一种标准检出限感知的废水智能监测与复测的方法

本发明涉及环境监测与废水排放智能监管，具体为一种标准检出限感知的废水智能监测与复测的方法。

背景技术：

1、废水排放监管是环境保护工作的核心环节，直接关系到水生态环境质量和公众健康。当前，我国已建立了以《污水综合排放标准》、《城镇污水处理厂污染物排放标准》及各行业、地方标准为依托的监管体系。监管手段通常依赖人工采样送检、企业自行监测记录以及安装在重点排污单位的固定在线监测设备。传统监管方式多将检测获取的污染物浓度值与相应的排放标准限值进行直接比较，形成“合规”或“不合规”的二元判断结果。该方式在正式的环境执法和合规性判定中具有法定必要性，但在实际运行中存在多个难以通过简单阈值判断和割裂式监测解决的技术问题。具体表现如下：

2、（1）固定在线监测与人工采样割裂

3、部分重点排放口安装有固定在线监测终端，能够采集ph、水温、电导率、浊度、cod、氨氮、总磷、流量等水质指标。但固定在线设备通常只能覆盖固定点位，难以对管网暗排、岸线排口、沟渠、事故旁路、水面扩散区和难以到达区域进行灵活复核。人工采样虽然准确性较高，但频率低、响应慢，不能在模型发现风险过渡状态或不确定性增大时自动补采。

4、（2）无人机或机器人巡检缺少数据闭环

5、现有无人机、水面无人船、地面机器人或管道机器人可以完成巡检、拍照、定位或采样，但多数属于预设路线巡检或人工指令采样。其采样任务通常不是由水质风险状态、检出限不确定性和标准适用性联合触发，也不会将复测结果自动回写至同一水质指标级观测记录体系中更新风险状态。因此，移动硬件往往只是数据采集工具，而没有与风险识别模型形成主动闭环。

6、（3）普通阈值报警无法表达过渡风险

7、排放状态并不总是从合规瞬间跳变为超标。在很多情况下，污染负荷、工艺波动、雨污混接、管网沉积物冲刷或异常排放会使监测样本处于稳定合规与明显风险之间的边界过渡状态。传统阈值报警只能给出是否超过标准限值，难以表示监测样本同时具有部分稳定合规特征和部分风险特征，也难以指导应当对哪个水质指标、哪个位置和哪个时间窗口开展复测。

8、（4）方法检出限导致左删失观测被误用

9、实验室检测和部分在线分析结果中常存在低于方法检出限的记录。该类记录不等同于缺失值，也不是精确测量值，而是表示真实值低于某一检出限。若直接用0、半检出限或检出限替代，容易改变监测样本之间的距离关系，进而影响状态识别结果；若直接删除，又会损失监测信息。现有监测平台通常只把检出限作为报告备注，而未把检出限强度、删失状态和水质指标可靠性统一纳入模型计算。

10、（5） 无适用限值水质指标被删除或错误判定

11、在不同的行业标准、地方标准、排放去向和标准表号下，并非所有监测水质指标都存在适用限值。例如某些水质指标在当前监管场景下无法形成正式超标判断，但仍可能反映废水状态变化。现有系统往往直接删除此类水质指标，或者将其强行纳入阈值判断，前者造成信息损失，后者造成无效或错误的监管解释。

12、（6）传感器和移动平台可靠度未参与模型计算

13、在线传感器会受到校准状态、漂移、生物污损、管路堵塞、自清洁有效性和通信质量影响；无人机、水面无人船或机器人采样会受到定位误差、姿态稳定性、采样深度、天气、水流和续航能力影响。现有方法通常将这些数据作为普通数值输入，缺少把设备运行状态和采样平台置信度纳入观测可靠度的机制。

14、因此，现有技术存在缺陷与不足，有待进一步改进与发展。具体而言，需要一种能够同时解决多源硬件采集、检出限删失、标准适用性、设备可靠度、潜在风险状态识别和主动复测调度的废水排放智能监测技术方案。

技术实现思路

1、为解决上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种标准检出限感知的废水智能监测与复测的方法。

2、为实现上述目的，该方法包括如下步骤：

3、s1、通过固定在线监测终端获取在线水质指标数据；通过无人机、巡检机器人和水面无人船实时监测设备状态和采样位置，结合监测报告，获取对应每个在线水质指标数据的背景数据。

