本文關鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘方法通過簡約參數(shù)建立水質(zhì)異常檢測及污染物識別系統(tǒng)的研究

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【摘要】：從水資源總量的上來看,我國的水資源總量排名居世界第6位,雖然水資源的總量排名是比較靠前的,但我國人口數(shù)量較大,這使得中國的人均水資源量遠不及世界的平均水平,使得中國的水資源依然處于嚴重短缺的狀態(tài)。同時,我國工業(yè)化的持續(xù)發(fā)展,眾多的水體污染也在這個過程中發(fā)生。水體的污染對生態(tài)環(huán)境造成了嚴重的破壞,人類的生命健康也受了到較大的威脅。另外水污染使水資源短缺的問題更加嚴重。如果能在水污染事故發(fā)生擴大之前,有效地發(fā)現(xiàn)并提供預警信息和進行污染物的識別分類,利于做出快速的應對措施和保護水資源。因此,建立水質(zhì)異常檢測及污染物分類識別系統(tǒng)是一個迫切的問題且具有十分重要的意義。對水質(zhì)進行監(jiān)測,通常是借助于離線或在線的水質(zhì)傳感器。用于水質(zhì)監(jiān)測的水質(zhì)傳感器多種多樣,總體來說可分為兩類：一類是檢測特定污染物或一類污染物的傳感器,雖然檢測特定污染物的傳感器可以定量測定低濃度的特定污染物,但是同時也存在一些缺點,如抗干擾性差、價格較貴、壽命短等�；谶@些原因,此類傳感器一般難以推廣應用。另外一類傳感器與檢測特定污染物的傳感器不同,它不是具體檢測某種特定或者某一類污染物的傳感器,它反映的是水質(zhì)的綜合狀況,如pH、電導率、溫度等水質(zhì)傳感器,我們稱之為常規(guī)簡約水質(zhì)傳感器。污染水體的污染物種類數(shù)目繁多,現(xiàn)有的檢測儀器也很難實現(xiàn)對每種污染物都進行檢測,正在研究中的用于檢測特定種類污染物的儀器價格比較昂貴。而用于檢測常規(guī)簡約水質(zhì)參數(shù)的傳感器設備價格較為便宜、檢測技術(shù)成熟、性能穩(wěn)定,且常規(guī)簡約水質(zhì)參數(shù)與特定種類的污染物之間存在一定的關系,表征污染的能力可通過數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進一步提高。這些體現(xiàn)了常規(guī)簡約水質(zhì)參數(shù)傳感器的優(yōu)勢所在,也說明了常規(guī)簡約水質(zhì)參數(shù)用于水質(zhì)檢測及污染物分類的可行性。常規(guī)簡約水質(zhì)傳感器用于水質(zhì)監(jiān)測具有一系列優(yōu)勢,這也使得常規(guī)簡約水質(zhì)傳感器在水質(zhì)監(jiān)測中的應用越來越為廣泛�；谒|(zhì)異常檢測的重要性和常規(guī)簡約水質(zhì)傳感器在水質(zhì)監(jiān)測中的優(yōu)勢,本文對利用常規(guī)簡約水質(zhì)傳感器進行水質(zhì)異常檢測進行了研究。論文中運用數(shù)據(jù)標準化對水質(zhì)數(shù)據(jù)進行處理,消除水質(zhì)參數(shù)背景波動的影響。采用了多邊形面積法融合多個水質(zhì)指標信息,提高了異常檢測性能�；赬-控制圖原理,設定了多邊形面積閾值,實驗中將由水體樣本的水質(zhì)參數(shù)計算得到多邊形面積與設定的面積閾值相比較進行水質(zhì)異常判斷。選取了重金屬類、苯酚苯胺類和農(nóng)藥類三類代表性的污染物進行水質(zhì)異常檢測的實驗,獲得了較好的異常檢測效果。在水質(zhì)異常的情況檢測到之后,緊接著需要面對的問題是盡快對污染物的種類進行識別,以便為水污染事故做出應急措施提供決策支持。常規(guī)的污染物種類識別方法是基于實驗室分析。雖然可以準確定性和定量污染物,但在實際檢測中耗費的時間相對較長,在快速應急方面存在弊端。而在線水質(zhì)傳感器測量水質(zhì)參數(shù)具有實時在線、簡單快速等優(yōu)勢,且水質(zhì)傳感器對不同污染物的響應不同,同一水質(zhì)傳感器對一類污染物響應特征相似,對不同種類的污染物響應特征存在差異。因此,水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)與污染物的種類存在著一定的相關性。