环境监测数据采集传输系统软件简要介绍
环境监测数据采集传输系统软件简要介绍
一、软件功能介绍：
我公司长期专业从事环境自动监测监控系统开发和运营工作，开发的下端数据采集传输软件在实际工作中根据实际使用和管理要求不断地升级改版，目前的软件按照总局制订的《污染源在线自动监控（监测）系统数据传输标准》( HJ/T 212-2005)传输标准要求开发的，且已经过长时间的实际运行考证。
环保数据采集查询传输系统软件基于微软Windows框架开发，采用 Windows XP或 XPE嵌入式操作系统，具有工作稳定性高、开发升级方便、保密性强等特点。
本软件是用于环境监测监控的专业软件，该软件基于工控机模式的下位机程序，实现除现有的数据采集功能外，同时支持ADSL、PSTN、GPRS、CDMA和以太网，便于用户管理现场在线分析仪而开发的一套管理软件，该软件提供以下功能：
↘数据采集：采集来自仪器仪表的模拟量信号和分析仪的各状态信号；模拟信号包括流量、PH、COD等参数。
↘数据处理：计算采样数据，得到各种测量项的分析结果和需统计数据，提供各种测量项的瞬时值、指定时间段的平均值或排放量。
↘数据存储：保存原始采样数据和统计数据，可存储10年以上历史数据；
↘数据查询：多种方式查询显示各测量项的瞬时值、统计数据、历史数据；↘数据打印：可根据需要打印数据报表、画面内容、操作记录等；
↘系统操作：简洁的操作界面，系统、网络、监测参数设置方便；
↘通信标准：通信协议符合国家环保部《污染源在线自动监控（监测）系统数据传输标准》( HJ/T 212-2005)传输标准，且可扩展兼容各省市制定通信协议和其他通信协议；
↘数据传输：数据传输至上位监控中心平台，并可通过ADSL、PSTN、GPRS、CDMA和以太网等任意一种网络进行通信；
↘系统扩展：系统可随时增加监测参数，软件开放式构架，可扩展软件功能和进行二次开发；
↘数据安全：分级安全认证密码，以避免误操作并确保数据的安全性；
断电保护：具有断电数据保护功能，在通讯线路中断时，可将所采集数据保存，对异常、故障、掉电等情况写入日志，并对该周期出现的数据进行标记。相关信息均上传到监控中心，日志保存时间为10年以上；
该软件是一个内容全面，扩展性强，适用面广，易于实施的整体解决方案。
二、系统需求：
硬件需求：x86 构架或ARM构架，CPU主频400MHz以上，RAM 256M 以上，程序和数据存储器1G以上；
平台需求：推荐 https://www.wendangku.net/doc/5715487786.html,、XPE 嵌入式操作系统，或WIN2K、XP、WIN7 等操作系统；
通信需求：根据仪表选择通信接口，数字式通信时应具备多个RS232 串行通信接口或RS485通信接口，模拟量采集时选配专用模拟量转换模块；网络需求：ADSL、LAN、局域网、专线、光纤等固网或 WIFI、GPRS、CDMA、3G 等无线通信网络均可；
三、软件基本操作界面介绍：
软件主界面：
登录密码界面：
历史数据查询界面：
历史数据打印界面：
数据打印预览界面：
系统参数设置界面：
网络参数设置界面：
数据审核界面：（该功能和工厂模式为选配，且必须输入数据审核权限密码方可进入）
大数据分析的六大工具介绍
大数据分析的六大工具介绍 2016年12月 一、概述 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分学在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设il?的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源:传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式, 相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 二.第一种工具:Hadoop Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是 以一种可黑、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地 在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下儿个优点: ,高可黑性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。