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公开(公告)号：CN112132333A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010982913.3
申请日：2020-09-16
申请人： 安徽泽众安全科技有限公司 , 清华大学合肥公共安全研究院 , 北京辰安测控科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的短期水质水量预测方法，包括以下步骤：步骤A：对原始水质水量数据进行预处理，将处理后的数据划分为训练集和测试集；步骤B：将训练集输入LSTM网络中进行训练，使用adam算法更新权重，得到预测模型；步骤C：基于原始水质水量数据使用预测模型预测测试集中的预测值；步骤D：将预测误差输入ARMA模型中得到误差序列的误差修正模型；步骤E：将待预测数据分别输入预测模型和误差修正模型，将结算结果几何相加得到预测值；本发明还提供水质水量预测系统。本发明的优点在于：通过LSTM神经网络和ARMA模型分别对待预测时刻的水质水量和预测误差进行计算，具备更强的通用性和稳定性，使得水质水量预测结果更为稳健。
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公开(公告)号：CN109683646A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201910007296.2
申请日：2019-01-04
申请人： 安徽辰控智能科技有限公司 , 北京辰安科技股份有限公司 , 清华大学合肥公共安全研究院
IPC分类号： G05D27/02
CPC分类号： G05D27/02
摘要： 本发明公开了一种智能化的实验环境条件监控系统，包括：信息采集模块，用于采集实验室所处环境的环境参数；环境监测模块，用于根据采集到的环境参数与预设的实验环境参数区间判断实验室所处环境是否达标；环境调节模块，用于在实验室所处环境不达标时，将实验室所处环境的环境参数调节到预设的实验环境参数区间内,如此，通过信息采集模块对实验室所处环境的环境参数进行采集，通过环境监测模块判断实验室所处环境的环境参数是否达到进行实验的标准，在实验室所处环境的环境参数未达到进行实验的标准时，将实验室所处环境的环境参数调节到实验环境参数区间内，对现有的环境参数监控进行有效整合，提升了实验过程的安全性和结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112101790B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202010973031.0
申请日：2020-09-16
申请人： 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安测控科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G01D21/02
摘要： 本发明公开一种水体监测视频及数据联动预警方法，包括S01.根据历史水质监测数据，制作每个入河排口节点的风险评分表；S02.根据历史视频数据，训练获得目标神经网络模型；S03.水质监测预警，根据入河排口节点当前时间段的各项监测因子，代入该节点的风险评分表，获得预警等级；S04.视频监测预警，根据当前时间段获得的监测视频经过处理后输入目标神经网络模型，输出预警值，当预警值超过阈值时，发出预警信号；S05.根据水质监测预警等级和视频监测预警值，综合判断，输出报警信号。本发明利用人工智能图像识别及将水质监测与视频监测结合进行甄别诊断，降低因设备异常等其他因素导致的误报率，提高预警精度；实现基于视频及数据的水体联动监测报警体系。
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公开(公告)号：CN112198144B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010973039.7
申请日：2020-09-16
申请人： 安徽泽众安全科技有限公司 , 清华大学合肥公共安全研究院 , 北京辰安测控科技有限公司
IPC分类号： G01N21/64
摘要： 本发明一种快速污水溯源的方法，包括污染源数据库的建立，通过对监测流域内各个企业排口节点采集到的历史水样进行水质数据检测和三维荧光光谱分析，并将水质数据和三维荧光光谱数据结合得到水质快照信息录入数据库；污水溯源，将当前水样水质特征与数据库中的所有水质快照信息进行相似度计算，最后得出相似度最高的水质快照信息则为污染源。本发明所使用的水质数据均为线上自动检测，通过水质检测及三维荧光光谱检测结合，与数据库已录入水质快照信息进行相似度匹配，可以快速判断出下游污水的来源，大大节省了溯源时间，提高了溯源效率。
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公开(公告)号：CN112730785B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202011595080.1
申请日：2020-12-29
申请人： 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司
摘要： 本发明公开一种用于水质检测的进样盘，包括底座、容纳腔、立柱、进样盘本体、转动驱动机构；进样盘本体上设置有若干组定位孔，各组定位孔沿周向均匀分布；定位孔侧壁开设第一滑槽，第一滑槽中滑动安装有夹持块，夹持块第一端从定位孔侧壁伸出至定位孔中，夹持块与进样盘本体之间设置有弹性体，立柱中设置第二滑槽，第二滑槽中安装滑块，滑块上铰接设置支架本体，滑块上设置支架本体驱动机构；支架本体上设置有头部向下的清洗针，清洗针位于定位孔上方；立柱还设置有滑块升降驱动机构。本发明的优点在于：其稳定性较好，在实际应用中，样品瓶不会产生晃动、磕碰、泼洒，解决了样品瓶易磕碰，容易发生交叉污染的问题，具有工作安全稳定的优点。
