废水污染物排放总量监测方法及系统设计

针对目前我国工业点源水污染在线自动监测系统存在的废水取样和分析(测量)间隔时间过长导致废水污染物排放总量监测、计算不准确以及排污企业容易掌握其废水采样规律并经常偷排、突排高浓度废水而不能被有效监测的问题,提出一种按废水排放流量比例随机采样、统一存储综合水样进行污染物排放总量监测和计算的技术方案以及相应的智能化污水污染物总量监测系统结构,并阐述其工作原理.该智能化监测系统可有效克服现有水污染在线自动监测系统在运行中存在的计算时间长、监测误差大和取样规律易泄漏的缺陷.     

重点污染物排放量测算系统的设计与实现

针对造纸、印染、冶金、火电四大重点污染行业的实际情况,在VS2010开发环境下,采用C#设计并实现一种重点污染物排放量测算系统。实现COD、氨氮、二氧化硫及氮氧化物污染物总量的测算、统计和分析。通过监测数据法、产排污系数法两种污染物排放总量测算方法的横向分析比较表明,系统的建设有利于提出适合一般省市发展现状的主要污染物初始总量分配体系,有利于合理分配主要污染物总量控制指标。     

电子市场排污权交易的多智能体协商方法

为了平衡经济发展和污染治理之间的矛盾,将地理位置相对集中的排污企业建立专业电子市场用于排污权的交易。在控制排污总量的前提下,通过合理安排生产来最大化排污企业的收益。基于市场交互机制,给出了一个多智能体协商框架。每个智能体代表一家企业参与协商,在不暴露企业商业信息前提下,在当前污染物价格下通过规划方法计算污染物需求量。市场端接收每种污染物需求量并计算每种污染物价格,然后作为公共信息加以发布。仿真实验表明,相对于按比例单独缩减排污量,协商结果使得污染企业的个体收益都有所提高,从而增大了社会收益。     

基于改进AFSA算法的河流突发水污染溯源

污染源的排放时间、排放位置以及排放总量的确定是河流突发性水污染溯源问题的关键.如何快速准确的确定重金属污染源的三个因素, 然后通过GIS得到污染源企业的排查清单是本文的研究重点.本文通过对河流的水文水质的研究, 依据重金属污染物的特性, 确定了一维河流重金属污染物的时空变化的动态解析解.同时构造了污染物时空溯源模型以及污染物排放总量模型, 并利用改进的AFSA算法实现了模型的求解.研究结果表明, 该算法使得模型能够更加快速准确地得到三个参数的结果, 然后将该结果通过本文的方法并且借助GIS技术更快更准确的为相关工作人员提供污染源企业概率排查清单.本文提出的方法和模型对于水污染处理以及保护水环境具有一定的指导意义.     

应用电话网络的工业污水排放自动监控系统

企业排放的污水中含有多种污染成分，如酸碱离子、汞、铬离子等。这些有害物质如果不经处理直接排放到大自然中，会对环境造成极大的破坏，所以对工业污水的监测就显得及其重要。到目前为止，我国对工业污水的监测方法依然是人工定期采样、实验室分析，这种方法采样频率比较低，不能准确反映企业的实际排污状况，而且受控企业的分布比较分散，不能形成监控网络进行统一管理。目前，网络通信技术发展迅猛、组网方式多样，但考虑到监测系统的分布点多、面广，其传输的数据量不大以及性价比要求高的特点，我们开发研制了一种基于电话网络的工业污水自动监测系统。     

基于分布式微服务架构的重型车污染物排放监管平台设计

随着汽车尾气污染问题日益严峻, 生态环境部要求所有国六重型车安装远程排放管理车载终端以监测其尾气排放. 本文设计了一种基于分布式微服务架构的重型车污染物排放分区监管平台, 该平台采集特定区域内所有安装车载终端的重型车实时数据, 对重型车主要尾气污染物氮氧化物、颗粒物进行定量分析, 同时提出了一种判定污染物所属具体行政区的算法, 从而实现了各行政区域内重型车污染物排放总量统计和展示. 最终该平台部署于淄博市生态环境局, 运行正常且数据可靠, 为环保部门的精准监管和治理提供了有力的数据支撑.     

