基于物联网技术的黑臭河道生态综合化治理方法与流程

技术特征：
1.基于物联网技术的黑臭河道生态综合化治理方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、排污口污水水质参数监测：将待治理黑臭河道区域按照预设划分方式划分成各黑臭河道子区域，监测各黑臭河道子区域内各排污口对应的污水水质参数；步骤二、污水水质参数解析与处理：解析获得各黑臭河道子区域内各排污口处的水质污染比例指数，对比分析后进行对应的处理；步骤三、深度淤泥污染参数监测：采集各黑臭河道子区域内各监测点处各深度的淤泥样本，监测各黑臭河道子区域内各监测点处各深度淤泥样本的污染参数；步骤四、深度淤泥污染程度分析：分析各黑臭河道子区域内各监测点处各深度淤泥样本的污染程度比例指数，对比得到各黑臭河道子区域对应的需要清理淤泥深度；步骤五、黑臭河道水环境监测：对各黑臭河道子区域对应的河水环境进行监测，得到各黑臭河道子区域对应的河水水质参数和水中漂浮物信息；步骤六、区域河水环境治理：分析各黑臭河道子区域对应的河水环境污染程度系数，筛选各黑臭河道子区域对应的河水环境污染等级，并对各黑臭河道子区域进行对应的治理措施。2.根据权利要求1所述的基于物联网技术的黑臭河道生态综合化治理方法，其特征在于：所述步骤一对应的具体步骤如下：将待治理黑臭河道区域按照河道长度等分方式进行划分，得到待治理黑臭河道区域对应的各子区域，将其记为各黑臭河道子区域，并将各黑臭河道子区域按照顺序依次编号为1,2,...,i,...,n；统计各黑臭河道子区域内各排污口，并对各黑臭河道子区域内各排污口处污水进行取样，监测各黑臭河道子区域内各排污口对应的污水水质参数，其中污水水质参数包括污水透明度、污水溶解氧含量、污水氨氮含量和污水酸碱度值，将各黑臭河道子区域内各排污口对应的污水透明度、污水溶解氧含量、污水氨氮含量和污水酸碱度值分别标记为p
ij
a1、p
ij
a2、p
ij
a3、p
ij
a4，i＝1,2,...,n，i表示为第i个黑臭河道子区域的编号，j＝1,2,...,m，j表示为第j个排污口的编号。3.根据权利要求2所述的基于物联网技术的黑臭河道生态综合化治理方法，其特征在于：所述步骤二中各黑臭河道子区域内各排污口处的水质污染比例指数解析方式为：提取河道生态管理数据库中存储的正常河道对应河水的标准水质参数，根据各黑臭河道子区域内各排污口对应的污水水质参数，解析各黑臭河道子区域内各排污口处的水质污染比例指数其中e表示为自然常数，δ1、δ2、δ3、δ4分别表示为预设的污水透明度、污水溶解氧含量、污水氨氮含量、污水酸碱度值对应的水质影响权重因子，p
标
a1、p
标
a2、p
标
a3、p
标
a4分别表示为正常河道对应河水的标准透明度、标准溶解氧含量、标准氨氮含量、标准酸碱度值，δpa1、δpa2、δpa3、δpa4分别表示为预设的河水透明度允许偏差值、河水溶解氧含量允许偏差值、河水氨氮含量允许偏差值、河水酸碱度允许偏差值；将各黑臭河道子区域内各排污口处的水质污染比例指数与预设的河道水质污染比例指数阈值进行对比，若某黑臭河道子区域内某排污口处的水质污染比例指数大于预设的河
道水质污染比例指数阈值，则将该黑臭河道子区域内该排污口记为指定排污口，统计各黑臭河道子区域内各指定排污口，并对各黑臭河道子区域内各指定排污口进行截污处理。4.根据权利要求1所述的基于物联网技术的黑臭河道生态综合化治理方法，其特征在于：所述步骤三中监测各黑臭河道子区域内各监测点处各深度淤泥样本的污染参数，具体包括：将若干监测点均匀布设在各黑臭河道子区域内，并通过无人机对各黑臭河道子区域内各监测点处各深度的淤泥进行采集，得到各黑臭河道子区域内各监测点处各深度淤泥样本，监测各黑臭河道子区域内各监测点处各深度淤泥样本的污染参数，其中污染参数包括理化指标和元素污染指标；提取各黑臭河道子区域内各监测点处各深度淤泥样本对应理化指标中的ph值、含水率和盐分浓度，根据理化指标污染权重系数分析公式得到各黑臭河道子区域内各监测点处各深度淤泥样本对应的理化指标污染权重系数ψ
irf
，其中γ1、γ2、γ3分别表示为预设的ph值、含水率、盐分浓度对应的淤泥污染影响因子，q
irf
b1、q
irf
b2、q
irf
b3分别表示为第i个黑臭河道子区域内第r个监测点处第f个深度淤泥样本对应理化指标中的ph值、含水率、盐分浓度，r＝1,2,...,u，f＝1,2,...,g，q
′
允
b1、q
′
允
b2、q
′
允
b3分别表示为设定的河道淤泥对应的允许ph值、允许含水率、单位体积允许盐分浓度，δq
′
允
b3表示为预设的单位体积淤泥对应的允许盐分浓度偏差值；提取各黑臭河道子区域内各监测点处各深度淤泥样本对应元素污染指标中的重金属元素含量、总氮元素含量、总磷元素含量和总钾元素含量，解析得到各黑臭河道子区域内各监测点处各深度淤泥样本对应的元素污染权重系数θ
