一种基于生态环境修复的污水智能处理方法及系统与流程

1.本发明涉及污水治理技术领域，具体涉及一种基于生态环境修复的污水智能处理方法及系统。


背景技术：

2.目前，地表水污染不容忽视，多条主要河流和重点湖泊的水质超过3类水质，很多区域的水体出现了常年性或者周期性的黑丑现象，治理生态环境的污水问题逐渐变为重点工作，利用逐渐成熟的技术和实践经验，从水体质量目标控制出发，控员减排、水动力恢复及水利调节、生态调节、生态修复和综合治理的成套技术成为污染水体治理技术的发展方向。
3.现有技术如公开号为cn107188318b的发明一种黑臭河道污水治理方法只是简单地介绍了一种黑臭河道污水治理方法，通过设置格栅和过滤器等物理手段对水体进行治理，存在效率低，针对性低等问题。如何高效地检测和自动地控制水质是本领域技术人员的研究方向。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提出一种基于生态环境修复的污水智能处理方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
5.为实现上述技术目的，本发明技术方案如下：一种基于生态环境修复的污水智能处理方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，对目标区域分区获得有效子区域，在有效子区域构建传感器网络，获得污水数据；步骤2，对污水数据进行预处理，获得污水数据集合；步骤3，根据污水数据集合计算污染威胁值，获得污染风险的区域；步骤4，将污染风险的区域的位置信息存入数据库，或发送到管理员的终端。
6.进一步地，所述方法还包括步骤5，控制污染风险的区域的污水治理装置进行修复。
7.进一步地，步骤1中，对目标区域分区获得有效子区域，在有效子区域构建传感器网络，获得污水数据的子步骤为：将目标区域划分成n个子区域，具体为：选择目标区域外的一个点为原点，建立坐标系，以东西向为x轴，南北向为y轴，所述目标区域全部位于坐标轴的第一象限，所述目标区域为准备采集污水数据的区域；以坐标系的原点为划分的基准点，设置与x轴或y轴平行或垂直的分隔线，以步进m为分隔线之间的距离，通过分隔线将目标区域划分子区域，每个子区域的面积为m；划分的全部子区域覆盖整个目标区域，存在部分子区域的部分区域不包含于目标区域，不存在子区域完全不覆盖目标区域的情况；
对子区域编号，子区域集合为a；遍历子区域，判断每个子区域是否全部包含于目标区域，如果当前子区域存在不完全包含在目标区域内，计算当前子区域里目标区域所占当前子区域的面积，放入面积集合sa，集合sa={sa1，sa2，sa3，
……
，saz}，集合sa的大小为z；计算有效区域的基准条件：；式中，sai为集合sa的第i个元素，表示第i个子区域里目标区域所占的面积，其中sai＜m，saf为基准条件，max(sa)为面积集合sa中最大的元素，min(sa)为面积集合sa中最小的元素；依次判断sai与saf的关系，i∈[1,z]，如果选定的sai不大于saf，则把当前子区域从集合a中剔除；集合a中的子区域为有效子区域；在每个有效子区域里部署一个复合传感器，所有复合传感器构成传感器网络，所述复合传感器可以获得污水数据，所述污水数据包括ph值，化学需氧量cod，温度，氨氮浓度；每个复合传感器的传输方式为无线传输；复合传感器以间隔int0获得污水数据。
[0008]
优选地，每个子区域的复合传感器还带有污水治理装置，此处选用一个污水治理装置，可以是公开号为cn112978850a申请里的一种污水治理设备和公开号为cn107253771a申请的潜浮式河道污水治理器，公开号为cn112058014a的一种污水恶臭治理装置中的一种或多种。
[0009]
进一步地，步骤2中，对污水数据进行预处理，获得污水数据集合的子步骤为：步骤2中的子区域指步骤1中集合a中的有效子区域；对污水数据中的每个ph值进行校正，转换为标准条件下的ph：ph1=ph'
‑
((t
‑
t0)
×
(ph0
‑
ph')
×
τ)，式中，ph1为校正后的ph值，ph'为所述污水数据中的ph值，t为所述污水数据中当前ph'对应子区域的温度，单位为
°
c，t0为基准温度，t0的值为25
°
c，ph0为基准ph值，ph0的值为7，τ为ph校正系数，单位为
°
c
‑1；对污水数据中的异常数据进行修复；修复后的污水数据构成污水数据集合，所述污水数据集合包括当前时刻的前三个取样周期的污水数据。
[0010]
ph计的电极可以任务是一个高内阻的单节电池，电极的输出电压范围在
‑
420mv~+430mv并且与测量的ph是线性关系，当ph值每变化1时电压输出变化约为60mv，而且ph跟温度相关，测量得到的ph值需要转化为标准状态下的ph值，在一个实施例里τ取值为0.003。
[0011]
进一步地，步骤3中，根据污水数据集合计算污染威胁值，获得污染风险的区域的子步骤为：步骤3中的子区域指步骤1中集合a中的有效子区域；步骤3.1，获取污水数据集合的污水数据；步骤3.2，计算ph标准系数ph
