公布日：2024.04.16
申請日：2024.03.13
分類號：G06F18/20(2023.01)I;G06F18/2433(2023.01)I;G06N5/025(2023.01)I;G06Q10/04(2023.01)I;C02F1/00(2023.01)I
摘要
本發(fā)明公開了一種污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，屬于數(shù)據(jù)分析技術(shù)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)采集模塊用于收集數(shù)據(jù)，并通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)较到y(tǒng)中，數(shù)據(jù)包括泵、閥的開關(guān)數(shù)據(jù)和安裝的智能儀表數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)存儲模塊用于將收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和管理，數(shù)據(jù)分析模塊用于對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、趨勢分析、異常檢測中的至少一種；其中，關(guān)聯(lián)分析用于找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而更好地理解整個處理過程，優(yōu)化處理過程；趨勢分析用于通過觀察污水處理數(shù)據(jù)的長期趨勢，判斷出處理效果的改進(jìn)或惡化趨勢；異常檢測用于及時發(fā)現(xiàn)異常，避免造成更大的問題。該發(fā)明具備能進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、趨勢分析、異常檢測的優(yōu)點。
權(quán)利要求書
1.一種污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，包括中央處理模塊，所述中央處理模塊信號連接有數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)據(jù)可視化模塊，其特征在于：所述數(shù)據(jù)采集模塊用于收集數(shù)據(jù)，并通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)较到y(tǒng)中，所述數(shù)據(jù)包括泵、閥的開關(guān)數(shù)據(jù)和安裝的智能儀表數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)存儲模塊用于將收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和管理；數(shù)據(jù)分析模塊用于對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、趨勢分析、異常檢測中的至少一種；其中，關(guān)聯(lián)分析用于找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而更好地理解整個處理過程，優(yōu)化處理過程；趨勢分析用于通過觀察污水處理數(shù)據(jù)的長期趨勢，判斷出處理效果的改進(jìn)或惡化趨勢；異常檢測用于及時發(fā)現(xiàn)異常，避免造成更大的問題；數(shù)據(jù)可視化模塊用于將分析結(jié)果以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶，使用戶能夠更直觀地理解數(shù)據(jù)分析結(jié)果。
2.如權(quán)利要求1所述的一種污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于：所述中央處理模塊還信號連接有智能決策模塊，所述智能決策模塊用于基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，提供智能化的決策支持。
3.如權(quán)利要求1所述的一種污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)分析模塊信號連接有統(tǒng)計分析子模塊、關(guān)聯(lián)分析子模塊、趨勢分析子模塊和異常檢測子模塊，其中：所述統(tǒng)計分析子模塊用于提供基礎(chǔ)的統(tǒng)計分析，至少包括描述性統(tǒng)計、均值計算、方差分析、回歸分析中的一種，用戶可獲得污水處理數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結(jié)果，了解數(shù)據(jù)的分布和特征；所述關(guān)聯(lián)分析子模塊利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)污水處理數(shù)據(jù)中各因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；所述趨勢分析子模塊利用時間序列分析技術(shù)，對污水處理數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢預(yù)測，通過支持ARIMA和/或指數(shù)平滑的方法，預(yù)測未來的污水處理情況，為決策提供支持；所述異常檢測子模塊采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，對污水處理數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測，通過識別異常值和異常模式，及時發(fā)現(xiàn)污水處理過程中的異常情況，幫助用戶快速定位問題并進(jìn)行處理。