，高扩展性。Hadoop是 在可用的计?算机集簇间分配数据并完成讣算任务 的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。 ，高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动 态平衡，因此处理速度非常快。 ，高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败 的任务重新分配。 ,Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在Linux生产平台上是非 常理想的。Hadoop上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如C++。 第二种工具:HPCC HPCC, High Performance Computing and Communications（高性能计?算与通信）的缩写° 1993年，山美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项 U：高性能计算与通信”的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项U ,其U的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战 问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计?划，该计划的实施将耗资百亿 美元，其主要U标要达到:开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络 传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。
信息采集系统解决方案
信息采集系统解决方案
信息采集系统解决方案 1系统概述 信息采集是信息服务的基础，为信息处理和发布工作提供数据来源支持。信息数据来源的丰富性、准确性、实时性、覆盖度等指标是信息服务的关键一环，对信息服务质量的影响至关重要。针对交通流信息数据，包括流量、速度、密度等，目前主要是基于微波、视频、地磁等固定车辆检测器以及浮动车等移动式车辆检测器进行采集，各种采集方式都存在响应的利弊。针对车驾管以及出入境数据，包括车辆信息、驾驶人信息、出入境办证进度信息等，主要是通过和公安相关的数据库进行对接，此类信息将在信息分析处理系统进行详细介绍。 针对目前交通信息来源的多样性以及今后服务质量水平发展对信息来源种类扩展要求，需要建设一套统一的，具备良好兼容性和前瞻性的交通信息统一接入接口。一方面，本期项目的各种交通信息来源可以使用该接口进行数据接入，另一方面，当新的或第三方的交通信息来源需要加入到本系统中来时，可以使用该接口进行数据接入，不需要再次投入资源进行额外开发。 统一接入接口建成后，根据各种数据来源系统的网络环境、系统技术特性和交通流信息数据特点，开发相应的交通信息数据对接程序，逐一完成微波采集系统、浮动车分析系统、人工采集等来源的交通信息数据采集接入。 2系统架构及功能介绍 2.1统一接入接口 统一接入接口的建设的关键任务包括接口技术规范制定、路网路段编码规则约定及交通信息数据结构约定等多个方面。
2.1.1接口技术规范 一方面由于本系统接入的交通信息数据来源多样，开发语言和系统运行的环境均存在差异，不具备统一的技术特性；另一方面，考虑到以后可能需要接入更多新的或第三方的信息系统作为数据来源，应当选择较成熟和通用的接口实现技术作为本项目的交通流信息采集统一接入接口实现技术。 根据目前信息系统建设的行业现状，选择Web Service和TCP/UDP Socket 作为数据传输接口的实现技术是较优的选择。Web Service和TCP/UDP Socket 具有实时性强、通用性强、应用广泛、技术支持资源丰富等优势，可以实现跨硬件平台、跨操作系统、跨开发语言的数据传输和信息交换。 项目实施时需要根据现有的信息采集系统的技术特点来具体分析，以选定采用Web Service或TCP/UDP Socket作为接口实现技术，必要时可以两种方式并举，提供高兼容度的接口形式。 为了保护接入接口及其数据传输的安全性，避免恶意攻击访问，避免恶意数据窃取，可以使用身份认证、加密传输等技术来加以保证。 统一数据采集接口的工作流程可以如下进行：
