一种新污染物的水质治理评估方法与流程

本发明涉及水质治理，具体涉及一种新污染物的水质治理评估方法。

背景技术：

1、新污染物进行水质治理评估时，首先，需要详细了解新污染物的化学性质、毒性、稳定性、来源等特性，这有助于评估其对环境和人体健康的影响程度，基于新污染物的特性，进行环境风险评估，包括污染物的扩散途径、浓度分布、对生态系统的影响等，可以采用数值模型模拟新污染物在水体中的传输和转化过程，以预测其可能的环境影响，针对新污染物，需要评估适用的治理技术，这可能涉及物理、化学、生物等多种方法，例如吸附、氧化、生物降解等，评估方法包括技术的效率、适用性、成本等，基于前述评估，制定综合的治理策略，这可能涉及单一治理技术或多种技术的组合，以最大程度地减少新污染物对水体的影响，同时实现高效地治理效率。

2、现有技术存在以下不足：当污染物在水中的恶化趋势非常迅速但是没有被及时发现时，快速恶化的污染物将会对水生生态系统产生毁灭性影响，这可能导致水体中的植物和动物群落死亡或迁移，破坏食物链，最终导致生态系统的崩溃，待生态系统的崩溃受到严重的破坏再进行治理时，会导致治理存在严重的滞后性，恢复水质为原始状态将变得非常困难甚至不可能，还会导致复原所需的时间和资源大大增加。

3、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种新污染物的水质治理评估方法，通过对水质检测区域内的多项数据信息进行监测，当污染物在水中可能存在迅速恶化的隐患时，提前对可能存在迅速恶化隐患的水域进行治理，有效地防止快速恶化的污染物对水生生态系统产生毁灭性的影响，导致水体中的植物和动物群落死亡或迁移，破坏食物链，最终导致生态系统的崩溃，此外，通过对可能存在迅速恶化隐患的水域进行治理，可提高治理的及时性，从而大大降低水质治理复原所需的时间和资源，以解决上述背景技术中的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种新污染物的水质治理评估方法，包括以下步骤：

3、s101、将水质检测巡检机器人部署到需要监测的水体区域，在机器人上安装水质传感器，设定机器人的运动路径，以确保覆盖所需的水体区域；

4、s102、通过水质传感器获取水质检测区域内的多项数据信息，包括水文参数信息和微观颗粒物水质参数信息，采集后，将获取的水文参数信息和微观颗粒物水质参数信息进行处理；

5、s103、将通过水质传感器获取的经过处理后的水文参数信息和微观颗粒物水质参数信息进行综合分析，生成恶化隐患指数；

6、s104、将水质检测时水质检测区域内生成的恶化隐患指数与预先设定的恶化隐患指数参考阈值进行比对分析，生成高隐患信号或者低隐患信号，并对高隐患信号发出预警提示；

7、s105、当水质检测时水质检测区域内生成预警提示时，提前对检测区域内的水质进行提前治理，对处理后的水质生成的恶化隐患指数实时输出，并对输出的若干个恶化隐患指数建立分析集合进行综合分析，生成水质处理信号，通过水质处理信号判断水质处理的情况。

8、优选的，水质检测区域内的水文参数信息包括水温不稳定系数和水流异态隐蔽系数，水质检测区域内的微观颗粒物水质参数信息包括纳米颗粒污染物浓度激增系数，采集后，将水温波动系数和水流异态隐蔽系数分别标定为swμμ和slππ，将纳米颗粒污染物浓度激增系数标定为klττ。

9、优选的，水温波动系数获取的逻辑如下：

10、a100、对待检测区域内的水质进行检测时，获取待检测区域在t时间内不同时刻的实际水温，并将实际水温标定为swμμx，x表示对待检测区域内的水质进行检测时待检测区域在t时间内不同时刻的实际水温的编号，x＝1、2、3、4、……、n，n为正整数；

11、a200、通过待检测区域内获取的实际水温计算实际水温标准差和实际水温平均值，并将实际水温标准差和实际水温平均值分别标定为swμ1和swμ2，则：则：

12、a300、计算水温波动系数，计算的表达式为：式中，表示实际水温变异系数，计算的表达式为：

13、优选的，水流异态隐蔽系数获取的逻辑如下：

14、b100、对待检测区域内的水质进行检测时，获取待检测区域在t时间内不同时刻的实际水流速度，并将实际水流速度标定为swμμy，y表示对待检测区域内的水质进行检测时待检测区域在t时间内不同时刻的实际水流速度的编号，y＝1、2、3、4、……、m，m为正整数；

