一、水质监测技术的应用解决方案（论文文献综述）
江苏省人民政府办公厅[1]（2022）在《江苏省人民政府办公厅关于印发江苏省“十四五”生态环境保护规划的通知》文中认为苏政办发[2021]84号各市、县（市、区）人民政府,省各委办厅局,省各直属单位:《江苏省"十四五"生态环境保护规划》已经省人民政府同意,现印发给你们,请认真组织实施。2021年9月28日江苏省"十四五"生态环境保护规划前言"十四五"时期是江苏深入贯彻党的十九大和十九届二中、三中、四中、五中全会精神,
呼婷婷[2]（2020）在《浅析人工智能在水环境领域的应用》文中认为人工智能（AI）是现代科学技术研究的热点问题,将其引入到水环境领域具有重要的意义。本文介绍了人工智能及其所涉及的深度学习方面的基本知识,分析了人工智能技术的发展现状和应用成果,并介绍了常用的人工智能算法。此外,概述了人工智能在水环境方面的研究成果,包括智慧水务、水质监测、污染识别与风险响应、水质模拟、水处理等水环境领域。本文探讨了利用人工智能落实水环境可持续发展过程中待解决的核心关键问题,并提出了对策建议。最后基于人工智能强大的深度学习能力和运算能力,结合大数据、云计算、5G通信等技术等发展形势,对人工智能未来在水环境领域的发展做了展望,为今后相关研究提供了一定的参考。
蔡宏芳[3]（2021）在《水质监测技术的应用解决方案》文中研究指明水质监测在水利系统中占据着重要的地位,对水资源开发利用、管理和保护有着重要意义。水质监测是水资源利用、保护的主要措施,目前,许多地区的水资源利用还未达到标准,有些地区的水污染问题也比较严重。随着人口的激增,社会对水资源的需求量越来越多,如果不解决水资源的问题,社会的生产和发展都会陷入困境。本文结合了国家在水环境方面的规划,探讨了国外水质监测的发展现状,提出了实验室监测、自动监测的综合解决方案,希望为水利领域的发展做出贡献。
郝月[4]（2021）在《基于移动应用的渭河水功能区水质评价及预警研究》文中研究说明渭河是陕西的“母亲河”、“生命河”,是沿岸大中城市如西安、宝鸡、杨凌、咸阳、渭南等现代文明的用水保障。由于经济的快速发展,渭河水资源严重短缺,河道污染严重,对社会经济发展和生态环境健康产生了重大影响。根据预防为主原则,针对水污染问题,行之有效的办法是建立完善的水质预警体系。不仅需要理论方法支撑,更需要可操作可实施的平台,依托信息技术建立与之相匹配的系统平台,从而避免出现严重水质污染,防止或减轻未来可能的污染源对社会和生物圈产生意外结果的环境变化,达到社会效益、环境效益、经济效益的统一。论文取得的主要成果如下:（1）渭河水功能区水质考核评价。为了更清晰地了解渭河水功能区达标情况,对渭河流域的水环境特征进行分析,选取主要污染物COD和氨氮作为本文的污染指标,根据水功能区划分结果,以《地表水环境质量标准》为依据,对渭河水质进行了分析和研究,通过单因子指数法、模糊综合评价法、内梅罗指数法三种评价方法对水质进行评价,对比评价结果选取单因子指数法和内梅罗指数法作为系统开发的评价方法。（2）建立渭河水功能区水质预警体系。“预”警即提前的警示,预警与报警,分别针对不同的水质目标进行事前和事中的警示发布,过去通常构建针对突发性水污染的预警体系,以污染段断面而言,实际为预报,而非预警。本文针对当前断面,以时间为尺度,以累积性水质污染风险为目标,对水质浓度设定阈值,当实测值超过设定的限值时,则判定水质处于异常状态。从理论上来讲,这种设定实际上是对水质指标的浓度做出一定的限制。构建基于超标水质指标的渭河水功能区水质预警体系,对水质未来发展趋势通过模型进行科学的预测,为水环境污染的预防提供技术支撑。（3）渭河水功能区水质评价及预警系统的设计及实现。根据微信小程序“触手可及,用完即走”的特点选取小程序作为移动应用的前端开发技术,后台功能采用SSM框架加数据库技术。采用数据库技术对归纳之后的相关信息进行数据库建设,来为渭河水功能区水质评价及预警作数据支撑。渭河水功能区水质评价及预警小程序便于操作,易于查询,为决策服务提供良好的可视化平台。
邹智林[5]（2021）在《全天候水质分层监测技术与装置研究》文中进行了进一步梳理实时获取水质分层信息,进而掌握水质状态是保障水库源水供应安全的基础。传统采样-实验室化验方式获取水质信息耗费大量人力财力,且时效性差。现有国家定点监测站和浮标式监测站对极端工况的适应性较差,不适用于运行时间长、水深变化大、监测工况复杂的全天候水质分层信息的获取,这也导致我国北方地区难以获得完整时间序列的水质分层监测数据。本文为实现复杂工况下的全天候水质分层监测,对全天候水质分层监测技术与装置展开研究。主要成果如下:（1）利用水质分层采样和现场检测技术对碧流河水库水质分层特性进行调查,采样船在采样过程漂移严重,难以实现垂向分层采样。水质分层检测结果显示,水库水质分层特点受采样点位置、采样时间等影响较大,单次采样代表性低,需要水质分层信息的全天候监测。（2）在深入了解水质在线监测工作原理的基础上,对全天候水质分层监测关键技术中的传感器分层技术、供电和稳定运行保障技术进行研究,并研发出包括软件监测平台、硬件传输设备、传感器单元和供电单元的全天候水质监测系统。（3）针对水深稳定的水库水质分层监测工况,研发了船式全天候水质分层监测装置,采用单模船和低扰动、低功耗正悬传感器分层技术解决了传统浮标卷扬机式水质分层监测中有扰动水质、冬季能源的供应不稳定等引起的水质监测频率不稳定问题。（4）针对环境变化较大的水库水质分层监测工况,研发了岸式全天候水质分层监测装置,采用岸上结构和倒悬传感器分层技术,解决了水深变化与冰生消过程导致的传感器组失效等问题,采用传感器水洗式清洁技术解决了长期监测中微生物附着导致传感器精度降低的问题,采用锚固技术降低了水质定点监测稳定锚固的施工和维修难度。（5）在我国北方地区的水库对上述装置长期运行工作性能与数据进行分析,结果表明以上装置实现了复杂工况下、长期稳定的全天候水质分层监测。