4.如權(quán)利要求1所述的一種污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于：所述關(guān)聯(lián)分析子模塊信號連接有以下單元：數(shù)據(jù)收集與處理單元：收集污水處理過程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并清洗、整理和預(yù)處理數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘單元：運用適當(dāng)?shù)乃惴ǎ诰蛱幚項l件與效果之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則；效果評估與反饋單元：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，提出優(yōu)化污水處理過程的建議，監(jiān)測實施優(yōu)化措施后的處理效果，并根據(jù)評估結(jié)果進(jìn)行反饋和調(diào)整。
5.如權(quán)利要求4所述的一種污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于：所述趨勢分析子模塊信號連接有以下單元：數(shù)據(jù)收集單元：收集污水處理的相關(guān)數(shù)據(jù)，并對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理；特征工程單元：對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和特征選擇，以便于模型訓(xùn)練，涉及的數(shù)據(jù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)規(guī)范化、離散化、特征組合；模型訓(xùn)練與優(yōu)化單元：根據(jù)所選擇的趨勢預(yù)測算法，利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，通過調(diào)整模型參數(shù)、采用集成學(xué)習(xí)技術(shù)，優(yōu)化模型的預(yù)測性能；預(yù)測與評估單元：使用訓(xùn)練好的模型對未來的污水處理趨勢進(jìn)行預(yù)測；還包括反饋單元，將預(yù)測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，然后反饋到模型中對模型進(jìn)行優(yōu)化。
6.如權(quán)利要求1所述的一種污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于：所述異常檢測子模塊信號連接有以下單元：數(shù)據(jù)預(yù)處理單元：對污水處理數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值填充、異常值處理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性；特征提取單元：特征提取是從原始數(shù)據(jù)中提取與異常檢測相關(guān)的特征，包括水質(zhì)指標(biāo)、處理流程參數(shù)；異常檢測算法單元：使用聚類算法、密度估計算法、自組織映射中的至少一種來自動識別數(shù)據(jù)中的異常值和異常模式，為后續(xù)的異常處理提供依據(jù)；異常處理單元：一旦檢測到異常值或異常模式，需要進(jìn)行相應(yīng)的處理，處理方式包括警報通知、數(shù)據(jù)修正、流程調(diào)整中的至少一種，通過及時發(fā)現(xiàn)和處理異常情況，可以確保污水處理過程的穩(wěn)定性和可靠性。
7.如權(quán)利要求1所述的一種污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于：所述污水處理數(shù)據(jù)還包括：流量、水質(zhì)參數(shù)、微生物指標(biāo)、有機(jī)物降解、氣體產(chǎn)量、能耗和化學(xué)品消耗。
8.如權(quán)利要求5所述的一種污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于：所述關(guān)聯(lián)分析子模塊和所述趨勢分析子模塊信號連接，形成聯(lián)合分析子模塊，所述聯(lián)合分析子模塊包括：聯(lián)合優(yōu)化策略制定單元：將關(guān)聯(lián)分析子模塊和趨勢分析子模塊的數(shù)據(jù)和結(jié)果整合，通過分析污水處理數(shù)據(jù)中各因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以及未來的污水處理情況的趨勢，制定出更加科學(xué)和高效的污水處理策略；聯(lián)合智能預(yù)警系統(tǒng)單元：利用關(guān)聯(lián)分析和趨勢分析的結(jié)果，構(gòu)建智能預(yù)警系統(tǒng)，通過對污水處理數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和趨勢預(yù)測，及時發(fā)現(xiàn)異常情況并進(jìn)行預(yù)警；聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度單元：結(jié)合關(guān)聯(lián)分析和趨勢分析的結(jié)果，用于優(yōu)化污水處理設(shè)備的調(diào)度計劃，通過分析不同因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