环境监测数据弄虚作假行为处理办法(征求意见稿)
附件1 环境监测数据弄虚作假行为处理办法 （征求意见稿） 第一章总则 第一条【编制目的】为保障环境监测数据真实准确，依法查处环境监测数据弄虚作假行为，依据《中华人民共和国环境保护法》（以下简称《环境保护法》）、《大气污染防治行动计划》和《水污染防治行动计划》等法律法规与文件，制定本办法。 第二条【行为定义】本办法所称环境监测数据弄虚作假行为，系指故意违反环境监测技术规范，篡改、伪造或者指使篡改、伪造监测数据等行为。 第三条【适用范围】本办法适用于以下活动中涉及的弄虚作假行为： （一）依法开展的环境质量监测、污染源监测、应急监测； （二）监管执法涉及的环境监测； （三）政府部门购买的环境监测服务； （四）政府部门委托开展的环境监测； （五）企事业单位依法开展或委托第三方开展的自行监测。 第四条【责任主体】环境监测机构、从事环境监测设备维护、运营的机构及其负责人对监测数据的真实性和准确性负责。 —3—
第二章调查 第五条【调查主体】县级以上人民政府环境保护主管部门负责调查认定环境监测数据的弄虚作假行为。污染源自动监控管理部门会同环境监测部门调查认定污染源自动监控数据的弄虚作假行为。 第六条【监督检查】各级环境保护主管部门应定期或不定期组织开展环境监测质量监督检查。 第七条【干预记录】对干预环境监测活动，指使篡改、伪造环境监测数据的行为，监测或运维人员应如实记录。否则造成的弄虚作假后果由该环境监测机构或从事环境监测设备维护、运营的机构及其直接责任人和直接负责的主管人员负责。 第八条【举报受理】任何单位和个人均有权举报环境监测数据弄虚作假行为。对能提供基本事实线索或相关证明材料的举报，县级以上人民政府环境保护主管部门应予以受理并为其保密。 第九条【立案调查】环境保护主管部门在监督检查中发现涉嫌监测数据弄虚作假行为的，调查人员应制作现场检查笔录，收集并固定相关证据；接受举报的应及时调查取证，符合立案条件的，依照法定程序办理。 第三章处理 第十条【通用罚则】环境监测机构及从事环境监测设备维护、运营的机构，在有关环境服务活动中弄虚作假，对造成的环境污染 —4—
激光雷达高速数据采集系统解决方案
激光雷达高速数据采集系统解决方案 0、引言 1、 当雷达探测到目标后, 可从回波中提取有关信息，如实现对目标的距离和空间角度定位,并由其距离和角度随时间变化的规律中得到目标位置的变化率，由此对目标实现跟踪; 雷达的测量如果能在一维或多维上有足够的分辨力, 则可得到目标尺寸和形状的信息; 采用不同的极化方法，可测量目标形状的对称性。雷达还可测定目标的表面粗糙度及介电特性等。接下来坤驰科技将为您具体介绍一下激光雷达在数据采集方面的研究。 1、雷达原理 目标标记： 目标在空间、陆地或海面上的位置, 可以用多种坐标系来表示。在雷达应用中, 测定目标坐标常采用极(球)坐标系统, 如图1.1所示。图中, 空间任一目标P所在位置可用下列三个坐标确定: 1、目标的斜距R； 2、方位角α；仰角β。 如需要知道目标的高度和水平距离, 那么利用圆柱坐标系统就比较方便。在这种系统中, 目标的位置由以下三个坐标来确定: 水平距离D，方位角α，高度H。 图1.1 用极(球)坐标系统表示目标位置
系统原理： 由雷达发射机产生的电磁能, 经收发开关后传输给天线, 再由天线将此电磁能定向辐射于大气中。电磁能在大气中以光速传播, 如果目标恰好位于定向天线的波束内, 则它将要截取一部分电磁能。目标将被截取的电磁能向各方向散射, 其中部分散射的能量朝向雷达接收方向。雷达天线搜集到这部分散射的电磁波后, 就经传输线和收发开关馈给接收机。接收机将这微弱信号放大并经信号处理后即可获取所需信息, 并将结果送至终端显示。 图1.2 雷达系统原理图 测量方法 1）.目标斜距的测量 雷达工作时, 发射机经天线向空间发射一串重复周期一定的高频脉冲。如果在电磁波传播的途径上有目标存在, 那么雷达就可以接收到由目标反射回来的回波。由于回波信号往返于雷达与目标之间, 它将滞后于发射脉冲一个时间tr, 如图1.3所示。 我们知道电磁波的能量是以光速传播的, 设目标的距离为 R, 则传播的距离等于光速乘上时间间隔, 即2R=ct r 或 2 r ct R
数据分析软件和工具
