楊輝明
(酒泉市污染源自動監(jiān)控中心 甘肅酒泉 735000)
污染源在線監(jiān)控指的是以在線自動分析儀器為基礎(chǔ)設(shè)備,綜合利用移動通訊、現(xiàn)代傳感、自動測量、自動控制、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),對排污單位的污染排放情況進行實時監(jiān)控的過程,是提升生態(tài)環(huán)境部門環(huán)境監(jiān)管能力,強化對排污單位的污染物排放監(jiān)管的有效手段。
污染源在線監(jiān)控的應(yīng)用可以實時發(fā)現(xiàn)排污單位的污染物出現(xiàn)超標排放的環(huán)境違法行為,生態(tài)環(huán)境部門可據(jù)此及時開展立案調(diào)查、限期整改、行政處罰等后續(xù)環(huán)境監(jiān)管措施,進而有效打擊和震懾環(huán)境違法行為,減輕因超標排放對環(huán)境造成的破壞。此外,污染源在線監(jiān)控過程可以在多種多樣的環(huán)境形勢下實施與運用,進而對污染源監(jiān)控中存在的面大、量廣、時效性的問題進行了有效解決。污染源在線監(jiān)控的實施,可以對環(huán)境問題進行實時、準確、有效的管理,這也代表了現(xiàn)代環(huán)境保護管理的發(fā)展趨勢。
雖然污染源在線監(jiān)控對于排污單位的環(huán)境監(jiān)管具有非常重要的意義,但實際操作過程中,污染源在線監(jiān)控過程是一個由多學(xué)科技術(shù)參與的一項系統(tǒng)性工程,離不開特定專業(yè)技術(shù)人員的參與,在這些專業(yè)技術(shù)人員的運維下,污染源在線監(jiān)控過程才能保持穩(wěn)定的運行。此外,污染源在線監(jiān)控過程在數(shù)據(jù)傳輸過程中,數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性也會受到多種因素的影響,比如儀器設(shè)備運行環(huán)境的情況、儀器性能情況、突發(fā)設(shè)備故障事件、通信傳輸故障事件等,最終造成污染源在線監(jiān)控數(shù)據(jù)發(fā)生異常情況,而這也會造成線上監(jiān)控的數(shù)據(jù)不能科學(xué)、準確的反應(yīng)環(huán)境污染情況,嚴重影響了污染源在線監(jiān)控數(shù)據(jù)的準確度。
系統(tǒng)誤差是非人為條件造成的一種誤差,是指的是因為儀器設(shè)備自身問題或者環(huán)境的變化,造成污染源線上監(jiān)控數(shù)據(jù)與實際值不一致的現(xiàn)象。系統(tǒng)誤差具有重復(fù)性、單向性和可測性。系統(tǒng)誤差在實際在線監(jiān)控設(shè)備運行過程中很難被發(fā)現(xiàn),造成污染源線上監(jiān)測數(shù)據(jù)異常的系統(tǒng)原因主要由以下幾點,比如自動監(jiān)控平臺故障、通訊故障、現(xiàn)場端儀器故障、儀器性能故障、突發(fā)設(shè)備故障等。
對于此類系統(tǒng)誤差,可以定期對污染源線上監(jiān)控設(shè)備進行校準和校驗,進而避免此類系統(tǒng)誤差的誤差對自動監(jiān)測數(shù)據(jù)造成的嚴重的影響。
對于人為造假導(dǎo)致的數(shù)據(jù)異常,指的是為有些人為了避免污染源在線監(jiān)控數(shù)據(jù)超出標準,數(shù)據(jù)特征體現(xiàn)在數(shù)值在標準值附近徘徊;或者是為了為降低總排放量,數(shù)據(jù)特征體現(xiàn)在數(shù)據(jù)存在大幅變小的情況。人為造假實現(xiàn)的途徑主要包括以下兩種方式,分別為現(xiàn)場端儀器造假、數(shù)據(jù)采集過程造假。
數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)性分析,指的是當一個持續(xù)穩(wěn)定的污染源和一個末端凈化系統(tǒng)在其正常運轉(zhuǎn)的工作狀態(tài)下,其釋放的污染物和流質(zhì)狀態(tài)參數(shù)將會維持一個比較穩(wěn)定的邏輯關(guān)系。所以,在這種穩(wěn)定的邏輯關(guān)系下,如果其中的一個數(shù)據(jù)發(fā)生顯著變化,那么很有可能分析出另一數(shù)據(jù)也發(fā)生了異常變化。該方法即是通過數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)性來分析污染源在線監(jiān)控數(shù)據(jù)的異常數(shù)據(jù)。
如果污染源系統(tǒng)額參數(shù)比較齊全,并且含有很高的參考性,通過之前提前設(shè)置的物料計算公式,可以合理準確計算出各種污染物的排放濃度,進而得到污染物監(jiān)測值的核定結(jié)果。
在正常的在線監(jiān)測數(shù)據(jù)中,時間以正態(tài)分布或偏正態(tài)分布的形式分布,其對數(shù)函數(shù)和時間變量之間存在線性相關(guān)的關(guān)系。在這個原理的基礎(chǔ)上,可以把在線監(jiān)測數(shù)據(jù)回歸成工作曲線,進而可以通過工作曲線的走向來體現(xiàn)在線監(jiān)測系統(tǒng)誤差的發(fā)展水平。
如果在此工作曲線的上下限設(shè)置誤差臨界線,那么這個工作曲線就會變成線上監(jiān)測系統(tǒng)的質(zhì)量控制曲線,那些超過臨界線范圍的數(shù)據(jù)都會被當做異常數(shù)據(jù),再加上數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系和工藝參數(shù)進行的物料分析,最終可以分析出異常數(shù)據(jù)產(chǎn)生的原因。
基于模型的方法指的是通過建立某種統(tǒng)計或者數(shù)據(jù)模型,從而將不符合該模型的數(shù)據(jù)認為是異常數(shù)據(jù)。
基于密度的分析檢測方法指的是假定正常數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)對象較多的范圍內(nèi),但是異常數(shù)據(jù)會與最近數(shù)據(jù)對象都比較遠,在這種情況下,那么可以根據(jù)數(shù)據(jù)對象的本地異常因子來判定對象的異常水平。密度法可以對異常數(shù)據(jù)進行有效的識別,而且該方法的數(shù)據(jù)參數(shù)比較少,檢測異常數(shù)據(jù)的準確性基本不受參數(shù)的影響。但是,該檢測方法在時間和空間復(fù)雜度上具有一定的難度。
污染源在線監(jiān)控系統(tǒng)可以實現(xiàn)對生產(chǎn)企業(yè)污染物排放的實時檢測,但是存在著檢測數(shù)據(jù)異常的問題,主要原因包括系統(tǒng)誤差和人為造假。該問題可以通過數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)性分析、工藝參數(shù)核定分析、診斷系統(tǒng)原理分析、基于模型的分析、基于密度的分析等檢測方法來解決,從而預(yù)防或及時修正在線檢測系統(tǒng)檢測數(shù)據(jù)異常。