測設(shè)備的需求和負(fù)載情況，從而制定更加合理的調(diào)度計劃，提高設(shè)備的利用率和污水處理效率，同時結(jié)合趨勢分析的結(jié)果，可以提前預(yù)測未來的需求變化，及時調(diào)整調(diào)度計劃，確保設(shè)備的穩(wěn)定運行和高效處理；聯(lián)合資源優(yōu)化配置單元：利用關(guān)聯(lián)分析和趨勢分析的結(jié)果，對污水處理資源進(jìn)行優(yōu)化配置，通過對污水處理數(shù)據(jù)中各因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行分析，可以更準(zhǔn)確地了解不同資源之間的相互影響和依賴關(guān)系，從而更好地進(jìn)行資源配置，同時結(jié)合趨勢分析的結(jié)果，可以預(yù)測未來的資源需求變化，提前進(jìn)行資源儲備和調(diào)配，確保資源的充足和合理利用。
9.如權(quán)利要求8所述的一種污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于：所述聯(lián)合分析子模塊還信號連接有：聯(lián)合智能推薦單元：結(jié)合關(guān)聯(lián)分析和趨勢分析的結(jié)果，構(gòu)建智能推薦單元，通過對污水處理數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，可以發(fā)現(xiàn)不同處理工藝、設(shè)備、材料之間的最佳組合和匹配關(guān)系，從而為用戶提供更加智能和個性化的推薦方案；聯(lián)合智能故障診斷單元：結(jié)合關(guān)聯(lián)分析和趨勢分析的結(jié)果，構(gòu)建智能故障診斷單元，通過對污水處理數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和歷史數(shù)據(jù)分析，可以及時發(fā)現(xiàn)異常情況并進(jìn)行故障診斷，通過關(guān)聯(lián)分析子模塊，可以發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)與其他因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助定位故障原因；通過趨勢分析子模塊，可以預(yù)測未來可能的異常趨勢，提前進(jìn)行預(yù)防和干預(yù)，通過智能故障診斷單元，可以提高設(shè)備的可靠性和穩(wěn)定性，減少故障停機(jī)時間，降低維護(hù)成本；聯(lián)合智能能耗管理單元：通過對污水處理設(shè)備的能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和趨勢預(yù)測，可以更加精準(zhǔn)地進(jìn)行能耗管理和優(yōu)化，通過關(guān)聯(lián)分析子模塊，可以發(fā)現(xiàn)不同能耗因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出能耗瓶頸；通過趨勢分析子模塊，可以預(yù)測未來可能的能耗變化趨勢，提前進(jìn)行節(jié)能措施的規(guī)劃和實施，通過智能能耗管理單元，可以提高設(shè)備的能源利用效率，降低能耗成本，同時減少對環(huán)境的影響；聯(lián)合智能安全監(jiān)控單元：結(jié)合關(guān)聯(lián)分析和趨勢分析的結(jié)果，構(gòu)建智能安全監(jiān)控單元，通過對污水處理設(shè)備的運行數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)測和歷史數(shù)據(jù)分析，可以及時發(fā)現(xiàn)安全隱患并進(jìn)行預(yù)警，通過關(guān)聯(lián)分析子模塊，可以發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)與其他因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助定位安全隱患；通過趨勢分析子模塊，可以預(yù)測未來可能的異常趨勢，提前進(jìn)行預(yù)防和干預(yù)，通過智能安全監(jiān)控系統(tǒng)，可以提高設(shè)備的安全性和穩(wěn)定性，保障工作人員的安全和健康。
10.如權(quán)利要求1所述的一種污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，其特征在于：所述數(shù)據(jù)還包括天氣數(shù)據(jù)；所述污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)還包括天氣因素關(guān)聯(lián)模塊，所述天氣因素關(guān)聯(lián)模塊信號連接有以下單元：數(shù)據(jù)處理和分析單元：收集天氣預(yù)報數(shù)據(jù)和水質(zhì)數(shù)據(jù)，同時收集相關(guān)的處理參數(shù)，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，包括數(shù)據(jù)清洗、異常值處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，通過分析數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性找出影響出水水質(zhì)的因素，以及這些因素與處理參數(shù)之間的關(guān)系；基于天氣預(yù)測模型單元：基于處理過的數(shù)據(jù)，可以建立預(yù)測模型，預(yù)測在不同天氣條件下的出水水質(zhì)；調(diào)整處理參數(shù)單元：根據(jù)預(yù)測結(jié)果，可以提前調(diào)整處理參數(shù)，以應(yīng)對可能的變化；持續(xù)監(jiān)測和調(diào)整單元：即使進(jìn)行了參數(shù)調(diào)整，也還需要持續(xù)監(jiān)測出水水質(zhì)，如果發(fā)現(xiàn)水質(zhì)仍然不達(dá)標(biāo)，需要及時調(diào)整處理參數(shù)，或者采取其他措施解決問題。