irf
。5.根据权利要求4所述的基于物联网技术的黑臭河道生态综合化治理方法，其特征在于：所述步骤四对应的具体步骤包括：将各黑臭河道子区域内各监测点处各深度淤泥样本对应的理化指标污染权重系数ψ
irf
和元素污染权重系数θ
irf
代入淤泥污染程度比例指数分析公式得到各黑臭河道子区域内各监测点处各深度淤泥样本的污染程度比例指数其中λ1和λ2分别表示为预设的河道淤泥理化指标对应的污染程度修正因子和河道淤泥元素对应的污染程度修正因子。6.根据权利要求5所述的基于物联网技术的黑臭河道生态综合化治理方法，其特征在于：所述步骤四对应的具体步骤还包括：将各黑臭河道子区域内各监测点处各深度淤泥样本的污染程度比例指数与预设的淤泥污染程度比例指数阈值进行对比，若某黑臭河道子区域内某监测点处某深度淤泥样本的污染程度比例指数大于预设的淤泥污染程度比例指数阈值，则该黑臭河道子区域内该监测点处该深度淤泥为重污染淤泥，筛选各黑臭河道子区域内各监测点对应重污染淤泥的最大深度，进而对比统计各黑臭河道子区域对应重污染淤泥的最大深度，并作为各黑臭河道子区域对应的需要清理淤泥深度。
7.根据权利要求1所述的基于物联网技术的黑臭河道生态综合化治理方法，其特征在于：所述步骤五中各黑臭河道子区域对应的河水水质参数获得方式为：通过无人机对各黑臭河道子区域对应的河水进行采样，监测各黑臭河道子区域对应的河水水质参数，其中河水水质参数包括河水透明度、河水溶解氧含量、河水氨氮含量和河水酸碱度值，并根据各黑臭河道子区域内各排污口出的水质污染比例指数解析方式，得到各黑臭河道子区域对应的河水水质污染比例指数，将其记为φ
i
；通过无人机对各黑臭河道子区域对应水面进行图像采集，得到各黑臭河道子区域对应的水面图像，并根据各黑臭河道子区域对应的水面图像，处理得到各黑臭河道子区域对应的水中漂浮物信息，其中水中漂浮物信息包括各漂浮物的面积和种类，进而解析得到各黑臭河道子区域对应的水中漂浮物污染比例指数，将其记为σ
i
。8.根据权利要求7所述的基于物联网技术的黑臭河道生态综合化治理方法，其特征在于：所述各黑臭河道子区域对应的水中漂浮物污染比例指数解析方式为：对各黑臭河道子区域对应的水面图像进行分割处理和增强处理，得到各黑臭河道子区域对应水面图像中各漂浮物的子图像，将各黑臭河道子区域对应水面图像中各漂浮物的子图像分别与预设的各设定图像进行对比，统计各黑臭河道子区域对应水面图像中各漂浮物的子图像与各设定图像的相似度，筛选各黑臭河道子区域对应水面图像中各漂浮物对应相似度最高的设定图像，将其记为各黑臭河道子区域内各漂浮物对应的目标设定图像，并提取各黑臭河道子区域内各漂浮物对应目标设定图像的种类，将其记为各黑臭河道子区域内各漂浮物的种类；根据各黑臭河道子区域对应水面图像中各漂浮物的子图像，得到各黑臭河道子区域内各漂浮物的面积，并根据各黑臭河道子区域内各漂浮物的种类，统计各黑臭河道子区域内各种类漂浮物对应的累计面积和累计数量，解析各黑臭河道子区域对应的水中漂浮物污染比例指数其中x
ic
表示为第i个黑臭河道子区域内第c个种类漂浮物对应的累计数量，c＝1,2,...,k，τ
c
表示为预设的第c个种类漂浮物对应的污染权重因子，s
ic
表示为第i个黑臭河道子区域内第c个种类漂浮物对应的累计面积，s
i标准
表示为第i个黑臭河道子区域对应水面图像的标准面积，e表示为自然常数。9.根据权利要求7所述的基于物联网技术的黑臭河道生态综合化治理方法，其特征在于：所述步骤六中分析各黑臭河道子区域对应的河水环境污染程度系数，具体分析方式为：根据各黑臭河道子区域对应的河水水质污染比例指数φ
i
和水中漂浮物污染比例指数σ
i
，分析各黑臭河道子区域对应的河水环境污染程度系数其中χ
i
表示为第i个黑臭河道子区域对应的河水环境污染程度系数，η1、η2分别表示为河水水质污染影响权重因子和河水中漂浮物污染影响权重因子。

技术总结
本发明公开基于物联网技术的黑臭河道生态综合化治理方法，本发明通过监测各黑臭河道子区域内各排污口对应的污水水质参数和各监测点处各深度淤泥样本的污染参数，解析各黑臭河道子区域内各排污口处的水质污染比例指数和各监测点处各深度淤泥样本的污染程度比例指数，对比分析后进行对应的处理，从而能够有针对性、合理性地改造黑臭河道排污口，并且能够精准掌握河道水下淤泥的污染程度，提高清淤工程的实施精度，避免河道水体二次污染的问题，同时对各黑臭河道子区域对应的河水环境进行监测，分析各黑臭河道子区域对应的河水环境污染程度系数，并进行对应的治理措施，进一步体现黑臭河道生态综合化治理的效果。体现黑臭河道生态综合化治理的效果。体现黑臭河道生态综合化治理的效果。


技术研发人员：周世俊
受保护的技术使用者：武汉广旺科技有限公司
技术研发日：2022.09.17
技术公布日：2022/11/11