公布日：2024.04.16
申请日：2024.03.13
分类号：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
本发明公开了一种污水运维平台大数据分析系统，属于数据分析技术领域，数据采集模块用于收集数据，并通过物联网技术将数据传输到系统中，数据包括泵、阀的开关数据和安装的智能仪表数据；数据存储模块用于将收集到的数据进行存储和管理，数据分析模块用于对处理后的数据进行关联分析、趋势分析、异常检测中的至少一种；其中，关联分析用于找出数据之间的关联性，从而更好地理解整个处理过程，优化处理过程；趋势分析用于通过观察污水处理数据的长期趋势，判断出处理效果的改进或恶化趋势；异常检测用于及时发现异常，避免造成更大的问题。该发明具备能进行关联分析、趋势分析、异常检测的优点。
权利要求书
1.一种污水运维平台大数据分析系统，包括中央处理模块，所述中央处理模块信号连接有数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据可视化模块，其特征在于：所述数据采集模块用于收集数据，并通过物联网技术将数据传输到系统中，所述数据包括泵、阀的开关数据和安装的智能仪表数据；所述数据存储模块用于将收集到的数据进行存储和管理；数据分析模块用于对处理后的数据进行关联分析、趋势分析、异常检测中的至少一种；其中，关联分析用于找出数据之间的关联性，从而更好地理解整个处理过程，优化处理过程；趋势分析用于通过观察污水处理数据的长期趋势，判断出处理效果的改进或恶化趋势；异常检测用于及时发现异常，避免造成更大的问题；数据可视化模块用于将分析结果以可视化的方式呈现给用户，使用户能够更直观地理解数据分析结果。
2.如权利要求1所述的一种污水运维平台大数据分析系统，其特征在于：所述中央处理模块还信号连接有智能决策模块，所述智能决策模块用于基于数据分析的结果，提供智能化的决策支持。
3.如权利要求1所述的一种污水运维平台大数据分析系统，其特征在于：所述数据分析模块信号连接有统计分析子模块、关联分析子模块、趋势分析子模块和异常检测子模块，其中：所述统计分析子模块用于提供基础的统计分析，至少包括描述性统计、均值计算、方差分析、回归分析中的一种，用户可获得污水处理数据的统计结果，了解数据的分布和特征；所述关联分析子模块利用关联规则挖掘技术，发现污水处理数据中各因素之间的关联关系；所述趋势分析子模块利用时间序列分析技术，对污水处理数据进行趋势预测，通过支持ARIMA和/或指数平滑的方法，预测未来的污水处理情况，为决策提供支持；所述异常检测子模块采用无监督学习算法，对污水处理数据进行异常检测，通过识别异常值和异常模式，及时发现污水处理过程中的异常情况，帮助用户快速定位问题并进行处理。
4.如权利要求1所述的一种污水运维平台大数据分析系统，其特征在于：所述关联分析子模块信号连接有以下单元：数据收集与处理单元：收集污水处理过程中的关键数据，并清洗、整理和预处理数据，确保数据质量；关联规则挖掘单元：运用适当的算法，挖掘处理条件与效果之间的关联规则；效果评估与反馈单元：基于关联规则分析，提出优化污水处理过程的建议，监测实施优化措施后的处理效果，并根据评估结果进行反馈和调整。
5.如权利要求4所述的一种污水运维平台大数据分析系统，其特征在于：所述趋势分析子模块信号连接有以下单元：数据收集单元：收集污水处理的相关数据，并对收集的数据进行初步处理；特征工程单元：对原始数据进行特征提取和特征选择，以便于模型训练，涉及的数据处理技术包括数据规范化、离散化、特征组合；模型训练与优化单元：根据所选择的趋势预测算法，利用历史数据训练模型，通过调整模型参数、采用集成学习技术，优化模型的预测性能；预测与评估单元：使用训练好的模型对未来的污水处理趋势进行预测；还包括反馈单元，将预测结果与实际数据进行对比分析，然后反馈到模型中对模型进行优化。
6.如权利要求1所述的一种污水运维平台大数据分析系统，其特征在于：所述异常检测子模块信号连接有以下单元：数据预处理单元：对污水处理数据进行预处理，预处理包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理，以确保数据的质量和准确性；特征提取单元：特征提取是从原始数据中提取与异常检测相关的特征，包括水质指标、处理流程参数；异常检测算法单元：使用聚类算法、密度估计算法、自组织映射中的至少一种来自动识别数据中的异常值和异常模式，为后续的异常处理提供依据；异常处理单元：一旦检测到异常值或异常模式，需要进行相应的处理，处理方式包括警报通知、数据修正、流程调整中的至少一种，通过及时发现和处理异常情况，可以确保污水处理过程的稳定性和可靠性。