發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供了一種污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，具備能進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、趨勢分析、異常檢測的優(yōu)點，解決了現(xiàn)有技術(shù)的問題。
本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的，一種污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，包括中央處理模塊，所述中央處理模塊信號連接有數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)分析模塊和數(shù)據(jù)可視化模塊，所述數(shù)據(jù)采集模塊用于收集數(shù)據(jù)，并通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)较到y(tǒng)中，所述數(shù)據(jù)包括泵、閥的開關(guān)數(shù)據(jù)和安裝的智能儀表數(shù)據(jù)；所述數(shù)據(jù)存儲模塊用于將收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和管理，數(shù)據(jù)分析模塊用于對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析、趨勢分析、異常檢測中的至少一種；其中，關(guān)聯(lián)分析用于找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而更好地理解整個處理過程，優(yōu)化處理過程；趨勢分析用于通過觀察污水處理數(shù)據(jù)的長期趨勢，判斷出處理效果的改進(jìn)或惡化趨勢；異常檢測用于及時發(fā)現(xiàn)異常，避免造成更大的問題；數(shù)據(jù)可視化模塊用于將分析結(jié)果以可視化的方式呈現(xiàn)給用戶，使用戶能夠更直觀地理解數(shù)據(jù)分析結(jié)果。
作為本發(fā)明優(yōu)選的，所述中央處理模塊還信號連接有智能決策模塊，所述智能決策模塊用于基于數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，提供智能化的決策支持。
作為本發(fā)明優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)分析模塊信號連接有統(tǒng)計分析子模塊、關(guān)聯(lián)分析子模塊、趨勢分析子模塊和異常檢測子模塊，其中：所述統(tǒng)計分析子模塊用于提供基礎(chǔ)的統(tǒng)計分析，至少包括描述性統(tǒng)計、均值計算、方差分析、回歸分析中的一種，用戶可獲得污水處理數(shù)據(jù)的統(tǒng)計結(jié)果，了解數(shù)據(jù)的分布和特征；所述關(guān)聯(lián)分析子模塊利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，發(fā)現(xiàn)污水處理數(shù)據(jù)中各因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；所述趨勢分析子模塊利用時間序列分析技術(shù)，對污水處理數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢預(yù)測，通過支持ARIMA和/或指數(shù)平滑的方法，預(yù)測未來的污水處理情況，為決策提供支持；所述異常檢測子模塊采用無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，對污水處理數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測，通過識別異常值和異常模式，及時發(fā)現(xiàn)污水處理過程中的異常情況，幫助用戶快速定位問題并進(jìn)行處理。
作為本發(fā)明優(yōu)選的，所述關(guān)聯(lián)分析子模塊信號連接有以下單元：數(shù)據(jù)收集與處理單元：收集污水處理過程中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并清洗、整理和預(yù)處理數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘單元：運用適當(dāng)?shù)乃惴ǎ诰蛱幚項l件與效果之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則；效果評估與反饋單元：基于關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，提出優(yōu)化污水處理過程的建議，監(jiān)測實施優(yōu)化措施后的處理效果，并根據(jù)評估結(jié)果進(jìn)行反饋和調(diào)整。
