CN103808904A - 全局实时监控恶臭污染气体的方法 - Google Patents
全局实时监控恶臭污染气体的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN103808904A CN103808904A CN201410084226.4A CN201410084226A CN103808904A CN 103808904 A CN103808904 A CN 103808904A CN 201410084226 A CN201410084226 A CN 201410084226A CN 103808904 A CN103808904 A CN 103808904A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- foul gas
- odor
- real time
- detection apparatus
- server
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种全局实时监控恶臭污染气体的方法，包括以下步骤：布置多台恶臭气体浓度检测装置，实时检测多种恶臭气体的浓度值；设置远程控制服务器读取多种恶臭气体的浓度值数据；设置MySQL数据库服务器，远程控制服务器将多种恶臭气体的浓度值数据存入MySQL数据库服务器；设置Apache Web服务器，计算得出多种恶臭气体的OU值及臭气强度值，使用者通过Apache Web服务器的网址查看的多种恶臭气体的OU值和臭气强度值。本发明，因为设有恶臭气体浓度检测装置，不容易受环境和人为因素影响，可以得到准确的检测数据，又因为设有远程控制服务器、MySQL数据库服务器和Apache Web服务器，可以在室内获得各监测站点的实时恶臭信息，实现足不出户就能对各站点的恶臭状况了如指掌。
Description
技术领域
本发明涉及污染气体的监测，具体涉及全局实时监控恶臭污染气体的方法。
背景技术
随着我国经济的不断发展，环境问题越来越突出，其中关于恶臭污染的投诉占了很大的比重。一切刺激嗅觉器官，引起人们不愉快感觉以及损害生活环境的气味统称为恶臭，具有恶臭气味的物质被称为恶臭污染物。为了治理恶臭污染，首先需要有监测恶臭污染的可靠手段和方法。恶臭物质的嗅阈值往往很低，这给恶臭检测增加了难度。目前主要采用的方法是三点比较式臭袋法，这是一种人工感官测试方法，该方法很容易受到环境因素、人为因素的影响，结果造成较大的数据偏差，这种人工方法无法在线实时检测，有很大的局限性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是解决现有的恶臭气体检测方法容易受到环境因素和人为因素的影响而产生较大数据偏差，且无法进行实时检测的问题。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是提供一种全局实时监控恶臭污染气体的方法，在所要监控的区域内根据其检测范围均匀布置多台恶臭气体浓度检测装置，所述恶臭气体浓度检测装置实时检测其监测范围内的多种恶臭气体的浓度值，设置远程控制服务器，所述远程控制服务器与所述区域内所有恶臭气体浓度检测装置实时通信，读取所述区域内所有恶臭气体浓度检测装置实时检测的多种恶臭气体的浓度值数据，设置MySQL数据库服务器，所述远程控制服务器将读取的所述区域内所有恶臭气体浓度检测装置实时检测的多种恶臭气体的浓度值数据存入所述MySQL数据库服务器中，设置Apache Web服务器，所述Apache Web服务器实时扫描所述MySQL数据库服务器内存储的所述区域内所有恶臭气体浓度检测装置实时检测的多种恶臭气体的浓度值数据，并通过所述区域内所有恶臭气体浓度检测装置实时检测的多种恶臭气体的浓度值计算得出所述区域内多种恶臭气体的综合臭气浓度值即OU值以及臭气强度值，使用者通过在网页浏览器内输入所述Apache Web服务器的网址查看所述区域内的多种恶臭气体的OU值和臭气强度值，以及所述多种恶臭气体的OU值和臭气强度值在一定时间范围内的平均值。
在上述方案中，所述远程控制服务器实时读取所述区域内所有恶臭气体浓度检测装置的状态信息和维护信息，并将其存入所述MySQL数据库服务器中，所述远程控制服务器根据使用者的操作通过所述Apache Web服务器的Web界面对所述区域内的恶臭气体浓度检测装置的状态信息进行修改。
在上述方案中，所述MySQL数据库为按地域划分的从上到下的层级关系数据库。
本发明，因为设有恶臭气体浓度检测装置，不容易受环境和人为因素影响，可以得到准确的检测数据，又因为设有远程控制服务器、MySQL数据库服务器和Apache Web服务器，远程控制服务器可以与恶臭气体浓度检测装置进行实时通信，读取恶臭气体浓度检测装置的检测数据并存入MySQL数据库服务器中，使用者可以通过在网页浏览器中输入Apache Web服务器的Web网址实时查看恶臭气体浓度检测装置的检测数据，以便环保监测站可以在室内获得各监测站点的实时恶臭信息，实现足不出户就能对各站点的恶臭状况了如指掌。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作出详细的说明。
如图1所示，本发明提供的全局实时监控恶臭污染气体的方法，包括以下步骤：
步骤1、在所要监控的区域内根据其检测范围均匀布置多台恶臭气体浓度检测装置1，恶臭气体浓度检测装置1实时检测其监测范围内的8种恶臭气体的浓度值。恶臭气体浓度检测装置1可选用TP-II型在线恶臭监测仪。
步骤2、设置远程控制服务器2，远程控制服务器2与区域内所有恶臭气体浓度检测装置1实时通信，读取区域内所有恶臭气体浓度检测装置1实时检测的8种恶臭气体的浓度值数据。远程控制服务器2的服务器程序用C语言开发，这个服务器程序可以同时为成千上万台TP-II型在线恶臭监测仪提供全天24小时在线实时服务，主要是接收来自全国各地的TP-II型在线恶臭监测仪发送过来的数据。
步骤3、设置MySQL数据库服务器3，远程控制服务器2将读取的区域内所有恶臭气体浓度检测装置1实时检测的8种恶臭气体的浓度值数据存入MySQL数据库服务器3中。MySQL数据库服务器3为一个层次结构的数据库，从上往下依次为全国，各省，市或地区，县，部门等这样一个层级关系数据库。