f
：
ph
f
=exp(|ph1
‑
ph0|/ph0)，式中，ph
f
为ph标准系数，ph1为污水数据里最新时刻的经过校正的ph值，ph0为基准ph值；ph0值的范围为6.5~7.5，取决于当前水体的实际情况，在一个优选的实施例里，ph0为6.5；步骤3.3，计算污染指数：wf=(c(nh3
‑
nh4)/c0(nh3
‑
nh4))
×
ph
f
+(cod/cod0)
×
0.22，式中，wf为污染指数，ph
f
为ph标准系数，c(nh3
‑
nh4)为污水数据里的氨氮浓度，c0(nh3
‑
nh4)为氨氮浓度阈值，cod为获取的化学需氧量，cod0为化学需氧量的参考浓度；在一个实施例里，c0(nh3
‑
nh4)为120mg/l，cod0为100mg/l；步骤3.4，计算污染威胁值：threat=0.5
×
wf+0.3
×
wf
‑1+0.2
×
wf
‑2，式中，threat为当前子区域的污染威胁值，wf为距离当前时刻最近一次采样的污水数据的污染指数，wf
‑1为当前时刻最近一次采样时刻的前一个时刻获得的污水数据的污染指数，wf
‑2为当前时刻最近一次采样时刻的前两个时刻获得的污水数据的污染指数，如果wf
‑1和/或wf
‑2不存在，则wf
‑1和/或wf
‑2取值0；步骤3.5，获得每个子区域的污染威胁值，对所有子区域的污染威胁值进行降序排序，得到污染威胁值大于阈值的子区域，放入集合ths，ths={threat1，threat2，
……
，threatr}，跳转步骤3.6，如果没有污染威胁值大于阈值的区域，则取污染威胁值最大的一个区域，经过时间间隔t0重新执行步骤3.5，r为集合ths中子区域的数量；步骤3.6，依次遍历ths中的子区域，如果存在两个子区域中复合传感器的直线距离小于d2，获得前述两个子区域的复合传感器的坐标为(x1,y1)，(x2,y2)，构造边界点，设置有污染风险区域，具体为：步骤3.6.1，边界点1的计算方法：(min(x1,x2)+abs(x2
‑
x1),max(y1,y2))，边界点2的计算方法：(min(x1,x2),min(y1,y2))，其中min(x1,x2)表示取x1和x2的较小值，min(y1,y2)表示取y1和y2的较小值，max(y1,y2)表示取y1和y2的较大值，abs(x2
‑
x1)表示取(x2
‑
x1)的绝对值；步骤3.6.2，构造边界点1，边界点2和(x1,y1)，(x2,y2)组成的封闭区域pa，获取被封闭区域pa覆盖且不属于步骤3.6中选取的两个子区域的子区域构成子区域pa'集合，判断上述子区域pa'集合中的每个子区域里，被封闭区域pa覆盖的比例是否大于第一阈值，如果选定的子区域被封闭区域pa覆盖的比例大于第一阈值，则把当前选定的子区域设置为有污染风险区域；在一个优选的实施例里，第一阈值为0.4m；其中d2为所有子区域与目标区域的几何中心点的平均距离值；步骤3.6.3，重复执行步骤3.6直到集合ths中所有子区域遍历完毕，识别出其中所有的有污染风险区域。
[0012]
进一步地，步骤3中，对污水数据中的异常数据进行修复的子步骤为：对于一个需要评估的数据l0(即污水数据中的任意参数的值)，以l0的来源复合传感器为中心与其距离最近的八个复合传感器，取所述八个复合传感器距离当前时刻最近一
次采样的数据记为集合p'u={p'1,p'2,
……
,p'k}，取所述八个复合传感器最近一次采样往前一个间隔t0的数据记为集合pu={p1,p2,
……
,pk}，k=8：计算需要评估的数据l0的预估误差值lr和预估平均值lavg： ；；式中，pj为集合pu第j个值，p'j为集合p'u第j个值， dj为l0的来源复合传感器到所选p'j的来源复合传感器的平面距离，δ为扩散系数，如果(lavg
‑
lr)≤l0≤(lavg+lr)则l0为正常值，否则判断l0为非正常数据，并且用l0的来源复合传感器的前两个时间间隔t0的正常值代替非正常值l0；异常数据修复完成。
[0013]
进一步地，步骤4中，将污染风险的区域的位置信息存入数据库，或发送到管理员的终端的子步骤为：步骤4中的子区域指步骤1中集合a中的有效子区域；对有污染风险的子区域发出预警信息，所述预警信息包括有污染风险的区域的坐标和污染发生的时间。
[0014]
进一步地，选取污染风险的区域的中心坐标作为污染风险的区域的坐标。
[0015]
一种基于生态环境修复的污水智能处理系统，所述系统包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行一种基于生态环境修复的污水智能处理方法在以下系统的单元中：传感器网络，包括多个子区域内的复合传感器，用于获取复合传感器的数据；复合传感器，用于实时获取所检测水域的各种水指标，包括以下模块： ph计，cod检测仪，数据传输模块，所述数据传输模块用于发送传感器网络获得的数据；数据接收模块，用于接收传感器网络的数据传输模块发送的传感器数据，并把传感器数据传输至数据处理模块，所述数据传输模块与所述数据接收模块通过无线技术通讯，所述无线技术通讯为lpwan（low