作為本發(fā)明優(yōu)選的，所述趨勢分析子模塊信號連接有以下單元：數(shù)據(jù)收集單元：收集污水處理的相關(guān)數(shù)據(jù)，并對收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行初步處理；特征工程單元：對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和特征選擇，以便于模型訓(xùn)練，涉及的數(shù)據(jù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)規(guī)范化、離散化、特征組合；模型訓(xùn)練與優(yōu)化單元：根據(jù)所選擇的趨勢預(yù)測算法，利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，通過調(diào)整模型參數(shù)、采用集成學(xué)習(xí)技術(shù)，優(yōu)化模型的預(yù)測性能；預(yù)測與評估單元：使用訓(xùn)練好的模型對未來的污水處理趨勢進(jìn)行預(yù)測；還包括反饋單元，將預(yù)測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析，然后反饋到模型中對模型進(jìn)行優(yōu)化。
作為本發(fā)明優(yōu)選的，所述異常檢測子模塊信號連接有以下單元：數(shù)據(jù)預(yù)處理單元：對污水處理數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值填充、異常值處理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性；特征提取單元：特征提取是從原始數(shù)據(jù)中提取與異常檢測相關(guān)的特征，包括水質(zhì)指標(biāo)、處理流程參數(shù)；異常檢測算法單元：使用聚類算法、密度估計算法、自組織映射中的至少一種來自動識別數(shù)據(jù)中的異常值和異常模式，為后續(xù)的異常處理提供依據(jù)；異常處理單元：一旦檢測到異常值或異常模式，需要進(jìn)行相應(yīng)的處理，處理方式包括警報通知、數(shù)據(jù)修正、流程調(diào)整中的至少一種，通過及時發(fā)現(xiàn)和處理異常情況，可以確保污水處理過程的穩(wěn)定性和可靠性。
作為本發(fā)明優(yōu)選的，所述污水處理數(shù)據(jù)還包括：流量、水質(zhì)參數(shù)、微生物指標(biāo)、有機(jī)物降解、氣體產(chǎn)量、能耗和化學(xué)品消耗。
作為本發(fā)明優(yōu)選的，所述關(guān)聯(lián)分析子模塊和所述趨勢分析子模塊信號連接，形成聯(lián)合分析子模塊，所述聯(lián)合分析子模塊包括：聯(lián)合優(yōu)化策略制定單元：將關(guān)聯(lián)分析子模塊和趨勢分析子模塊的數(shù)據(jù)和結(jié)果整合，通過分析污水處理數(shù)據(jù)中各因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，以及未來的污水處理情況的趨勢，制定出更加科學(xué)和高效的污水處理策略；聯(lián)合智能預(yù)警系統(tǒng)單元：利用關(guān)聯(lián)分析和趨勢分析的結(jié)果，構(gòu)建智能預(yù)警系統(tǒng)，通過對污水處理數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和趨勢預(yù)測，及時發(fā)現(xiàn)異常情況并進(jìn)行預(yù)警；聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度單元：結(jié)合關(guān)聯(lián)分析和趨勢分析的結(jié)果，用于優(yōu)化污水處理設(shè)備的調(diào)度計劃，通過分析不同因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，可以更準(zhǔn)確地預(yù)測設(shè)備的需求和負(fù)載情況，從而制定更加合理的調(diào)度計劃，提高設(shè)備的利用率和污水處理效率，同時結(jié)合趨勢分析的結(jié)果，可以提前預(yù)測未來的需求變化，及時調(diào)整調(diào)度計劃，確保設(shè)備的穩(wěn)定運行和高效處理；聯(lián)合資源優(yōu)化配置單元：利用關(guān)聯(lián)分析和趨勢分析的結(jié)果，對污水處理資源進(jìn)行優(yōu)化配置，通過對污水處理數(shù)據(jù)中各因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行分析，可以更準(zhǔn)確地了解不同資源之間的相互影響和依賴關(guān)系，從而更好地進(jìn)行資源配置，同時結(jié)合趨勢分析的結(jié)果，可以預(yù)測未來的資源需求變化，提前進(jìn)行資源儲備和調(diào)配，確保資源的充足和合理利用。