以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。 于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。 综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。 关于因果性 做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？ 早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。 有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其
实时数据采集系统方案
实时数据采集系统项目解决方案
目录 1、背景 (2) 1. 1、引言 (2) 1．2、项目目标 (2) 2、应用系统体系结构 (3) 2.1、实时数据采集系统的原理构架 (3) 3、实时数据采集系统的主要功能….. .............................................................. .3 4、实时数据采集系统主要技术特征 (4) 4.1、数据传输方面 (5) 4.2、数据存储方面 (5) 4.3、历史数据 (5) 4.4、图形仿真技术 (5) 5、实时数据采集系统性能特征 (5) 5.1、数据具有实时性 (6) 5.2、数据具有稳定性 (6) 5.3、数据具有准确性 (6) 5.4、数据具有开放性 (6) 6、DCS及实时数据采集机连接说明 (6) 7、系统运行环境说明 (7) 7.1系统网络环境说明 (8) 7.2硬件环境说明 (8)
1、背景 1. 1、引言 随着国家大力推进走新型工业化道路，以信息化带动工业化，以工业化促进信息化。电力企业面临着日趋激烈的竞争。降低成本，提高生产效率，快速响应市场，是电力企业不断追求的目标。要实现上述目标，必须把企业经营生产中的各个环节，包括市场分析、经营决策、计划调度、过程监控、销售服务、资源管理等全部生产经营活动综合为一个有机的整体，实现综合信息集成，使企业在经营过程中保持柔性，因此，建立全厂统一的生产实时数据平台，就成了流程企业今后生产信息化的关键。 1．2、项目目标 “实时数据采集系统”是为生产过程进行实时综合优化服务信息系统提供数据基础。 企业信息化建设的关键问题是集成，即在获取生产流程所需全部信息的基础上，将分散的控制系统、生产调度系统和管理决策系统有机地 集成起来，不同业务和系统间能够实时的交换和共享数据。 ?建立统一的企业数据模型。 ?解决分期建设的不同应用系统、不同电厂之间彼此隔离、互不匹配、 互不共享的“信息孤岛”问题。 ?保证数据来源一致性，提高数据经过层层抽取之后的可信度。 ?汇总、分析和展示企业历史的业务数据。 ?企业管理层能够直接根据各个电厂的真实数据进行统计数据、分析 逐步钻取直到数据根源。 ?透明底层的数据，监督统计分析数据的准确性。
环境检测数据的有效位数
第八章监测数据的有效位数 监测数据报出的位数，对监测结果的准确性和数据资料的统计整理都是十分重要的。监测数据的有效位数应与测试系统的准确度相适应。记录测试数据时，只保留一位可疑数字。 1、大气监测数据（以mg/m3计） ⑴降尘（吨/月·平方公里）取小数点后一位；硫酸盐化速率（SO 3 mg/100cm2 碱片·日）、CO取小数点后二位；SO 2、NO X 、TSP、光化学氧化剂取小数点后三位。 ⑵其它用比色法分析的项目取小数点后三位。 ⑶气温（℃）、风速（m/s）、气压（hPa）取小数点后一位；湿度（%）保留整数位。 2、环境水质监测数据（以mg/l计）。 ⑴重量法分析项目：悬浮物测值<1000时取整数位，测值>1000时取三位有效数字。 ⑵容量法分析项目：溶解氧、总硬度取小数点后一位；高锰酸盐指数测值>10 时取小数点后一位，测值<10时取小数点后二位；COD cr 、BOD 5 测值>100时取三位 有效数字，100>测值>10时取小数点后一位，测值<10时取小数点后二位。 ⑶分光光度法分析项目：亚硝酸盐氮、挥发酚、氰化物、六价铬、总铬、砷、总磷、溶解性磷酸盐等取小数点后三位；硝酸盐氮、氨氮、氟化物、总氮、石油类、凯氏氮取小数点后二位。 ⑷原子吸收分光光度法分项目：铅、铁、镍、锰等取小数点后二位，石墨炉法测定时取小数点后四位；锌、镉取小数点后三位，镉用石墨炉法测定时取小数点后五位；钙、镁、钠、钾等取小数点后果二位。 ⑸冷原子吸收法测汞取小数点后四位，冷原子荧光法测汞取小数点后五位。 ⑹气相色谱法分析项目（以μg/l计）：DDT、六六六等取小数点后二位。 ⑺硫酸盐、氯化物测值取三位有效数字。 ⑻其它分析项目：盐度（%）、pH、氟化物（电极法）、电导率（μs/cm×100）、透明度（m）等取小数点后二位；水温和气温（℃）、水深（m）、气压（hPa）等取小数点后一位。 1、降水监测数据