4、s2、将s1得到的每个水质指标数据和对应的背景数据转换为统一的水质指标级观测记录。

5、s3、基于s2的统一观测记录，将每个水质指标扩展为包括标准相对水平、超标偏离、非判定背景、删失状态、检出限强度及观测可靠度的检出限感知特征块。

6、s4、基于s3生成的各水质指标的标准检出限感知特征块，将同一监测样本的所有水质指标的标准检出限感知特征块按顺序首尾相连，拼成一个代表整个监测样本的长向量，组合成监测样本级风险表征。

7、s5、基于s4生成的监测样本级风险表征，通过计算监测样本与各预设风险状态间的加权距离和监测样本对各风险状态的隶属度向量矩阵进行模糊风险状态识别并输出风险结果。

8、s6、根据风险状态隶属度计算同一排放口或同一监测点在相邻采样时间之间的风险状态变化幅度、监测样本风险得分和不确定性得分，当同一排放口或同一监测点在相邻采样时间之间的风险状态变化幅度或监测样本风险得分或不确定性得分超过对应的触发阈值时，生成闭环复测任务。

9、s7、在生成复测任务后，对所有候选复测设备计算平台适配得分，选择得分最高的平台执行复测。

10、s8、通过s7选出的平台执行复测，复测结果回传后，更新对应监测样本的水质指标级观测记录、观测可靠度、状态隶属度和输出风险结果，形成风险识别-硬件复测-结果回传-状态更新的闭环监测。

11、优选的，所述固定在线监测终端集成水质传感器和在线分析仪。

12、所述水质指标数据包括ph、水温、电导率、溶解氧、浊度、氧化还原电位、cod、toc、氨氮、总氮、总磷和悬浮物的数据。

13、所述背景数据包括方法检出限、删失标志、是否被实际观测、是否具有适用标准限值、标准限值类型、传感器或检测方法状态、硬件平台状态、采样位置和采样时间；其中，是否具有适用标准限值和标准限值类型根据排放去向对应的地方标准以及行业标准判断每个水质指标是否具有适用限值，并记录限值类型，限值类型为上限、下限和区间。

14、优选的，s2的具体过程为：把s1采集的每个水质指标均转换为统一的水质指标级观测记录，公式为：

15、

16、其中，

i为监测样本的索引；

j为监测水质指标的索引；表示报告值或传感器测量值；表示方法检出限；表示删失标志，1=低于检出限，0=未删失；表示该水质指标是否被实际观测，1=是，0=否；表示该水质指标在当前监管场景下是否具有适用标准限值，1=适用标准限值，0=不适用标准限值；表示标准限值类型；表示传感器或检测方法状态；表示硬件平台状态；表示采样位置；表示采样时间；为报告值或传感器测量值和其对应的背景数据。

17、优选的，s3的具体过程为：

18、s3.1水质指标替代值构造

19、对于每一条水质指标级观测记录，构造用于连续计算的输入值，其中，删失标志为低于检出限的水质指标不丢弃，采用水质指标替代值参与连续计算，公式为：

20、

21、其中，=0表示对应水质指标的观测为未删失观测，=1表示对应水质指标的观测为低于方法检出限的左删失观测；

η为检出限替代系数。

22、s3.2、标准相对水平与偏离特征构造

23、设表示第个监测样本中第个水质指标经检出限处理后的输入值；表示水质指标的标准上限，表示水质指标的标准下限，表示水质指标的标准区间，为防止除零的正常数。

24、对于上限型水质指标，需满足，构造标准相对水平特征和标准偏离特征如下：

25、

26、

27、其中，表示观测值相对于标准上限的位置；当时，表示该水质指标未超过上限；当时，表示该水质指标超过上限；表示超过标准上限的相对偏离程度。

28、对于下限型水质指标，需满足，构造标准相对水平特征和标准偏离特征如下：

29、

30、

31、其中，表示观测值相对于标准下限的位置；当时，表示该水质指标未低于下限；当时，表示该水质指标低于下限；表示低于标准下限的相对偏离程度。

32、对于区间型水质指标，需满足，构造标准相对水平特征和标准偏离特征如下：

33、

34、

35、其中，表示观测值在标准区间内的相对位置；当观测值低于区间下限时，取0；当观测值高于区间上限时，取1；表示观测值偏离标准区间的程度，低于下限或高于上限均会产生偏离值，处于区间内时该偏离值为0。

