环境监测方法与流程

文档序号:11215875
环境监测方法与流程

本发明涉及环境质量监测领域,尤其涉及一种可多维度地、清楚地告知某处环境质量及主要污染物质的环境监测方法。



背景技术:

随着我国现代化进程的不断发展,人们生活水平的不断提高,家装材料、厨余垃圾、企事业单位等排放的各种类污染源也随之急剧增加,尤其是制造领域、化工领域,各种废气的肆意排放使得我国整体的空气环境质量状况越来越差,各级政府的环保部门、企业、学校、旅游景点,以及我们普通人都十分迫切地需要尽早知晓我们所处的环境状况究竟如何,然而现状是仅依靠我们自身的感知无法知晓所处环境空气质量如何,以及空气中所含污染物质有哪些,哪些污染比较严重等。当感知到有问题时,环境安全事故可能已经发生,例如核辐射、甲醛浓度超标等。现有的环境检测设备用途单一,如仅能检测PM2.5或仅能检测甲醛,专业化的设备价格昂贵,而且仅可以显示检测的具体数值是多少,普通人员很难界定检测到的数值是处于何种污染水平,难以确定当前环境质量,使用不方便。



技术实现要素:

本发明所要解决的技术问题在于如何使人们能够多维度地、清楚地知道所处环境质量及主要污染物质。

本发明公开的技术方案是,提供一种环境监测方法,包括以下步骤:S1:启动环境检测设备;S2:通过若干环境检测传感器采集不同的环境数据并发送至微处理器;S3:微处理器根据检测到的各项环境数据值计算出各项环境数据值的占比得分及占比总分;S4:通过无线通信方式将S3中的各项环境数据值的占比得分及占比总分上传至云服务器;S5: 云服务器2将S3中计算出的占比总分与预设的标准值进行比较;S6-1:当比较结果为正常时,用户可将优质的环境状况通过终端的APP发送至第三方平台分享;S6-2:当比较结果为异常时,云服务器根据各项环境数据值的占比得分进行排序,并列出影响环境质量最大的一个或多个环境因素。

优选地,在步骤S3中,所述检测到的各项环境数据值的占比得分及占比总分是通过微处理器中的运算单元计算得出。

优选地,在步骤S4中,所采用的无线通信方式为4G通信方式。

优选地,在步骤S4中,所述云服务器是通过云端接口接收所述各项环境数据值的占比得分及占比总分。

优选地,在步骤S5中,云服务器2是通过云计算单元将占比总分与云计算单元内预设的标准值进行比较。

优选地,所述云计算单元内预设的标准值是通过监控系统后台单元设置。

优选地,在步骤S3中,所述的各项环境数据值是通过FEI算法计算出各项环境数据值的占比得分及占比总分。

优选地,所述FEI算法为:ST1:定义各传感器不同检测区间值的分值,定义各传感器检测物质影响环境的权重占比,定义FEI标准值,即所述预设的标准值;ST2:对各传感器实测值查找相对应的得分; ST3: 通过S2得分与各传感器检测物质的权重占比算出各感器实测值的占比得分;ST4: 各传感器实测值占比得分相加算出占比总分,并与FEI标准值比对,判断所处环境空气质量等级。

优选地,所述FEI标准值, 即:当占比总分为[0,20]时,环境质量为优;当占比总分为[20,40]时,环境质量为良;当占比总分为[40,100]时,环境质量为中;当占比总分为[100,10000]时,环境质量为差。

优选地,在S6-2中,可针对所列出影响环境质量最大的一个或多个环境因素提示用户注意,并通过终端的APP推送相关商品链接供客户选择。

综上所述,本发明的有益效果是:1、使用者可多维度地、清楚知道所处环境质量如何;2、如环境质量不佳,明确告知使用者是哪种或哪几种污染物对环境的影响最大,便于提前预防,避免环境安全事故发生或进一步恶化。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他实施例的附图。

图1 为本发明环境监测系统示意图;

图2 为本发明环境监测方法流程图;

图3为本发明PM2.5分值表;

图4为本发明PM2.5得分与占比得分函数关系图;

图5为本发明甲醛分值表;

图6为本发明甲醛得分与占比得分函数关系图;

图7为本发明温度分值表;

图8为本发明温度得分与占比得分函数关系图;

图9为本发明湿度分值表;

图10为本发明湿度得分与占比得分函数关系图;

图11为本发明光照度1分值表;

图12为本发明光照度1得分与占比得分函数关系图;

图13为本发明光照度2分值表;

图14为本发明光照度2得分与占比得分函数关系图;

