水質在線監測中的大數據應用淺析

陳 偉 王雪奇

1.臺州市環科環保設備運營維護有限公司；2.臺州市歐保環保工程有限公司

1 前言

伴隨著社會經濟水平的提升，環保技術得到了良好的發展。當前階段，要想促使我國水質監測工作得到高效率的開展，從一方面進行探究離不開完善水質監測數據的幫助，而另一方面，也對于各項水質監測數據統計工作以及應用的技術提出了非常嚴格的要求，對于包含的水質數據來講，除了屬于環保監測工作長時間開展所積累的數據之外，與此同時還屬于提升水質監測工作水平和質量的主要依據。本文結合我國水質監測技術類大數據的應用特征，闡述了該項技術的具體應用情況，希望能夠促使水質監測工作得到全方面的開展。

2 對于大數據和水質在線監測之間聯系性的探究

所謂水質在線監測系統一般是以相關的分析設備為主，結合傳感器技術大數據技術和云計算技術來全方面的監督和測試目標水域水質情況，確保水質監測數據的準確性，從而促使水質監測工作朝著更好的趨勢邁進。對于云計算技術來講，自身有著較為獨特的特征以及優勢，除了包含復雜的分布式儲存結構之外，還可以高效率完成數據計算工作，可以為水質監測環節的開展提供良好的儲存服務。而大數據技術，除了具備較強的價值，還能夠滿足各項業務以及各個環節提出的高要求，從中看出，大數據技術云計算以及水質在線監測之間有著密切的聯系性，三者缺一不可。

3 水質在線監測工作存在的相關問題

在水質在線監測工作開展期間，還有著較多的不足之處，具體表現在以下幾方面。

3.1 設備有著多樣性的特征

從當前水質分析監測工作開展期間來看，所需的設備是非常多的，并且這些設備除了有著極高的繁瑣性之外，還有著諸多的類型，各項設備產生的效果和優勢也是不一樣的，比如有的設備價格較高，而有的設備價格較低，因此品質以及維修服務情況等均是不一樣的，受此種現象的影響，就使得水質分析監測設備的操作原理和應用的技術有著明顯的差別，并且設備的參數不具備統一性，技術維護服務水平處于較低的狀態，難以達到統一的目的，有的設備沒有及時得到創新和改進應用，很長時間以后也沒有對其進行保養。所以要想促使水質分析監測設備高效率運行，將其他優勢全面發揮到水質在線監測環節中，就應當加大對其的保養和維修力度，延伸設備的使用時間，這樣一來就能夠確保監測設備準確的監測各項數據。

3.2 數據有著較大的零散性特征

當前階段，在企業運行期間，所需的環保設備在安裝期間面臨的時間是非常多的，再加上設備性能的不同，因此就使得水質分析監測設備數據受到了相關因素的影響，沒有被全面的和在線監控網絡相互連接到一起，導致監測數據得不到有效的覆蓋，數據監測效率降低，數據過于零散。此種現象是無法將企業具體水質情況有效體現出來的，環保管理部門也難以動態性的對企業進行監督和管理。

4 在水質在線監測環節中對于大數據技術的實際應用

本文以某項化工企業舉例說明，該項階段結合實際情況配置了專業性的水質在線監測設備，該項設備能夠全面的監測以及搜集水質情況，精準的反饋數據，不過從設備實際使用現狀來看，此項企業的管理部門職能查詢水質監測數據的過程中難以對這些數據進行整合以及統計，并且獲取的數據準確性非常低，所以要想加深企業管理層對于水質具體情況的了解和認識，除了落實完善的排污處理對策之外，還應當引進新型的大數據技術，以此促使企業朝著信息化趨勢發展。在本篇文章中重點探究了水質在線監測環節中對于大數據技術的具體應用以及規范性污水監管系統的構建。

4.1 合理的對系統整體架構進行設計，保持規范性

在以往水質在線監測期間，主要是以傳統的管理信息系統為主，可是該種類型的系統較為單一，效果難以全面的發揮出來，本身一般是由感知層、網絡層和應用層三種類型的架構組合形成的，而自從引進了大數據污水監督管理系統以后，便從上述三層架構的基礎上增設了數據處理，借助數據處理上能夠全方面的監督和管理水質在線監測期間獲取的各項數據，并且儲存以及統計數據，從一定程度上保證了數據的完善性。