基于GPRS网络的二氧化硫在线监测系统的设计

节能降耗、污染减排是当前我国经济、社会发展面临的两个重大挑战和考验。针对电力、化工、冶金、水泥等行业的燃煤型炉窑排污严重、工作条件恶劣、数据采集困难等问题,设计了一种将嵌入式软硬件技术和基于GPRS无线通信技术相结合的无线远程监测系统,自动监测炉窑烟气中二氧化硫浓度和排放总量。该系统具有体积小易于布置、通信实时、价格便宜、易于维护等优点。     

PLC远程控制在园区废水收集系统中的应用和优化设计

PLC远程控制系统应用在化工园区废水收集系统“一企一管”中,很好的解决的企业排污及雨水排放的自动控制的要求,完善了园区智慧平环保智慧平台统一监控,统一管理的功能。     

企业排污监测与管理系统设计与实现

通过对企业排污情况及管理工作进行分析,设计并实现了一种基于无线通讯网络的企业排污监测与管理系统,可以实时监测管理企业排污情况,并就其中涉及的在线监测仪器选型、无线通讯网络掉钱保护、通讯协议兼容性等关键技术进行了介绍.系统采用了SOL Server数据库和Delphi编程环境,具有数据采集、数据无线传输、数据综合处理等功能.系统已经在实际企业中运行,经过测试,系统功能完整、运行稳定可靠,达到了预期的设计效果,并可以在同类行业中推广应用.     

无线传感网络在矿坑废水排放监测中的应用

针对目前矿井排污口污水实时检测的空白,提出了将无线传感网络技术应用于监测矿坑废水排放的设计方案,本系统实现了对矿坑废水排放的实时在线监测功能,及时将不合格的检测数据上报,为决策部门提供可靠依据.文章首先介绍了该监测系统的总体结构,其次对系统的软硬件设计进行了详细的介绍,最后将太阳能供电系统应用到整个设计中,达到延长网络...     

基于自适应随机行走的可扩展无偏抽样方法

针对非结构化P2P 系统中可扩展的快速无偏抽样问题,提出了一种基于多个peer 自适应随机行走的抽样方法SMARW.在该方法中,基于代理随机行走选择一组临时的peer 执行抽样过程,一次产生一组可调数目的抽样节点,提高了抽样速度,选择每次产生的抽样节点作为临时peer 进行新的抽样过程,这种简单的方法可以保证系统具有近似最优的系统负载均衡程度.同时,SMARW 利用自适应的分布式随机行走修正过程提高抽样过程的收敛速度.理论分析和模拟测试表明,SMARW 方法具有较高的无偏抽样能力以及近似最优的系统负载均衡程度.     

一种改进的自适应流量采样方法

高速链路对实时网络流量监测提出挑战.由于流量采集分析设备性能的限制,采用精确、高效的采样方法进行流量监测分析已成为必然.最简单的固定概率采样能监测较大业务流,但往往忽略掉比例几乎超过80%的较小业务流.数据流算法可以实时高效采集高速链路数据,基于该算法的SGS(sketch guided sampling)采样技术可以实时准确估计流大小分布,但当采样速率增大到监测系统处理能力最大值时,该方法的准确性迅速降低.基于SGS方法,提出一种自适应实时网络流量的采样方法SRGS(sketch and resources guided sampling).该方法将监测系统处理能力作为采样概率调节的一个重要参数.实验结果显示,SRGS方法能够及时根据当前流大小和监测系统处理能力,调节数据包采样概率,准确性高于SGS方法.     

Sampling streaming data with replacement

Simple random sampling is a widely accepted basis for estimation from a population. When data come as a stream, the total population size continuously grows and only one pass through the data is possible. Reservoir sampling is a method of maintaining a fixed size random sample from streaming data. Reservoir sampling without replacement has been extensively studied and several algorithms with sub-linear time complexity exist. Although reservoir sampling with replacement is previously mentioned by some authors, it has been studied very little and only linear algorithms exist. A with-replacement reservoir sampling algorithm of sub-linear time complexity is introduced. A thorough complexity analysis of several approaches to the with-replacement reservoir sampling problem is also provided.     