王政伟[6]（2021）在《基于大数据技术的海水遥感数据海水水质参数分析与预测》文中研究指明地球上约有70%的海洋面积,蕴含着无限的资源和能量,给每个国家带来巨大的经济效益。每个国家的经济发展都离不开海洋。但人们在对丰富海洋资源大力开发利用的时候,却忽略了对海洋环境的保护,特别是沿海海域环境问题日趋严重,这不仅对海洋环境造成了极大的破坏,而且,也对人们的生产生活产生了巨大的威胁,更重要的是阻碍了国家海洋经济的发展。因此,保护海洋环境是海洋经济发展的重中之重。我国是海洋沿海大国,而海水水质监测是海洋建设中一项十分重要的工作。常规的海水水质监测技术方法只能分析某小片海域的水质状况效率较低,而且成本较高。随着互联网、计算机技术的高速发展,推动着海洋建设不断进步,海洋建设趋向于信息化,海洋遥感监测技术也逐渐成熟,将海洋遥感技术应用于海水水质监测领域可以对大范围海域进行长期监测,利用监测到的数据可以实现对海水水质参数的分析预测。针对海水遥感监测水质要素种类有限和遥感监测数据存在的不稳定性等问题,本文以海水遥感水质监测数据和实际海水水质监测数据为基础,利用粒子群算法来优化BP神经网络建立了海水水质参数分析预测模型,实现了对海水水质参数的分析预测。基于上述背景,本文根据海量的海洋遥感监测数据,结合海洋环境监测领域的实际业务需求,搭建以大数据技术为核心的海水遥感大数据水质分析预测平台对大数据系列关键技术进行研究。平台实现了多源异构海水水质监测数据的采集、过滤和存储,并且,基于先进的微服务架构设计理念,结合前端可视化技术,实现了基于海水水质参数分析预测模型的海水遥感大数据水质分析预测平台的具体功能。基于本研究的海水遥感大数据水质分析预测平台不仅能够为以后的海水水质监测工程提供可靠的技术支持,而且能够对丰富的海水水质监测数据资源进行科学地利用,并进一步深度挖掘分析出海洋数据的潜在价值,促进海洋建设快速发展。
李奉笑[7]（2021）在《基于光谱法的水污染云监测方法研究》文中认为我国城市化进程不断加快,部分生态环境遭到破坏,国家对于环境保护予以高度的重视。“十四五”规划对水生态环境保护工作,要在水环境改善的基础上,更加注重水生态保护修复。作为环境保护细分领域的水质监测尤为重要,利用水污染云监测平台成为了当下提高水质监测效率的必要途径。传统的化学方法虽然检测精度高,但存在检测周期长,需要专人在实验室操作,且容易产生二次污染。近年来,紫外-可见光谱法在水质检测领域中得到广泛的应用,其检测速度快,实时原位,无二次污染等优点很好的解决了传统方法检测的缺点。对于水污染的监测,需要大量的数据来做支撑,才能更加精确的训练出水质监测模型,对实时快速的反应水质状况非常重要,因此本文提出了基于光谱法的水污染云监测方法研究。基于此,本文在国家自然科学基金青年基金项目（61805029）、重庆市社会事业与民生保障科技创新专项（cstc2017shms A1497）联合资助下,对于水质监测需要实现的目标,展开了基于光谱法的水污染云监测方法研究,主要研究工作如下:1)基于光谱法的水污染云平台的搭建。搭建云平台,将水质光谱数据进行分析,对水质进行实时在线监测,应对水质突发状况做出响应,为水质污染保驾护航。2)基于压缩感知水质浊度校正方法研究。水中悬浮颗粒物引起的浊度干扰严重影响了紫外-可见光谱法检测水质COD的精度,据此,应用紫外-可见光谱法检测水质COD,通常需要采用物理数学方法对浊度引起的光谱基线干扰进行校正。针对传统校正方法存在的反应速度慢且补偿效果不稳定的问题,本文提出采用压缩感知算法进行基线校正取得了良好效果。3)基于深度学习算法的水质分类研究。通过深度学习,训练模型,得到标准溶液下的水质分类标准,有效解决了目前水质监测中噪声干扰,信息冗余,模型精确度低,适应性差的问题。通过卷积神经网络建立水质分类模型,将不同COD的地表水按照国标分为5类水质。本文提出了用压缩感知对紫外-可见光谱进行浊度校正,并用深度学习的方法对水质进行分类,实现了对水污染的云监测,为光谱法在水质云监测工程实用化提供了一种有效的手段。
刘萍[8]（2020）在《基于物联网的农村区域水环境智能监测及预测方法研究》文中进行了进一步梳理农村水环境的质量直接关系到农业灌溉用水、农村饮用水的安全,为了密切配合“绿水青山”的国家战略,建设生态宜居美丽乡村,亟需开展农村区域水环境智能监测及预测方法研究工作。基于物联网研究农村区域水环境智能监测及预测方法,可以尽可能全面、实时地感知农村区域水环境数据,实现对水环境的准确、全面评价和对水质变化趋势的合理、有效预测,具有重要的理论研究意义和广泛的应用前景。论文面向农村区域水环境监测需求,围绕水环境监测所涉及的多个方面,在设计智慧水务总体架构的基础上,按照自底向上的顺序展开研究,主要研究了水环境监测网络体系结构、水环境监测无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）建模与性能分析方法（感知层）、基于专网通信的水环境监测系统及方法（传输层）、水环境监测WSN数据融合算法（处理层）和基于深度神经网络的水质预测模型（处理层）。论文主要工作及研究结果如下:（1）研究了基于物联网的水环境监测网络体系结构设计问题。