7.如权利要求1所述的一种污水运维平台大数据分析系统，其特征在于：所述污水处理数据还包括：流量、水质参数、微生物指标、有机物降解、气体产量、能耗和化学品消耗。
8.如权利要求5所述的一种污水运维平台大数据分析系统，其特征在于：所述关联分析子模块和所述趋势分析子模块信号连接，形成联合分析子模块，所述联合分析子模块包括：联合优化策略制定单元：将关联分析子模块和趋势分析子模块的数据和结果整合，通过分析污水处理数据中各因素之间的关联关系，以及未来的污水处理情况的趋势，制定出更加科学和高效的污水处理策略；联合智能预警系统单元：利用关联分析和趋势分析的结果，构建智能预警系统，通过对污水处理数据的实时监测和趋势预测，及时发现异常情况并进行预警；联合优化调度单元：结合关联分析和趋势分析的结果，用于优化污水处理设备的调度计划，通过分析不同因素之间的关联关系，可以更准确地预测设备的需求和负载情况，从而制定更加合理的调度计划，提高设备的利用率和污水处理效率，同时结合趋势分析的结果，可以提前预测未来的需求变化，及时调整调度计划，确保设备的稳定运行和高效处理；联合资源优化配置单元：利用关联分析和趋势分析的结果，对污水处理资源进行优化配置，通过对污水处理数据中各因素之间的关联关系进行分析，可以更准确地了解不同资源之间的相互影响和依赖关系，从而更好地进行资源配置，同时结合趋势分析的结果，可以预测未来的资源需求变化，提前进行资源储备和调配，确保资源的充足和合理利用。
9.如权利要求8所述的一种污水运维平台大数据分析系统，其特征在于：所述联合分析子模块还信号连接有：联合智能推荐单元：结合关联分析和趋势分析的结果，构建智能推荐单元，通过对污水处理数据的深入挖掘和分析，可以发现不同处理工艺、设备、材料之间的最佳组合和匹配关系，从而为用户提供更加智能和个性化的推荐方案；联合智能故障诊断单元：结合关联分析和趋势分析的结果，构建智能故障诊断单元，通过对污水处理数据的实时监测和历史数据分析，可以及时发现异常情况并进行故障诊断，通过关联分析子模块，可以发现异常数据与其他因素之间的关联关系，帮助定位故障原因；通过趋势分析子模块，可以预测未来可能的异常趋势，提前进行预防和干预，通过智能故障诊断单元，可以提高设备的可靠性和稳定性，减少故障停机时间，降低维护成本；联合智能能耗管理单元：通过对污水处理设备的能耗数据进行关联分析和趋势预测，可以更加精准地进行能耗管理和优化，通过关联分析子模块，可以发现不同能耗因素之间的关联关系，找出能耗瓶颈；通过趋势分析子模块，可以预测未来可能的能耗变化趋势，提前进行节能措施的规划和实施，通过智能能耗管理单元，可以提高设备的能源利用效率，降低能耗成本，同时减少对环境的影响；联合智能安全监控单元：结合关联分析和趋势分析的结果，构建智能安全监控单元，通过对污水处理设备的运行数据进行实时监测和历史数据分析，可以及时发现安全隐患并进行预警，通过关联分析子模块，可以发现异常数据与其他因素之间的关联关系，帮助定位安全隐患；通过趋势分析子模块，可以预测未来可能的异常趋势，提前进行预防和干预，通过智能安全监控系统，可以提高设备的安全性和稳定性，保障工作人员的安全和健康。
10.如权利要求1所述的一种污水运维平台大数据分析系统，其特征在于：所述数据还包括天气数据；所述污水运维平台大数据分析系统还包括天气因素关联模块，所述天气因素关联模块信号连接有以下单元：数据处理和分析单元：收集天气预报数据和水质数据，同时收集相关的处理参数，对收集到的数据进行处理和分析，包括数据清洗、异常值处理、数据转换，通过分析数据之间的相关性找出影响出水水质的因素，以及这些因素与处理参数之间的关系；基于天气预测模型单元：基于处理过的数据，可以建立预测模型，预测在不同天气条件下的出水水质；调整处理参数单元：根据预测结果，可以提前调整处理参数，以应对可能的变化；持续监测和调整单元：即使进行了参数调整，也还需要持续监测出水水质，如果发现水质仍然不达标，需要及时调整处理参数，或者采取其他措施解决问题。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种污水运维平台大数据分析系统，具备能进行关联分析、趋势分析、异常检测的优点，解决了现有技术的问题。
