本發(fā)明涉及水質(zhì)檢測，特別涉及一種水體污染物智能檢測方法。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有水質(zhì)監(jiān)測方法大致可以分為以下幾種：

2、1、化學(xué)分析法：如滴定、光譜分析、色譜分析等。這類方法雖然精度高，但依賴實(shí)驗(yàn)室條件，檢測周期長，實(shí)時(shí)性差。

3、2、生物傳感技術(shù)：利用微生物或生物酶反應(yīng)對(duì)污染物進(jìn)行響應(yīng)，具備一定靈敏性，但適用范圍較窄，易受環(huán)境干擾。

4、3、物理傳感技術(shù)：如利用電導(dǎo)率、濁度、溫度等參數(shù)進(jìn)行間接評(píng)估，無法直接檢測具體污染物種類與濃度。

5、4、遙感技術(shù)：可用于大范圍水體的快速掃描，但其對(duì)微量污染物及精細(xì)種類的識(shí)別能力有限。

6、現(xiàn)有的水質(zhì)監(jiān)測方法普遍存在檢測范圍有限、實(shí)時(shí)性差、靈敏度不足等問題，尤其是對(duì)于復(fù)雜水質(zhì)中微量有害物質(zhì)和微生物的檢測效率仍然無法滿足需求。因此，亟需一種新型水質(zhì)監(jiān)測方法，能夠兼具高靈敏度、實(shí)時(shí)性和廣泛適用性，同時(shí)能夠在大范圍水域內(nèi)快速發(fā)現(xiàn)污染物，并進(jìn)行精準(zhǔn)定性和定量分析。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種水體污染物智能檢測方法，具有能夠?qū)崟r(shí)、在線、精準(zhǔn)地對(duì)水質(zhì)污染進(jìn)行檢測的優(yōu)點(diǎn)。

2、本發(fā)明的上述技術(shù)目的是通過以下技術(shù)方案得以實(shí)現(xiàn)的：

3、一種水體污染物智能檢測方法，包括以下步驟：

4、步驟1：通過電磁波發(fā)射模塊向水體發(fā)射特定頻段的電磁波信號(hào)，所述電磁波信號(hào)為微波、太赫茲波或紅外波頻段，并接收從水體反射或折射回來的信號(hào)，通過多通道接收器獲取反射、折射等電磁波信號(hào)的強(qiáng)度、頻譜和相位變化數(shù)據(jù)；

5、步驟2：根據(jù)步驟1中獲得的電磁波反射與折射信號(hào)，利用信號(hào)處理模塊對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行分析，提取出水體的介電常數(shù)、折射率、吸收特性等電學(xué)與光學(xué)特征，并結(jié)合模式識(shí)別算法，根據(jù)所述特征識(shí)別出水體中可能存在的污染物種類及其濃度范圍；

6、步驟3：根據(jù)步驟2中識(shí)別出的污染物種類及濃度范圍，選擇并激活針對(duì)性的生物傳感器單元，所述生物傳感器單元包括微生物傳感器、酶傳感器、抗體傳感器或納米傳感器，用于對(duì)特定污染物進(jìn)行定性與定量檢測；

7、步驟4：通過步驟3所述的生物傳感器檢測結(jié)果，結(jié)合數(shù)據(jù)分析與處理模塊，對(duì)污染物的種類、濃度及其分布情況進(jìn)行詳細(xì)分析，并生成水質(zhì)監(jiān)測報(bào)告；若污染物濃度超過預(yù)設(shè)閾值，則通過遠(yuǎn)程通信模塊將監(jiān)測結(jié)果實(shí)時(shí)上傳至云平臺(tái)，進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控和預(yù)警，并自動(dòng)觸發(fā)報(bào)警機(jī)制。

8、進(jìn)一步地，所述步驟1還包括：

9、步驟1.1：選取微波、太赫茲波或紅外波頻段，采用脈沖信號(hào)調(diào)制或連續(xù)波調(diào)制優(yōu)化信號(hào)穿透性，并結(jié)合極化調(diào)制技術(shù)提高檢測靈敏度；

10、步驟1.2：通過超寬帶多通道接收器和陣列式超寬帶天線，同步采集多個(gè)極化方向的信號(hào)，并采用自適應(yīng)信號(hào)增益控制優(yōu)化信號(hào)質(zhì)量；

11、步驟1.3：利用快速傅立葉變換和短時(shí)傅立葉變換進(jìn)行頻譜分析，并采用相干解調(diào)技術(shù)測量反射/折射信號(hào)的相位變化；

12、子步驟1.4：基于介電常數(shù)反演模型、散射參數(shù)分析和深度學(xué)習(xí)信號(hào)分類器，提取污染物特征，實(shí)現(xiàn)污染物的初步分類。

13、通過采用上述技術(shù)方案，通過雙極化電磁波探測方案，能夠有效提升不同污染物對(duì)電磁波響應(yīng)的區(qū)分能力；利用時(shí)頻特性分析+相干解調(diào)，可實(shí)現(xiàn)高精度污染物識(shí)別，尤其適用于動(dòng)態(tài)水質(zhì)環(huán)境；

14、通過多通道差分檢測，減少噪聲干擾，提高檢測的穩(wěn)定性和靈敏度；

15、結(jié)合人工智能信號(hào)分類器，實(shí)現(xiàn)污染物類型的自動(dòng)化判別，提升實(shí)時(shí)檢測能力。

16、進(jìn)一步地，所述步驟2中還包括：

17、步驟2.1：對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化、特征向量構(gòu)建及特征降維處理，以減少數(shù)據(jù)冗余，提高污染物特征的識(shí)別效率；