图15为本发明噪音1分值表;

图16为本发明噪音1得分与占比得分函数关系图;

图17为本发明噪音2分值表;

图18为本发明噪音2得分与占比得分函数关系图;

图19为本发明菌落分值表;

图20为本发明菌落得分与占比得分函数关系图;

图21为本发明辐射分值表;

图22为本发明辐射得分与占比得分函数关系图;

图23为本发明负离子分值表;

图24为本发明负离子得分与占比得分函数关系图;

图25为本发明各传感器对空气质量影响权重占比图;

图26为本发明FEI标准值对照表;

图27为本发明FEI计算说明第一实施例示意图。

图28为本发明FEI计算说明第二实施例示意图。

具体实施方式

为了便于理解本发明,下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施例。但是,本发明可以以许多不同的形式来实现,并不限于本文所描述的实施例。相反地,提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在限制本发明。本文所使用的术语“和或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

下面结合附图1至图28所示,对本发明的具体内容进行详细描述。

图1是本发明的整体结构示意图。如图1所示,本发明公开的环境监测系统包括:检测设备1,其包含数据采集模块、通信协议传输模块、微处理器与无线通信模块,所述微处理器分别与数据采集模块、通信协议传输模块、无线通信模块电性连接,并由微处理器发出指令控制数据采集模块、通信协议传输模块与无线通信模块工作;云服务器2,用于接收、存储、计算、分析所述检测设备1检测并发送过来的环境数据;显示装置,用于接收并显示经所述云服务器2处理后的环境数据,所述显示装置还包括一通讯协议模块,用于接收经所述云服务器2处理后的环境数据,此外,所述显示装置内还可以设置用于管理检测设备1的APP软件。优选地,所述显示装置可以是市政、企事业等环保相关挥中心使用的大型的显示屏3,或者是个人随身携带的移动电话4、电脑5、 数码相机、个人数码助理PDA等终端中的任意一种或多种,具体可根据用户需要选择适合的显示装置。另外,所述检测设备1还包括供电电源,所述供电电源可以是直流电源或交流电源中的任意一种或者是二者的组合。此外,所述检测设备1还可以包括一独立的外部存储器,用于存储环境数据,其可以是Flash存储器,EEPOM等,以防止检测设备1由于断电导致环境数据丢失,或在发生数据传输错误时,微处理器可以直接请求外部存储器重新发送环境数据,无需重复数据采集动作,提高数据传输速度,避免数据中断失真。

其中,所述数据采集模块包含若干用于检测所处环境的环境检测传感器,所述环境检测传感器可以是粉尘传感器、光敏传感器、温敏传感器、气敏传感器、湿度传感器、声敏传感器、核辐射传感器、负离子传感器、菌落传感器、化学传感器等其中的一种和或多种组合。

所述通信协议传输模块可以是UART通信协议和或IIC通信协议,具体可根据使用需要合理选择配置。

所述微处理器(MCU) 具有一运算单元(未图示),用于计算所述环境检测传感器检测到的各项环境数据值的占比得分及各占比得分汇总后的占比总分。所述微处理器可与外部存储器电连接,微处理器接收到的环境数据存储在外部存储器中,并可根据需要随时调用外部存储器中的环境数据。

所述无线传输模块用于将各项环境数据值的占比得分及占比总分发送至云服务器2,优选地,所述无线传输模块为4G通信模块,所述4G通信模块将各项环境数据值的占比得分及占比总分通过预设的通信协议发送至云服务器2,当然也可以根据需要选择3G通信、5G通信、WiFi通信等方式发送至云服务器2。

所述云服务器2进一步包括:云端接口,用于接收所述检测设备1发送的环境数据;云计算单元,用于计算、分析所述环境数据;数据库,用于存储所述云端接口及云计算单元发送的环境数据;监控系统后台单元,用于设置云计算单元的标准值。具体而言,所述云端接口是用于接收所述通过预设的通信协议发送至云服务器2的各项环境数据值的占比得分及占比总分;所述云计算单元用于将各项环境数据值的占比总分与云计算单元内预设的标准值进行比较分析,该云计算单元同时将所述云端接口接收的通过云计算单元处理后的数据发送至数据库存储;所述数据库用于不间断的存储云端接口及云计算单元发送的环境数据,并可以随时被云计算单元和监控系统后台单元调用;所述监控系统后台单元,用于设置云计算单元的标准值,所述监控系统后台单元可以根据用户需求修改参数适时调整云计算单元的标准值,即可根据不同的使用环境设置不同的环境标准值,适用于不同的使用场所,通用性好,使用方便,实现良好的人机交互功能;以及设置不同使用者的使用权限,以某省为例,该省的企业主具有查看企业范围内的环境状况权限,区县级人员具有查看全区县范围内的环境状况权限,相类似地,市级人员、省级人员分别具有查看所在市级范围内、省级范围内的环境状况权限,实现分级管理;此外,所述监控系统后台单元还可以随时调用数据库内的历史环境数据,进行统计分析环境质量变化等,例如可根据需要统计分析近一周的环境变化、一个月的环境变化、一年的的环境变化等,为个人、企业、政府等单位的环保决策提供参考依据。

