環境污染監控系統設計研究

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摘要：為加強對污染源的監督管理，合理控制環境污染物總量，快速應對突發性污染事件的環境處置能力，提出一種基于數據挖掘技術的環境污染監控系統設計方案。利用數據挖掘技術獲得大量環境信息數據中隱性知識和規則，達到挖掘結果可視化效果，建立監控模型，通過傳感器節點采集環境數據，運算出污染源的允許排放總量，在重點污染區域部署傳感器節點來檢測污染排放情況，憑借本地用戶監控界面和遠程監控網站完成環境污染監控系統設計。實驗結果顯示，該系統監控準確性較高，網絡壽命較長。

關鍵詞：數據挖掘技術；節能策略；網絡功耗；傳感器節點；環境污染監控

近幾十年來，通過不斷出臺措施，加強環境質量監測能力建設，加強環境污染治理，恢復重要功能區生態，環境質量得到了一定程度的改善。但由于種種原因，幾十年來，中國環境形勢依然十分嚴峻，環境質量惡化的趨勢沒有得到根本改善，環境污染和生態破壞已成為制約國民經濟可持續發展的重要因素。有必要實施應急控制，對環境污染實時監控［1］。環境污染信息十分復雜，在大環境信息的準確獲取和數據的歸納和體現中，不同污染因子的比例、傳遞和變化都存在諸多困難。上述檢測手段無法從大量復雜的環境污染信息中快速獲取不同污染因子之間的關聯，監測效果較差，為此，文章利用數據挖掘技術，挖掘其隱藏的規律，直觀得到各種環境數據的退化規律和結果。同時采用傳感器節點對重點區域的污染物排放進行檢測，通過遠程監控終端中的數據采集模塊對環境污染因素實時監控［2］。

1基于數據挖掘技術的環境污染源數據可視化

數據挖掘技術是在大量的數據中，應用特殊的數據處理方法，將隱藏在相關數據中的不被識別的、尚未被發現而是實際存在的知識和規則挖掘出來的，利用已知的知識和規律來表達處理過程。得到的數據規則可以用現有的知識規則來表示，數據挖掘技術利用數據庫的存儲功能，對大量信息進行搜索和處理，識別出相關數據之間的潛在規律，挖掘出相關數據蘊含的重要規律［3］。該規律可以提供環境數據的總體特征，描述大量相關環境污染情況并預測其發展趨勢，為生產維護實施系統提供重要的數據支持，更好地為監測模塊和用戶服務。同時也可清晰監測污染程度，了解污染發展情況，推動制定相關防治措施，為大規模環境污染防治提供基礎。系統整體結構圖，在圖1中展現。

2環境污染監控系統設計方案

2．1監控模型構建

由于污染源十分廣泛，污染檢測困難性較大。為此接入AAA（Authentication、Authorization、Ac⁃counting）服務器［5－6］。假定污染環境容量為H，各污染源的允許排放總量為P1，P2，…，Pn，滿足以下數學關系：（1）當某一區域的污染源發生ΔP增量時，根據適當的總量平衡和削減任務分配模型集成到環境自動監控系統當中，確保污染容量不超過允許的環境容量，環境質量處于穩定狀態，確保環境安全［7］。

2．2系統節能設計

設定E為系統節點的初始能量值，E0為單位時間的能量消耗。可建立下述模型為：當初始能量值E為常數時，應降低單位時間能耗E0以增加節點壽命T，由式（5）可知，只有每個αi的值能夠降低，為控制模塊i的占比，應在硬件和軟件方面采取相應的措施。

2．3硬件設計

公共節點集成了溫度，亮度和化學成分傳感器這些傳感器負責收集環境污染信息。處理器模塊和通信模塊采用低能耗產品，延長節點生命周期。網關節點具有強大的通信能力，公共節點收集數據并將其發送到網關，網關通過移動通信網絡傳輸數據，并將其傳輸到監控中心，控制中心對收集到的數據進行處理，以實現對污染排放的實時監控。

