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原文传递水质信息处理方法、系统、存储介质及计算机设备

专利名称：	水质信息处理方法、系统、存储介质及计算机设备
摘要：	本申请涉及一种水质信息处理方法、系统、存储介质及计算机设备，获取对象水体的水质检测参数；根据物理化学参数以及细菌总量，对细菌总量的变化情况进行预测，得到对象水体的细菌总量预测值以及特异病原菌含量预测值；当细菌总量预测值和/或特异病原菌含量预测值超出水质健康标准时，根据细菌总量预测值和/或特异病原菌含量预测值确定对应的水质治理策略。通过预测水体中的细菌总量以及特异病原菌含量，可以提前预测水质状况，并且在水质状况超出水质健康标准时提供对应的水质治理策略，从而可以起到类似实时监测水质状况的目的，并且可以在一定程度上减少由于水质信息滞后造成的安全影响及财产损失。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	广东;44
申请人：	南方科技大学
发明人：	郑一;鲁海燕;张敬杰;姜继平;熊剑智
专利状态：	有效
申请日期：	2018-12-13T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-07T00:00:00+0800
申请号：	CN201811524359.3
公开号：	CN109725119A
代理机构：	广州华进联合专利商标代理有限公司
代理人：	潘霞
分类号：	G01N33/18(2006.01);G;G01;G01N;G01N33
申请人地址：	518055 广东省深圳市南山区西丽镇学苑大道1088号南方科技大学
主权项：	1.一种水质信息处理方法，其特征在于，包括：获取对象水体的水质检测参数，所述水质检测参数包括：物理化学参数及细菌总量；根据所述物理化学参数以及所述细菌总量，对所述细菌总量的变化情况进行预测，得到所述对象水体的细菌总量预测值以及特异病原菌含量预测值；当所述细菌总量预测值和/或所述特异病原菌含量预测值超出水质健康标准时，根据所述细菌总量预测值和/或所述特异病原菌含量预测值确定对应的水质治理策略。 2.根据权利要求1所述的水质信息处理方法，其特征在于，所述特异病原菌为不同应用环境对应的致病菌。 3.根据权利要求2所述的水质信息处理方法，其特征在于，根据所述物理化学参数以及所述细菌总量，对所述细菌总量的变化情况进行预测，得到所述对象水体的细菌总量预测值以及特异病原菌含量预测值，包括：根据所述物理化学参数以及所述细菌总量，通过水质生态机理模型对所述细菌总量的变化情况进行预测，并根据所述细菌总量以及变化情况预测结果得到所述对象水体的细菌总量预测值；根据所述细菌总量预测值，通过神经网络模型对特异病原菌的含量进行预测，得到所述对象水体的特异病原菌含量预测值。 4.根据权利要求3所述的水质信息处理方法，其特征在于，包括以下各项中的任一项：第一项：根据样本数据对水质生态机理模型进行参数率定及参数验证，并将细菌再生长参数加入所述水质生态机理模型，所述样本数据包括物理化学参数以及对应的细菌总量变化数据；第二项：以特异病原菌类型以及不同细菌总量对应的特异病原菌含量为训练数据，对所述神经网络模型进行训练；当所述神经网络模型根据当前细菌总量得到的特异病原菌含量预测值与所述当前细菌总量对应的实际特异病原菌含量的误差在预设范围内时，确定所述神经网络模型训练完成。 5.根据权利要求1所述的水质信息处理方法，其特征在于，根据所述细菌总量预测值和/或所述特异病原菌含量预测值确定对应的水质治理策略，包括：根据所述细菌总量预测值和/或所述特异病原菌含量预测值，通过水质生态机理模型以及神经网络模型对所述细菌总量预测值和/或所述特异病原菌含量预测值对应的水质治理情况进行预测评估，并根据预测评估结果确定对应的水质治理策略。 6.根据权利要求5所述的水质信息处理方法，其特征在于，根据所述细菌总量预测值和/或所述特异病原菌含量预测值，通过水质生态机理模型以及神经网络模型对所述细菌总量预测值和/或所述特异病原菌含量预测值对应的水质治理情况进行预测评估，并根据预测评估结果确定对应的水质治理策略，包括以下各项中的任一项：第一项：当所述细菌总量预测值以及所述特异病原菌含量预测值都超出水质健康标准时，根据所述细菌总量预测值以及预设治理策略，通过所述水质生态机理模型对治理后的细菌的再生长情况进行预测，得到细菌总量二次预测值，所述细菌总量二次预测值为所述细菌总量预测值对应的、治理后的细菌总量的预测值；根据所述细菌总量二次预测值，通过所述神经网络模型对对应的特异病原菌含量进行预测，得到对应的特异病原菌含量二次预测值，所述特异病原菌含量二次预测值为所述特异病原菌含量预测值对应的、治理后的特异病原菌含量的预测值；根据所述预设治理策略，通过所述神经网络模型对治理后的有害副产物含量进行预测，得到对应的有害副产物含量预测值；当所述细菌总量二次预测值、所述特异病原菌含量二次预测值以及所述有害副产物含量预测值达到预设标准时，确定所述预设治理策略为所述水质治理策略；第二项：当所述细菌总量预测值超出水质健康标准时，根据所述细菌总量预测值以及预设治理策略，通过所述水质生态机理模型对治理后的细菌的再生长情况进行预测，得到细菌总量二次预测值；根据所述预设治理策略，通过所述神经网络模型对治理后的有害副产物含量进行预测，得到对应的有害副产物含量预测值；当所述细菌总量二次预测值以及所述有害副产物含量预测值达到预设标准时，确定所述预设治理策略为所述水质治理策略；第三项：当所述特异病原菌含量预测值超出水质健康标准时，根据所述细菌总量预测值以及预设治理策略，通过所述水质生态机理模型对治理后的细菌的再生长情况进行预测，得到细菌总量二次预测值；根据所述细菌总量二次预测值，通过所述神经网络模型对对应的特异病原菌含量进行预测，得到对应的特异病原菌含量二次预测值；根据所述预设治理策略，通过所述神经网络模型对治理后的有害副产物含量进行预测，得到对应的有害副产物含量预测值；当所述特异病原菌含量二次预测值以及所述有害副产物含量预测值达到预设标准时，确定所述预设治理策略为所述水质治理策略。 7.根据权利要求6所述的水质信息处理方法，其特征在于，所述神经网络模型通过以下步骤训练得到：以不同的预设治理策略以及对应的有害副产物含量为训练数据，对所述神经网络模型进行训练；当所述神经网络模型根据当前治理策略得到的有害副产物含量预测值与所述当前治理策略对应的实际有害副产物含量的误差在预设范围内时，确定所述神经网络模型训练完成。 8.一种水质信息处理系统，其特征在于，包括：水质监测装置、数据传输装置以及水质管理平台；所述水质监测装置用于通过监测获取对象水体的水质检测参数，所述水质检测参数包括：物理化学参数及细菌总量；所述数据传输装置用于将所述水质监测装置获取的水质检测参数传输至所述水质管理平台；所述水质管理平台用于根据所述物理化学参数以及所述细菌总量，对所述细菌总量的变化情况进行预测，得到所述对象水体的细菌总量预测值以及特异病原菌含量预测值；当所述细菌总量预测值和/或所述特异病原菌含量预测值超出水质健康标准时，根据所述细菌总量预测值和/或所述特异病原菌含量预测值确定对应的水质治理策略。 9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的水质信息处理方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的水质信息处理方法的步骤。
所属类别：	发明专利