本發(fā)明屬于環(huán)境工程與數(shù)據(jù)處理的，特別是涉及一種污水廠尾水全氟壬酸季度排放量預測方法、系統(tǒng)及設備。

背景技術：

1、城鎮(zhèn)污水處理廠現(xiàn)行污水處理工藝難以完全去除全氟及多氟烷基化合物，甚至由于前體物質轉化、污泥反吸附作用、處理工藝限制及工業(yè)廢水的影響，會出現(xiàn)污水廠出水濃度高于進水濃度。因此，城鎮(zhèn)污水處理廠尾水為城市受納水體全氟及多氟烷基化合物的潛在污染源。通過預測城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟及多氟烷基化合物的季度排放量，可以更準確地分析其在自然環(huán)境中的分布和污染程度，從而采取針對性的管控措施，同時也有利于科學家和環(huán)境管理者了解全氟及多氟烷基化合物在生態(tài)系統(tǒng)中的遷移、轉化和生物累積過程，從而提出更有效的保護生態(tài)平衡和生物多樣性的技術方案。

2、現(xiàn)有的針對污水處理廠尾水污染物排放量的預測方法包括基于監(jiān)測和模型的預測方法、基于過程模擬的預測方法、基于排放因子和物料衡算的預測方法、基于環(huán)境暴露評估的預測方法及基于機器學習的預測方法，這些方法或需收集大量實驗和監(jiān)測數(shù)據(jù)，或需對污水處理工藝充分熟悉，或需結合多種環(huán)境和人體健康變量分析，通常依賴大量數(shù)據(jù)資源，且可預測周期較短。而考慮到全氟及多氟烷基化合物的檢測難度較大，通常需采用高效液相色譜、氣相色譜、毛細管電泳等方法進行檢測，對實驗室環(huán)境要求較高，通常污水廠各工藝環(huán)節(jié)及尾水的監(jiān)測數(shù)據(jù)較缺失，因此較難通過傳統(tǒng)的預測方法進行排放量預測，目前尚缺少依賴少量變量并進行長期排放量預測的方法及系統(tǒng)。

技術實現(xiàn)思路

1、鑒于以上所述現(xiàn)有技術的缺點，本發(fā)明的目的在于提供一種污水廠尾水全氟壬酸季度排放量預測方法、系統(tǒng)及設備，用于解決上述問題。

2、第一方面，本發(fā)明提供一種污水廠尾水全氟壬酸季度排放量預測方法，所述方法包括以下步驟：

3、獲取基礎數(shù)據(jù)，所述基礎數(shù)據(jù)包括城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸監(jiān)測濃度以及城鎮(zhèn)居民污水處理廠的污水日處理能力數(shù)據(jù)；

4、基于所述基礎數(shù)據(jù)計算城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量；

5、基于所述城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量與目標統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行相關性擬合得到擬合關系；

6、構建目標統(tǒng)計數(shù)據(jù)的預測模型，并結合所述擬合關系預測得到城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量。

7、在本技術一個可能的實現(xiàn)方式中，所述獲取基礎數(shù)據(jù)，具體包括：

8、基于預設條件采集城鎮(zhèn)居民污水處理廠尾水全氟壬酸監(jiān)測濃度，其中，所述預設條件至少包括季度以及省級劃分；

9、基于所述預設條件中的城鎮(zhèn)采集城鎮(zhèn)居民污水處理廠的污水日處理能力數(shù)據(jù)；

10、基于城鎮(zhèn)居民污水處理廠尾水全氟壬酸監(jiān)測濃度以及城鎮(zhèn)居民污水處理廠的污水日處理能力數(shù)據(jù)得到所述基礎數(shù)據(jù)。

11、在本技術一個可能的實現(xiàn)方式中，所述方法還包括：對采集到的所述基礎數(shù)據(jù)進行預處理，具體包括剔除污水處理廠尾水濃度以及監(jiān)測異常值。

12、在本技術一個可能的實現(xiàn)方式中，所述基于所述基礎數(shù)據(jù)計算城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量，具體包括：

13、基于城鎮(zhèn)居民污水處理廠尾水全氟壬酸監(jiān)測濃度以及城鎮(zhèn)居民污水處理廠的污水日處理能力數(shù)據(jù)進行加權計算得到所述城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量，公式如下：

14、

15、其中，dqua為所述城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量，ci為所述城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸監(jiān)測濃度，qi為所述城鎮(zhèn)居民污水處理廠的污水日處理能力數(shù)據(jù)，i表示污水處理廠數(shù)量。

16、在本技術一個可能的實現(xiàn)方式中，計算城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量，具體還包括：

17、計算得到城鎮(zhèn)污水處理廠尾水季度全氟壬酸均值；

18、基于所述預設條件采集城鎮(zhèn)污水日處理能力數(shù)據(jù)；

19、基于所述城鎮(zhèn)污水處理廠尾水季度全氟壬酸均值以及所述城鎮(zhèn)污水日處理能力數(shù)據(jù)計算得到所述城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量，公式如下：