2．4軟件設計

系統軟件部分主要設計了傳感器節點數據采集程序、網關節點數據傳輸程序，并開發監控中心實現對環境污染的監控。環境數據采集流程圖如圖2所示。監控中心負責向節點下達命令。系統啟動后，首先進行后臺數據庫和節點的部署，部署完畢后由監控中心發出命令，激活傳感器節點。通過監控中心可以設置數據采集信息和采集周期，根據環境不同，采集周期可設置為60min，如果每1min采集一次數據，那么會導致監控中心需要處理的數據量過大，將會嚴重影響傳感器節點的生命周期，從而導致系統不穩定甚至癱瘓。傳輸過程需要對數據進行加密以確保網絡不受攻擊。如果存在未知數據或惡意攻擊數據包，收集到的數據庫將被剔除，有效的數據會通過終端進行顯示和處理，并存儲在后臺數據庫中。系統在后臺建立數據庫用于存儲數據，并根據存儲的數據回放歷史。決策支持中心設置采集樣本的閾值。當超過閾值時，系統參數將得到優化。決策中心可以增加和減少監控參數，提高監控效率。監控系統軟件的具體結構在圖3中展現。

3實驗結果分析

為了測試文章設計的面向物聯網的信息監控系統的應用性能，進行了系統調試和仿真實驗分析。在嵌入式設備上運行QtC＋＋API，構建物聯網信息監控系統集成了智能控制Linux內核，數據輸入通道為四個采集卡的任意通道。系統調試設備為InterpentumTyp3220A隨機數據發生器和Openg132PST3202可編程控制器。設置系統初始頻率為2kHz，采樣間隔為5􀆰2ms。設定監測數據精度為precision，查全率為recall，F－measure作為兩者的調和均值，TP為監測結果是正確、實際結果也為正確的情況，TN為監測結果是錯誤、實際結果也為錯誤的情況，FP為監測結果是正確、實際結果為錯誤的情況，FN為監測結果是錯誤、實際結果為正確的情況，各個評估指標運算公式如下：根據上述仿真環境和參數的設置，采用文獻［1］、［2］與文章方法對檢測結果的F－measure值進行比較。不同方法下的監控與挖掘性能對比曲線如圖4所示。隨著迭代數量的不斷增加，文章方法綜合檢測精度逐漸提高，當到達最大值時開始緩慢降低，但仍保持較高的檢測精度。這是因為通過數據挖掘能夠剔除冗余信息，使用于檢測的數據能提供高精度信息，最終使結果具有較高可信度。系統運行時間對比分析，具體內容如圖5所示。分析圖5可知，文章設計系統與其他兩種系統相比而言運行時間最短，內存占用較小，可操作性強，所耗用資源成本較低、連續工作穩定性好、故障率低等優點，能滿足日常應用需求。

4結語

環境保護是人類實現可持續發展的重要保障，世界各國政府和公眾都意識到環境污染對人類生存5不同系統運行時間對比圖和社會經濟發展的巨大危害，隨著中國環境保護工作的深入發展，對環境管理手段提出了更高的要求。文章提出一種基于數據挖掘技術的環境污染監控系統設計。它解決了以往環境管理系統直觀性差、準確性差的問題，實現了高精度、高穩定性、高效率的污染監測可視化，為環境影響分析和預測提供了及時、可靠的信息，能夠針對相關風險定制有效的防控措施。為政府有關部門決策提供依據，從而抑制事故的發生或減少危害范圍。

參考文獻：

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［2］宋薇．基于云計算的化工廠污染源高清視頻監測防控系統設計［J］．湘潭大學自然科學學報，2018，40（3）：62－65．

［3］蔡榕，周長江，楊毅，等．基于數據挖掘的電力儀表圖像智能監控系統設計［J］．自動化與儀器儀表，2020，245（3）：123－125；129．

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［5］郭欣，章鳴嬛，吳良，等．基于數據挖掘技術的高校教學質量監控研究［J］．微型電腦應用，2020，36（1）：7－10，21．

［6］胡堅，胡峰俊，張紅，等．基于改進布谷鳥搜索算法對水質監測無線傳感器部署的優化［J］．浙江農業學報，2020，32（5）：897－903．

［7］王棟，袁偉，吳迪．基于WiFi物聯網的圖書館環境監測系統［J］．計算機科學，2018，45（S2）：542－544；567．

作者：陳曉飛 賈勇 白亮亮 單位：新疆工程學院 信息工程學院