基于污染源在線監控數據的智能分析研究

黃健 羅蘭 沈苑中等

摘要：我國環境問題日趨嚴重．對環境監測提出了更高的要求，污染源在線監控數據智能分析應運而生。結合“污染源在線監控數據智能分析及數據安全研究”課題，建立新一代污染源數據安全智能分析模型，將其應用于浙江省污染源監測領域，在降低建設成本，保障數據安全的前提下，為全方位、多層次、精準化的監督管理提供智能輔助支撐。通過這些技術的應用，能夠實現實時性、可預測性及智能化等綜合性功能，為環境保護事業的發展提供強有力的支撐。

關鍵詞：污染源；在線監控數據；智能分析；環境保護

中圖法分類號：X501 文獻標識碼：A

１ 環境污染與污染源在線監控

１．１ 環境污染問題

在世界經濟迅速發展的今天， 一直被人們忽略的環境問題日益凸顯， 沙塵暴、酸雨、泥石流等災害給人類敲響了警鐘， 需要強有力的手段約束人類違背自然規律的活動。目前我國經濟處于快速發展的階段，人民的物質生活水平也顯著提高。然而，在經濟高速發展的背后，我們賴以生存的環境正在面臨更嚴重的挑戰。隨著當前城市的快速發展，各種污染也隨之出現并逐年加重。

１．２ 污染源在線監控

污染源在線監控指的是以在線自動分析儀器為基礎設備，綜合利用移動通信、現代傳感、自動測量、自動控制、互聯網等技術，對排污單位的污染排放情況進行實時監控的過程，是提升生態環境部門環境監管能力，強化對排污單位的污染物排放監管的有效手段。

污染源在線監控的應用可以實時發現排污單位污染物出現超標排放的環境違法行為，生態環境部門可據此及時采取立案調查、限期整改、行政處罰等后續環境監管措施，進而有效打擊和震懾環境違法行為，減少因超標排放對環境造成的破壞。另外，污染源在線監控可以在多種環境下實施與應用，進而有效解決污染源監控中存在的面大、量廣、時效性的問題。

污染源在線監控的應用可以對環境問題進行實時、準確、有效的管理，這也代表了現代環境保護管理的發展趨勢。

目前，全國各省均上線了污染源在線監控系統，對排污企業進行了排放監管。建設污染源在線監控系統可以全面掌握各省規模以上污染源的污染物排放狀況，為環境質量改善提供有效的數據支撐。

１．３ 在線監控數據智能分析

近年來，隨著我國生態環境保護意識的提高，各省部署的污染源自動監控點位數量逐年上升，不斷加強對污染排放企業的監管［１］ 。

目前世界范圍內的在線監控系統主要停留在對數據的實時監控上，對大規模的歷史數據進行系統性分析較為缺乏，數據的應用效果需進一步提升。系統停留于監控感知層面，面對大量的企業實時傳輸數據，只能超標后督辦，未能起到智能分析、智能預警的作用。

在安全方面，傳統的建設方案重點關注設備的物理安全，但是明顯對監測站點設備的系統、網絡安全考慮不足，特別是對于承載了大量監控數據的工控機而言更是成為安全的短板。在傳統安全建設模式下工控機與安全設備缺乏聯動，很難應對層出不窮的新安全隱患。

綜上所述，現有的污染源自動監控體系僅實現了數據的采集、傳輸、管理的作用，在保障監測數據真實可信上仍較為不足，主要體現在以下２ 個方面。

１．３．１ 環境監測數據人為干預

上文提道，污染源在線監控的應用可以實時發現排污單位的污染物出現超標排放的環境違法行為，生態環境部門可據此及時采取立案調查、限期整改、行政處罰等后續環境監管措施，進而有效打擊和震懾環境違法行為，減少因超標排放對環境造成的破壞［２］ 。

然而，不當干預環境監測數據的行為時有發生，相關部門環境監測數據不一致現象依然存在，如數據采集儀強制登錄篡改數據，采集數據人為干預、弄虛作假事件，導致環境監測數據質量問題突出，不利于提高環境管理水平。

