评价模型得到各流路的适配性得分，根据综合优选评分选取数值最高者作为目标检测流路并执行流路切换操作，其中、、为预设的权重系数且满足；

5、步骤三、当前状态满足任一条件时执行自校准操作，自校准操作包括引入空白溶液获取基线参考值，以及引入两种不同浓度的标准溶液建立浓度-响应标准曲线，并根据基线参考值和标准曲线计算各传感器的漂移补偿系数和灵敏度校正系数；

6、步骤四、通过多模态传感阵列同步采集待检测水样的多模态原始数据，预处理后输入多模态融合编码器，利用跨模态注意力机制生成融合特征张量，再将融合特征张量输入认知推理模块，基于预设的污染物知识图谱进行路径搜索和置信度传播，输出污染物类型识别结果及其置信度，同时依据漂移补偿系数和灵敏度校正系数对浓度估算值进行校正，输出各污染物的最终浓度估算值；

7、步骤五、检测完成后执行流路清洗操作，记录本次检测和清洗的操作信息，并将操作信息回填至流路状态演化图谱，对应更新相关节点和边的属性信息。

8、作为本发明的进一步方案：所述步骤一中，基于流路状态演化图谱采用图神经网络进行状态推演的具体方式为：构建三层的图卷积网络，第一层将各节点的初始状态参数映射为128维的隐状态向量，第二层通过图卷积操作聚合邻接节点的状态信息，第三层输出各节点的污染风险预测值和可用性评分预测值，图神经网络的训练样本来源于历史流路状态数据及对应的实际污染检测结果。

9、作为本发明的进一步方案：所述步骤二中，流路适配性评价模型的构建方法为：收集历史检测数据，历史检测数据包括每次检测中待检测水样的初始特征参数、所选用检测流路的标识以及该次检测的识别准确率，以初始特征参数和检测流路标识作为输入特征，以识别准确率作为预测目标，采用梯度提升决策树算法训练得到流路适配性评价模型，用于计算各流路对当前待检测水样的适配性得分。

10、作为本发明的进一步方案：所述步骤三中，浓度-响应标准曲线的建立方法为：对于每一种标准溶液，分别采集其在紫外-可见吸收光谱模块、荧光光谱检测模块和电化学传感器阵列上的响应值，针对每一个传感器独立建立浓度-响应拟合曲线，拟合方法采用最小二乘多项式回归，多项式阶数为二阶或三阶，拟合过程中以标准溶液的浓度值为自变量，以传感器响应值为因变量，任一条件为：目标检测流路自上次校准后的累计检测次数达到预设次数阈值、目标检测流路自上次校准后的累计运行时长达到预设时长阈值、目标检测流路的污染风险值ri超过预设风险阈值以及当前待检测水样的浊度值变化率超过预设变化率阈值。

11、作为本发明的进一步方案：所述步骤三中，漂移补偿系数的计算方法为：将当前采集的空白溶液响应值与历史存储的空白溶液标准响应值进行比较，计算各传感器在各特征波长或各检测通道上的响应漂移量，以响应漂移量的倒数作为对应传感器的漂移补偿系数，其中下标表示传感器编号，下标表示特征波长或通道编号；灵敏度校正系数的计算方法为：将当前建立的标准曲线的斜率与历史存储的标准曲线的标准斜率进行比较，以两者的比值作为对应传感器的灵敏度校正系数。

12、作为本发明的进一步方案：所述步骤四中，跨模态注意力机制的具体实现方式为：将紫外-可见吸收光谱数据、荧光光谱数据和电化学传感数据分别作为三种模态输入，每种模态通过相互独立的编码器提取各自的特征向量，然后采用多头跨模态注意力机制计算各模态特征之间的相互注意力权重矩阵，基于注意力权重矩阵对各模态特征进行加权求和融合，生成统一维度的融合特征张量。

13、作为本发明的进一步方案：所述步骤四中，污染物知识图谱的构建方法为：收集已知污染物的光谱特征向量、电化学响应特征、物理化学属性参数及其相互之间的关联关系，以污染物类型和特征参数为实体，以属性关联和响应关联为关系边，构建包含污染物实体、特征实体和关系边的知识图谱，认知推理模块基于融合特征张量在污染物知识图谱上进行路径搜索，计算各候选污染物实体的置信度得分，并将置信度得分最高的污染物类型作为识别结果输出。

14、作为本发明的进一步方案：所述步骤五中，清洗操作的执行参数根据目标检测流路的污染风险值和当前检测识别出的污染物类型进行动态调整，当高于第一预设阈值时，增加清洗液的输送流量和清洗持续时长，当检测识别出的污染物类型属于预定义的粘附性污染物类别时，在清洗液中按预设比例加入表面活性剂，并在清洗完成后额外执行一次空白溶液冲洗验证操作。

15、作为本发明的进一步方案：所述步骤四中，综合输出的污染物类型识别结果和各污染物的最终浓度估算值，生成水质污染物检测报告并对外输出，检测报告至少包含污染物类型名称、各污染物浓度数值、识别置信度百分比、本次检测所使用的目标检测流路编号、本次检测前的自校准状态记录以及最近一次自校准操作的详细时间戳和校准结果摘要。

16、采用上述技术方案，与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

17、1.本发明通过构建流路状态演化图谱，将每条检测流路作为图谱节点、液体传递关系作为图谱边，并采用三层图卷积网络对节点状态进行推演，能够准确预测各流路的污染风险值和可用性评分。通过充分考虑流路的历史污染状况、当前可用状态和针对特定水样的检测适配性三个维度，使每一次检测均在综合条件最优的流路上执行，有效避免了流路交叉污染对检测结果的干扰，尤其适用于成分复杂、污染物种类多变的水体检测场景；

18、2.本发明通过引入空白溶液获取基线参考值并引入至少两种不同浓度的标准溶液建立浓度-响应标准曲线，能够同时计算各传感器的漂移补偿系数和灵敏度校正系数，实现了对传感器基线漂移和灵敏度衰减的协同校正，校准效果显著优于传统单点校准或固定周期校准方式，有效保障了传感器在长期连续运行过程中的检测准确性；

19、3.本发明通过引入基于污染物知识图谱的认知推理模块，将深度学习提取的特征与领域知识相结合，通过在图谱上进行路径搜索和置信度传播来推断污染物类型，使识别结果兼具数据驱动和知识驱动的双重优势，显著提高了复杂水体环境下污染物识别的准确性和可解释性。