20、

21、其中，dqua為所述城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量，為所述城鎮(zhèn)污水處理廠尾水季度全氟壬酸均值，qqua為所述城鎮(zhèn)污水日處理能力數(shù)據(jù)。

22、在本技術一個可能的實現(xiàn)方式中，所述基于所述城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量與目標統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行相關性擬合得到擬合關系，具體包括：

23、基于所述預設條件采集目標統(tǒng)計數(shù)據(jù)，其中，所述目標統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括gdp數(shù)據(jù)；

24、基于預設的擬合公式將所述城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量與所述目標統(tǒng)計數(shù)據(jù)建立對數(shù)擬合關系，公式如下：

25、dqua＝α·in(gdpqua)+b；

26、其中，dqua為所述城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量，gdpqua為所述目標統(tǒng)計數(shù)據(jù)，a、b為擬合參數(shù)因子。

27、在本技術一個可能的實現(xiàn)方式中，所述構建目標統(tǒng)計數(shù)據(jù)的預測模型，并結合所述擬合關系預測得到城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量，具體包括：

28、構建目標統(tǒng)計數(shù)據(jù)的預測模型，公式如下：

29、sarima(p,d,q,)(sp,sd,sq)；

30、其中，p為非季節(jié)性自回歸項的階數(shù)，d為非季節(jié)性差分階數(shù)，q代表非季節(jié)性移動平均項階數(shù)，sp為季節(jié)性自回歸的階數(shù)，sd為季節(jié)性自回歸差分階數(shù)，sq為季節(jié)性移動平均項階數(shù)；

31、基于所述擬合關系結合所述目標統(tǒng)計數(shù)據(jù)預測模型得到城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量，公式如下：

32、df＝a·ln(sarima(p,d,q)(sp,sd,sq)+b；

33、其中，df為預測的城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量，p為非季節(jié)性自回歸項的階數(shù)，d為非季節(jié)性差分階數(shù)，q代表非季節(jié)性移動平均項階數(shù)，sp為季節(jié)性自回歸的階數(shù)，sd為季節(jié)性自回歸差分階數(shù)，sq為季節(jié)性移動平均項階數(shù)，a、b為擬合參數(shù)因子。

34、第二方面，本發(fā)明提供一種污水廠尾水全氟壬酸季度排放量預測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

35、獲取模塊，用于獲取基礎數(shù)據(jù)，所述基礎數(shù)據(jù)包括城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸監(jiān)測濃度以及城鎮(zhèn)居民污水處理廠的污水日處理能力數(shù)據(jù)；

36、計算模塊，用于基于所述基礎數(shù)據(jù)計算城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量；

37、擬合模塊，用于基于所述城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量與目標統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行相關性擬合得到擬合關系；

38、預測模塊，用于構建目標統(tǒng)計數(shù)據(jù)的預測模型，并結合所述擬合關系預測得到城鎮(zhèn)污水處理廠尾水全氟壬酸季度排放量。

39、第三方面，本發(fā)明提供一種電子設備，所述電子設備包括：處理器和存儲器；

40、所述存儲器用于存儲計算機程序；

41、所述處理器用于執(zhí)行所述存儲器存儲的計算機程序，以使所述電子設備執(zhí)行上述的污水廠尾水全氟壬酸季度排放量預測方法。

42、第四方面，本發(fā)明提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被電子設備執(zhí)行時實現(xiàn)上述的污水廠尾水全氟壬酸季度排放量預測方法。

43、如上所述，本發(fā)明所述的污水廠尾水全氟壬酸季度排放量預測方法、系統(tǒng)及設備，利用污水處理廠尾水全氟壬酸排放量與gdp的強相關關系，建立全氟壬酸排放量預測模型，當需全省/自治區(qū)/直轄市預測污水廠尾水全氟壬酸排放量長期變化時，通過收集少量污水廠尾水監(jiān)測數(shù)據(jù)，與省/自治區(qū)/直轄市gdp建立對數(shù)關系，然后依據(jù)gdp預測模型，即可實現(xiàn)全氟壬酸排放量的長期預測，其中，預測結果較為客觀、精準和快速；相較于現(xiàn)有技術中采用監(jiān)測和模型的預測方法、基于過程模擬的預測方法、基于排放因子和物料衡算的預測方法、基于環(huán)境暴露評估的預測方法及基于機器學習的預測方法，能利用少量數(shù)據(jù)實現(xiàn)長期預測，有效避免需大量監(jiān)測數(shù)據(jù)、依賴主觀意識、過多專業(yè)投入等情況造成的污水廠尾水全氟壬酸長期、高頻預測困難問題，為環(huán)境管理者決策提供技術支撐，此外，可以在確保尾水全氟壬酸濃度達標的情況下，智能地對各省/自治區(qū)/直轄市的管控措施提供優(yōu)化建議，從而提高環(huán)境修復效率。