‑
power wide
‑
area network，低功率广域网络）技术，所述lpwan技术包括以下的一种或多种技术：nb
‑
iot，lte
‑
m，weightless，halow，lora，sigfox，rpma，neul，ble；数据处理模块，包括服务器、计算机、计算工作站、硬件防火墙、路由器，用于对来自所述数据接收模块的传感器数据进行处理，输出预警信息；污水治理控制模块：获取数据处理模块的预警信息，控制污水治理装置，所述污水治理装置可以在水中释放化学药品以治理污水中的污染物；数据预警模块：用于根据来自数据处理模块的预警信息发出预警。
[0016]
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：对水体进行持续检测，自动地启动污水治理装置，并对污染预警信息进行推送。
附图说明
[0017]
为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本发明的上述以及其他特征将更加明显，本发明附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，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的附图，在附图中：图1为本发明提供的一种基于生态环境修复的污水智能处理方法的流程图；图2为本发明一个实施例的一种基于生态环境修复的污水智能处理系统结构示意框图。
具体实施方式
[0018]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清晰，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详尽说明。此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0019]
同样应理解，以下实施例只用于对本发明进行进一步说明，不能理解为对本发明保护范围的限制，本领域的技术人员根据本发明上述内容做出的一些非本质的改进和调整均属于本发明的保护范围。
[0020]
以下示例性地说明本发明提供的一种基于生态环境修复的污水智能处理方法。
[0021]
如图1所示为一种基于生态环境修复的污水智能处理方法的流程图，下面结合图1来阐述根据本发明的实施方式的一种基于生态环境修复的污水智能处理方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，对目标区域分区获得有效子区域，在有效子区域构建传感器网络，获得污水数据；步骤2，对污水数据进行预处理，获得污水数据集合；步骤3，根据污水数据集合计算污染威胁值，获得污染风险的区域；步骤4，将污染风险的区域的位置信息存入数据库，或发送到管理员的终端。
[0022]
进一步地，步骤1中，对目标区域分区获得有效子区域，在有效子区域构建传感器网络，获得污水数据的子步骤为：将目标区域划分成n个子区域，具体为：选择目标区域外的一个点为原点，建立坐标系，以东西向为x轴，南北向为y轴，所述目标区域全部位于坐标轴的第一象限；以坐标系的原点为划分的基准点，设置与x轴或y轴平行或垂直的分隔线，以步进m为分隔线之间的距离，通过分隔线将目标区域划分子区域，每个子区域的面积为m；划分的全部子区域覆盖整个目标区域，存在部分子区域的部分区域不包含于目标区域，不存在子区域完全不覆盖目标区域的情况；对子区域编号，子区域集合为a；遍历子区域，判断每个子区域是否全部包含于目标区域，如果当前子区域存在不完全包含在目标区域内，计算当前子区域里目标区域所占当前子区域的面积，放入面积集合sa，集合sa={sa1，sa2，sa3，
……
，saz}，集合sa的大小为z；
计算有效区域的基准条件：；式中，sai为集合sa的第i个元素，表示第i个子区域里目标区域所占的面积，其中sai＜m，saf为基准条件，max(sa)为面积集合sa中最大的元素，min(sa)为面积集合sa中最小的元素；依次判断sai与saf的关系，i∈[1,z]，如果选定的sai不大于saf，则把当前子区域从集合a中剔除；集合a中的子区域为有效子区域；在每个有效子区域里部署一个复合传感器，所有复合传感器构成传感器网络，所述复合传感器可以获得污水数据，所述污水数据包括ph值，化学需氧量cod，温度，氨氮浓度；每个复合传感器的传输方式为无线传输；复合传感器以间隔int0获得污水数据。
[0023]
优选地，每个子区域的复合传感器还带有污水治理装置，此处选用一个污水治理装置，可以是公开号为cn112978850a申请里的一种污水治理设备和公开号为cn107253771a申请的潜浮式河道污水治理器，公开号为cn112058014a的一种污水恶臭治理装置中的一种或多种。
[0024]
进一步地，步骤2中，对污水数据进行预处理，获得污水数据集合的子步骤为：步骤2中的子区域指步骤1中集合a中的有效子区域；对污水数据中的每个ph值进行校正，转换为标准条件下的ph：ph1=ph'