１．３．２ 環境監測網絡安全風險

傳統的環境監測設備除了利用ＶＰＮ 對數據加密外，沒有其他安全防御手段，在如今外部網絡安全形勢嚴峻以及內部環境監測網絡體系難以互聯互通、龐大復雜等背景下，作為生態環境前線“哨兵”的站點，其面臨網絡安全的挑戰。監測站點作為環保監測專網的分支，前端的數據采集儀、工控機等設備容易遭受攻擊，系統、數據被加密影響，業務風險加大；另外，監測設備的實時運行狀態、策略的調整以及軟件版本升級維護等運維管理問題一直存在，以監測工控機殺毒軟件為例，由于病毒規則庫更新不及時，往往導致安全系統形同虛設。

１．４ 研究現狀與問題

隨著固定污染源在線監測手段的普及，環境監測執法業態由此前的粗放型、經驗型、隨機性轉變為精細化、數字化、精確化。固定污染源在線監測經歷了數據上傳階段，多省監測系統已完成多級共享平臺建設，基于數據分析的智能化應用將變成環境監測信息化的未來發展方向。

目前，環境標準越來越高，對環境監測、環評監管也提出了更高要求。目前自動監測已經成為企業環境影響評估的主要途徑，具備連續監測、自動上傳數據、可實時同步的特點。

現有污染源在線監控系統更多關注污染源監測數據情況，而人為制造異常的情況往往隱藏在正常數據之中或被描述成故障而難以發現。常見的人為情況有利用稀釋、吸附、吸收、過濾等方式處理監控樣品，對污染源自動監控系統功能進行刪除、修改、增加、干擾，對污染源自動監控系統中存儲、處理或者傳輸的數據和應用程序進行刪除、修改、增加操作等。

這些行為嚴重地影響了監測數據的質量。

２ 數據智能分析研究

２．１ 污染源自動監控異常案例收集

收集梳理浙江省生態環境部門近年來在污染源自動監控在線數據異常等方面的實際案例，分揀問題情況的類型，把同類型的污染源問題分門別類，案例類型包括設備儀器安裝問題、設備運行問題、監測數據問題等，通過對案例的分析，統計污染源人為異常動機與手段。

２．２ 數據樣本選取

在收集的案例中，重點分析監測數據方面的問題。選定多種不同問題的數據樣本，且同類型的數據樣本準備３ 個以上，數據樣本應形成一定規模，從而提升數據分析的科學性。

２．３ 研究異常案例的數據變化規律

對選取的數據樣本進行研究分析，通過各行業的排放值規律、污染源數據的同環比、監測項之間的協同影響、數據閾值等方法，研究數據的變化過程，確定初步的變化規律。

２．４ 數據分析模型研究

根據研究確定的數據變化規律，通過科學建模的方式，把理論規律轉變為計算機分析模型，并且隨著樣本的不斷增加，對模型進行演進、完善，形成相對成熟的數據分析方法。探索構建不少于５ 種智能分析模型方法，并實現數據分析的軟件成果展示。

２．５ 分析軟件設計研究

基于數據分析方法模型，結合日常管理、使用操作，設計分析軟件平臺。平臺擬具備多類分析方法生成數據的功能，可通過平臺操作，自動生成相應問題數據分析實例報告，實例能簡述污染源自動監控數據的問題所在，標明問題數據指標、時間段及疑似情況說明。軟件支持實例報告的導出，且整體操作簡易、運行迅速、分析精準。

２．６ 人工復篩

為保證污染源監測數據的真實性、原始性，針對第一手監測數據開展研究分析，原始數據勢必存在部分因客觀原因導致的異常數據，如設備故障、傳輸丟包、量程限值等造成的負值、零值、超量程異常數據。