环境监测数据弄虚作假行为判定及处理办法
环境监测数据弄虚作假行为判定及处理办法 第一条为保障环境监测数据真实准确，依法查处环境监测数据弄虚作假行为，依据《中华人民共和国环境保护法》和《生态环境监测网络建设方案》（国办发〔2015〕56号）等有关法律法规和文件，结合工作实际，制定本办法。 第二条本办法所称环境监测数据弄虚作假行为，系指敀意违反国家法律法规、规章等以及环境监测技术规范，篡改、伪造或者指使篡改、伪造环境监测数据等行为。 本办法所称环境监测数据，系指按照相关技术规范和规定，通过手工或者自劢监测方弅取得的环境监测原始记录、分析数据、监测报告等信息。 本办法所称环境监测机构，系指县级以上环境保护主管部门所属环境监测机构、其他负有环境保护监督管理职责的部门所属环境监测机构以及承担环境监测工作的实验室不从事环境监测业务的企事业单位等其他社会环境监测机构。 第三条本办法适用亍以下活劢中涉及的环境监测数据弄虚作假行为： （一）依法开展的环境质量监测、污染源监测、应急监测；（二）监管执法涉及的环境监测； （三）政府购买的环境监测服务或者委托开展的环境监测；（四）企事业单位依法开展或者委托开展的自行监测；
（五）依照法律、法规开展的其他环境监测行为。 第四条篡改监测数据，系指利用某种职务或者工作上的便利条件，敀意干预环境监测活劢的正常开展，导致监测数据失真的行为，包括以下情形： （一）未经批准部门同意，擅自停运、变更、增减环境监测点位或者敀意改变环境监测点位属性的； （二）采取人工遮挡、堵塞和喷淋等方弅，干扰采样口或周围局部环境的； （三）人为操纵、干预或者破坏排污单位生产工况、污染源净化设施，使生产或污染状况不符合实际情况的； （四）稀释排放或者旁路排放，或者将部分或全部污染物不经规范的排污口排放，逃避自劢监控设施监控的； （五）破坏、损毁监测设备站房、通讯线路、信息采集传输设备、视频设备、电力设备、空调、风机、采样泵、采样管线、监控仦器或仦表以及其他监测监控或辅劣设施的； （六）敀意更换、隐匿、遗弃监测样品或者通过稀释、吸附、吸收、过滤、改变样品保存条件等方弅改变监测样品性质的；（七）敀意漏检关键项目或者无正当理由敀意改劢关键项目的监测方法的； （八）敀意改劢、干扰仦器设备的环境条件或运行状态或者删除、修改、增加、干扰监测设备中存储、处理、传输的数据和应用程序，或者人为使用试剂、标样干扰仦器的；
实时数据采集系统方案
实时数据采集系统方案
实时数据采集系统《项目解决方案》 实时数据采集系统 项目解决方案 0 实时数据采集系统《项目解决方案》 目录 1、背 景 ..................................................................... .................................... 2 1. 1、引 言 ..................................................................... ..................... 2 1(2、项目目 标 ..................................................................... ............. 2 2、应用系统体系结 构 ..................................................................... .............. 3 2.1、实时数据采集系统的原理构架…………………………………..3 、实时 数据采集系统的主要功 能….. ........................................................... .3 3 4、实时数据采集系统主要技术特 征 .............................................................. 4