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公开(公告)号：CN114660030A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210264034.6
申请日：2022-03-17
申请人： 清华大学合肥公共安全研究院
摘要： 本发明公开了一种污染源解析方法、装置及存储介质，属于水环境保护及监测技术领域，方法包括采集污染水样；采用三维荧光光谱检测方法和电化学光谱检测方法对水样进行检测，得到多维光谱数据；利用熵权法对多维光谱数据进行降维处理，分别计算图谱矩阵分配权重；基于图谱矩阵分配权重，构建二维权重矩阵；采用欧式距离判断分析法，计算二维权重矩阵与预先构建的数据库中的权重矩阵之间的相似度，确定污染源。本发明利用电化学扰动对水质中的活性成分进行了增强，为水污染源解析提供更多信息挖掘隐藏的水质光谱信息，增加水质检测溯源的辨识度；同时利用熵权法‑欧式距离进行污染溯源分析，提高污染来源识别与解析的准确性。
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公开(公告)号：CN112132333B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010982913.3
申请日：2020-09-16
申请人： 安徽泽众安全科技有限公司 , 清华大学合肥公共安全研究院 , 北京辰安测控科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/084
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的短期水质水量预测方法，包括以下步骤：步骤A：对原始水质水量数据进行预处理，将处理后的数据划分为训练集和测试集；步骤B：将训练集输入LSTM网络中进行训练，使用adam算法更新权重，得到预测模型；步骤C：基于原始水质水量数据使用预测模型预测测试集中的预测值；步骤D：将预测误差输入ARMA模型中得到误差序列的误差修正模型；步骤E：将待预测数据分别输入预测模型和误差修正模型，将结算结果几何相加得到预测值；本发明还提供水质水量预测系统。本发明的优点在于：通过LSTM神经网络和ARMA模型分别对待预测时刻的水质水量和预测误差进行计算，具备更强的通用性和稳定性，使得水质水量预测结果更为
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公开(公告)号：CN114662895A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210264022.3
申请日：2022-03-17
申请人： 清华大学合肥公共安全研究院
摘要： 本发明公开了一种管网综合风险评估方法及装置，属于水环境保护及监测技术领域，方法包括收集雨污水管网的风险评估数据，包括管网的监测指标数据及管网区域雨量数据；采用无监督聚类方法对风险评估数据进行聚类分析，确定入流排放类、入渗排放类及旱天排放类；以各类别下样本点为组单位，统计各类情况下监测指标数据的平均值，并将旱天类情况下监测指标数据的平均值作为本底值，计算管网的混接指数和入渗指数、溢流指数和堵塞指数，从而确定管网的风险指数。本发明有效避免因管网基础数据不足或不精确对入流入渗评估的影响，提高入流入渗评估的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN109737307B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201910007485.X
申请日：2019-01-04
申请人： 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安科技股份有限公司 , 清华大学合肥公共安全研究院
摘要： 本发明公开了一种城市雨污水管网错接漏接快速排查系统和方法，该系统包括：发射装置、与发射装置配合使用的多个接收装置和控制模块；发射装置安装在目标区域内的目标窨井盖上，并用于向窨井内发射特征性的低频声波；各接收装置分别安装在目标区域内除目标窨井盖外的其他窨井盖上，并用于接收发射装置发射的特征性的低频声波；控制模块获取各接收装置接收到的各个特征性的低频声波，根据各个特征性的低频声波的低频声波特征频谱确定目标区域的窨井内管网是否出现错接或漏接。
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公开(公告)号：CN112101790A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010973031.0
申请日：2020-09-16
申请人： 清华大学合肥公共安全研究院 , 安徽泽众安全科技有限公司 , 北京辰安测控科技有限公司
摘要： 本发明公开一种水体监测视频及数据联动预警方法，包括S01.根据历史水质监测数据，制作每个入河排口节点的风险评分表；S02.根据历史视频数据，训练获得目标神经网络模型；S03.水质监测预警，根据入河排口节点当前时间段的各项监测因子，代入该节点的风险评分表，获得预警等级；S04.视频监测预警，根据当前时间段获得的监测视频经过处理后输入目标神经网络模型，输出预警值，当预警值超过阈值时，发出预警信号；S05.根据水质监测预警等级和视频监测预警值，综合判断，输出报警信号。本发明利用人工智能图像识别及将水质监测与视频监测结合进行甄别诊断，降低因设备异常等其他因素导致的误报率，提高预警精度；实现基于视频及数据的水体联动监测报警体系。
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