36、根据水质指标的标准限值类型确定最终使用的标准相对水平特征和标准偏离特征：

37、

38、

39、不同标准限值类型的水质指标均被转换为统一形式的和；表示水质指标观测值在对应标准约束下的相对水平，表示水质指标观测值相对于对应标准约束的偏离程度。

40、s3.3、非判定背景特征构造

41、对于无适用标准限值的水质指标，构造非判定背景特征，公式为：

42、

43、其中，表示水质指标

j的历史替代值的中位数或同类排放口监测的替代值的中位数；表示稳健尺度。

44、s3.4、删失状态与检出限强度特征构造

45、构造删失状态特征和检出限强度特征的公式为：

46、

47、

48、其中，表示该观测是否为删失观测；表示检出限相对于对应水质指标正常波动尺度的强度。

49、s3.5、观测可靠度计算

50、可靠度的计算公式为：

51、

52、其中，表示标准适用性因子；表示删失状态因子；表示检出限强度因子；表示固定在线设备或实验室检测方法可靠度因子；表示无人机、巡检机器人或水面无人船的平台置信度因子。

53、的取值公式为：

54、

55、式中，为无标准水质指标保留系数，取值在0到1之间。

56、的取值公式为：

57、

58、式中，为删失观测保留系数，取值在0到1之间。

59、的取值公式为：

60、

61、式中，为检出限强度衰减参数。

62、计算公式为：

63、

64、其中，为最低可靠度保留值，取值大于且小于；至为各设备状态扣减项的权重，并满足：

65、

66、为校准有效性扣减项，表示设备或检测仪器是否超过校准有效期，计算方式为：

67、

68、其中，表示距离上一次校准的时间间隔，表示水质指标对应设备或检测方法允许的校准有效期，为防止除零的常数。

69、为漂移扣减项，表示设备核查值或质控值相对于标准值的偏离程度，计算方式为：

70、

71、其中，表示设备核查值或质控样测定值或标准溶液测定值；表示对应标准值或参考值；表示允许漂移阈值。

72、为自清洁状态扣减项，表示固定在线设备的自清洁或反冲洗状态，计算方式为：

73、

74、对于不具有自清洁或反冲洗单元的实验室检测方法，取。

75、为通信丢包扣减项，表示数据上传过程中的通信稳定性，计算方式为：

76、

77、其中，表示数据采集或上传过程中的丢包率；表示允许的最大丢包率；对于离线实验室报告录入且不存在通信上传异常的记录，取。

78、为流通池或采样管路状态扣减项，表示固定在线监测过程中水样流路是否稳定，计算方式为：

79、

80、对于不涉及流通池或采样管路的实验室检测方法，取。

81、为维护状态扣减项，表示设备是否存在未处理故障或维护超期，计算方式为：

82、

83、平台置信度因子计算公式为：

84、

85、其中，至为平台状态扣减项的权重，并满足：

86、

87、为定位误差扣减项，计算方式为：

88、

89、其中，表示复测平台在执行监测样本对应任务时的定位误差；表示允许的定位误差阈值。

90、为姿态或悬停稳定性扣减项，计算方式为：

91、

92、其中，表示无人机悬停波动或机器人采样姿态波动或水面无人船采样瞬间姿态波动；表示允许的稳定性阈值。

93、为航线或路径偏移扣减项，计算方式为：

94、

95、其中，表示无人机飞行航线或水面无人船航线或机器人行进路径相对于预设路线的最大偏移量，表示允许的路径偏移阈值。

96、为采样深度偏差扣减项，计算方式为：

97、

98、其中，表示实际采样深度；表示任务设定的目标采样深度；表示允许的采样深度偏差阈值。

99、为天气或水流条件扣减项，计算方式为：

100、

101、其中，表示任务执行时的风速；表示采样水域的水流速度；表示降雨强度；、、分别表示允许的风速阈值、水流速度阈值和降雨强度阈值。

102、为样品保存状态扣减项，计算方式为：

103、

104、当观测数据并非由包括无人机、巡检机器人或水面无人船的移动复测平台获得，而是由固定在线监测终端或实验室检测报告获得时，平台置信度因子取；当移动复测平台参与采样、复测或巡检时，按照平台置信度因子的公式计算。

105、s3.6、最终形成水质指标级标准检出限感知特征块：

106、基于s3.1-s3.5构建得到的标准检出限感知特征，将第个监测样本中第个水质指标构造成水质指标级标准检出限感知特征块，公式为：

107、

108、其中，表示第个监测样本中第个水质指标的标准检出限感知特征块；表示该水质指标在当前监管场景下是否具有适用标准限值，表示具有适用标准限值，表示无适用标准限值。