本发明是这样实现的，一种污水运维平台大数据分析系统，包括中央处理模块，所述中央处理模块信号连接有数据采集模块、数据存储模块、数据分析模块和数据可视化模块，所述数据采集模块用于收集数据，并通过物联网技术将数据传输到系统中，所述数据包括泵、阀的开关数据和安装的智能仪表数据；所述数据存储模块用于将收集到的数据进行存储和管理，数据分析模块用于对处理后的数据进行关联分析、趋势分析、异常检测中的至少一种；其中，关联分析用于找出数据之间的关联性，从而更好地理解整个处理过程，优化处理过程；趋势分析用于通过观察污水处理数据的长期趋势，判断出处理效果的改进或恶化趋势；异常检测用于及时发现异常，避免造成更大的问题；数据可视化模块用于将分析结果以可视化的方式呈现给用户，使用户能够更直观地理解数据分析结果。
作为本发明优选的，所述中央处理模块还信号连接有智能决策模块，所述智能决策模块用于基于数据分析的结果，提供智能化的决策支持。
作为本发明优选的，所述数据分析模块信号连接有统计分析子模块、关联分析子模块、趋势分析子模块和异常检测子模块，其中：所述统计分析子模块用于提供基础的统计分析，至少包括描述性统计、均值计算、方差分析、回归分析中的一种，用户可获得污水处理数据的统计结果，了解数据的分布和特征；所述关联分析子模块利用关联规则挖掘技术，发现污水处理数据中各因素之间的关联关系；所述趋势分析子模块利用时间序列分析技术，对污水处理数据进行趋势预测，通过支持ARIMA和/或指数平滑的方法，预测未来的污水处理情况，为决策提供支持；所述异常检测子模块采用无监督学习算法，对污水处理数据进行异常检测，通过识别异常值和异常模式，及时发现污水处理过程中的异常情况，帮助用户快速定位问题并进行处理。
作为本发明优选的，所述关联分析子模块信号连接有以下单元：数据收集与处理单元：收集污水处理过程中的关键数据，并清洗、整理和预处理数据，确保数据质量；关联规则挖掘单元：运用适当的算法，挖掘处理条件与效果之间的关联规则；效果评估与反馈单元：基于关联规则分析，提出优化污水处理过程的建议，监测实施优化措施后的处理效果，并根据评估结果进行反馈和调整。
作为本发明优选的，所述趋势分析子模块信号连接有以下单元：数据收集单元：收集污水处理的相关数据，并对收集的数据进行初步处理；特征工程单元：对原始数据进行特征提取和特征选择，以便于模型训练，涉及的数据处理技术包括数据规范化、离散化、特征组合；模型训练与优化单元：根据所选择的趋势预测算法，利用历史数据训练模型，通过调整模型参数、采用集成学习技术，优化模型的预测性能；预测与评估单元：使用训练好的模型对未来的污水处理趋势进行预测；还包括反馈单元，将预测结果与实际数据进行对比分析，然后反馈到模型中对模型进行优化。
作为本发明优选的，所述异常检测子模块信号连接有以下单元：数据预处理单元：对污水处理数据进行预处理，预处理包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理，以确保数据的质量和准确性；特征提取单元：特征提取是从原始数据中提取与异常检测相关的特征，包括水质指标、处理流程参数；异常检测算法单元：使用聚类算法、密度估计算法、自组织映射中的至少一种来自动识别数据中的异常值和异常模式，为后续的异常处理提供依据；异常处理单元：一旦检测到异常值或异常模式，需要进行相应的处理，处理方式包括警报通知、数据修正、流程调整中的至少一种，通过及时发现和处理异常情况，可以确保污水处理过程的稳定性和可靠性。
作为本发明优选的，所述污水处理数据还包括：流量、水质参数、微生物指标、有机物降解、气体产量、能耗和化学品消耗。