所述云服务器2还可以设置一报警单元,当所述检测设备1检测到的环境数据值经云计算单元计算、分析、对比后高于所述监控系统后台单元设置的标准值时,除在上述显示装置上显示提醒用户外,报警单元还立即通过语音播报、短信推送、微信消息、电子邮件、手机软件APP推送等形式中的一种或多种组合将报警信息告知用户,以实现多样化的报警方式告知责任单位及相关人员,做到早发现早处理,以避免环境安全事故发生或进一步恶化。

本发明所揭示的环境监测系统工作原理如下:所述检测设备1通过交流电源或直流电源供电后启动,系统初始化,当数据采集模块中的多个环境检测传感器收到微处理器发出的经通信协议传输模块处理后的采样指令进行环境数据采集并回传至微处理器,由微处理器中的运算单元对环境数据进行计算得出各项环境数据值的占比得分及占比总分,再通过预设的通信协议以4G通信方式将各项环境数据值的占比得分及占比总分发送至云服务器2,服务器2中的云端接口接收上述各项环境数据值的占比得分及占比总分并将经其转换成云服务器2可识别的信号,再由云计算单元进行处理,通过将各项环境数据值的占比总分与预设的标准值相对比分析后,并将环境质量状况(优、良、中、差)发送至用户选定的显示装置上。

图2是本发明环境监测方法流程图。如图2所示,本发明公开的环境监测方法包括以下步骤:

S1:启动环境检测设备1;

S2:通过若干环境检测传感器采集不同的环境数据并发送至微处理器;

S3:微处理器根据检测到的各项环境数据值计算出各项环境数据值的占比得分及占比总分;

S4:通过无线通信方式将S3中的各项环境数据值的占比得分及占比总分上传至云服务器2;

S5: 云服务器2将S3中计算出的占比总分与预设的标准值进行比较;

S6-1:当比较结果为正常时,用户可将优质的环境状况通过终端的APP发送至第三方平台分享;

S6-2:当比较结果为异常时,云服务器2根据各项环境数据值的占比得分进行排序,并列出影响环境质量最大的一个或多个环境因素。

当环境质量为优时,用户可将优质的环境状况通过终端的APP发送至微信、微博分享,以分享到微信朋友圈为例,具体实现方法如下:终端的APP中集成腾讯公司专门为微信朋友圈开发的图片或文字分享功能SDK包或API调用接口。当用户在使用APP的分享功能时(即用户选择上传分享的图片,输入分享文字,并点击分享按钮时),APP会主动调用对应的微信朋友圈分享API接口,分享接口在完成用户验证等逻辑后,会把用户提交的数据上传到微信专用服务器上,并允许或部分允许微信朋友圈里面所有的好友访问该信息,从而完成分享功能。当然,终端的APP也可以集成其他的第三方平台,如微博、QQ、百度贴吧、豆瓣、人人网等,每个平台都会提供类似的SDK开发包来支持分享功能。

当环境质量为差时,云服务器2根据各项环境数据值的占比得分进行排序,如按从高至低顺序排列,并将分值最高的,亦即对环境影响最严重的环境因素列出来,可能是一个或多个环境因素(如有几种环境因素的占比得分相同时),或者将对环境影响较严重的环境因素全部列出,然后通过步骤S4把该排序后的数据发送到云服务器2,进而发送至显示装置上,使用者可清楚地看到具体是哪一种或哪几种环境因素导致环境质量下降,并可通过终端上的APP推荐解决该环境因素的相关商品的链接,供使用者选择。

其中,在步骤S4中,所述若干环境检测传感器采集的不同环境数据是通过预设的通信协议发送至云服务器2,具体而言,是通过预设的通信协议以4G通信方式发送至云服务器2。

此外,在步骤S4中,所述云服务器2是通过云端接口接收所述各项环境数据值的占比得分及占比总分,而在步骤S5中,云服务器2是通过云计算单元将各项环境数据值的占比总分与云计算单元内预设的标准值进行比较。

