基于污染源在线监控数据的智能分析研究

黄健 罗兰 沈苑中等

摘要：我国环境问题日趋严重．对环境监测提出了更高的要求，污染源在线监控数据智能分析应运而生。结合“污染源在线监控数据智能分析及数据安全研究”课题，建立新一代污染源数据安全智能分析模型，将其应用于浙江省污染源监测领域，在降低建设成本，保障数据安全的前提下，为全方位、多层次、精准化的监督管理提供智能辅助支撑。通过这些技术的应用，能够实现实时性、可预测性及智能化等综合性功能，为环境保护事业的发展提供强有力的支撑。

关键词：污染源；在线监控数据；智能分析；环境保护

中图法分类号：X501 文献标识码：A

１ 环境污染与污染源在线监控

１．１ 环境污染问题

在世界经济迅速发展的今天， 一直被人们忽略的环境问题日益凸显， 沙尘暴、酸雨、泥石流等灾害给人类敲响了警钟， 需要强有力的手段约束人类违背自然规律的活动。目前我国经济处于快速发展的阶段，人民的物质生活水平也显著提高。然而，在经济高速发展的背后，我们赖以生存的环境正在面临更严重的挑战。随着当前城市的快速发展，各种污染也随之出现并逐年加重。

１．２ 污染源在线监控

污染源在线监控指的是以在线自动分析仪器为基础设备，综合利用移动通信、现代传感、自动测量、自动控制、互联网等技术，对排污单位的污染排放情况进行实时监控的过程，是提升生态环境部门环境监管能力，强化对排污单位的污染物排放监管的有效手段。

污染源在线监控的应用可以实时发现排污单位污染物出现超标排放的环境违法行为，生态环境部门可据此及时采取立案调查、限期整改、行政处罚等后续环境监管措施，进而有效打击和震慑环境违法行为，减少因超标排放对环境造成的破坏。另外，污染源在线监控可以在多种环境下实施与应用，进而有效解决污染源监控中存在的面大、量广、时效性的问题。

污染源在线监控的应用可以对环境问题进行实时、准确、有效的管理，这也代表了现代环境保护管理的发展趋势。

目前，全国各省均上线了污染源在线监控系统，对排污企业进行了排放监管。建设污染源在线监控系统可以全面掌握各省规模以上污染源的污染物排放状况，为环境质量改善提供有效的数据支撑。

１．３ 在线监控数据智能分析

近年来，随着我国生态环境保护意识的提高，各省部署的污染源自动监控点位数量逐年上升，不断加强对污染排放企业的监管［１］ 。

目前世界范围内的在线监控系统主要停留在对数据的实时监控上，对大规模的历史数据进行系统性分析较为缺乏，数据的应用效果需进一步提升。系统停留于监控感知层面，面对大量的企业实时传输数据，只能超标后督办，未能起到智能分析、智能预警的作用。

在安全方面，传统的建设方案重点关注设备的物理安全，但是明显对监测站点设备的系统、网络安全考虑不足，特别是对于承载了大量监控数据的工控机而言更是成为安全的短板。在传统安全建设模式下工控机与安全设备缺乏联动，很难应对层出不穷的新安全隐患。

综上所述，现有的污染源自动监控体系仅实现了数据的采集、传输、管理的作用，在保障监测数据真实可信上仍较为不足，主要体现在以下２ 个方面。

１．３．１ 环境监测数据人为干预

上文提道，污染源在线监控的应用可以实时发现排污单位的污染物出现超标排放的环境违法行为，生态环境部门可据此及时采取立案调查、限期整改、行政處罚等后续环境监管措施，进而有效打击和震慑环境违法行为，减少因超标排放对环境造成的破坏［２］ 。

然而，不当干预环境监测数据的行为时有发生，相关部门环境监测数据不一致现象依然存在，如数据采集仪强制登录篡改数据，采集数据人为干预、弄虚作假事件，导致环境监测数据质量问题突出，不利于提高环境管理水平。

１．３．２ 环境监测网络安全风险

传统的环境监测设备除了利用ＶＰＮ 对数据加密外，没有其他安全防御手段，在如今外部网络安全形势严峻以及内部环境监测网络体系难以互联互通、庞大复杂等背景下，作为生态环境前线“哨兵”的站点，其面临网络安全的挑战。监测站点作为环保监测专网的分支，前端的数据采集仪、工控机等设备容易遭受攻击，系统、数据被加密影响，业务风险加大；另外，监测设备的实时运行状态、策略的调整以及软件版本升级维护等运维管理问题一直存在，以监测工控机杀毒软件为例，由于病毒规则库更新不及时，往往导致安全系统形同虚设。

１．４ 研究现状与问题

随着固定污染源在线监测手段的普及，环境监测执法业态由此前的粗放型、经验型、随机性转变为精细化、数字化、精确化。固定污染源在线监测经历了数据上传阶段，多省监测系统已完成多级共享平台建设，基于数据分析的智能化应用将变成环境监测信息化的未来发展方向。