4.1、数据传输方面……………………………………………………..5 4.2、数据存储方面……………………………………………………..5 4.3、历史数据…………………………………………………………...5 4.4、图形仿真技术……………………………………………………..5 5、实时 数据采集系统性能特 征 ...................................................................... 5 5.1、数据具有实时性…………………………………………………..6 5.2、数据具有稳定性…………………………………………………..6 5.3、 数据具有准确性…………………………………………………6 5.4、数据具有开放性…………………………………………………..6 6、DCS 及实时数据采集机连接说 明 ............................................................. 6 7、系 统运行环境说 明 ..................................................................... ................ 7 7.1 系统网络环境说明………………….……………………………....8 7.2 硬件环境说明……………………………………………………….8 1 实时数据采集系统《项目解决方案》 1、背景 1. 1、引言 随着国家大力推进走新型工业化道路，以信息化带动工业化，以工业化促进信 息化。电力企业面临着日趋激烈的竞争。降低成本，提高生产效率，快速响应市
数据采集系统的历史与发展
数据采集系统的历史与发展 数据采集系统起始于20设计50年代，1956年美国首先研究了用在军事上的测试系统，目标是测试中不依靠相关的测试文件，由非熟练人员进行操作，并且测试任务是由测试设备高速自动控制完成的。由于该种数据采集测试系统具有高速性和一定的 灵活性可以满足众多传统方法不能完成的数据采集和测试任务，因而得到了初步的认可。大约在60年代后期，国外就有成套的数据采集设备产品进入市场，此阶段的数据采集设备和系统多属于专业的系统。 20世纪70年代中后期，随着微型的发展，诞生了采集器，仪表同计算机溶于一 体的数据采集系统。由于这种数据采集系统的性能优良，超过了传统的自是这一类的 典型代表。这种接口系统采用积木式结构，把相应的接口卡装在专用的机箱内，然后 由一台计算机控制。第二类系统在工业现场应用较多。这两种系统中，如果采集测试 任务改变，只需将新的仪用电缆接入系统，或将新卡在添加的专业的机箱里即可完成 硬件平台中建，如果采集测试任务改变，只需将新的仪用电缆接入系统，或将新卡再 添加到专用的机箱即可完成硬件平台重建，显然，这种系统比专用系统灵活得多。20 世纪80年代后期，数据采集系统发生了极大的变化，工业计算机，单片机和大规模集成电路的组合，用软件管理，使系统的成本降低，体积减小，功能成倍增加，数据处 理能力大大加强。 20世纪90年代至今，在国际上技术先进的国家，数据采集技术已经在军事，航 空电子设备及宇航技术，工业等领域被广泛应用。由于集成电路制造技术的不断提高，出现了高性能，高可靠性的单片数据采集系统（DAS）。目前有的DAS产品精度已达16位，采集速度每秒达到几十万次以上。数据采集技术已经成为一种专门的技术，在工业领域得到了广泛的应用。该阶段数据采集系统采用更先进的模块式结构，根据不 同的应用要求，通过简单的增加和更改模块，并结合系统编程，就可扩展或修改系统，迅速地组成一个新的系统。该阶段并行总线数据采集系统高速，模块化和即插即用方 向发展，典型系统有VXI总线系统，PCI,PXI总线系统等，数据位以达到32位总线宽度，采用频率可以达到100MSps。由于采用了高密度，屏蔽型，针孔式的连接器和卡 式模块，可以充分保证其隐定性急可靠性，但其昂贵的价格是阻碍它在自动化领域取 得了成功的应用。 串行总线数据采集系统向分布式系统结构和智能化方向发展，可靠性不断提高。 数据采集系统物理层通信，由于采用RS485双绞线，电力载波，无线和光纤，所以其技术得到了不断发展和完善。其在工业现场数据采集和控制等众多领域得到了广泛的 应用。由于目前局域网技术的发展，一个工厂管理层局域网，车间层的局域网和底层 的设备网已经可以有效地连接在一起，可以有效地把多台数据采集设备联在一起，以 实现生产环节的在线实时数据采集与监控。