步骤4、设置Apache Web服务器4，Apache Web服务器4实时扫描MySQL数据库服务器3内存储的区域内所有恶臭气体浓度检测装置1实时检测的8种恶臭气体的浓度值数据，并通过区域内所有恶臭气体浓度检测装置1实时检测的8种恶臭气体的浓度值计算得出区域内8种恶臭气体的综合臭气浓度值即OU值以及臭气强度值，使用者通过在网页浏览器内输入ApacheWeb服务器4的网址查看区域内的8种恶臭气体的OU值和臭气强度值，以及8种恶臭气体的OU值和臭气强度值在一定时间范围内的平均值的曲线图和柱状图。
OU值的计算方法如下：8类恶臭气体的嗅觉阈值可以查到，某类恶臭气体的阈稀释倍数等于该成分的测定浓度，也就是TP-II型在线恶臭监测仪发送过来的数据，除以该成分的嗅觉阈值。而OU值就是取8类恶臭气体的阈稀释倍数的最大值。
臭气强度是通过Weber–Fechner定律：S=K Log I+C计算出来的。臭气强度跟臭气浓度的对数是线性关系。公式中S就是要计算的臭气强度，I是臭气浓度，两个系数K和C是经过大量的实验得出的常数。
服务器程序装在Linux服务器操作系统上，在服务器上还安装并配置好了PHP。可以用PHP，HTML，JavaScript进行Web网页开发，实时发布恶臭状况信息。
步骤5、远程控制服务器2实时读取区域内所有恶臭气体浓度检测装置1的状态信息和维护信息，并将其存入MySQL数据库服务器3中，远程控制服务器2根据使用者的操作通过Apache Web服务器4的Web界面对区域内的恶臭气体浓度检测装置1的状态信息进行修改。
远程控制服务器2可以远程控制TP-II型在线恶臭监测仪，比如远程开机，远程关机。各台TP-II型在线恶臭监测仪的信息存在MySQL数据库服务器3中，通过PHP程序从MySQL数据库服务器3中读取各个仪器的状态信息，一旦发现要对某台仪器进行开机或关机等等操作，就会向相应的仪器发送适合的指令，从而达到远程开关机的目的。因为有些仪器可能安置在人不方便接触到的地方，不太适合人去现场操作，而通过Web界面远程控制就提供了很大的方便。
本发明，因为设有恶臭气体浓度检测装置1，不容易受环境和人为因素影响，可以得到准确的检测数据，又因为设有远程控制服务器2、MySQL数据库服务器3和Apache Web服务器4，远程控制服务器2可以与恶臭气体浓度检测装置1进行实时通信，读取恶臭气体浓度检测装置1的检测数据并存入MySQL数据库服务器3中，使用者可以通过在网页浏览器中输入Apache Web服务器4的Web网址实时查看恶臭气体浓度检测装置1的检测数据，以便环保监测站可以在室内获得各监测站点的实时恶臭信息，实现足不出户就能对各站点的恶臭状况了如指掌。
本发明不局限于上述最佳实施方式，任何人应该得知在本发明的启示下作出的结构变化，凡是与本发明具有相同或相近的技术方案，均落入本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.全局实时监控恶臭污染气体的方法，其特征在于,
在所要监控的区域内根据其检测范围均匀布置多台恶臭气体浓度检测装置，所述恶臭气体浓度检测装置实时检测其监测范围内的多种恶臭气体的浓度值，
设置远程控制服务器，所述远程控制服务器与所述区域内所有恶臭气体浓度检测装置实时通信，读取所述区域内所有恶臭气体浓度检测装置实时检测的多种恶臭气体的浓度值数据，
设置MySQL数据库服务器，所述远程控制服务器将读取的所述区域内所有恶臭气体浓度检测装置实时检测的多种恶臭气体的浓度值数据存入所述MySQL数据库服务器中，
设置Apache Web服务器，所述Apache Web服务器实时扫描所述MySQL数据库服务器内存储的所述区域内所有恶臭气体浓度检测装置实时检测的多种恶臭气体的浓度值数据，并通过所述区域内所有恶臭气体浓度检测装置实时检测的多种恶臭气体的浓度值计算得出所述区域内多种恶臭气体的综合臭气浓度值即OU值以及臭气强度值，使用者通过在网页浏览器内输入所述Apache Web服务器的网址查看所述区域内的多种恶臭气体的OU值和臭气强度值，以及所述多种恶臭气体的OU值和臭气强度值在一定时间范围内的平均值。
2.全局实时监控恶臭污染气体的方法，其特征在于,所述远程控制服务器实时读取所述区域内所有恶臭气体浓度检测装置的状态信息和维护信息，并将其存入所述MySQL数据库服务器中，所述远程控制服务器根据使用者的操作通过所述Apache Web服务器的Web界面对所述区域内的恶臭气体浓度检测装置的状态信息进行修改。
3.全局实时监控恶臭污染气体的方法，其特征在于，所述MySQL数据库为按地域划分的从上到下的层级关系数据库。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410084226.4A CN103808904B (zh) | 2014-03-07 | 2014-03-07 | 全局实时监控恶臭污染气体的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201410084226.4A CN103808904B (zh) | 2014-03-07 | 2014-03-07 | 全局实时监控恶臭污染气体的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN103808904A true CN103808904A (zh) | 2014-05-21 |
| CN103808904B CN103808904B (zh) | 2016-01-20 |
Family
ID=50705978
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201410084226.4A Active CN103808904B (zh) | 2014-03-07 | 2014-03-07 | 全局实时监控恶臭污染气体的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN103808904B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108760912A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-11-06 | 天津市环境保护科学研究院 | 一种基于恶臭指纹图谱的恶臭污染溯源方法及应用 |