作为本发明优选的，所述关联分析子模块和所述趋势分析子模块信号连接，形成联合分析子模块，所述联合分析子模块包括：联合优化策略制定单元：将关联分析子模块和趋势分析子模块的数据和结果整合，通过分析污水处理数据中各因素之间的关联关系，以及未来的污水处理情况的趋势，制定出更加科学和高效的污水处理策略；联合智能预警系统单元：利用关联分析和趋势分析的结果，构建智能预警系统，通过对污水处理数据的实时监测和趋势预测，及时发现异常情况并进行预警；联合优化调度单元：结合关联分析和趋势分析的结果，用于优化污水处理设备的调度计划，通过分析不同因素之间的关联关系，可以更准确地预测设备的需求和负载情况，从而制定更加合理的调度计划，提高设备的利用率和污水处理效率，同时结合趋势分析的结果，可以提前预测未来的需求变化，及时调整调度计划，确保设备的稳定运行和高效处理；联合资源优化配置单元：利用关联分析和趋势分析的结果，对污水处理资源进行优化配置，通过对污水处理数据中各因素之间的关联关系进行分析，可以更准确地了解不同资源之间的相互影响和依赖关系，从而更好地进行资源配置，同时结合趋势分析的结果，可以预测未来的资源需求变化，提前进行资源储备和调配，确保资源的充足和合理利用。
作为本发明优选的，所述联合分析子模块还信号连接有：联合智能推荐单元：结合关联分析和趋势分析的结果，构建智能推荐单元，通过对污水处理数据的深入挖掘和分析，可以发现不同处理工艺、设备、材料之间的最佳组合和匹配关系，从而为用户提供更加智能和个性化的推荐方案；联合智能故障诊断单元：结合关联分析和趋势分析的结果，构建智能故障诊断单元，通过对污水处理数据的实时监测和历史数据分析，可以及时发现异常情况并进行故障诊断，通过关联分析子模块，可以发现异常数据与其他因素之间的关联关系，帮助定位故障原因；通过趋势分析子模块，可以预测未来可能的异常趋势，提前进行预防和干预，通过智能故障诊断单元，可以提高设备的可靠性和稳定性，减少故障停机时间，降低维护成本；联合智能能耗管理单元：通过对污水处理设备的能耗数据进行关联分析和趋势预测，可以更加精准地进行能耗管理和优化，通过关联分析子模块，可以发现不同能耗因素之间的关联关系，找出能耗瓶颈；通过趋势分析子模块，可以预测未来可能的能耗变化趋势，提前进行节能措施的规划和实施，通过智能能耗管理单元，可以提高设备的能源利用效率，降低能耗成本，同时减少对环境的影响；联合智能安全监控单元：结合关联分析和趋势分析的结果，构建智能安全监控单元，通过对污水处理设备的运行数据进行实时监测和历史数据分析，可以及时发现安全隐患并进行预警，通过关联分析子模块，可以发现异常数据与其他因素之间的关联关系，帮助定位安全隐患；通过趋势分析子模块，可以预测未来可能的异常趋势，提前进行预防和干预，通过智能安全监控系统，可以提高设备的安全性和稳定性，保障工作人员的安全和健康。
作为本发明优选的，所述数据还包括天气数据；所述污水运维平台大数据分析系统还包括天气因素关联模块，所述天气因素关联模块信号连接有以下单元：数据处理和分析单元收集天气预报数据和水质数据，同时收集相关的处理参数，对收集到的数据进行处理和分析，包括数据清洗、异常值处理、数据转换，通过分析数据之间的相关性找出影响出水水质的因素，以及这些因素与处理参数之间的关系；基于天气预测模型单元基于处理过的数据，可以建立预测模型，预测在不同天气条件下的出水水质；调整处理参数单元根据预测结果，可以提前调整处理参数，以应对可能的变化；持续监测和调整单元：即使进行了参数调整，也还需要持续监测出水水质，如果发现水质仍然不达标，需要及时调整处理参数，或者采取其他措施解决问题。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：1、关联分析：污水处理过程中，各种因素之间可能存在相互影响的关系。通过关联分析，可以找出这些因素之间的关联性，从而更好地理解整个处理过程。例如，某两种处理条件同时变化时，可能会对处理效果产生显著影响，通过关联分析可以发现并利用这些关系，优化处理过程。
2、趋势分析：通过观察污水处理数据的长期趋势，可以判断出处理效果的改进或恶化趋势。这种分析可以帮助管理者及时调整处理策略，保证处理过程的持续、稳定、高效。
3、异常检测：污水处理过程中难免会出现异常情况，如设备故障、水质突变等。通过异常检测，可以及时发现这些异常，避免造成更大的问题。例如，当某项水质指标突然升高或降低，可能意味着处理系统出现了问题，需要及时排查和解决。
综上，这些数据分析手段可以帮助管理者更好地理解污水处理过程，优化处理策略，提高处理效率，确保出水质量。通过大数据分析，可以对污水处理的市场趋势、技术发展等进行深入研究，为企业决策提供数据支持。
（发明人：杨磊;张能;方龙音;钱碧云）