因此,可運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對常規(guī)水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)進行分析進而實現(xiàn)對污染物種類的識別分類。本文在水質(zhì)異常檢測積累了大量水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)的基礎上,建立水體污染物分類識別系統(tǒng)。本文選取的六個水質(zhì)參數(shù)具有檢測快速簡便,最可代表水體質(zhì)量的特點。該水質(zhì)六參數(shù)檢測技術(shù)成熟、儀器簡單,可實現(xiàn)檢測儀器一體化,與網(wǎng)絡技術(shù)聯(lián)用,可實現(xiàn)對不同水體、不同地點進行水質(zhì)實時在線監(jiān)測,為預防和處理水體突發(fā)事故,提供及時有效的信息預報和決策支持。論文主要分為三章：第一章：緒論針對我國水資源狀況及水體污染情況做總體介紹；敘述了本文的研究背景及意義；基于相關文獻,介紹了國內(nèi)國外關于水質(zhì)異常檢測的研究現(xiàn)狀、水質(zhì)參數(shù)檢測方法、水質(zhì)異常檢測算法；本章通過對水質(zhì)異常檢測及污染物識別分類的方法介紹、總結(jié),詳細說明了本論文研究的理論基礎、研究目的和創(chuàng)新之處。第二章：基于常規(guī)簡約水質(zhì)六參數(shù)的水質(zhì)異常檢測的研究對水質(zhì)異常進行檢測是水質(zhì)監(jiān)測及預警系統(tǒng)的關鍵環(huán)節(jié),為及時準確地發(fā)現(xiàn)水體污染,提供了早期預警,對提高處理突發(fā)水污染事故的應對措施能力、防止水污染及水資源保護具有十分重要的意義。通過對常規(guī)簡約水質(zhì)六參數(shù)(溫度、pH、DO、電導率、UVP、UV254)和污染物之間的關系進行研究,發(fā)現(xiàn)了水質(zhì)六參數(shù)對各污染物都有不同程度的響應,為基于常規(guī)簡約水質(zhì)參數(shù)的水質(zhì)異常檢測提供了研究基礎。本章建立了一種基于常規(guī)簡約水質(zhì)六參數(shù)對水質(zhì)異常進行檢測的方法；運用一種數(shù)據(jù)標準化方法對水質(zhì)數(shù)據(jù)進行處理,消除了水質(zhì)背景數(shù)據(jù)波動的影響；運用一種可以融合多水質(zhì)指標信息的異常檢測算法-多邊形面積法,提高異常檢測性能；基于X-控制圖原理設置多邊形面積法的閾值,用于水質(zhì)異常檢測。本章基于常規(guī)簡約水質(zhì)六參數(shù),采用多邊形面積法對選取的重金屬類、苯酚苯胺、農(nóng)藥類三種類型污染物進行了水質(zhì)異常檢測實驗,獲得了較好的異常檢測效果。第三章：基于常規(guī)簡約水質(zhì)六參數(shù)的水體污染物分類識別的研究本章以測量的常規(guī)簡約水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)為基礎,運用數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析方法對水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)進行分析,進而對污染物類別進行分類。具體采用了余弦距離作為相似性測度對水體污染物類型進行分類識別。論文基于余弦距離作為相似性測度,采取數(shù)據(jù)標準化對數(shù)據(jù)進行預處理,并對水質(zhì)指標組合進行優(yōu)化；基于余弦距離用于某些污染物分類時差異較小,提出了用余弦區(qū)分度作為相似性測度用于污染物分類;最后對苯酚苯胺類、重金屬類、農(nóng)藥類污染物進行分類識別實驗,表現(xiàn)出了良好的分類性能。
【學位授予單位】：華東師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：X832

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本文編號：1213825