在分析平臺自動化分析生成數據分析實例報告后，需結合人工專業經驗進行復篩，剔除如上異常數據及實例報告。人工復篩分為以下幾方面：（１）剔除異常濃度為負值時的數據及報告；（２）剔除超量程的異常濃度數據及報告；（３）剔除流量為零時的異常濃度數據及報告；（４）剔除污染源停產、檢修等非正常生產及質控等非正常監測時的異常濃度數據及報告；（５）剔除傳輸網絡中斷導致的缺失值、補零值的異常濃度數據及報告。

經人工復篩后，數據分析報告的質量進一步提升，減少后續核查及執法檢查的人工投入，提升精準性。

２．７ 多手段聯動

深入數據分析實例報告的研究與驗證，在污染源分析數據的基礎上，通過結合視頻、門禁、監控數據比對等多手段，聯動同一時間段該污染源的監控情況。

通過視頻監控站房內的操作事件、視頻異常預警事件、門禁記錄人員進出時間，比較同時段內質控、維修等運維記錄，驗證數據分析實例報告的監測數據變化是否符合真實情況，鎖定可疑情況。

２．８ 現場檢查

執法部門依據分析報告開展污染源現場執法，按照報告鎖定的線索，對污染源排污口進行查證，落實驗證可疑行為。

３ 關鍵技術研究

３．１ 基于元數據的多源異構數據集成

“污染源在線監控數據智能分析及數據安全研究”課題的建設是一個多方數據收集、持續模型迭代演進推進的過程，把所有涉及的數據都一次集成到位是不太現實的。這就意味著我們需要在系統建設中打造一個“數據服務中心”，除了要制定統一的數據標準，還必須為多數據源、異構的數據源提供支持，即一個數據服務平臺需要管理多個物理數據源，數據源之間可以進行無縫集成。

針對課題所提供的各類服務，將以元數據的方式進行描述，并建立相應的注冊機制，在多用戶、多平臺、多數據源的復雜異構環境下實現數據集成和數據共享。整個異構數據集成共享機制主要包括一個中心元數據服務器和多個分布式數據服務器以及遠程客戶端。元數據服務器包含所有用于共享的異構數據的元數據，各個數據服務器則存儲共享的異構數據，用戶在遠程客戶端通過分布式網絡數據，先訪問元數據庫，通過對元數據的解釋選擇合適的數據接口，訪問存儲在不同數據服務器中的異構數據。

３．２ 實時數據中間層技術

實時數據中間層是數據庫系統發展的一個分支，它適用于處理不斷更新、快速變化的數據及具有時間限制的事務處理。實時數據中間層技術是實時系統和數據庫技術相結合的產物，希望利用數據庫技術來解決實時系統中的數據管理問題，同時利用實時技術為實時數據中間層提供時間驅動調度和資源分配算法。然而，實時數據中間層并非二者在概念、結構和方法上的簡單集成。需要針對不同的應用需求和應用特點，對實時數據模型、實時事務調度與資源分配策略、實時數據查詢語言、實時數據通信課題中涉及的如污染源監測、工況數據監測等功能基于實時數據中間層技術進行管理和查詢。

３．３ 固定規則篩查

３．３．１ 稀釋

稀釋的手段有另外設置排放管道、稀釋排放、稀釋樣品；針對這些手段，對有２ 項及以上監測指標的企業進行在線監控數據同步分析，若存在２ 項及以上監測指標同比例增大或者減小的情況，則進行標記。

３．３．２ 同行業排放量分析

同行業排放量分析把排污企業涉及的行業、排放標準限制、企業產量，以及廢水處理工藝等因素作為篩選條件，把同一行業、同一排放標準、產量相同以及廢水處理工藝相似的企業歸為一類，這類企業認為是相似企業。根據相似企業的廢水排放量，以監測項的濃度類比分析，找出異常于平均水平的企業，將該企業標記。

３．３．３ 監測指標協同分析

監測指標協同分析包括在線監控數據中的總氮與氨氮協同分析和化學需氧量與總有機碳協同分析。

（１）總氮與氨氮協同分析：對在線監控數據中總氮和氨氮的濃度這２ 項監測指標出現氨氮濃度大于總氮濃度的情況做進一步分析。當氨氮和總氮任一數值為０，剔除該項數據；當氨氮濃度除以總氮＜７０％時，標記該情況。

