浅谈空气自动监测网络数据有效性的自动化判别

单丞斌

摘要:自动监测是一种建立在信息技术和数据支持上的新式工作方法,目前在空气监测领域已经取得了一定的实践成果。基于此,本文以空气自动监测网络数据有效性的自动化判别思路作为切入点,给予简述,再以此为基础,重点论述计算机自动判别的两大因素以及流程。以期通过分析明晰相关理论,为后续工作的具体开展提供必要支持。

关键词:空气自动监测;网络数据;判别规则

DOI:06640/37-222/t2080925

0前言

空气质量监测是现代环保工作的重要组成内容,在技术持续发展的情况下,空气监测工作得到了更广阔的发展空间和技术支持,并逐步实现了自动化工作。现代空气监测可以在自动化技术支持下长期、持续进行,但自动监测也存在一定弊端,其所获网络数据的有效性为各界广泛关注,分析空气自动监测网络数据有效性的自动化判别有一定的现实意义。

空气自动监测网络数据有效性的自动化判别思路

自动监测的核心技术是传感器技术、数字化技术、工控机技术和短距离通信技术,人员将默认程序输入工控机进行作业,通过超过实际数据范围的数学模型进行信息筛选和处理,生成可视化(也可以是非可视化的)数据,再利用工控机的存储部分进行判别,由管理人员进行人工确认,这是空气自动监测网络数据有效性自动化判别的基本思路。如监测对象为空气中的SO2浓度,可以对当地进行为期一年的数据收集,将每个月份甚至每周监测所获数据进行汇总,了解一年里当地的空气SO2浓度情况,在此基础上进行扩展,满足动态变化下的监测要求。

在目前的监测工作中,依靠人工处理庞大的数据资料和繁琐的操作过程是不现实的,设备的智能化水平还需要进一步提升,假定当地环境空气功能区为二类区。按照环境空气质量标准(GB3095-202),当地SO2浓度小时平均值上限为500μ/3。可以将监测范围设定为0-500μ/3,并建立一个数学模型,带入“0”-“500μ/3”之间的所有参数,存储于工控机中进行自动化工作,只要数据模型是完善的、程序设定是合理的,整体监测工作就可以在智能技术的支持下持续有效进行,网络数据的有效性也能够得到保证。

2计算机自动判别的要素

2仪表上传状态值

计算机自动判别的关键是仪表上传的状态值,现代空气监测已经初步实现自动化,监测所获数据可以在设备内部完成数字化处理,直接呈现给人员。在进行监测的过程中,如果目标对象为臭氧、一氧化碳,设备也能够在对象浓度超标的情况下及时完成信息上传,并发出警报。自动化条件下的工作流程一般为数据收集、短距离传输、识别、输出四个环节。数据收集通过传感设备进行,对空气进行自动监测的过程中,传感器不断与空气接触,也不断将所获的信息传输至设备控制端,由于此前已经设定完善的数学模型,常规情况下检测所获数据能够得到有效的判别,由工控机负责将收集所获的数据与数学模型内的参数进行对比,了解空气中对象目标的状态,之后进行数字化处理,将不可识别的信息数据加工成数字化、结构化、可识别的数据,通过显示设备呈现给人员,完成状态值上传。上述整个过程是在固定程序的操控下长期、模式化进行的,智能化特征明显,一方面可以保证工作的持续性,另一方面所获网络数据的精确性也较高,更为可信。

22人工定义判别规则

人工定义判别规则,是指通过人工为整个工作设定模式、参数,使空气自动监测工作能够在固定框架下进行,网络数据也始终处于数学模型的范围内,对应的后续分析、处理工作能够在此基础上有序进行。进行判别规则的人工定义时,需要考虑的因素较多,包括采集时间、地点、对象浓度变化的敏感度等等,这些工作也依赖于现代技术的支持,以对象浓度变化的敏感度为例[]。假定某地属于工业城市,无风环境下,PM25浓度较高,为求了解风力对PM25浓度的影响,当地相关部门决定进行空气自动监测,由于风力变化带有不确定性,且监测设备的数目有限,无法广泛分布于所有地区,这要求强化设备的敏感度,一方面人员应在程序设定上实现精度调整,提升判别的精确性,另一方面也应依托于智能化技术,确保设备能在PM25浓度出现变化时及时做出反应、给予记录,确保空气自动监测所获网络数据的有效性和自动化判别的质量。

3人工确认

空气自动监测网络数据有效性的自动化判别是反复、持续、长期进行的,所获数据能够直接用于空气情况的判定,但在具体工作进行时,一些不可控因素可能导致网络数据出现异常,比如通信干扰问题。现有大部分用于空气自动监测的设备需要通过短距有线通信、无线通信进行信息传输,在传输的过程中,如果附近存在强磁场,信号很可能受到干扰、失真,导致网络数据异常。此外,设备老化、功能模块受损也都可能导致网络数据失真问题,因此在应用自动监测技术时,也要求进行必要的人工确认,保证所获数据是可靠的[2]。

如人员在A地点进行监测,发现数据存在异常,但无法快速辨别问题原因,可以参考气象数据进行分析。通常某一地区的气象条件在大体上是稳定的,如夏季空气平均湿度、冬季空气中PM25浓度等。此外,风速的高低影响污染物的输送和混合,沙尘对大区域影响显著,降雨对大气污染物有净化作用,逆温天气中污染物不容易扩散等,在数据出现异常时,人员可以调取往期数据进行甄别,了解网络数据的可信性,推动其自动化判别技术的发展。

4结论

通过分析空气自动监测网络数据有效性的自动化判别,了解相关理论内容。在目前的空气自动监测工作中,网络数据有效性是一个被广泛关注的问题,为强化其实用性,通过虚拟模型进行监测判别,并通过对仪表状态值的自动处理为后续工作积累数据,以人工进行程序的设置调整,使整体工作始终能够与具体需要相融合,最后进行确认,了解并对数据进行进一步处理。应用上述理论有助于空气自动监测工作的优化和推广。

参考文献:

[]关玉春,肖致美,毕温凯天津市街镇级空气自动监测系统设计及应用[J]环境与可持续发展,207,42(02):87-89

[2]邝俊侠,溫佐钧,裴成磊环境空气自动监测质量智能成效审核技术研究与应用[J]分析仪器,207(02):88-93

文章来源于:山东工业技术

浏览次数:  更新时间:2018-08-20 22:44:15
上一篇:试论电器安装工程通病的预防与防治
下一篇:停车时方向盘需回正的原因分析
网友评论《浅谈空气自动监测网络数据有效性的自动化判别》
评论功能已关闭
相关公文