109、当时，启用和，保留标准相对水平和标准偏离信息，同时关闭非判定背景特征，水质指标级标准检出限感知特征块表示为：

110、

111、当时，关闭标准相对水平和标准偏离信息，启用非判定背景特征，水质指标级标准检出限感知特征块表示为：

112、

113、构建的标准检出限感知特征块能够同时表达标准约束、非判定背景、删失状态、检出限强度和观测可靠度，避免将上限型、下限型、区间型和无适用限值水质指标混同处理。

114、优选的，s4包括如下过程：

115、基于s3生成的各水质指标的标准检出限感知特征块，设预设监测水质指标集合为：

116、

117、其中，

j表示系统预设的监测水质指标总数，表示第个监测水质指标；对于第个监测样本，按照的固定顺序排列各水质指标对应的标准检出限感知特征块，形成监测样本级风险表征：

118、

119、其中，表示第个监测样本的监测样本级风险表征；表示第个监测样本中第个水质指标的标准检出限感知特征块。

120、对于监测样本中实际观测到的水质指标，令，并按照s3构造对应的。

121、对于监测样本中未实际观测到的水质指标，令，并设置占位特征块：

122、。

123、优选的，s5的具体过程为：

124、

125、其中，为第个监测样本与第种风险状态之间的加权距离的平方；为风险状态索引；为监测水质指标总数；表示风险状态下水质指标的状态特异性权重；表示状态下水质指标的中心特征；不参与的计算。

126、设风险状态总数为，模糊系数为，且；为避免距离为0时出现除零问题，引入距离修正常数，其中；修正后的距离为：

127、

128、系统根据修正后的距离计算监测样本对风险状态的距离亲和度：

129、

130、其中，表示监测样本与风险状态的接近程度；

131、对同一监测样本在全部个风险状态上的距离亲和度进行归一化，得到隶属度：

132、

133、其中，表示第个监测样本属于第种风险状态的程度。由于同一监测样本在全部风险状态上的距离亲和度经过归一化处理，因此满足：

134、

135、

136、若监测样本与某一风险状态中心之间的距离为0，表示该监测样本与该风险状态中心完全重合，将该监测样本对该风险状态的隶属度设为1，对其他风险状态的隶属度设为0；若同时存在多个距离为0的风险状态，则将隶属度平均分配给这些风险状态。

137、形成状态隶属度矩阵，公式为：

138、

139、其中，表示监测样本总数；

k表示风险状态数量，状态隶属度矩阵记录了每个监测样本对各风险状态的归属程度。

140、在得到状态隶属度后，确定监测样本的主导风险状态，公式为：

141、

142、其中，表示监测样本的主导风险状态；主导风险状态是指监测样本在全部风险状态中隶属度最大的状态。

143、计算各监测水质指标对监测样本风险识别结果的贡献度；对于第个监测样本的第个水质指标，水质指标贡献度的计算公式为：

144、

145、其中，表示水质指标对监测样本风险识别结果的贡献度；表示主导风险状态下水质指标的状态特异性权重；为标准偏离项；为非判定背景异常项，表示无适用标准限值水质指标的非判定背景异常贡献；为删失状态项；为检出限强度项；为观测不可靠项，表示观测不可靠贡献；至为贡献度计算权重，且满足：

146、

147、当时，对应的水质指标贡献度取0，不参与主要贡献水质指标排序；

148、按照从大到小对监测样本中已观测水质指标进行排序，选取贡献度最高的一个或多个水质指标作为主要贡献水质指标。

149、输出的风险识别结果包括：监测样本的状态隶属度矩阵、主导风险状态、主要贡献水质指标、主要贡献水质指标的贡献度和风险解释标签；其中，风险解释标签通过主导风险状态、主要贡献水质指标和主要贡献来源生成，分别生成状态类标签、主要解释对象和原因标签，具体为：

150、1、根据主导风险状态确定状态类标签：

151、当主导风险状态分别为稳定合规状态、边界过渡状态、疑似升高风险状态、高不确定性状态、删失敏感状态和无适用限值异常状态时，分别生成对应的稳定合规标签、边界过渡标签、疑似升高风险标签、高不确定性标签、删失敏感标签和无适用限值异常标签。