设计了智慧水务总体架构,分析了智慧水环境监测网络面临的潜在挑战,设计了一种分布式、可扩展的智慧水环境监测网络体系结构,以满足其低时延、高带宽和移动性的要求。（2）研究了水环境监测WSN建模与性能分析问题。分析了农村区域的水环境监测WSN部署策略、覆盖要求及网络模型,提出了一种描述水环境监测网络系统并提取系统性能指标的方法。基于性能评估进程代数（Performance Evaluation Process Algebra,PEPA）对分簇式水环境监测WSN进行建模,根据真实的水质监测实例及传感器节点参数设定了系统参数,采用模拟求解法仿真模拟了分簇式水环境监测WSN的工作过程,对所构建网络的性能指标进行了提取及分析,讨论了不同设计方案对系统响应时间的影响。在此基础上,基于PEPA及流体逼近法对节点高速移动、拓扑动态变化的网络系统进行了建模及分析。研究结果表明,该方法可以将水环境监测网络大系统表示为各个子系统之间的交互,清楚地知道各个子系统的内在结构,并实现对系统性能指标的模拟或逼近,有助于优化系统设计方案。（3）研究了基于时分长期演进（Time-Division Long Term Evolution,TD-LTE）专网的水环境监测系统及方法设计问题。提出了一个以TD-LTE基站为中心的水环境监测专网组网方案,以及一种基于数据融合、机器学习的水环境智能监测方法。该系统和方法的提出满足了农村区域水环境保护工作人员对水环境监测系统共享化、智能化、一体化的需求,也能够很好地满足水环境应急监测的实时性要求。（4）研究了分簇式水环境监测WSN中的数据融合问题。设计了基于最小二乘的水环境监测WSN簇内数据融合模型,针对部分传感器节点数据缺失时,簇内数据融合模型中计算量大的问题,提出了一种基于递推最小二乘的数据融合算法。研究结果表明,所设计的算法减少了数据融合过程中的计算量,节省了簇首节点的存储空间和能量。（5）研究了基于长期短期记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）深度神经网络的中长期水质预测问题。在对缺失水质数据进行预处理的基础上,设计了一种基于LSTM深度神经网络的水质单参数预测模型,构建了堆叠LSTM的神经网络架构,确定了神经网络单元参数的设置及样本建立、学习过程的处理方法,并将该模型用于6项饮用水水质参数的预测。研究结果表明,该模型收敛速度快,样本精度逼近高,泛化能力强。在预测步长m=10,20,30,60,90,180这6种情形下,该模型的溶解氧预测精度均优于自回归移动平均（Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA）和支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）时间序列预测模型,尤其是溶解氧的中长期预测精度,明显优于ARIMA和SVR,随着预测步长的不断增加,该模型的优势也逐步增大。基于对各饮用水水质参数的相关性分析,设计了一种基于LSTM深度神经网络的水质多参数中长期预测模型,对神经网络迭代次数不同时的模型预测精度进行了比较,在相同的神经网络结构及参数设置条件下,对比了单参数预测模型与多参数预测模型对溶解氧的预测效果。研究结果表明,在训练集、测试集划分方式合理的前提下,多参数水质预测模型在小样本数据（182组）预测的精度上更胜一筹,体现出利用多个水质参数之间的相关性进行水质预测的效果。而当样本数量足够（953组）时,两种水质预测模型的预测精度相当。
谭培影[9]（2020）在《基于水体溶解氧变化的平原河网水力调控方案实时优化研究》文中进行了进一步梳理在河网密布、水动力不足且底泥淤积严重的平原河网地区,通过防洪闸泵系统的水力调控来促进河网内水体的流动,提升河道的自净能力,改善河网水环境,对城市河网生态环境的保护和改善具有重要的意义。为实现水质状况变化下闸泵系统的实时优化调控,在满足改善水质要求的前提下节约水力调控成本,本文针对闸泵调控前后的河网水体水质对水动力的响应规律和调水方案的实时在线优化技术开展了研究,主要研究内容和研究成果包括:（1）以嘉兴河网防洪包围圈内约6平方公里的河网为研究对象,通过对现场调水试验数据和长期在线监测数据的分析,研究了水力调控前后河网水体水质的变化规律,探讨了河网水质对水动力的响应机制和影响因素。泵闸调控后,随着水动力的提升,研究区域内河网水体的水质指标明显改善,关键指标——溶解氧（DO）的浓度呈大幅上升趋势,水质对水动力的响应显着。在此基础上,通过多年监测数据的统计分析发现,水质提升效果（以DO为指标）与水温有关,夏季DO急速下降,冬季则可维持更长的时间。数据分析表明,根据水质反馈来进行实时优化水力调控具有重要意义。（2）在水体DO对水动力响应规律的基础上,结合前人研究的河道复氧率估算公式和DO平衡方程,提出了适用于平原河网异养型河道的DO计算模型。采用极值法（EVM）确定了研究区域河道水体DO平衡方程中的复氧系数、光合作用生产率和综合呼吸率等参数。（3）为解决实际水力调控的实时性和河网水力水质模型计算的冗长性之间的矛盾,本文提出了基于离线数据库的平原河网水力调控的实时优化技术。通过率定验证好的一维河网水力水质模型进行了大量样本计算,计算工况涵盖水质状况（DO、氨氮NH3-N、硝氮NO3-N、总磷TP）及水力调控方案（流量q及时间t）,得到了 1000组水质与水动力的响应样本数据库。在此基础上,引入BP神经网络计算方法,通过以离线数据库为样本群集的智能算法,实现不同水质状态下的最佳水力调控方案的计算。该技术计算效率比传统模型计算方法大幅提高。