一种人居环境监测优化方法与流程

本发明涉及环境监测，更具体地说，本发明涉及一种人居环境监测优化方法。

背景技术：

1、人居环境是人类工作劳动、生活居住、休息游乐和社会交往的空间场所；人居环境的监测通常涉及多个方面，包括空气质量、水质、噪音、温度、湿度等，对人居环境监测的目的是评估环境的质量，确保人们的生活和工作处于安全、健康的状态。

2、随着城市以及工业发展的迅速，对位于对环境具有潜在污染风险的工业实体附近的居住区域的空气质量的监测非常重要；在对对环境具有潜在污染风险的工业实体附近的居住区域的空气质量进行监测时，通过在居住区域内布设大量的空气质量传感器，通过对空气质量传感器的实时数据进行整合发送至空气质量监测中心，实现对居住区域内的空气质量的实时监测。

3、但是目前对居住区域的空气质量的监测存在以下缺陷：一是对于空气质量监测的设备的状态的监测通常是在故障后才发现，这样会导致对空气质量监测的不及时，造成空气质量数据的不准确性，会影响居住区域的空气质量的是否安全的判断；二是对于空气质量监测的设备的状态监测方式通常是固定的，不能根据实际情况进行灵活调整，会造成浪费监测资源以及监测方式的不合理。

4、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种人居环境监测优化方法以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种人居环境监测优化方法，包括如下步骤：

4、s1：基于潜在污染实体与居住区域的距离情况，将居住区域分为一类居住区域和二类居住区域；

5、s2：对一类居住区域内包括的空气质量传感器的运行状态进行持续监测，监测内容包括空气质量传感器闲时准确性、加热元件的功耗变化异常情况以及空气质量数据生成时延情况；

6、s3：根据空气质量传感器闲时准确性、加热元件的功耗变化异常情况以及空气质量数据生成时延情况进行综合分析，判断一类居住区域内空气质量传感器运行状态是否异常；

7、s4：当一类居住区域内的空气质量传感器运行状态异常时，启动对二类居住区域的空气质量传感器的运行状态的监测；

8、s5：当一类居住区域内的空气质量传感器运行状态正常时，判断空气质量数据本身是否异常：若空气质量数据本身异常，启动对二类居住区域的空气质量传感器的运行状态的监测；若空气质量数据本身正常，此时无需启动对二类居住区域的空气质量传感器的运行状态的监测。

9、在一个优选的实施方式中，在s1中，基于地理信息系统工具获取潜在污染实体和居住区域的地理信息，并测量居住区域与潜在污染实体的距离；

10、设定分类距离阈值，将居住区域与潜在污染实体的距离小于分类距离阈值的居住区域标记为一类居住区域；将居住区域与潜在污染实体的距离大于等于分类距离阈值的居住区域标记为二类居住区域。

11、在一个优选的实施方式中，在s2中，对空气质量传感器闲时准确性进行监测的具体方法为：

12、区分空气质量传感器运行模式：根据空气质量传感器内部的膜片是否有气流通过，当无气流通过，将空气质量传感器运行模式标记为闲时；当有气流通过，将空气质量传感器运行模式标记为繁忙；

13、设定运行观测区间；获取在运行观测区间内空气质量传感器运行模式为闲时的时间长度；

14、获取运行观测区间内运行模式为闲时的空气质量传感器内的两个膜片的温度差为0的时间长度，将运行观测区间内运行模式为闲时的空气质量传感器内的两个膜片的温度差为0的时间长度与运行观测区间内空气质量传感器运行模式为闲时的时间长度的比值标记为闲时健康比。