152、2、将贡献度最高的水质指标确定为主要解释对象。

153、3、根据水质指标贡献度公式中占比最高的贡献项确定原因标签：

154、若贡献主要来自标准偏离项，原因标签为标准偏离贡献；

155、若贡献主要来自非判定背景异常项，原因标签为背景异常贡献；

156、若贡献主要来自删失状态项或检出限强度项，原因标签为检出限不确定贡献；

157、若贡献主要来自观测不可靠项，原因标签为观测可靠度不足。

158、优选的，s6包括如下过程：

159、根据风险状态隶属度计算监测样本风险得分，公式为：

160、

161、其中，为第

i个监测样本的风险得分，越大，表示该监测样本越需要被优先复测或重新采样；表示高风险状态集合，包括边界过渡状态、疑似升高风险状态和高不确定性状态；表示风险状态

k的风险等级权重。

162、计算不确定性得分，由五个可解释的技术量共同构成，公式为：

163、

164、其中，至为各项不确定性因素的权重；各项权重可以满足++++=1；为不确定性得分。

165、各组成项定义如下：

166、（1）为状态隶属度熵，衡量监测样本

i在多个风险状态之间的归属模糊程度，计算公式为：

167、

168、（2）表示监测样本

i的平均观测可靠度，其计算公式为：

169、

170、（3）表示监测样本

i中删失观测的比例：

171、

172、（4）表示监测样本

i中无适用标准限值水质指标的比例：

173、

174、（5）表示同一排放口或同一监测点在相邻采样时间之间的风险状态变化幅度：

175、

176、其中，为监测样本

i的风险状态隶属度向量，为同一监测对象上一时刻监测样本的风险状态隶属度向量；

177、当满足以下任一条件时，生成闭环复测任务：

178、

179、

180、；

181、其中，为风险触发阈值，为不确定性触发阈值，为状态突变触发阈值，满足任一条件时，均生成闭环复测任务。

182、优选的，s7的具体过程为：

183、在生成复测任务后，对候选硬件平台进行评分；候选平台包括固定在线监测终端、自动采样器、无人机、巡检机器人和水面无人船；对于候选平台，平台适配得分为：

184、

185、其中，表示平台到达目标位置的可达性；表示平台在当前环境下的定位和采样稳定性；表示平台对目标水质指标

j的检测或采样适配性；表示平台形成复测证据链的能力；表示任务成本或时间或能耗；至为平台选择权重。

186、选择适配得分最高的平台执行复测：

187、

188、其中，

o为所有候选硬件平台的集合；当为固定在线监测终端时，提高对应水质指标采样频率并执行自动校准检查；当为自动采样器时，生成采样瓶编号、保存温度和送检任务；当为无人机时，生成飞行航线、悬停点、拍摄角度和采样坐标；当为巡检机器人时，生成厂区路线、避障路径和近距离采样点；当为水面无人船时，生成水面航线、断面采样点和采样深度；风险识别结果直接转化为可执行的硬件控制任务。

189、本发明提供了一种标准检出限感知的废水智能监测与复测的方法，具备以下有益效果：

190、（1）本发明通过模糊风险状态识别，输出监测样本对“边界过渡状态”、“疑似升高风险状态”等的隶属度，能够在正式超标前发现潜在风险趋势。结合风险得分、不确定性得分和状态突变幅度，自动触发复测任务，变“被动响应”为“主动预警”，显著提升风险发现的及时性。

191、（2）本发明统一构造水质指标级观测记录，区分实测值、低于检出限值、未测量值和无适用限值水质指标，分别构造标准相对水平、标准偏离、非判定背景特征、删失状态和检出限强度特征。该设计避免了不同语义数据的混用，保留了低于检出限和无标准水质指标的有效信息，提高了状态识别的准确性。

192、（3）本发明根据风险隶属度、不确定性得分、状态突变幅度以及平台可达性、稳定性、适配性、证据链能力和任务成本，自动计算平台适配得分，选择最优平台执行复测。系统将有限的采样资源优先投向风险高、信息不足或状态突变的区域，实现了采样资源的智能化调度与高效利用。

193、（4）本发明将设备可靠度因子和平台置信度因子纳入观测可靠度计算，低可靠度数据在状态识别距离中的贡献被自动降低，减少了因设备异常、环境干扰或单次采样不稳定造成的误报。同时，系统将正式超标判断与潜在风险状态分开输出，不替代法定标准判断，而是提供状态演化、主要贡献水质指标、删失比例、复测建议等可解释信息，便于监管人员理解和决策。