利用普通工况模拟利用商业软件计算需要34min,而BP模型仅需要几秒钟即可得到映射结果,且能在20s以内计算出优化方案。随着河网模型的增大,计算效率提升显着,且计算精度满足要求。该策略不仅突破了自编优化算法程序与商业软件接口开发的技术瓶颈,更节约了冗长的计算时间,可实现河网水力调控方案的实时优化,从而取代以往通过人工试算法确定调控方案的常规手段。（4）在技术研发的同时,本文以6平方公里研究区域内的河网为对象,建立了水力调控实时优化平台并投入了运行,通过长期的水质监测,发现河网水质得到了大幅提升。其中内河断面DO平均值提升率为53.12%～172.09%,NH3-N改善率为37.57%～69.83%,高锰酸钾指数改善率为75.64%～82.07%,河网水环境得到了极大的改善。随着目前我国各大城市黑臭水体治理的需求及智慧水务的发展,本文的闸泵调控实时优化模型可与河网在线监测系统结合,可实现闸泵调控方案的实时优化和实施效果追踪反馈,具有较好的应用前景。
张璇[10]（2020）在《水功能区（河段）纳污能力动态分析计算及过程化管控研究》文中研究表明江河湖泊是纳污的主要场所之一,随着经济社会的快速发展,工业废水、城市污水、农药化肥污水等的排放,让河流受到了严重污染。面对河流突出的水环境问题,国家在最严格水资源管理制度中设定了河流限制纳污红线,要求对水污染实施最严格的管控,河流纳污能力的分析计算成为关键。在国务院批复的全国水功能区划技术文件的基础上,对河流纳污的管控就是河长制和强监管业务的重要方向。水域纳污能力核定、纳污潜力分析、污染物入河总量控制、水功能区考核等一系列针对河流纳污管控的研究都是热点。针对最严格水资源管理制度以及河长制的实施要求,面向强监管以及业务化提升的迫切需求,本文聚焦河段纳污能力的动态分析计算和水质目标的过程化管控,从河段纳污能力计算到潜力分析、从污染物沿河模拟到总量分配、从水功能区水质达标考核到在线评价,立足于以问题为导向的过程化动态研究。定性与定量相结合,在管理过程中,让制度具有可操作性;在时空分布上,让考核能适应动态变化;在技术手段上,从理论到实践,让管控业务融合在管理过程中。围绕对河段水功能区考核和纳污管控的服务,开展了以下主要工作:（1）在分析传统纳污能力计算模型方法及应用中存在问题的基础上,围绕多种影响因素和不确定性,建立了考虑支流、取水的纳污能力综合计算模型,减少计算误差;提出了纳污能力多情景组合的计算策略,将不同排频方式、不同计算方法等计算条件采用多种情景进行组合;提出纳污能力区间化表达的方式,基于多情景组合,把涉及多条件下的成果汇集成区间,让决策有了决策空间,同时利于决策者结合自身经验更好地分析决策。（2）针对自然条件的动态变化、时空分布过程以及人工修复措施对纳污能力的提升作用及影响,提出了河段纳污潜力分析计算。从水动力及水质模型的简化,到污染物沿河数值模拟,支撑了纳污潜力的定量化。把河道流量多尺度滚动预报与污染负荷模拟相结合,径流动态变化下纳污能力有适应提升的潜力;并且目前众多人为工程措施也能有效提升河段纳污能力。通过对污染负荷的动态模拟预测,定性定量结合,实现了河段纳污潜力的动态分析。（3）围绕河段污染负荷的动态分配,兼顾公平与效益,丰富管控目标要求,建立了双层多目标优化的负荷分配模型。不同管理层级的负荷分配具有不同的目标及约束,且都应考虑公平和效率原则;针对多种方案,研究了计划方案与实施方案之间的嵌套互馈机制,为动态过程化管控提供一种互馈机制,增强管理考核的适应性。（4）在水功能区纳污能力及潜力动态分析计算的基础上,建立了过程化的在线评价考核机制。实时在线动态考核就是“强监管”的目标和核心业务。依据考核指标体系及评价方法,以问题为导向,在线评价、实时考核,联动河段限制纳污红线。用考核评价的方式发现问题,并贯穿在问题的处置过程中,引导问题解决,用在线评价、实时考核的方式实现过程化管控,随时随地发现河段水质问题,实现强监管。（5）对河段水功能区纳污的过程化管理,以及强监管新形势下的纳污能力考核创新,需要现代信息技术的支撑,把纳污能力计算、纳污潜力分析、污染物总量分配、水功能区动态考核这几部分业务都要融入管理的过程之中。基于综合集成平台,借助组件和知识图技术,建立了河段水功能区纳污能力计算及过程化考核的管控系统。在该系统的支持下,开展了渭河干流陕西段的实例应用。（6）提出了快速适应动态变化的的河段纳污能力计算及考核的过程化管控模式。该模式面向河流水质管理的全过程,针对关键环节的考核管控,以问题为导向,在过程中发现问题,提出解决问题的方案,在线评价和考核问题的处理程度,适应过程化管控中发生的各种动态变化,不断反馈与调整,确保考核河段的水质达标,河段水功能纳污能力恢复,促进河段生态修复、健康可持续发展。
二、水质监测技术的应用解决方案（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、水质监测技术的应用解决方案（论文提纲范文）
（3）水质监测技术的应用解决方案（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 水质监测技术的应用现状 |
| 2 水质监测技术分析 |
| 2.1 水质监测技术的重要性 |
| 2.2 国外水质监测的现状及发展趋势 |
| 2.3 监测技术与信息管理技术 |
| 3 水质监测综合应用策略 |
| 3.1 硬件系统建设———立体化监测解决方案 |
| 3.1.1 实验室监测解决方案 |
| 3.1.2 自动监测解决方案 |
| 3.2 软件系统建设———水资源质量评价系统 |
| 4 结语 |