18、步驟2.2：基于核函數(shù)映射和特征聚類方法，對(duì)污染物特征數(shù)據(jù)進(jìn)行高維轉(zhuǎn)換，并利用概率建模方法對(duì)污染物分布進(jìn)行建模；

19、步驟2.3：通過監(jiān)督學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練污染物分類器，建立污染物特征與其類型之間的映射關(guān)系；

20、步驟2.4：利用回歸分析和時(shí)間序列預(yù)測模型，估算污染物濃度并分析其變化趨勢；

21、步驟2.5：基于貝葉斯決策和多模態(tài)數(shù)據(jù)融合方法，判定污染物類別，并生成檢測結(jié)果。

22、通過采用上述技術(shù)方案，通過污染物特征空間映射+概率建模的方法，提高污染物的區(qū)分能力；結(jié)合深度學(xué)習(xí)+時(shí)間序列分析，不僅能分類污染物，還能預(yù)測污染物的濃度變化趨勢；采用多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，結(jié)合電磁波檢測與生物傳感器檢測，提高檢測系統(tǒng)的穩(wěn)定性和適應(yīng)性；引入貝葉斯決策+蒙特卡洛模擬，對(duì)污染物檢測的不確定性進(jìn)行量化，提高檢測可信度。

23、進(jìn)一步地，所述生物傳感器單元通過微流控芯片與電化學(xué)檢測單元進(jìn)行聯(lián)合工作，具體包括：

24、步驟3.1：通過微流控芯片將水體樣本引入檢測區(qū)域，并采用微流控泵或電滲流驅(qū)動(dòng)調(diào)節(jié)樣本流速；

25、步驟3.2：利用生物傳感器對(duì)污染物進(jìn)行識(shí)別，污染物與酶、抗體或dna探針發(fā)生生化反應(yīng)，產(chǎn)生電信號(hào)；

26、步驟3.3：電化學(xué)檢測單元通過循環(huán)伏安法、差分脈沖伏安法、電化學(xué)阻抗譜等方法采集污染物電化學(xué)信號(hào)；

27、步驟3.4：利用數(shù)據(jù)采集模塊將檢測信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，并結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)曲線或機(jī)器學(xué)習(xí)模型計(jì)算污染物濃度。

28、通過采用上述技術(shù)方案，結(jié)合微流控芯片與電化學(xué)傳感器，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)在線水質(zhì)檢測，減少樣品用量，提高檢測精度；采用循環(huán)伏安法、差分脈沖伏安法、電化學(xué)阻抗譜等多種檢測技術(shù)，提升污染物檢測能力；多傳感器數(shù)據(jù)融合，提高污染物識(shí)別的可靠性和準(zhǔn)確性。

29、進(jìn)一步地，所述數(shù)據(jù)分析與處理模塊的分析步驟包括：

30、步驟4.1：對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括異常值檢測、數(shù)據(jù)平滑、噪聲去除，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；

31、步驟4.2：提取污染物的光學(xué)、電學(xué)和電化學(xué)特征，并采用時(shí)間分辨分析解析污染物反應(yīng)動(dòng)力學(xué)特性；

32、步驟4.3：利用支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模式識(shí)別算法，分類污染物種類；

33、步驟4.4：結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)曲線法、貝葉斯估計(jì)、光譜擬合法計(jì)算污染物濃度；

34、步驟4.5：基于克里金插值、時(shí)間序列分析、拉格朗日粒子模型構(gòu)建污染物的空間與時(shí)間分布模型。

35、通過采用上述技術(shù)方案，采用光譜擬合法+貝葉斯估計(jì)，優(yōu)化污染物濃度計(jì)算，提高結(jié)果穩(wěn)定性；

36、進(jìn)一步地，所述步驟4中的預(yù)設(shè)閾值為動(dòng)態(tài)自適應(yīng)閾值，所述動(dòng)態(tài)自適應(yīng)閾值根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、環(huán)境因素、污染趨勢等多維度信息動(dòng)態(tài)生成。

37、進(jìn)一步地，所述步驟2中的模式識(shí)別算法包括：

38、機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于污染物的分類和濃度預(yù)測，通過訓(xùn)練歷史污染數(shù)據(jù)，建立污染物特征與類別之間的映射關(guān)系；

39、深度學(xué)習(xí)算法，用于處理高維數(shù)據(jù)和非線性污染物特征。

40、綜上所述，本發(fā)明具有以下有益效果：

41、使用特定頻段的電磁波信號(hào)對(duì)水體進(jìn)行掃描，通過接收反射或折射的信號(hào)并采集電磁波特征，提供水體的電學(xué)與光學(xué)特性數(shù)據(jù)；

42、通過信號(hào)處理模塊對(duì)電磁波信號(hào)的強(qiáng)度、頻譜、相位變化等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并通過模式識(shí)別算法識(shí)別出水體中的污染物種類，并估算污染物濃度范圍，該步驟使得水體的污染物篩選更為高效，并具備較強(qiáng)的適應(yīng)性和靈活性；

43、通過激活相應(yīng)的生物傳感器進(jìn)行精準(zhǔn)的污染物檢測，利用微流控技術(shù)和電化學(xué)檢測，生物傳感器能夠?qū)ξ廴疚镞M(jìn)行高靈敏度、快速響應(yīng)的定性和定量檢測；

44、通過數(shù)據(jù)分析模塊對(duì)污染物的濃度、種類及其分布進(jìn)行精確分析，并將結(jié)果通過遠(yuǎn)程通信模塊上傳至云平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控及預(yù)警，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)在線監(jiān)測與自動(dòng)報(bào)警。

45、上述步驟，電磁波檢測與生物傳感器檢測形成緊密的工作閉環(huán)，確保整個(gè)方法能夠快速篩查水質(zhì)、精確識(shí)別污染物種類并實(shí)時(shí)響應(yīng)污染威脅。