| CN108896706A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-11-27 | 华东理工大学 | 大数据驱动的恶臭气体多点集中式电子鼻仪器在线分析方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN201497888U (zh) * | 2009-05-31 | 2010-06-02 | 北京安恒测试技术有限公司 | 基于龙芯芯片及Linux系统的远程监测系统 |
| CN202092984U (zh) * | 2011-04-01 | 2011-12-28 | 深圳市安鑫宝科技发展有限公司 | 恶臭在线监测系统 |
| CN103175781A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-06-26 | 北京拓扑智鑫科技有限公司 | 在线区域布点式恶臭监测系统及方法 |
| CN203101352U (zh) * | 2012-12-19 | 2013-07-31 | 宇星科技发展(深圳)有限公司 | 一种恶臭气体在线监测装置 |
| CN103235992A (zh) * | 2013-04-23 | 2013-08-07 | 江苏圆坤科技发展有限公司 | 一种基于二维码技术的酒店管理系统及其操作方法 |
-
2014
- 2014-03-07 CN CN201410084226.4A patent/CN103808904B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN201497888U (zh) * | 2009-05-31 | 2010-06-02 | 北京安恒测试技术有限公司 | 基于龙芯芯片及Linux系统的远程监测系统 |
| CN202092984U (zh) * | 2011-04-01 | 2011-12-28 | 深圳市安鑫宝科技发展有限公司 | 恶臭在线监测系统 |
| CN203101352U (zh) * | 2012-12-19 | 2013-07-31 | 宇星科技发展(深圳)有限公司 | 一种恶臭气体在线监测装置 |
| CN103175781A (zh) * | 2013-03-26 | 2013-06-26 | 北京拓扑智鑫科技有限公司 | 在线区域布点式恶臭监测系统及方法 |
| CN103235992A (zh) * | 2013-04-23 | 2013-08-07 | 江苏圆坤科技发展有限公司 | 一种基于二维码技术的酒店管理系统及其操作方法 |
Non-Patent Citations (8)
| Title |
|---|
| 于建伟 等: "嗅味层次分析法对饮用水中嗅味的识别", 《中国给水排水》, vol. 23, no. 8, 30 April 2007 (2007-04-30) * |
| 于海晨 等: "基于Internet的控制系统远程监控方案及实例", 《计算机自动测量与控制》, vol. 9, no. 5, 20 October 2001 (2001-10-20) * |
| 吴希文 等: "恶臭污染影响评价概述", 《环境科学动态》, no. 2, 31 December 2002 (2002-12-31) * |
| 徐晓军 等: "《恶臭气体生物净化理论与技术》", 30 April 2005, 北京:化学工业出版社, article "恶臭气体生物净化理论与技术", pages: 9-10 * |
| 李湘中: "嗅觉测定技术的进展与恶臭污染管理政策的改进", 《环境科学》, vol. 20, 31 March 1999 (1999-03-31) * |
| 王修德 等: "除臭效果的评价方法探讨", 《中国公共卫生》, vol. 11, no. 5, 31 December 1995 (1995-12-31) * |
| 荆治严 等: "《GB/T 14675-93空气质量恶臭的测定三点比较式臭袋法》", 15 March 1994, article "GB/T 14675-93空气质量恶臭的测定三点比较式臭袋法" * |
| 薛旭: "污水处理厂恶臭处理技术", 《石油化工安全环保技术》, vol. 24, no. 2, 31 December 2008 (2008-12-31) * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108896706A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-11-27 | 华东理工大学 | 大数据驱动的恶臭气体多点集中式电子鼻仪器在线分析方法 |
| CN108896706B (zh) * | 2018-05-17 | 2019-04-16 | 华东理工大学 | 大数据驱动的恶臭气体多点集中式电子鼻仪器在线分析方法 |
| CN108760912A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-11-06 | 天津市环境保护科学研究院 | 一种基于恶臭指纹图谱的恶臭污染溯源方法及应用 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN103808904B (zh) | 2016-01-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Partington et al. | Evaluation of outputs from automated baseflow separation methods against simulated baseflow from a physically based, surface water-groundwater flow model | |
| Beskow et al. | Multiparameter probability distributions for heavy rainfall modeling in extreme southern Brazil | |
| Gnann et al. | TOSSH: A toolbox for streamflow signatures in hydrology | |
| Li et al. | An analysis of extreme flood events during the past 400 years at Taihu Lake, China | |