（4）基于移动应用的渭河水功能区水质评价及预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水功能区考核评价研究现状 |
| 1.2.2 水质预警研究现状 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 2 渭河干流水功能区概况 |
| 2.1 渭河流域陕西段概况 |
| 2.1.1 自然地理 |
| 2.1.2 社会经济 |
| 2.1.3 水环境特征 |
| 2.2 渭河水功能区划 |
| 2.2.1 水功能区划目的和意义 |
| 2.2.2 渭河水功能区划原则 |
| 2.2.3 渭河水功能区划结果 |
| 3 渭河水功能区水质考核评价 |
| 3.1 渭河水功能区水质现状 |
| 3.2 水质评价定义与标准 |
| 3.3 水质评价方法 |
| 3.4 考核评价方法 |
| 3.4.1 单因子指数法 |
| 3.4.2 模糊综合评价法 |
| 3.4.3 内梅罗指数法 |
| 3.4.4 三种方法比较与结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 水功能区水质预警模型的构建 |
| 4.1 水质预警原理 |
| 4.2 水质预警体系的构建 |
| 4.2.1 水质预警体系目标 |
| 4.2.2 水质预警体系组成 |
| 4.2.3 水质预警指标阈值 |
| 4.3 水功能区水质预警模型计算 |
| 4.3.1 标准限值模型 |
| 4.3.2 统计限值模型 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 渭河水功能区水质评价及预警系统架构与功能设计 |
| 5.1 系统总体方案设计 |
| 5.1.1 系统设计目标与原则 |
| 5.1.2 系统需求分析 |
| 5.2 系统总体结构设计 |
| 5.3 后台开发架构设计 |
| 5.3.1 SSM后台开发框架 |
| 5.3.2 数据库设计 |
| 5.4 移动应用架构设计 |
| 5.4.1 微信小程序开发优势 |
| 5.4.2 微信小程序开发框架 |
| 5.5 服务器与客户端交互设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 渭河水功能区水质评价及预警系统实现 |
| 6.1 系统开发环境 |
| 6.1.1 后端运行环境的安装及配置 |
| 6.1.2 移动前端开发工具的注册与安装 |
| 6.2 系统功能模块的实现 |
| 6.2.1 系统登录模块 |
| 6.2.2 水质监测模块 |
| 6.2.3 达标评价模块 |
| 6.2.4 水质预警模块 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（5）全天候水质分层监测技术与装置研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水质监测技术研究现状 |
| 1.2.2 水质传感器研究现状 |
| 1.2.3 水质分层监测研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 水库水质分层特性调查与分析 |
| 2.1 水库水质分层形成过程分析 |
| 2.2 水库水质分层特性调查方案设计 |
| 2.2.1 调查区概况 |
| 2.2.2 水质分层特性调查方案 |
| 2.3 样本采集与检测 |
| 2.3.1 样本采集 |
| 2.3.2 样本检测方法 |
| 2.3.3 检测结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 全天候水质分层监测关键技术研究 |
| 3.1 全天候水质分层监测需求分析 |
| 3.2 全天候水质分层监测关键技术研究 |
| 3.2.1 水质分层信息采集技术研究 |
| 3.2.2 供电技术研究 |
| 3.2.3 稳定运行保障技术研究 |
| 3.3 全天候水质分层监测功能要求 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 全天候水质分层监测装置研制 |
| 4.1 全天候水质监测系统设计 |
| 4.1.1 软件监测平台 |
| 4.1.2 硬件传输设备 |
| 4.1.3 传感器单元 |
| 4.1.4 供电单元 |
| 4.2 船式全天候水质分层监测装置研发 |
| 4.2.1 浮标平台 |
| 4.2.2 监测船水下锚固结构 |
| 4.3 岸式全天候水质分层监测装置研发 |
| 4.3.1 岸上平台 |
| 4.3.2 水下结构 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 运行实践及数据分析 |
| 5.1 装置运行实况 |
| 5.2 运行状态分析 |
| 5.2.1 传感器分层效果 |
| 5.2.2 传感器组长期工作状态 |
| 5.2.3 水面拉力与风速对应关系分析 |
| 5.2.4 仪器工作温度分析 |
| 5.3 西山水库水质分层特性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间申请专利情况 |
| 攻读硕士学位期间参与项目情况 |
| 致谢 |
（6）基于大数据技术的海水遥感数据海水水质参数分析与预测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 海水遥感监测和海水水质分析研究背景 |