（２）化學需氧量與總有機碳協同分析：化學需氧量和總有機碳有較大相關性。

企業廢水的化學需氧量和總有機碳有線性回歸關系ｙ ＝Ｐｘ＋Ｑ，其中Ｐ 和Ｑ 的數據能夠在在線監控因子對應的分析儀器中得到，ｘ 表示總有機碳，ｙ 表示化學需氧量。

根據化學需氧量或者總有機碳中的任意一個數值，應用關系式可以推出另一個數值，假設某一時間點儀器分析出總有機碳ｘ１ 和化學需氧量ｙ１。根據ｘ１計算得出化學需氧量的計算值ｙ２，根據標準規定，企業排放廢水中二者的分析值的誤差在１０％以內是允許的，即｜ ｙ１ －ｙ２ ｜ ／ ｙ２ ≤１０％，超出１０％則認為是異常，標記該情況。

３．３．４ 超標突降和間斷超標突降

超標突降包括超標分析和鄰近超標分析，超標分析或鄰近超標分析是指企業在線監控的某項監測指標超標或者即將超標的情況，若該監測指標數值突然下降，則對該項指標做進一步分析并對符合超標突降的情況，進行標記。

間斷超標突降是對超標突降的進一步分析，對超標分析的部分記錄數據做是否超標篩查，若存在超標情況，則標記為間斷超標突降。

３．３．５ 組合分析

組合分析是指組合多項分析規則進行分析。

（１）超標突降與監測指標協同分析。

對于查找出來的超標突降數據，并且是氨氮大于總氮的情況，或者化學需氧量ＣＯＤ 與總有機碳ＴＯＣ不符合相關關系，標記該情況。

（２）超標突降與恒值。

對于固定規則篩查中查找出來超標突降的數據，同時超標突降的數據還具有企業儀器故障規則庫中的恒值特征，標記該情況。

３．３．６ 企業儀器故障規則

（１）零值。

在線監控監測指標或者流量數值連續２４ 小時之內都是零值，標記為儀器故障嫌疑。

（２）恒值。

在線監控監測指標或者流量數值連續２４ 小時之內保持不變，標記為儀器故障嫌疑。

３．３．７ 運維單位異常規則

運維單位異常規則是指運維單位保留的質控記錄與數采儀上傳數據不一致，對于這種情況按照以下規則做進一步分析：運維記錄中質控樣數值用Ｍ 表示，數采儀采集的歷史數據記為Ｎ，若滿足｜ Ｍ－Ｎ ｜ ／ Ｎ≥３０％，則標記為運維單位質控記錄異常。

４ 結束語

可通過數據分析支持，多手段聯動監控作考證，配合執法隊現場執法經驗，提高查處作假行為的命中率，精準打擊環境違法行為。系統聯動監控情況判斷造假或可疑情況，從而提供執法反饋，便于模型積累豐富的樣本數據，為后續研究提供支撐，以持續改進模型，提升識別精度。完善自動監測數據量值溯源體系，提升監控轉化監管的能力，助力精準執法。

參考文獻：

［１］ 環境保護部，ＨＪ２１２?２０１７．污染源在線自動監控（監測）系統數據傳輸標準［Ｓ］．北京：中國標準出版社，２０１７．

［２］ 中華人民共和國生態環境部，ＧＢ／ Ｔ１６７０６?１９９６．環境污染源類別代碼［Ｓ］．北京：中國標準出版社，１９９６．

作者簡介：

黃?。ǎ保梗罚贰?，工程師，研究方向：生態環境信息化。

羅蘭（１９９２—），助理工程師，研究方向：生態環境信息化。

沈苑中（１９８３—），碩士，高級工程師，研究方向：生態環境信息化。

王江飛（１９９０—），碩士，工程師，研究方向：生態環境保護（通信作者）。