生产企业环保设施运维数据采集与达标排放智能管控方法与流程

本发明属于物联网，具体地说，是涉及一种生产企业环保设施运维数据采集与达标排放智能管控方法。

背景技术：

1、环保设施涵盖废气处理系统、废水处理系统、固体废物处置装置等多种类型，其运维管理不仅涉及设备机械性能的保障，还涵盖工艺参数调控、排放指标监测等多维度的技术要求。

2、其中，环保设施运维数据采集与达标排放智能管控方法通过综合运用传感器网络、工业通讯传输及云端数据处理等技术手段，实现对环保设施运行状态的全方位感知与智能化管理。该方法首先在环保设施的关键节点部署多类型传感器以构建完善的监测体系，随后通过边缘计算设备对原始数据进行预处理和特征提取，最终由云端管控平台完成数据的统一存储、关联分析及智能决策，从而支撑排放达标管控策略的动态优化与执行反馈。

3、现有技术在环保设施运维管理方面仍存在诸多不足。传统的运维模式主要依赖人工巡检和定期现场检测，不仅工作量大、效率低下，而且难以实现对设备运行状态的连续、实时监测，数据采集的时效性和准确性均难以得到保障。与此同时，现有的数据采集系统与智能管控平台之间往往存在技术割裂，缺乏深度融合的数据交互机制，难以支撑基于全量数据的精准预测和全局优化。此外，现有方法在处理多源异构监测数据时缺乏有效的融合策略，面对复杂的工况变化时难以准确识别潜在故障风险，导致排放超标预警的提前量和准确率不足，进而影响了环保设施运维决策的科学性和时效性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种生产企业环保设施运维数据采集与达标排放智能管控方法，主要解决现有技术中数据采集实时性差、系统间技术割裂、多源数据缺乏融合、排放预警准确率低等技术问题。