环境监测数据分析中层次聚类分析应用-环境科学论文-工业论文
环境监测数据分析中层次聚类分析应用-环境科学论文-工业论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印—— 摘要：层次聚类分析作为一种常用的聚类分析方法，能有效识别环境监测数据集中的隐藏关系。文章主要介绍了层次聚类分析在水、大气、土壤等环境监测数据分析中的应用，提出以热图形式优化层次聚类分析可视化结果，并对热图在土壤污染状况调查项目的应用进行展望。 关键词：层次聚类分析；环境监测数据分析；热图；应用 引言
定期的环境监测会积累庞大而复杂的化学数据集，越来越多的研究者开始关注数据集中的内在关系。多元统计分析是研究多变量相互之间关系的统计分析方法，是环境监测数据分析的有力工具。常用的多元统计分析包括聚类分析、主成分/因子分析、判别分析等，其中聚类分析不仅用于环境管理研究，而且在环境监测领域发挥巨大作用。聚类分析可识别变量间的隐藏关系，仅用一小部分因子表示，且没有损失太多数据信息，有利于研究者快速掌握环境介质污染状况，判别各介质中潜在的污染来源[1]。 1聚类分析方法介绍 聚类分析也称集群分析、分类分析或数值分类，其基本思想是按照所研究的样品或变量之间存在相似性或不相似性，以一些能够度量样品或变量之间相似程度的统计量作为划分类型的依据，将数据分为若干类别，使类别内样品（或变量）差异尽可能小，类别间差异尽可能大。通常用距离来度量样品之间的相似性，用相似性系数来度量变量之间的相似性，结果以聚类树状图显示。聚类分析是一种探索性分析，按聚类的方法可分为层次聚类法、非层次聚类法等。其中，常用
的是层次聚类法，也称系统聚类法，其实质是根据变量或样品之间的亲疏程度，从最相似的对象开始，逐步聚成一类[2]。按照分析的对象不同聚类分析也可分为样本聚类（Q型聚类）和变量聚类（R型聚类）。该文将主要介绍层次聚类分析在环境监测数据分析中的应用。 2层次聚类分析在环境监测数据分析中的应用 层次聚类分析作为一种常用的聚类分析方法，可有效降低原始监测数据集的维度，简化数据的复杂程度，以监测点位、时间、指标和污染评价结果等为对象进行聚类分析，便于分析各指标时空分布特征及指标间的相关性。适用于不同环境介质监测过程获得的数据。近年来，层次聚类分析作为传统多元统计方法，常用于地表水、地下水、大气和土壤环境监测数据分析[3]。对地表水体的监测点位和时间进行层次聚类分析，可得到若干点位集群和时间集群，监测点位和时间的层次聚类分析结果可作为采样断面和频率优化的重要依据，可有效降低采样成本[4][5]。除分析监测数据集的时空变化特征外，层次聚类分析也用于监测指标的统计分析，便于判别污染来源。秦文婧等对柳江煤矿所在区域的地下水中的离子进行层次聚类分析，得到不同离子
移动信息数据采集解决方案
移动数据采集解决方案 由于移动终端的携带方便，信号覆盖广，操作便捷等优势，使得移动终端已经成为生活必带随身用品，人们对其给予了越来越高的关注与期望。 企业和政府依托移动终端，采用无线数据传输技术、定位技术、通过事件分类编码体系、地理编码体系，形成科学的数据采集和更新机制，完成对流程、管理问题的表单、图像、声音和位置信息实时传递，实现精确、快捷、高效、可视化、全时段、全方位覆盖的管理模式，实现应用与管理方式的多样化。 一、移动终端应用分析 传统的数据采集方式的问题： 依赖于纸质表格和手工填报，之后输入至相关的计算机系统。这样的操作方式存在很多问题，如手段单一、数据传递不及时、无法确认数据采集的地理位置、时间等。 数据质量难以保证。 数据采集的过程无法监控。 大量繁杂的事后录入工作，不但增加了工作量，录入错误的几率也很高。
传统数据获取方式的问题： 要求复杂的数据交互，同时兼顾现场数据查询和数据录入。 需要固定场所、固定布局的企业和政府信息化建设。 人们需要在企业、政府的内网完成数据查询与阅览。而随时随地的获取所需信息至关重要。人们不可能将海量数据带在身边，尤其是当这些数据存储在内网的数据库中的时候。 二、数据采集解决方案 移动数据采集系统以移动终端为载体，结合2G/3G等移动通信网络，建立起一套可移动化的信息系统，通过将企业、政府的内部办公、业务系统扩展到移动终端的方式，帮助用户摆脱时间和空间的限制，使用户随时随地关联内网系统，获取所需任务与信息，按照标准化的工作流程，快速执行采集任务的填报工作，完成对文字、表单、图像、声音和位置信息的采集和实时传递，保证采集任务的快速构建和及时传输、摆脱地域性和网络资源设备的限制，实现精确、快捷、高效、可视化的数据采集模式。 通过整合移动数据采集、信息查询、第三方系统等，形成一套完备的移动应用平台，终端应用可完成数据录入、查询展示等功能，后台管理系统用于接收终端上报的采集数据、管理任务分类和派发、查看任务进展、信息反馈、数据统计、分析和展示以及工作监督等相关工作。