15、b200、计算水流异态隐蔽系数，计算的表达式为：式中，swμμy表示下一时刻的实际水流速度，m表示对待检测区域内的水质进行检测时在t时间内获取的实际水流速度的总数量。

16、优选的，纳米颗粒污染物浓度激增系数获取的逻辑如下：

17、c100、通过巡检机器人携带适当的传感器，实时测量待检测区域内纳米颗粒污染物的浓度；

18、c200、对待检测区域内的水质进行检测时，记录待检测区域在t时间后的实际纳米颗粒污染物浓度，并将实际纳米颗粒污染物浓度标定为klττ′；

19、c300、将收集的纳米颗粒污染物浓度数据导入计算机，进行以下步骤对采集的数据进行分析，分析过程如下：

20、a、计算相邻时间时刻之间的纳米颗粒污染物浓度差异；

21、b、计算纳米颗粒污染物浓度激增系数：根据差异化后的数据，计算待检测区域在t时间内的激增系数，计算的表达式为：式中，klττ初始表示待检测区域内的初始纳米颗粒污染物浓度，δt＝t。

22、优选的，通过水质传感器获取经过处理后的水温波动系数swμμ、水流异态隐蔽系数slππ以及纳米颗粒污染物浓度激增系数klττ后，将swμμ、slππ以及klττ通过公式建立数据分析模型，生成恶化隐患指数ehθ，依据的公式为：式中，f1、f2、f3分别为水温波动系数swμμ、水流异态隐蔽系数slππ以及纳米颗粒污染物浓度激增系数klττ的预设比例系数，且f1、f2、f3均大于0。

23、优选的，将水质检测时水质检测区域内生成的恶化隐患指数与预先设定的恶化隐患指数参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：

24、若水质检测时水质检测区域内生成的恶化隐患指数大于恶化隐患指数参考阈值，则生成高隐患信号，并对高隐患信号发出预警提示；

25、若水质检测时水质检测区域内生成的恶化隐患指数小于等于恶化隐患指数参考阈值，则生成低隐患信号，不对低隐患信号发出预警提示。

26、优选的，当水质检测时水质检测区域内生成预警提示时，提前对检测区域内的水质进行提前治理，对处理后的水质生成的恶化隐患指数实时输出，并对输出的若干个恶化隐患指数建立分析集合；

27、将分析集合标定为f，则s表示分析集合内的恶化隐患指数的编号，s＝1、2、3、4、……、u，u为正整数；

28、通过分析集合内的若干个恶化隐患指数计算恶化隐患指数标准差和恶化隐患指数平均值，并将恶化隐患指数标准差和恶化隐患指数平均值分别标定为θ标准和θ平均，则：则：

29、优选的，将恶化隐患指数平均值θ平均和恶化隐患指数标准差θ标准分别与预先设定的恶化隐患指数参考阈值和预先设定的标准差参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：

30、若则生成水质处理失败信号，并将信号传递至移动终端，通过移动终端提示水质处理相关人员水质处理失败，需要继续再对水质进行处理；

31、若则生成水质处理不稳定信号，并将信号传递至移动终端，通过移动终端提示水质处理相关人员水质处理稳定性差，需要继续对水质进行处理；

32、若则生成水质处理成功信号，并将信号传递至移动终端，通过移动终端提示水质处理相关人员水质处理成功，无需再对水质进行处理。

33、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

34、本发明通过对水质检测区域内的多项数据信息进行监测，当污染物在水中可能存在迅速恶化的隐患时，提前对可能存在迅速恶化隐患的水域进行治理，有效地防止快速恶化的污染物对水生生态系统产生毁灭性的影响，导致水体中的植物和动物群落死亡或迁移，破坏食物链，最终导致生态系统的崩溃，此外，通过对可能存在迅速恶化隐患的水域进行治理，可提高治理的及时性，从而大大降低水质治理复原所需的时间和资源；

35、本发明在发现污染物在水中可能存在迅速恶化的隐患时，提前对可能存在迅速恶化隐患的水域进行治理并对治理的效果进行反馈，通过反馈的信息判断水质治理的情况，有效地防止治理失败或者治理稳定性很差的情况出现，保证水质治理成功，消除污染物在水中可能存在迅速恶化的隐患情况。