UV 法 COD 在线监测系统的数据分析平台构建

UV 法 COD 在线监测系统的价值不仅在于实时测量，更在于通过数据分析平台实现数据的深度挖掘与应用，平台构建需包含数据采集、存储、分析、展示四大模块，核心设计如下：

数据采集与存储模块

多源数据接入：支持 UV 法 COD 仪器数据（COD 值、温度、浊度、仪器状态）、其他水质仪器数据（氨氮、总磷、pH）、环境数据（降雨量、水温、风速）、生产数据（企业开工率、废水排放量）的接入，数据采集频率可配置（1-60 分钟 / 次）。

数据存储策略：采用 “边缘存储 + 云端存储" 架构，仪器本地存储原始数据（容量≥1 年），同时上传至云端数据库（如 MySQL、PostgreSQL）；云端数据按 “实时库（保存 3 个月）+ 历史库（保存 5 年以上）" 分层存储，满足短期分析与长期追溯需求。

数据质量控制：上传数据前自动进行质量校验（如范围校验：COD 值是否在 0-5000mg/L 合理范围；突变校验：与前值偏差是否＞50%），异常数据标记为 “可疑"，不参与统计分析，同时触发人工审核。

数据分析模块

基础统计分析：自动计算小时均值、日均值、月均值、超标率（COD 值超过排放标准的时长占比），生成趋势曲线（支持 1 天、1 周、1 年时间尺度），直观展示 COD 变化规律。

异常诊断分析：通过以下算法识别异常数据：

阈值法：当 COD 值超出预设范围（如 0-5000mg/L）或变化速率超阈值（如 1 小时内上升＞200mg/L），标记为异常。

聚类算法：对历史正常数据聚类，新数据与聚类中心距离过远则判定为异常，适用于无明确阈值的场景（如地表水背景 COD 波动）。

关联分析：分析 COD 与其他参数的关联性（如 COD 与降雨量的相关性），当关联性显著偏离历史规律时（如雨天 COD 反而下降），标记为异常，辅助判断是否存在数据造假或仪器故障。

预测预警分析：

短期预测：采用 ARIMA、LSTM 等时间序列模型，基于历史 COD 数据预测未来 24-72 小时的 COD 变化趋势，提前预警可能的超标风险（如预测 12 小时后 COD 将超过 50mg/L）。

溯源分析：针对工业集聚区，通过 COD 时空分布数据（不同企业排污口的 COD 值与排放时间），结合污水管网走向，定位 COD 超标源头（如某化工厂排放异常）。

数据展示与应用模块

多终端展示：

Web 端：地图化展示监测点分布，支持单站详情（实时数据、历史曲线、仪器状态）、多站对比（不同排污口 COD 值排名）、报表生成（日报 / 月报，支持导出 PDF/Excel）。

移动端（APP / 小程序）：推送 COD 超标报警、运维提醒，支持扫码查看设备信息、手动录入现场巡检记录。

大屏端：用于监控中心，实时展示区域 COD 整体状况（如 “XX 区域当前 COD 均值 35mg/L，2 个点超标"），突出显示报警信息。

应用功能：

环保执法：自动生成企业 COD 排放超标清单，关联排污许可证信息，为执法检查提供依据。

工艺优化：为污水处理厂提供 COD 与曝气、加药的关联分析，给出能耗优化建议（如 COD 低于 100mg/L 时，曝气量可降低 20%）。

公众监督：开放部分数据（如地表水 COD 均值）供公众查询，提升环境信息透明度。