1.本发明涉及环境在线监测技术领域，具体涉及一种基于动态监测的一体化污水处理方法及系统。
背景技术：
2.随着现代工业的发展和人类活动的频繁，环境污染日益严重，尤其是空气污染和水污染，工业活动产生的大量废水随意排放，有些污水未经处理就排放到自然环境，使地表水受到污染。现有的一体化污水处理方法是通过对污水的基础处理后，再经过对处理过后的水质进行检测，而在水质检测的期间，水质会根据水中微生物和植物等含量水质的检测会再处理之后产生变化在，所以在每次进行污水处理过后，仍然需要对水质进行检测，并且水样数据传输速度迅速才能更快对污水处理装置进行调整，快速对污水处理不合理的地方做出修改，保证污水处理的合格。
技术实现要素：
3.鉴于以上所述现有方法的局限，本发明的目的在于提出一种基于动态监测的一体化污水处理方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
4.为了实现上述目的，根据本发明的一方面，提供一种基于动态监测的一体化污水处理方法：
5.一种基于动态监测的一体化污水处理方法，所述方法包括以下步骤：
6.s100：对工业废水、生活污水和城市污水进行处理；
7.s200：将处理之后的水进行检测，并且通过传感器对水质进行实时采样检测；
8.s300：通过对水质实施采样检测获得的数据进行筛选，获得水体具体有效信息；
9.s400：根据水体具体有效信息得到污水处理进度；
10.s500：根据所述污水处理进度对污水处理进行调整。
11.进一步地，在步骤s100中，将工业废水、生活污水和城市污水的排放进行集中进行净水处理，并将所述污水进行汇聚，并在汇成一条河流前端设置水样采集装置，同事再汇聚断也设置水样采集装置，并且设置时间段且根据一个周期中相同的时间段进行采集，将采集得水样数据存储于储存器中。
12.进一步地，在步骤s200中，通过在设置水样采集装置的待测区域设置传感器，并通过传感器收集污水的水样数据，对所述水样数据进行标准化处理，并且将所述水样数据采集的浓度值、ph值、水污染度，并根据将所述采集的水样数据按时间进行排列，并构建具有时间顺序的集合n、z、s，所述集合n为浓度值的集合，所述集合z为ph值的集合，所述集合s为水污染度的集合。
13.进一步地，在步骤s300中，构建传感器网络，将待监控区域划分成n个子区域；
14.步骤s301，在每个子区域内布置一个组合传感器，所述组合传感器包括汇集口与
分流口的传感器，每个子区域对应一个组合传感器，通过组合传感器获得水样数据，将待监控区域中的几何中心选择一个组合传感器作为主节点，如果每个组合传感器都直接把数据通过无线发送到主节点中，将所述中心位置的主节点向边缘位置的子节点扩散分布，并且主节点的水样数据向子节点进行传输，在子节点中进行对比校正，再将水样数据传输回到主节点中；
15.步骤s302，在子节点中对水样数据进行对比校正，将主节点的组合传感器的所采集到的浓度值、ph值、水污染度进行标准化处理，并获取集合n、z、s的最大值nmax、zmax、smax，和最小值nmin、zmin、smin；
16.步骤s303，设节点间通讯路径为g，并将每个主节点与子节点连接路径根据传输的水样数据的编号表示，gi表示第i个节点中组合传感器到主节点的通信路径，并将所述gi中的水样数据表示为ni、zi、si，计算获取水样数据中各个数据的权重值q，
17.所述q1为浓度值对于水样数据的权重值，q2为ph值对于水样数据的权重值，q3为水污染度对于水样数据的权重值，k为节点的总数；
18.步骤s303，通过q1为浓度值对于水样数据的权重值，q2为ph值对于水样数据的权重值，q3为水污染度对于水样数据的权重值构建权重矩阵，通过所述权重矩阵基于textrank算法将所述水样数据的词向量，并将所述水样数据的词向量定义为p(n，z，s)，
19.计算核心关键词的客观权重，计算关键词的信息熵，计算公式为：
[0020][0021]
其中，ei表示第i个节点的信息熵，p表示关键词个数；
[0022]
步骤s304，通过信息熵计算得到水样数据在待测区域中的水质评价值mid，根据所述水质评价值mid对净水装置进行调整。
[0023]
进一步地，在步骤s400中，定义pi是组合传感器i的传输耗能集合，而所述组合传感器i向组合传感器j传输时消耗的传输耗能定义为pij，计算传输耗能的平均值值mean(pi)，若时的传输的子节点定义为未干扰节点，
[0024]
若时的传输的子节点定义为预干扰节点，每个子节点中组合传感器把受到当前主节点通信的路径干扰状态广播至区块链中，主节点将受到通信路径干扰的组合传感器数量小于的组合传感器作为候选节点，主节点广播候选节点的信息，所述候选节点的信息包括候选节点的编号和的值，各个子节点收到候选节点的信息后，判断自身是否属于候选节点，属于候选节点的子节点按照水样数据的权重值输出污水处理进度。
[0025]
进一步地，在步骤s500中，根据污水处理进度对污水处理进行调整的步骤为：对于
组合传感器采集到的水样数据中的浓度值、ph值、水污染度，以主节点中的组合传感器为中心与其距离最近的子节点的组合传感器，取子节点的组合传感器最近一个取样周期的往前一个取样周期ts的数据记为集合tu＝
[0026]
{t1,t2,
…
,tp}，计算水污染评估的数据的预估极值dr和预估平均值dp,通过dr与dp计算得到系数值x，x＝(dr-dp)/dp，通过所述系数值x对各个水样数据中的值对应的水污染处理装置进行调整。
[0027]
进一步地，一种基于动态监测的一体化污水处理系统，其特征在于，所述系统包括：污水处理装置，污水采集装置，处理器和存储器，所述污水采集装置获得的数据以及处理器处理完成的数据可存储在存储器中，所述污水处理装置，污水采集装置和存储器可在所述处理器上运行计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法中的任一一种基于动态监测的一体化污水处理方法中的步骤。
[0028]