作為本發(fā)明優(yōu)選的，所述聯(lián)合分析子模塊還信號連接有：聯(lián)合智能推薦單元：結(jié)合關(guān)聯(lián)分析和趨勢分析的結(jié)果，構(gòu)建智能推薦單元，通過對污水處理數(shù)據(jù)的深入挖掘和分析，可以發(fā)現(xiàn)不同處理工藝、設(shè)備、材料之間的最佳組合和匹配關(guān)系，從而為用戶提供更加智能和個性化的推薦方案；聯(lián)合智能故障診斷單元：結(jié)合關(guān)聯(lián)分析和趨勢分析的結(jié)果，構(gòu)建智能故障診斷單元，通過對污水處理數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和歷史數(shù)據(jù)分析，可以及時發(fā)現(xiàn)異常情況并進(jìn)行故障診斷，通過關(guān)聯(lián)分析子模塊，可以發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)與其他因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助定位故障原因；通過趨勢分析子模塊，可以預(yù)測未來可能的異常趨勢，提前進(jìn)行預(yù)防和干預(yù)，通過智能故障診斷單元，可以提高設(shè)備的可靠性和穩(wěn)定性，減少故障停機(jī)時間，降低維護(hù)成本；聯(lián)合智能能耗管理單元：通過對污水處理設(shè)備的能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和趨勢預(yù)測，可以更加精準(zhǔn)地進(jìn)行能耗管理和優(yōu)化，通過關(guān)聯(lián)分析子模塊，可以發(fā)現(xiàn)不同能耗因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，找出能耗瓶頸；通過趨勢分析子模塊，可以預(yù)測未來可能的能耗變化趨勢，提前進(jìn)行節(jié)能措施的規(guī)劃和實施，通過智能能耗管理單元，可以提高設(shè)備的能源利用效率，降低能耗成本，同時減少對環(huán)境的影響；聯(lián)合智能安全監(jiān)控單元：結(jié)合關(guān)聯(lián)分析和趨勢分析的結(jié)果，構(gòu)建智能安全監(jiān)控單元，通過對污水處理設(shè)備的運行數(shù)據(jù)進(jìn)行實時監(jiān)測和歷史數(shù)據(jù)分析，可以及時發(fā)現(xiàn)安全隱患并進(jìn)行預(yù)警，通過關(guān)聯(lián)分析子模塊，可以發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)與其他因素之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，幫助定位安全隱患；通過趨勢分析子模塊，可以預(yù)測未來可能的異常趨勢，提前進(jìn)行預(yù)防和干預(yù)，通過智能安全監(jiān)控系統(tǒng)，可以提高設(shè)備的安全性和穩(wěn)定性，保障工作人員的安全和健康。
作為本發(fā)明優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)還包括天氣數(shù)據(jù)；所述污水運維平臺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)還包括天氣因素關(guān)聯(lián)模塊，所述天氣因素關(guān)聯(lián)模塊信號連接有以下單元：數(shù)據(jù)處理和分析單元收集天氣預(yù)報數(shù)據(jù)和水質(zhì)數(shù)據(jù)，同時收集相關(guān)的處理參數(shù)，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，包括數(shù)據(jù)清洗、異常值處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，通過分析數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性找出影響出水水質(zhì)的因素，以及這些因素與處理參數(shù)之間的關(guān)系；基于天氣預(yù)測模型單元基于處理過的數(shù)據(jù)，可以建立預(yù)測模型，預(yù)測在不同天氣條件下的出水水質(zhì)；調(diào)整處理參數(shù)單元根據(jù)預(yù)測結(jié)果，可以提前調(diào)整處理參數(shù)，以應(yīng)對可能的變化；持續(xù)監(jiān)測和調(diào)整單元：即使進(jìn)行了參數(shù)調(diào)整，也還需要持續(xù)監(jiān)測出水水質(zhì)，如果發(fā)現(xiàn)水質(zhì)仍然不達(dá)標(biāo)，需要及時調(diào)整處理參數(shù)，或者采取其他措施解決問題。
與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果如下：1、關(guān)聯(lián)分析：污水處理過程中，各種因素之間可能存在相互影響的關(guān)系。通過關(guān)聯(lián)分析，可以找出這些因素之間的關(guān)聯(lián)性，從而更好地理解整個處理過程。例如，某兩種處理條件同時變化時，可能會對處理效果產(chǎn)生顯著影響，通過關(guān)聯(lián)分析可以發(fā)現(xiàn)并利用這些關(guān)系，優(yōu)化處理過程。
2、趨勢分析：通過觀察污水處理數(shù)據(jù)的長期趨勢，可以判斷出處理效果的改進(jìn)或惡化趨勢。這種分析可以幫助管理者及時調(diào)整處理策略，保證處理過程的持續(xù)、穩(wěn)定、高效。
3、異常檢測：污水處理過程中難免會出現(xiàn)異常情況，如設(shè)備故障、水質(zhì)突變等。通過異常檢測，可以及時發(fā)現(xiàn)這些異常，避免造成更大的問題。例如，當(dāng)某項水質(zhì)指標(biāo)突然升高或降低，可能意味著處理系統(tǒng)出現(xiàn)了問題，需要及時排查和解決。
綜上，這些數(shù)據(jù)分析手段可以幫助管理者更好地理解污水處理過程，優(yōu)化處理策略，提高處理效率，確保出水質(zhì)量。通過大數(shù)據(jù)分析，可以對污水處理的市場趨勢、技術(shù)發(fā)展等進(jìn)行深入研究，為企業(yè)決策提供數(shù)據(jù)支持。
（發(fā)明人：楊磊;張能;方龍音;錢碧云）