刷卡排污远程监测监控采样系统的设计

现代经济的快速发展和环境污染的日趋严重,使得工业污水对环境的影响问题日益突出。为此,文章开发了一种基于物联网技术的刷卡排污远程监测监控采样系统。该系统由中心平台和现场控制设备组成,采用物联网技术实现通讯,通过实时监测污水的流量、化学需氧量和氨氮等综合指标来刚性控制阀门的开关,并实现了刷IC卡预付费排污。同时针对监测因子参数的超标现象进行污水实时采集留样,便于进一步分析,做到执法有理有据。该方法与以往只对流量进行控制相比,收费更合理,执法手段更先进,为环保物联网的建立奠定了基础。     

Impulse-doublet sampling of random waveforms

For discrete time systems, the sampling rate is an important design issue. On the one hand, a sampling rate below the Nyquist rate results in spectral aliasing, on the other hand, a sampling rate chosen higher than necessary increases the computational burden. We show in this paper that aliased spectra, arising from sampling a random process below the Nyquist rate, may be completely eliminated. We show that a deterministic or random waveform that is sampled at a rate less than the classical Nyquist rate may be successfully reconstructed if two arbitrarily closely spaced samples are retained each sampling instant. A convergence proof is given for the random waveform case. We suggest a diagonally loaded maximum likelihood estimator approach to reduce the reconstruction errors resulting from timing jitter between the pairs of impulse samples as an area of future research.     

关于动力环境监控贝叶斯预测系统中参数获取的研究

针对目前动力环境监控系统中存在的一些问题,采用贝叶斯推理的方式处理一些不确定的信息,用于指导系统维护和决策。简单叙述了目前常见的一些抽样方法和预测方法,从统计学的角度讨论了如何对监控数据进行抽样才能更好的获取贝叶斯网络的先验概率和后验概率,并结合一些其他预测方法来完善推理系统,以实现对系统故障的有效预测。     

失稳网络医保信息欺诈检测算法研究

传统医保信息欺诈检测算法存在运行时间长、效率低的问题,无法保障患者医保信息安全,为了解决该问题,采用基于随机森林算法对失稳网络医保信息欺诈行为进行检测。通过混合抽样可抽取在失稳情况下的数据,并建立非平衡数据分类算法抽样机制;进行迭代随机森林数据计算,采用多数投票法构建基分类器,并以此为基础筛选异常数据;利用模型实现该算法对医保信息欺诈检测。设计对比实验,验证该算法有效性。通过实验结果可知,基于随机森林算法运行时间较短、效率高。     

基于模糊控制的自适应流量抽样方法

针对系统抽样中恒定报文采样概率方法异常检测的漏检率高和随机报文采样概率偏向于采集长流的缺陷,提出了一种模糊自适应流量抽样方法。该方法利用网络流量的相关性设定采样率,并实时自适应预测采样粒度,自动在允许误差范围内进行尽可能精确地测量,更好地捕捉到网络流量特征和网络行为特征。实验证明,所提方法不但能减少抽样数据对于异常检测的影响,而且可以高效地反映原始数据的异常情况。自适应模糊控制系统结构简单,易于实现,其控制策略达到了较高的工艺水平的要求,具有良好的预测性,并能提高流量检测的精确度,具有一定的推广价值。     

A decoupled designing approach for sampling consensus of multi‐agent systems

This paper introduces the motion‐planning approaches to solve the distributed consensus problems via sampling measurements. First, for first‐order multiagent systems, a class of sampled‐data–based algorithms are developed with arbitrary sampling periods, which solve the asymptotic consensus problem under both directed fixed and random switching topologies. Then, a new kind of distributed consensus algorithms is designed based on sampling measurements for second‐order multiagent systems. Under both the directed fixed and periodical switching topologies, asymptotic consensus problems of second‐order multiagent systems can be solved by using the proposed algorithms. Compared with existing continuous‐time consensus algorithms, one of remarkable advantages of proposed algorithms is that the sampling periods, communication topologies, and control gains are decoupled and can be separately designed, which relaxes many restrictions in controller designs. Finally, some numerical examples are given to illustrate the effectiveness of the analytical results.