| 1.1.2 大数据技术背景 |
| 1.1.3 课题研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文内容及结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 2 相关理论与技术介绍 |
| 2.1 Hadoop分布式平台 |
| 2.1.1 Hadoop分布式平台简介 |
| 2.1.2 HDFS分布式文件系统 |
| 2.1.3 Map Reduce分布式计算框架 |
| 2.1.4 HBase分布式数据库 |
| 2.1.5 Sqoop数据同步工具 |
| 2.2 人工神经网络 |
| 2.2.1 人工神经网络介绍 |
| 2.2.2 BP神经网络介绍 |
| 2.2.3 BP神经网络并行化思想 |
| 2.3 粒子群算法 |
| 2.3.1 粒子群算法介绍 |
| 2.3.2 粒子群算法的实现步骤 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 海水水质参数分析模型研究 |
| 3.1 基于Map Reduce的 PSO-BP海水水质分析预测模型研究 |
| 3.1.1 粒子群算法改进BP神经网络 |
| 3.1.2 Map Reduce技术实现并行化的PSO-BP模型 |
| 3.1.3 海水水质分析预测模型的应用 |
| 4 海水遥感大数据水质分析预测平台框架研究 |
| 4.1 平台设计分析 |
| 4.1.1 数据需求分析 |
| 4.1.2 用户需求分析 |
| 4.1.3 功能需求分析 |
| 4.1.4 性能需求分析 |
| 4.2 平台数据来源分析 |
| 4.3 平台业务功能划分 |
| 4.4 平台整体框架设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 海水遥感大数据水质分析预测平台框架设计与实现 |
| 5.1 平台设计目标 |
| 5.2 平台技术方案设计 |
| 5.3 平台基础环境 |
| 5.4 平台数据库设计 |
| 5.5 Hadoop环境搭建 |
| 5.6 平台主要功能实现 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（7）基于光谱法的水污染云监测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水污染监测方法研究现状 |
| 1.2.2 水污染云监测研究现状 |
| 1.3 论文结构及安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 基于光谱法的水污染监测原理 |
| 2.1 分子吸收光谱 |
| 2.2 朗伯-比尔定律 |
| 2.3 紫外-可见光谱法检测水质参数 |
| 2.4 水污染云监测方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 水污染的云监测方案设计 |
| 3.1 系统总体设计目标概述 |
| 3.2 系统应用技术 |
| 3.2.1 云计算平台 |
| 3.2.2 Web技术 |
| 3.2.3 4G通信技术 |
| 3.3 功能需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于光谱法的水污染云监测方法 |
| 4.1 基于压缩感知的水质浊度校正方法研究 |
| 4.1.1 基于压缩感知的水质浊度校正算法 |
| 4.1.2 水污染监测数据采集 |
| 4.1.3 实验及数据分析 |
| 4.1.4 实验总结 |
| 4.2 基于深度学习的水污染分类方法研究 |
| 4.2.1 水质分类模型研究 |
| 4.2.2 水质紫外-可见光谱数据采集 |
| 4.2.3 实验结果及分析 |
| 4.2.4 数据分析及小结 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 水污染的云监测系统实现 |
| 5.1 硬件系统的搭建 |
| 5.2 软件系统的搭建 |
| 5.2.1 上位机软件的搭建 |
| 5.2.2 云平台的搭建 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 主要研究工作总结 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（8）基于物联网的农村区域水环境智能监测及预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 基于物联网、机器学习的水环境监测研究现状 |
| 1.2.1 基于物联网的水环境监测系统研究 |
| 1.2.2 基于机器学习的水环境监测方法研究 |
| 1.3 农村区域水环境自动监测需求 |
| 1.3.1 农村区域水环境存在的问题 |
| 1.3.2 农村区域水环境自动监测需求分析 |
| 1.4 农村水环境监测指标体系 |
| 1.4.1 水环境监测指标 |
| 1.4.2 农村水环境监测指标类型及选取原则 |
| 1.4.3 农村水环境自动监测指标 |
| 1.5 本论文的研究内容 |
| 1.6 本章小结 |
| 第2章 智慧水务背景下的水环境监测网络体系结构研究 |
| 2.1 智慧水务总体架构设计 |