‑
((t
‑
t0)
×
(ph0
‑
ph')
×
τ)，式中，ph1为校正后的ph值，ph'为所述污水数据中的ph值，t为所述污水数据中当前ph'对应子区域的温度，单位为
°
c，t0为基准温度，t0的值为25
°
c，ph0为基准ph值，ph0的值为7，τ为ph校正系数，单位为
°
c
‑1；对污水数据中的异常数据进行修复；ph校正系数为传感器的参数，来自校正过程，用于校正传感器的累积误差，取值0.96。
[0025]
修复后的污水数据构成污水数据集合，所述污水数据集合包括当前时刻的前三个取样周期的污水数据。
[0026]
ph计的电极可以任务是一个高内阻的单节电池，电极的输出电压范围在
‑
420mv~+430mv并且与测量的ph是线性关系，当ph值每变化1时电压输出变化约为60mv，而且ph跟温度相关，测量得到的ph值需要转化为标准状态下的ph值，在一个实施例里τ取值为0.003。
[0027]
进一步地，步骤3中，根据污水数据集合计算污染威胁值，获得污染风险的区域的子步骤为：步骤3中的子区域指步骤1中集合a中的有效子区域；步骤3.1，获取污水数据集合的污水数据；步骤3.2，计算ph标准系数ph
f
：ph
f
=exp(|ph1
‑
ph0|/ph0)，式中，ph
f
为ph标准系数，ph1为污水数据里最新时刻的经过校正的ph值，ph0为预
设的当前水体的正常ph值，exp为指数函数；ph0值的范围为6.5~7.5，取决于当前水体的实际情况，在一个优选的实施例里，ph0为6.5；步骤3.3，计算污染指数：wf=(c(nh3
‑
nh4)/c0(nh3
‑
nh4))
×
ph
f
+(cod/cod0)
×
0.22，式中，wf为污染指数，ph
f
为ph标准系数，c(nh3
‑
nh4)为污水数据里的氨氮浓度，c0(nh3
‑
nh4)为氨氮浓度阈值，cod为获取的化学需氧量，cod0为化学需氧量的参考浓度；在一个实施例里，c0(nh3
‑
nh4)为120mg/l，cod0为100mg/l；步骤3.4，计算污染威胁值：threat=0.5
×
wf+0.3
×
wf
‑1+0.2
×
wf
‑2，式中，threat为当前子区域的污染威胁值，wf为距离当前时刻最近一次采样的污水数据的污染指数，wf
‑1为当前时刻最近一次采样时刻的前一个时刻获得的污水数据的污染指数，wf
‑2为当前时刻最近一次采样时刻的前两个时刻获得的污水数据的污染指数，如果wf
‑1和/或wf
‑2不存在，则wf
‑1和/或wf
‑2取值0；步骤3.5，获得每个子区域的污染威胁值，对所有子区域的污染威胁值进行降序排序，得到污染威胁值大于阈值的子区域，放入集合ths，ths={threat1，threat2，
……
，threatr}，跳转步骤3.6，如果没有污染威胁值大于阈值的区域，则取污染威胁值最大的一个区域，经过时间间隔t0重新执行步骤3.5，r为集合ths的大小，所述阈值为所有子区域的污染威胁值的平均值；步骤3.6，依次遍历ths中的子区域，如果存在两个子区域中复合传感器的直线距离小于d2，获得前述两个子区域的复合传感器的坐标为(x1,y1)，(x2,y2)，构造边界点，设置有污染风险区域，具体为：步骤3.6.1，边界点1的计算方法：(min(x1,x2)+abs(x2
‑
x1),max(y1,y2))，边界点2的计算方法：(min(x1,x2),min(y1,y2))，其中min(x1,x2)表示取x1和x2的较小值，min(y1,y2)表示取y1和y2的较小值，max(y1,y2)表示取y1和y2的较大值，abs(x2
‑
x1)表示取(x2
‑
x1)的绝对值；步骤3.6.2，构造边界点1，边界点2和(x1,y1)，(x2,y2)组成的封闭区域pa，获取被封闭区域pa覆盖且不属于步骤3.6中选取的两个子区域的子区域构成子区域pa'集合，判断上述子区域pa'集合中的每个子区域里，被封闭区域pa覆盖的比例是否大于第一阈值，如果选定的子区域被封闭区域pa覆盖的比例大于第一阈值，则把当前选定的子区域设置为有污染风险区域；在一个优选的实施例里，第一阈值为0.4m；步骤3.6.3，重复执行步骤3.6直到集合ths中所有的子区域遍历完毕。
[0028]
进一步地，步骤3中，对污水数据中的异常数据进行修复的子步骤为：对于一个需要评估的数据l0(即污水数据中的任意参数的值，如参数为氨氮浓度、氨氮浓度阈值或者化学需氧量)，以l0的来源复合传感器为中心与其距离最近的八个复合传感器，取所述八个复合传感器距离当前时刻最近一次采样的数据记为集合p'u={p'1,p'2,
……
,p'k}，取所述八个复合传感器最近一次采样往前一个间隔t0的数据记为集合pu={p1,p2,
……
,pk}，k=8：
计算需要评估的数据l0的预估误差值lr和预估平均值lavg：；；式中，pj为集合pu第j个值，p'j为集合p'u第j个值， dj为l0的来源复合传感器到所选p'j的来源复合传感器的平面距离，δ为扩散系数，如果(lavg