由于时节不同,地域不同,在不同的应用场景,预设的标准值可以根据需要进行调节,因此在步骤S5中,本发明可通过监控系统后台单元对云计算单元的预设的标准值进行设置,以满足不同的应用需求。

在S6-2中,可针对所列出影响环境质量最大的一个或多个环境因素提示用户注意,并通过终端的APP推送相关商品链接供客户选择。

需说明的是,在步骤S3中,所述检测到的各项环境数据值及各项环境数据值的占比得分及占比总分是通过微处理器中的运算单元计算得出。具体而言,所述的各项环境数据值是通过FEI算法计算出各项环境数据值的占比得分及占比总分。上述FEI算法是申请人自定义的算法,FEI是Family Environment Index或Factory Environment Index首字母缩写,FEI算法具体为:

ST1:定义各传感器不同检测区间值的分值,定义各传感器检测物质影响环境的权重占比,定义FEI标准值,即所述预设的标准值;

ST2:对各传感器实测值查找相对应的得分;

ST3: 通过ST2得分与各传感器检测物质的权重占比算出各感器实测值的占比得分;

ST4: 各传感器实测值占比得分相加算出占比总分,并与FEI标准值比对,判断所处环境空气质量等级。

所述FEI标准值,即:当占比总分为[0,20]时,环境质量为优;当占比总分为[20,40]时,环境质量为良;当占比总分为[40,100]时,环境质量为中;当占比总分为[100,10000]时,环境质量为差。

下面本发明以粉尘传感器、光敏传感器、温敏传感器、气敏传感器、湿度传感器、声敏传感器、核辐射传感器、负离子传感器、菌落传感器、化学传感器九个维度为例进行阐述FEI的计算方法。

如附图3至图26所示,定义上述九种环境检测传感器不同检测区间值的得分及占比得分,以及各传感器检测物质影响环境的权重占比(图25),与FEI标准值,即所述预设的标准值(图26)。所述九种环境检测传感器不同检测区间值的分值是根据实际情况及经验数据定义,由于不同的物质对环境影响不同,因此可通过权重占比来调节,修正影响环境的权重值,找到影响环境质量的真正环境因素。需说明的是,图示中数值之间产生的临界值统一按照较小侧分值计算,计算得分时四舍五入。另外,由于光照度和噪音在白天与夜晚的条件要求不同,因此本发明的图 11至图18示意的是6点到22点及22点至次日6点间的光照度和噪音分值表及得分与占比得分函数关系,以作区分。

如图27所示为6点到22点条时间段的各传感器实测值,其中PM2.5为13,甲醛0.02,温度22,湿度60,光照度200,噪音10,菌落1200,辐射0.2,负离子2500,根据实测值在对应的传感器分值表中确定各自的得分(如图3至图24),例如PM2.5得分为0,甲醛得分为40,温度得分10,湿度、光照度、噪音、菌落及负离子得分均为0,辐射得分20,再将各自的得分与占比(如图25所示)相乘算出占比得分,甲醛占比得分为6,温度占比得分为2,辐射占比得分为3,其他均为0,再将各占比得分相加求和,得到占比总分11,将该分值与图26的FEI标准值对照表比对,可知,环境状况较佳,评级为优。

如图28所示为6点到22点时间段下的另一种环境下各传感器实测值,其中PM2.5为46,甲醛0.1,温度22,湿度80,光照度500,噪音65,菌落1600,辐射40,负离子2500;根据实测值在对应的传感器分值表中确定各自的得分(如图3至图24),例如PM2.5得分为133,甲醛得分为400,温度得分10,湿度25,噪音200,菌落60,辐射得分800,光照度及负离子得分均为0;再将各自的得分与占比(如图25所示)相乘算出占比得分,可知PM2.5占比得分为20,甲醛占比得分为60,温度占比得分为2,湿度占比得分为1,噪音占比得分为10,菌落占比得分为12,辐射占比得分为120,光照度及负离子得分均为0;再将各占比得分相加求和,得到占比总分225,将该分值与图26的FEI标准值对照表比对,可知环境状况恶劣,评级为差。

本发明公开的技术方案是基于云服务器实现的,因此该环境监测系统具有运行稳定性高、安全性好且成本低等优点,同时可集成多种环境检测传感器,还可以让使用者清楚地、多维度地了解所处位置的环境质量,如环境质量不佳,还能明确告知使用者具体是哪一种或哪几种污染物对环境的影响最大,便于提前预防,避免环境安全事故发生或进一步恶化。

以上所述实施例仅表达了本发明的一种或几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些均属于本发明的保护范围。

再多了解一些
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