4.2 對系統功能模塊進行規范性的設計

其一；進行動態性的監測和管理數據；所謂實時以及動態性監督管理工作，主要是從各項水源質量監測點入手，探究和分析包含的污染成分，然后提前預警不符合要求的監測部分，將其呈現于系統內，以此達到警示的效果，讓相關人員明確注意該項問題，通過相互探討的方式制定出完善的應對對策，從而降低污水超出標準現象的出現概率。

其二；有效管理工廠內包含的各項信息；借助系統功能模塊對工廠內包含的各項信息進行處理是很有必要的，具體涉及到了污水處理廠、水質監測點和各項設備運行狀態，因為化工企業涉及到的污水處理廠是非常多的，而且不同類型的污水處理廠無論是規模還是應用的設備都有著明顯的差別，所以科學合理的應用系統功能模塊有利于加深管理層對于工廠運行情況的了解程度，然后再定期檢驗水質監測設備整體狀態的基礎上加以維護，最終將污水徹底排放出去。

其三；管理和分析水源質量；現階段，當處理工廠內包含的污水時，有的設備是無法直接將水質監測標準要求讀取出來的，只有在完成采樣工作以后，經由實驗工作才可以達到測算水質的目的。所以可以將水質分析管理模塊應用于該項系統內，這樣做的目的是為了更新和優化實驗室中落實的水質監測結果。

其四；用戶方面的管理工作；系統功能模塊還可以管理用戶，面對于不同用戶提出的高要求，均可以提供與之相符的訪問權限，能夠從根本上滿足用戶需求，然后將系統的運行狀態全面記錄下來，保持系統穩定性，從而為后期維護系統工作的實施提供幫助。

其五；探究大數據；當前階段，應用的終端類型傳感器設備是每分每秒不間斷的檢測污水性質，這樣一來就使得設備傳輸到系統內的數據過于繁瑣和復雜，基于此就需要制定出完善的對策和合理的方式來處理以及整合數據，借助大數據分析模塊中產生的優勢來初步處置數據，將存在誤差并且沒有利用價值的數據清除。除此之外，還可以以規范性的指標測量模式為主，更進一步的分析和計算數據情況，將獲取的水質檢測結果以圖表的方式體現出來，從而提升工作水平，保證工作質量。

4.3 儲存數據確保數據的完善性

該項系統內制定的數據庫是借助Hadoop 平臺構建形成的，實施各項平臺的實質性目的是為了動態性的處理各項數據滿足大容量需求，而應用HBase 體系架構，可以將諸多類型的數據全面儲存起來，該項體系架構組成結構具體包含了以下幾點。

第一，數據采集引擎；一般情況下，在化工廠運行期間實施污水檢測的過程中，相關人員均是將收集的數據和信息全部放置于該項污水處理廠內的關系數據庫內，當完成該項系統設計方面的規劃工作以后，應用sqoop 來傳輸歷史數據，放置于hdfs內，此項操作流程能夠達到高效率儲存實施污水數據的目的。

第二，Hadoophdfs 大數據儲存文件系統的應用。因為水質在線監測環節中包含的數據類型非常多，并且伴隨著時間的不斷發展，數據量逐漸拓展和增多，隨之呈現出了快速增長的趨勢。所以要想高效率的儲存以及監管各項復雜性數據。眼見sadoopsdfs大數據儲存文件系統進行工作是很有必要的，此項系統的優勢極高。

第三，HBase數據儲存引擎的應用。當對相關數據進行儲存的時候，可以應用HBase技術來拓展以及延伸數據儲存容量，增加使用空間，為管理人員查詢和獲取數據提供諸多的便利。

5 結語

從以上論述來看，大數據分析技術產生的優勢是極高的，將其應用于水質在線監測環節中，除了可以提升水質監測數據的精準程度和完善性之外，還能夠借助該項技術的優勢加快水質在線監測工作開展的效率，在促使水質監測領域穩定運行的背景下改善環境，降低水污染，以此達到構建生態社會的目的。