目前，环境标准越来越高，对环境监测、环评监管也提出了更高要求。目前自动监测已经成为企业环境影响评估的主要途径，具备连续监测、自动上传数据、可实时同步的特点。

现有污染源在线监控系统更多关注污染源监测数据情况，而人为制造异常的情况往往隐藏在正常数据之中或被描述成故障而难以发现。常见的人为情况有利用稀释、吸附、吸收、过滤等方式处理监控样品，对污染源自动监控系统功能进行删除、修改、增加、干扰，对污染源自动监控系统中存储、处理或者传输的数据和应用程序进行删除、修改、增加操作等。

这些行为严重地影响了监测数据的质量。

２ 数据智能分析研究

２．１ 污染源自动监控异常案例收集

收集梳理浙江省生态环境部门近年来在污染源自动监控在线数据异常等方面的实际案例，分拣问题情况的类型，把同类型的污染源问题分门别类，案例类型包括设备仪器安装问题、设备运行问题、监测数据问题等，通过对案例的分析，统计污染源人为异常动机与手段。

２．２ 数据样本选取

在收集的案例中，重点分析监测数据方面的问题。选定多种不同问题的数据样本，且同类型的数据样本准备３ 个以上，数据样本应形成一定规模，从而提升数据分析的科学性。

２．３ 研究异常案例的数据变化规律

对选取的数据样本进行研究分析，通过各行业的排放值规律、污染源数据的同环比、监测项之间的协同影响、数据阈值等方法，研究数据的变化过程，确定初步的变化规律。

２．４ 数据分析模型研究

根据研究确定的数据变化规律，通过科学建模的方式，把理论规律转变为计算机分析模型，并且随着样本的不断增加，对模型进行演进、完善，形成相对成熟的数据分析方法。探索构建不少于５ 种智能分析模型方法，并实现数据分析的软件成果展示。

２．５ 分析软件设计研究

基于数据分析方法模型，结合日常管理、使用操作，设计分析软件平台。平台拟具备多类分析方法生成数据的功能，可通过平台操作，自动生成相应问题数据分析实例报告，实例能简述污染源自动监控数据的问题所在，标明问题数据指标、时间段及疑似情况说明。软件支持实例报告的导出，且整体操作简易、运行迅速、分析精准。

２．６ 人工复筛

为保证污染源监测数据的真实性、原始性，针對第一手监测数据开展研究分析，原始数据势必存在部分因客观原因导致的异常数据，如设备故障、传输丢包、量程限值等造成的负值、零值、超量程异常数据。

在分析平台自动化分析生成数据分析实例报告后，需结合人工专业经验进行复筛，剔除如上异常数据及实例报告。人工复筛分为以下几方面：（１）剔除异常浓度为负值时的数据及报告；（２）剔除超量程的异常浓度数据及报告；（３）剔除流量为零时的异常浓度数据及报告；（４）剔除污染源停产、检修等非正常生产及质控等非正常监测时的异常浓度数据及报告；（５）剔除传输网络中断导致的缺失值、补零值的异常浓度数据及报告。

经人工复筛后，数据分析报告的质量进一步提升，减少后续核查及执法检查的人工投入，提升精准性。

２．７ 多手段联动

深入数据分析实例报告的研究与验证，在污染源分析数据的基础上，通过结合视频、门禁、监控数据比对等多手段，联动同一时间段该污染源的监控情况。

通过视频监控站房内的操作事件、视频异常预警事件、门禁记录人员进出时间，比较同时段内质控、维修等运维记录，验证数据分析实例报告的监测数据变化是否符合真实情况，锁定可疑情况。

２．８ 现场检查

执法部门依据分析报告开展污染源现场执法，按照报告锁定的线索，对污染源排污口进行查证，落实验证可疑行为。

３ 关键技术研究

３．１ 基于元数据的多源异构数据集成

“污染源在线监控数据智能分析及数据安全研究”课题的建设是一个多方数据收集、持续模型迭代演进推进的过程，把所有涉及的数据都一次集成到位是不太现实的。这就意味着我们需要在系统建设中打造一个“数据服务中心”，除了要制定统一的数据标准，还必须为多数据源、异构的数据源提供支持，即一个数据服务平台需要管理多个物理数据源，数据源之间可以进行无缝集成。

针对课题所提供的各类服务，将以元数据的方式进行描述，并建立相应的注册机制，在多用户、多平台、多数据源的复杂异构环境下实现数据集成和数据共享。整个异构数据集成共享机制主要包括一个中心元数据服务器和多个分布式数据服务器以及远程客户端。元数据服务器包含所有用于共享的异构数据的元数据，各个数据服务器则存储共享的异构数据，用户在远程客户端通过分布式网络数据，先访问元数据库，通过对元数据的解释选择合适的数据接口，访问存储在不同数据服务器中的异构数据。

３．２ 实时数据中间层技术

实时数据中间层是数据库系统发展的一个分支，它适用于处理不断更新、快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。实时数据中间层技术是实时系统和数据库技术相结合的产物，希望利用数据库技术来解决实时系统中的数据管理问题，同时利用实时技术为实时数据中间层提供时间驱动调度和资源分配算法。然而，实时数据中间层并非二者在概念、结构和方法上的简单集成。需要针对不同的应用需求和应用特点，对实时数据模型、实时事务调度与资源分配策略、实时数据查询语言、实时数据通信课题中涉及的如污染源监测、工况数据监测等功能基于实时数据中间层技术进行管理和查询。