| 2.2 基于物联网的智慧水环境监测网络体系结构设计 |
| 2.2.1 智慧水环境监测网络面临的潜在挑战 |
| 2.2.2 智慧水环境监测网络体系结构研究 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 水环境监测WSN建模与性能分析方法研究 |
| 3.1 农村区域水环境监测WSN结构设计 |
| 3.1.1 水环境WSN部署策略 |
| 3.1.2 水环境监测WSN覆盖要求 |
| 3.1.3 面向农村区域水环境监测的WSN网络模型 |
| 3.2 水环境监测WSN形式化建模与性能分析 |
| 3.2.1 随机进程代数 |
| 3.2.2 PEPA建模方法 |
| 3.2.3 基于PEPA的水环境监测WSN建模与性能分析 |
| 3.3 基于PEPA的ITS建模和工作流程评价 |
| 3.3.1 ITS中的实时定位和路径规划系统及其工作流程 |
| 3.3.2 ITS的PEPA建模 |
| 3.3.3 系统参数设定 |
| 3.3.4 性能指标提取及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于TD-LTE专网的水环境监测系统及方法研究 |
| 4.1 基于TD-LTE专网的水环境监测系统 |
| 4.1.1 水环境监测终端 |
| 4.1.2 TD-LTE基站 |
| 4.1.3 水环境监控中心 |
| 4.1.4 智能移动终端 |
| 4.1.5 TD-LTE终端和卫星终端 |
| 4.2 基于TD-LTE专网的水环境监测方法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于递推最小二乘的水环境监测WSN数据融合算法研究 |
| 5.1 水环境监测网络中的数据融合 |
| 5.2 基于最小二乘的水环境监测WSN数据融合 |
| 5.2.1 最小二乘估计 |
| 5.2.2 基于最小二乘的水环境监测WSN数据融合模型 |
| 5.3 基于递推最小二乘的水环境监测WSN数据融合 |
| 5.3.1 问题的提出 |
| 5.3.2 递推最小二乘的前推和后推算法 |
| 5.3.3 基于递推最小二乘的数据融合算法 |
| 5.3.4 算法分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于LSTM深度神经网络的水质预测模型研究 |
| 6.1 数据预处理 |
| 6.1.1 数据来源 |
| 6.1.2 数据预处理 |
| 6.2 基于LSTM深度神经网络的水质单参数预测模型研究 |
| 6.2.1 水质单参数时间序列预测 |
| 6.2.2 LSTM神经网络 |
| 6.2.3 基于LSTM深度神经网络的水质预测模型及其工作流程 |
| 6.2.4 实验仿真 |
| 6.2.5 三种时间序列预测模型比较 |
| 6.3 基于LSTM深度神经网络的水质多参数预测模型研究 |
| 6.3.1 水质多参数时间序列预测 |
| 6.3.2 基于LSTM深度神经网络的水质多参数预测模型 |
| 6.3.3 实验仿真 |
| 6.3.4 水质单参数预测模型与多参数预测模型对比 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的主要学术成果 |
| 致谢 |
（9）基于水体溶解氧变化的平原河网水力调控方案实时优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 水力调控对水质的改善作用 |
| 1.2.2 水力调控工程的应用 |
| 1.2.3 水力调控工程方案的优化技术与理论 |
| 1.3 存在的问题 |
| 1.4 研究内容 |
| 2 研究区域与方法 |
| 2.1 嘉兴水系与水利设施情况 |
| 2.2 研究区域水系特征与水利设施情况 |
| 2.3 研究区域水环境 |
| 2.4 研究方法 |
| 2.4.1 采样方法 |
| 2.4.2 检测方法 |
| 2.4.3 分析方法 |
| 3 平原河网水力调控下的水质响应机制与规律研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 NH区域水力调控实验结果与讨论 |
| 3.2.1 短期实验结果与讨论 |
| 3.2.2 长期实验结果与讨论 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 平原河网中水体溶解氧平衡模型及其参数分析 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 平原河网中水体溶解氧平衡模型的建立 |
| 4.2.1 溶解氧平衡方程的建立 |
| 4.2.2 基于EVM法求解溶解氧平衡模型 |
| 4.3 平原河网水体溶解氧平衡模型的参数确定 |
| 4.3.1 溶解氧平衡模型的参数计算 |
| 4.3.2 溶解氧平衡模型中参数的分析与讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于离线数据库的动态实时优化闸泵调控模型技术研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 基于MIKE11建立机理性水动力水质模型 |
| 5.2.1 平原河网水力水质模型的建立 |
| 5.2.2 平原河网水力水质模型的率定 |
| 5.3 基于人工神经网络建立非机理性水力水质模型 |