2、为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

3、一种生产企业环保设施运维数据采集与达标排放智能管控方法，包括以下步骤：

4、s1，建立面向环保设施运维的多层级数据语义统一框架，所述框架包含数据采集层、语义增强层、边缘计算层、云端分析层以及决策执行层五个核心层级；

5、s2，通过所述数据采集层从部署于环保设施现场的各类传感器获取原始监测数据；

6、s3，通过所述语义增强层对采集的原始数据进行第一预处理，同时建立跨源数据之间的时序对齐关系，并生成包含工况上下文信息的增强语义标签；

7、s4，通过所述边缘计算层对时序对齐后的数据进行第二预处理、实时特征计算以及初步异常判别；

8、s5，通过所述云端分析层基于工况演化规律进行多维度协同分析，评估排放超标风险并生成预警信息；

9、s6，通过所述决策执行层将分析结果转化为优化调控建议并反馈至环保设施的控制系统。

10、进一步地，在本发明中，所述语义增强层生成增强语义标签的具体过程为：

11、根据环保设施的设计参数和工艺要求，建立工况状态特征向量库，所述工况状态特征向量库包含正常运行状态、调试运行状态、故障预警状态的特征模板；

12、基于预处理后的监测数据，计算当前工况与各特征模板的相似度得分；

13、根据相似度得分确定当前工况所属的状态类别，并结合工况上下文信息生成增强语义标签，所述增强语义标签包含工况类别标签、工况置信度标签、工况演化趋势标签。

14、进一步地，在本发明中，所述步骤s4的具体过程为：

15、s41，从时序数据中提取统计特征、频域特征和时域特征；

16、s42，基于提取的特征计算实时运行指标，包括处理效率、能耗水平、污染物去除率；

17、s43，将实时运行指标与预设的正常运行阈值范围进行比对，当指标超出阈值范围时触发初步异常标记，并将异常标记连同相关数据一同上传至云端分析层。

18、进一步地，在步骤s5中，多维度协同分析的具体过程为：

19、s51，基于历史数据构建环保设施各工况状态的演化模型；

20、s52，综合考虑设备运行参数、工艺调整记录、环境影响因素，对当前的工况状态进行综合研判；

21、s53，结合实时监测数据和工况演化预测结果，评估在未来预设时间段内发生排放超标的风险等级；

22、s54，根据风险评估结果生成相应的预警信息，预警信息包含风险等级、预计发生时间、建议调控措施。

23、进一步地，在本发明中，所述步骤s6的具体过程为：

24、s61，基于云端分析层提供的预警信息和风险评估结果，结合环保设施的工艺知识和运行约束条件，生成针对性的优化调控建议；

25、s62，通过工业通讯接口将优化调控建议下发至环保设施的分布式控制系统，控制系统根据建议调整相应的工艺参数或设备运行状态；

26、s63，在调控措施执行后，持续监测设施的运行状态和排放指标，评估调控措施的实际效果，并将评估结果反馈至云端分析层作为后续分析的输入数据。

27、进一步地，在本发明中，所述数据采集层包括以下子模块：

28、废气处理监测子模块，用于采集废气处理系统中各处理单元的温度、压力、流量、污染物浓度；

29、废水处理监测子模块，用于采集废水处理系统中各处理阶段的溶解氧、ph值、浊度、生化需氧量；

30、固体废物处置监测子模块，用于采集固体废物处置装置的存储量、处置温度、处置时间；

31、排放口监测子模块，用于采集排放口处的污染物排放浓度、排放流量。

32、进一步地，在本发明中，所述语义增强层对原始监测数据的预处理具体包括：

33、数据清洗，去除传感器采集过程中的噪声干扰和异常跳变值；

34、数据校验步，基于预设的物理约束条件对数据进行合理性校验；

35、数据标准化，将不同量纲和取值范围的监测数据映射至统一的数值区间；

36、时序对齐，基于统一的时间戳对来自不同传感器的数据进行时间轴对齐，确保多源数据在时间维度上的一致性和可关联性。

37、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

38、（1）本发明通过构建面向环保设施运维的多层级数据语义统一框架，在语义增强层建立跨源数据之间的时序对齐关系并生成包含工况上下文信息的增强语义标签，有效解决了现有技术中数据采集系统与管控平台之间技术割裂、多源异构数据缺乏有效融合策略的问题。各层级之间通过统一的数据语义和时序基准实现协同运作，使废气、废水、固体废物处置等多类型环保设施的监测数据在时间维度上具备一致性和可关联性，为后续的多维度协同分析奠定了坚实的数据基础，实现了环保设施运行状态的连续实时监测与全流程智能化管控。

39、（2）本发明通过边缘计算层对时序对齐后的数据进行实时特征计算和初步异常判别，再由云端分析层基于工况演化规律进行多维度协同分析，综合设备运行参数、工艺调整记录、环境影响因素等多源信息进行综合研判，利用工况演化模型预测排放超标风险并生成包含风险等级、预计发生时间及建议调控措施的预警信息。该方法克服了现有技术难以准确识别潜在故障风险、排放超标预警提前量不足的缺陷，能够更早捕捉工况演化趋势，为运维人员预留充足的调控响应时间，从而显著提升排放超标风险评估的准确性和预警的有效性。

40、（3）本发明通过决策执行层将云端分析结果转化为针对性的优化调控建议，并经由工业通讯接口下发至环保设施的分布式控制系统，实现工艺参数或设备运行状态的自动调整；在调控措施执行后，系统持续监测运行状态和排放指标并将评估结果反馈至云端分析层，形成"采集—分析—决策—执行—反馈"的完整智能闭环。该机制有效解决了传统运维模式依赖人工巡检和定期检测所导致的工作量大、效率低下、决策滞后等问题，实现了达标排放的智能闭环管控，大幅降低了运维人员的干预频次和决策负担，提升了环保设施运维管理的科学性和时效性。

41、（4）本发明在边缘计算层采用多级阈值机制，设置预警阈值和报警阈值两个级别对实时运行指标进行初步异常判别，并仅将异常标记及相关数据上传至云端分析层，既减轻了云端数据处理压力，又保障了本地实时响应的及时性。同时，云端分析层根据工况演化预测结果将排放超标风险划分为低风险、中风险、高风险、极高风险四个等级，分级生成预警信息并通过多渠道发送。该多级异常判别与分级预警机制增强了系统在复杂工况变化条件下的鲁棒性，确保从轻微异常到紧急风险的各类场景均能得到精准识别与分级响应，弥补了现有技术预警机制单一的不足。