15、在一个优选的实施方式中，对加热元件的功耗变化异常情况进行分析：

16、在运行观测区间内均匀设置多个监测点，获取在运行观测区间内空气质量传感器的加热元件的功耗数据，基于加热元件的功耗数据，获取每个监测点对应的实时功耗值；

17、对运行观测区间内的监测点对应的实时功耗值的波动情况进行分析，计算得到加热能耗异变值，其表达式为：，其中，为运行观测区间内监测点的数量，为运行观测区间内监测点对应的编号；，均为大于1的整数；分别为加热能耗异变值、运行观测区间内第个监测点对应的实时功耗值以及运行观测区间内第个监测点对应的实时功耗值。

18、在一个优选的实施方式中，对空气质量数据生成时延情况进行分析：

19、在时间顺序上在运行观测区间内获取多个空气质量数据传输延迟值；

20、空气质量数据传输延迟值是指从采集到空气质量数据至空气质量监测中心接收到空气质量数据的时间间隔；

21、设定传输延迟阈值；获取运行观测区间内空气质量数据传输延迟值大于传输延迟阈值的空气质量数据传输延迟值，计算空气质量数据传输延迟值大于传输延迟阈值的空气质量数据传输延迟值与传输延迟阈值的差值，将空气质量数据传输延迟值大于传输延迟阈值的空气质量数据传输延迟值与传输延迟阈值的差值标记为不佳延迟差值，将运行观测区间内的不佳延迟差值进行求和后除以运行观测区间对应的时间长度，得到空质数据延迟指数。

22、在一个优选的实施方式中，在s3中，将闲时健康比、加热能耗异变值以及空质数据延迟指数进行归一化处理，通过将归一化处理后的闲时健康比、加热能耗异变值以及空质数据延迟指数分别赋予预设比例系数，计算得到空传运行判断系数；

23、对一类居住区域内的空气质量传感器对应的空传运行判断系数与运行判断阈值进行比对，判断空气质量传感器运行状态是否异常：

24、当空传运行判断系数大于运行判断阈值，生成运行异常信号；

25、当空传运行判断系数小于等于运行判断阈值，生成运行正常信号。

26、在一个优选的实施方式中，在s5中，当一类居住区域内的空气质量传感器对应为运行正常信号时，判断空气质量数据本身是否异常，具体为：

27、获取污染物浓度异常评估指标，污染物浓度异常评估指标达到预设阈值后，生成空气质量异常信号；反之，生成空气质量正常信号；

28、污染物浓度异常评估指标包括污染物实时浓度和污染物浓度增长率；

29、当生成空气质量异常信号，此时启动对二类居住区域的空气质量传感器的运行状态的监测；

30、当生成空气质量正常信号，此时无需启动对二类居住区域的空气质量传感器的运行状态的监测。

31、本发明一种人居环境监测优化方法的技术效果和优点：

32、1、通过先对一类居住区域内的空气质量传感器的多个关键参数（闲时健康比、加热能耗异变值以及空质数据延迟指数）进行综合分析，通过归一化处理和运行判断系数计算，实现对空气质量传感器运行状态的自动评估，综合考虑了空气质量传感器的静态和动态指标，通过空传运行判断系数的计算，量化了空气质量传感器运行状态的异常程度，可以在不同方面进行评估，提高了对空气质量传感器运行状态的全面性把握，实现了对空气质量传感器运行状态的智能化评估，为人居环境的监测提供了更加可靠和高效的运行管理手段。

33、2、通过对一类居住区域内的空气质量传感器数据进行异常评估，包括污染物实时浓度和污染物浓度增长率等指标的监测，一旦检测到污染物浓度超过预设阈值，这有效地判定空气质量数据本身是否异常，这种自动化的异常检测系统可以提高监测的及时性和准确性，有助于及早发现潜在的空气污染问题；且在空气质量异常时，启动对二类居住区域的空气质量传感器运行状态进行监测，以确保数据的可靠性；相反，如果空气质量正常，无需对二类居住区域的空气质量传感器运行状态进行监测，从而节约资源和减轻监测系统的负担，提高资源的利用效率，既确保了数据的准确性，又降低了监测系统的运行成本，这有助于更有效地保护居民的健康和提高整体环境监测的效能。