| CN103984938B (zh) | 一种遥感时间序列异常检测方法 | |
| Wu et al. | Real-time prediction of the water accumulation process of urban stormy accumulation points based on deep learning | |
| CN104089656B (zh) | 一种堆场煤炭自燃检测方法和装置 | |
| Greene et al. | A geospatial framework to support integrated biogeochemical modelling in the United Kingdom | |
| Brancher et al. | Temporal variability in odour emissions: to what extent this matters for the assessment of annoyance using dispersion modelling | |
| Hay et al. | Evaluation of statistically downscaled GCM output as input for hydrological and stream temperature simulation in the Apalachicola–Chattahoochee–Flint River Basin (1961–99) | |
| CN103808904A (zh) | 全局实时监控恶臭污染气体的方法 | |
| Smarsly et al. | An internet-enabled wireless multi-sensor system for continuous monitoring of landslide processes | |
| Hussin et al. | Development of automated drainage system | |
| Yaacof et al. | Comparison method of odour impact evaluation using calpuff dispersion modelling and on-site odour monitoring | |
| CN112819365A (zh) | 碳汇检测方法、装置及存储介质和电子设备 | |
| Kosnik et al. | Application of statistical process control for structural health monitoring of a historic building | |
| CN117934212A (zh) | 基于iot技术数字可视化平台的施工过程监控方法 | |
| Ham et al. | Comparison of data analysis procedures for real-time nanoparticle sampling data using classical regression and ARIMA models | |
| Ambrosino et al. | A nonparametric approach to the removal of documented inhomogeneities in climate time series | |
| CN105589416A (zh) | 一种基于物联网技术的智能农业监控管理系统及其方法 | |
| Czechowski et al. | Providing high-quality measurement data in analytical system of air pollution monitoring and their key importance for smart cities residents | |
| Tran et al. | Predicting high-frequency nutrient dynamics in the Danube River with surrogate models using sensors and Random Forest | |
| Caporali et al. | Regional frequency analysis of extreme rainfall events, Tuscany (Italy) | |
| Collado et al. | Development of a Prototype of an Expert System for the Diagnosis of Air Pollution in Panama | |
| Alam et al. | An IoT Based Real-Time Environmental Monitoring System for Developing Areas |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C14 | Grant of patent or utility model | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| C56 | Change in the name or address of the patentee | ||
| CP01 | Change in the name or title of a patent holder |
Address after: 100070 Beijing Fengtai District Branch Road No. 7 room 210 (Park) Patentee after: BEIJING TOP FORTUNE TECHNOLOGY CO., LTD. Address before: 100070 Beijing Fengtai District Branch Road No. 7 room 210 (Park) Patentee before: Beijing Top Fortune Technology Co., Ltd. |