| 5.3.1 人工神经网络模型的建立 |
| 5.3.2 人工神经网络模型的率定 |
| 5.4 基于非机理性水力水质模型的实时闸泵优化调控优化模型 |
| 5.4.1 实时闸泵调控优化技术与模型建立 |
| 5.4.2 实时闸泵优化模型的验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 实时闸泵调控优化模型的应用 |
| 6.1 闸泵调控优化平台 |
| 6.2 泵闸调控优化模型的应用效果 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
（10）水功能区（河段）纳污能力动态分析计算及过程化管控研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 纳污能力计算 |
| 1.2.2 水污染总量控制 |
| 1.2.3 水功能区考核管理 |
| 1.3 传统管控方式存在的问题 |
| 1.4 纳污过程化管控必要性 |
| 1.5 纳污过程化管控思路及框架 |
| 1.6 研究的主要内容 |
| 1.7 技术路线 |
| 2 河段纳污能力多情景组合计算 |
| 2.1 纳污能力影响因素及不确定性分析 |
| 2.2 传统模型中存在的问题 |
| 2.3 考虑支流、取水的综合计算模型 |
| 2.3.1 模型建立 |
| 2.3.2 模型检验与验证 |
| 2.4 多情景组合计算实例 |
| 2.4.1 计算单元划分 |
| 2.4.2 模型参数确定 |
| 2.4.3 情景设置 |
| 2.4.4 计算结果及分析 |
| 2.5 纳污能力区间化表达 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 河段纳污潜力动态分析 |
| 3.1 河道污染负荷估算 |
| 3.1.1 水流运动模拟 |
| 3.1.2 水质模拟 |
| 3.2 污染物沿河数值模拟 |
| 3.2.1 水质模拟实例 |
| 3.2.2 水质传递影响模拟 |
| 3.3 滚动预测下的河道流量确定 |
| 3.4 纳污潜力提升手段 |
| 3.5 纳污潜力提升实例 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 污染物总量动态分配 |
| 4.1 双层多目标优化模型 |
| 4.1.1 模型框架 |
| 4.1.2 上层分配 |
| 4.1.3 下层分配 |
| 4.1.4 模型求解 |
| 4.2 双层多目标优化模型应用实例 |
| 4.2.1 上层分配结果 |
| 4.2.2 下层分配结果 |
| 4.3 控制方案多尺度动态互馈机制 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 水功能区动态考核 |
| 5.1 考核指标及方法库建设 |
| 5.1.1 考核评价指标库建立 |
| 5.1.2 考核评价方法库建立 |
| 5.2 在线评价机制 |
| 5.2.1 在线评价决策流程 |
| 5.2.2 问题识别 |
| 5.2.3 问题处理 |
| 5.3 水功能区动态考核实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 纳污过程化管控系统实现及应用集成 |
| 6.1 支撑过程化管控的综合集成技术 |
| 6.2 纳污过程化管控系统构建 |
| 6.3 纳污过程化管控应用实现 |
| 6.3.1 纳污能力多情景组合计算实现 |
| 6.3.2 河段纳污潜力动态分析实现 |
| 6.3.3 污染物总量动态分配实现 |
| 6.3.4 水功能区动态考核实现 |
| 6.3.5 纳污过程化管控流程实现 |
| 6.4 纳污过程化管控应用实例 |
| 6.4.1 信息查询 |
| 6.4.2 纳污能力多情景组合计算 |
| 6.4.3 纳污潜力动态分析 |
| 6.4.4 污染物总量动态分配 |
| 6.4.5 水功能区动态考核 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 组件与知识图清单 |
| 攻读博士期间主要研究成果 |
四、水质监测技术的应用解决方案（论文参考文献）
- [1]江苏省人民政府办公厅关于印发江苏省“十四五”生态环境保护规划的通知[J]. 江苏省人民政府办公厅. 江苏省人民政府公报, 2022(01)
- [2]浅析人工智能在水环境领域的应用[A]. 呼婷婷. 中国水利学会2020学术年会论文集第二分册, 2020
- [3]水质监测技术的应用解决方案[J]. 蔡宏芳. 河北农机, 2021(10)
- [4]基于移动应用的渭河水功能区水质评价及预警研究[D]. 郝月. 西安理工大学, 2021(01)
- [5]全天候水质分层监测技术与装置研究[D]. 邹智林. 大连理工大学, 2021(01)
- [6]基于大数据技术的海水遥感数据海水水质参数分析与预测[D]. 王政伟. 青岛科技大学, 2021(01)
- [7]基于光谱法的水污染云监测方法研究[D]. 李奉笑. 重庆理工大学, 2021
- [8]基于物联网的农村区域水环境智能监测及预测方法研究[D]. 刘萍. 扬州大学, 2020
- [9]基于水体溶解氧变化的平原河网水力调控方案实时优化研究[D]. 谭培影. 浙江大学, 2020(01)
- [10]水功能区（河段）纳污能力动态分析计算及过程化管控研究[D]. 张璇. 西安理工大学, 2020(01)