‑
lr)≤l0≤(lavg+lr)则l0为正常值，否则判断l0为非正常数据，并且用l0的来源复合传感器的前两个时间间隔t0的正常值代替非正常值l0；其中，δ为[0.2,1]；异常数据修复完成。
[0029]
进一步地，步骤4中，将污染风险的区域的位置信息存入数据库，或发送到管理员的终端的子步骤为：步骤4中的子区域指步骤1中集合a中的有效子区域；对有污染风险的子区域发出预警信息，所述预警信息包括有污染风险的区域的坐标和污染发生的时间。
[0030]
一种基于生态环境修复的污水智能处理系统，所述系统包括：如图2所示是本发明一个实施例的一种基于生态环境修复的污水智能处理系统结构示意框图；存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：传感器网络，包括多个子区域内的复合传感器，用于获取复合传感器的数据；复合传感器，用于实时获取所检测水域的各种水指标，包括以下模块： ph计，cod检测仪，数据传输模块，所述数据传输模块用于发送传感器网络获得的数据；数据接收模块，用于接收传感器网络的数据传输模块发送的传感器数据，并把传感器数据传输至数据处理模块，所述数据传输模块与所述数据接收模块通过无线技术通讯，所述无线技术通讯为lpwan（low
‑
power wide
‑
area network，低功率广域网络）技术，所述lpwan技术包括以下的一种或多种技术：nb
‑
iot，lte
‑
m，weightless，halow，lora，sigfox，rpma，neul，ble；数据处理模块，包括服务器、计算机、计算工作站、硬件防火墙、路由器，用于对来自所述数据接收模块的传感器数据进行处理，输出预警信息；污水治理控制模块：获取数据处理模块的预警信息，控制污水治理装置，所述污水治理装置可以在水中释放化学药品以治理污水中的污染物；数据预警模块：用于根据来自数据处理模块的预警信息发出预警。
[0031]
所述基于一种基于生态环境修复的污水智能处理系统可以运行于桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备中。所述一种基于生态环境修复的污水智能处理系统，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种基于生态环境修复的污水智能处理系统的示例，并不构成对一种基于生态环境修复的污水智能处理系统的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种基于生态环境修复的污水智能处理系统还可以包
括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0032]
所称处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (digital signal processor，dsp)、专用集成电路 (application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列 (field
‑
programmable gate array，fpga) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种基于生态环境修复的污水智能处理系统运行系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种基于生态环境修复的污水智能处理系统可运行系统的各个部分。
[0033]
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种基于生态环境修复的污水智能处理系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据（比如音频数据、电话本等）。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（smart media card, smc），安全数字（secure digital, sd）卡，闪存卡（flash card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0034]
尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本发明的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。
[0035]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示意性实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0036]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。