３．３ 固定规则筛查

３．３．１ 稀释

稀释的手段有另外设置排放管道、稀释排放、稀释样品；针对这些手段，对有２ 项及以上监测指标的企业进行在线监控数据同步分析，若存在２ 项及以上监测指标同比例增大或者减小的情况，则进行标记。

３．３．２ 同行业排放量分析

同行业排放量分析把排污企业涉及的行业、排放标准限制、企业产量，以及废水处理工艺等因素作为筛选条件，把同一行业、同一排放标准、产量相同以及废水处理工艺相似的企业归为一类，这类企业认为是相似企业。根据相似企业的废水排放量，以监测项的浓度类比分析，找出异常于平均水平的企业，将该企业标记。

３．３．３ 监测指标协同分析

监测指标协同分析包括在线监控数据中的总氮与氨氮协同分析和化学需氧量与总有机碳协同分析。

（１）总氮与氨氮协同分析：对在线监控数据中总氮和氨氮的浓度这２ 项监测指标出现氨氮浓度大于总氮浓度的情况做进一步分析。当氨氮和总氮任一数值为０，剔除该项数据；当氨氮浓度除以总氮＜７０％时，标记该情况。

（２）化学需氧量与总有机碳协同分析：化学需氧量和总有机碳有较大相关性。

企业废水的化学需氧量和总有机碳有线性回归关系ｙ ＝Ｐｘ＋Ｑ，其中Ｐ 和Ｑ 的数据能够在在线监控因子对应的分析仪器中得到，ｘ 表示总有机碳，ｙ 表示化学需氧量。

根据化学需氧量或者总有机碳中的任意一个数值，应用关系式可以推出另一个数值，假设某一时间点仪器分析出总有机碳ｘ１ 和化学需氧量ｙ１。根据ｘ１计算得出化学需氧量的计算值ｙ２，根据标准规定，企业排放废水中二者的分析值的误差在１０％以内是允许的，即｜ ｙ１ －ｙ２ ｜ ／ ｙ２ ≤１０％，超出１０％则认为是异常，标记该情况。

３．３．４ 超标突降和间断超标突降

超标突降包括超标分析和邻近超标分析，超标分析或邻近超标分析是指企业在线监控的某项监测指标超标或者即将超标的情况，若该监测指标数值突然下降，则对该项指标做进一步分析并对符合超标突降的情况，进行标记。

间断超标突降是对超标突降的进一步分析，对超标分析的部分记录数据做是否超标筛查，若存在超标情况，则标记为间断超标突降。

３．３．５ 组合分析

组合分析是指组合多项分析规则进行分析。

（１）超标突降与监测指标协同分析。

对于查找出来的超标突降数据，并且是氨氮大于总氮的情况，或者化学需氧量ＣＯＤ 与总有机碳ＴＯＣ不符合相关关系，标记该情况。

（２）超标突降与恒值。

对于固定规则筛查中查找出来超标突降的数据，同时超标突降的数据还具有企业仪器故障规则库中的恒值特征，标记该情况。

３．３．６ 企业仪器故障规则

（１）零值。

在线监控监测指标或者流量数值连续２４ 小时之内都是零值，标记为仪器故障嫌疑。

（２）恒值。

在线监控监测指标或者流量数值连续２４ 小时之内保持不变，标记为仪器故障嫌疑。

３．３．７ 运维单位异常规则

运维单位异常规则是指运维单位保留的质控记录与数采仪上传数据不一致，对于这种情况按照以下规则做进一步分析：运维记录中质控样数值用Ｍ 表示，数采仪采集的历史数据记为Ｎ，若满足｜ Ｍ－Ｎ ｜ ／ Ｎ≥３０％，则标记为运维单位质控记录异常。

４ 结束语

可通过数据分析支持，多手段联动监控作考证，配合执法队现场执法经验，提高查处作假行为的命中率，精准打击环境违法行为。系统联动监控情况判断造假或可疑情况，从而提供执法反馈，便于模型积累丰富的样本数据，为后续研究提供支撑，以持续改进模型，提升识别精度。完善自动监测数据量值溯源体系，提升监控转化监管的能力，助力精准执法。

参考文献：

［１］ 环境保护部，ＨＪ２１２?２０１７．污染源在线自动监控（监测）系统数据传输标准［Ｓ］．北京：中国标准出版社，２０１７．

［２］ 中华人民共和国生态环境部，ＧＢ／ Ｔ１６７０６?１９９６．环境污染源类别代码［Ｓ］．北京：中国标准出版社，１９９６．

作者簡介：

黄健（１９７７—），工程师，研究方向：生态环境信息化。

罗兰（１９９２—），助理工程师，研究方向：生态环境信息化。

沈苑中（１９８３—），硕士，高级工程师，研究方向：生态环境信息化。

王江飞（１９９０—），硕士，工程师，研究方向：生态环境保护（通信作者）。