污水处理装置：包括污水过滤装置、污水净化装置，主要用于将污水进行过滤且净水的装置；
[0029]
污水采集装置：包括组合传感器，对污水进行各个水样数据的收集；
[0030]
处理器：处理水样数据；
[0031]
存储器：存储水样数据和存储处理器输出的数据。
[0032]
本发明的有益效果：优化的数据传输路径能有效提高地水样数据传输效率，对水样数据进行评估和矫正，并且根据评估对污水处理装置中的污水处理方法做出要调整。
附图说明
[0033]
通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本发明的上述以及其他特征将更加明显，本发明附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附
[0034]
图中：
[0035]
图1所示为一种基于动态监测的一体化污水处理方法的流程图。
具体实施方式
[0036]
以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0037]
如图1所示的一种基于动态监测的一体化污水处理方法：
[0038]
一种基于动态监测的一体化污水处理方法，所述方法包括以下步骤：
[0039]
s100：对工业废水、生活污水和城市污水进行处理；
[0040]
s200：将处理之后的水进行检测，并且通过传感器对水质进行实时采样检测；
[0041]
s300：通过对水质实施采样检测获得的数据进行筛选，获得水体具体有效信息；
[0042]
s400：根据水体具体有效信息得到污水处理进度；
[0043]
s500：根据所述污水处理进度对污水处理进行调整。
[0044]
进一步地，在步骤s100中，将工业废水、生活污水和城市污水的排放进行集中进行
净水处理，并将所述污水进行汇聚，并在汇成一条河流前端设置水样采集装置，同事再汇聚断也设置水样采集装置，并且设置时间段且根据一个周期中相同的时间段进行采集，将采集得水样数据存储于储存器中。
[0045]
进一步地，在步骤s200中，通过在设置水样采集装置的待测区域设置传感器，并通过传感器收集污水的水样数据，对所述水样数据进行标准化处理，并且将所述水样数据采集的浓度值、ph值、水污染度，并根据将所述采集的水样数据按时间进行排列，并构建具有时间顺序的集合n、z、s，所述集合n为浓度值的集合，所述集合z为ph值的集合，所述集合s为水污染度的集合。
[0046]
优选地，水样数据的浓度值为污水中藻类物质的分泌物的含量，或者液态垃圾的含量，污染度则是对水体的各项指标的一个综合数据，所述指标包括：cod、bod、氨氮、ss、石油类、挥发酚等，还有一些重金属指标。
[0047]
进一步地，在步骤s300中，构建传感器网络，将待监控区域划分成n个子区域；
[0048]
步骤s301，在每个子区域内布置一个组合传感器，所述组合传感器包括汇集口与分流口的传感器，每个子区域对应一个组合传感器，通过组合传感器获得水样数据，将待监控区域中的几何中心选择一个组合传感器作为主节点，如果每个组合传感器都直接把数据通过无线发送到主节点中，将所述中心位置的主节点向边缘位置的子节点扩散分布，并且主节点的水样数据向子节点进行传输，在子节点中进行对比校正，再将水样数据传输回到主节点中；
[0049]
步骤s302，在子节点中对水样数据进行对比校正，将主节点的组合传感器的所采集到的浓度值、ph值、水污染度进行标准化处理，并获取集合n、z、s的最大值nmax、zmax、smax，和最小值nmin、zmin、smin；
[0050]
步骤s303，设节点间通讯路径为g，并将每个主节点与子节点连接路径根据传输的水样数据的编号表示，gi表示第i个节点中组合传感器到主节点的通信路径，并将所述gi中的水样数据表示为ni、zi、si，计算获取水样数据中各个数据的权重值q，
[0051]
所述q1为浓度值对于水样数据的权重值，q2为ph值对于水样数据的权重值，q3为水污染度对于水样数据的权重值，k为节点的总数；
[0052]
步骤s303，通过q1为浓度值对于水样数据的权重值，q2为ph值对于水样数据的权重值，q3为水污染度对于水样数据的权重值构建权重矩阵，通过所述权重矩阵基于textrank算法将所述水样数据的词向量，并将所述水样数据的词向量定义为p(n，z，s)，
[0053]
计算核心关键词的客观权重，计算关键词的信息熵，计算公式为：
[0054][0055]
其中，ei表示第i个节点的信息熵，p表示关键词个数；
[0056]
步骤s304，通过信息熵计算得到水样数据在待测区域中的水质评价值mid，根据所述水质评价值mid对净水装置进行调
programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立元器件门电路或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种基于动态监测的一体化污水处理系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种基于动态监测的一体化污水处理系统的各个分区域。
[0069]
所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种基于动态监测的一体化污水处理系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,smc)，安全数字(secure digital,sd)卡，闪存卡(flash card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0070]
尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本发明的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。