GIS在环境监测数据管理分析中的应用
GIS在环境监测数据管理分析中的应用：GIS在环境监测数据管理分析中的应用 发布时间：2009-08-04 浏览次数：449 字体： [大] [中] [小] gis最大的特点是能够对整个或部分地球表层(包括大气层) 空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析和可视化表达的信息处理与管理, 能对已有空间和属性信息进行加工处理,得出科学结论。也正是这些特点使得它与环境监测结合成为可能,换一个角度来说gis的介入使各种环境问题和环境过程描述更加符合实际,友好的界面交互、方便的空间分析操作、直观生动的结果显示等都无疑促进了环境监测技术的发展。 gis在环境监测数据管理分析中的应用有从环境信息的存储、简单的地图显示和环境制图到复杂的环境状况的模拟与分析。环境监测的目的是准确、及时、全面地反映环境质量现状及发展趋势,为环境管理、污染源控制、环境规划等提供科学依据。环境监测的目的具体可归纳为： (1)根据环境质量标准,评价环境质量。 (2)根据污染分布情况，追踪寻找污染源，为实现监督管理、控制污染提供依据。 (3)收集本底数据，积累长期监测资料，为研究环境容量、实施总量控制、目标管理、预测预报环境质量提供数据。 (4)为保护人类健康、保护环境、合理使用自然资源、制订环境法规、标准、规划等服务。 文章则根据环境监测的目的不同，分为环境质量监测、污染源监督监测、应急监测三个方面来对gis在环境监测数据管理分析中的应用做进一步的说明。gis空间数据的存储和可视化表达的是gis的基本功能，在任何目的、形式的环境监测数据处理中都是会用到的,以下的三个方面就不再一一累述，下面主要从gis空间分析和综合分析功能的角度来阐gis的应用。 环境质量监测 环境质量监测是监测工作的主体。它是对各环境要素的污染状况及污染物的变化趋势进行监测，评价控制措施的效果判断环境标准实施的情况和改善环境取得的进展,积累质量监测数据，确定一定区域内环境污染状况及发展趋势。 环境质量监测一般是针对区域(如流域、城市等)进行的，对该地区的空气、水体、噪声、固体废物等进行定点的、长期的、长时间的监测以确定区域内的污染源现状进行客观全面的评价，以反映出区域中受污染的程度和空间分布情况。通常获得的环境监测数据都是空间上一些离散的点的数据，如何用这些离散的监测数据来真实的反应环境的质量状况。这里就可以利用gis的空间数据的内插方法。空间数据的内插可以作如下简单的描述:设一组空间数据，他们可以是离散点的形式，也可以是分区数据的形式，现在要从这些数据中找到一个函数关系式，使改关系式最好地逼近这些已知的空间数据，并能根据改函数关系式推测出区域范围内其他任意点或任意分区的值。这样由监测点的数据则可以推算出作为面状要素区域的空气质量状况。例如根据某条监测河流上的监测断面数据评价河流的水质状况。 此外，在对环境内的各个客体(空气、水体、噪声等)进行质量评价时，往往涉及到多个污染指标，例如空气质量标准，它是中国规定的各类地图大气中主要污染物的含量在一定时间内不允许超过的限值。主要污染物包括二氧化硫、总悬浮颗粒物、可吸入颗粒、氮氧化物、二氧化氮等。如何根据这些多个单一的、含空间信息的污染物指标来综合评价空气的质量，这里可以利用gis的空间叠合分析来实现。空间叠合分析是指在统一空间参照系统条件下，每次将同一地区两个地理对象的图层进行叠合，以产生空间区域的多重属性特征，或建立地理对象之间的空间对应关系。前者可以一般用于搜索同时具有集中地理属性的分布区域，或对叠合后产生的多重属性进行新的分类，称为空间叠合属性；后者一般用于提取某个区域范围内某些专题的数量特征，成为空间叠合统计。这样通过多个污染指标的空间叠合分析来实现对空气质量的综合评价和
数据分析与软件应用心得.
数据分析与软件应用心得 贾学昌3118425 我很高兴选修了《数据分析与软件》这门课程，通过本课程的学习，让我学会应用数据分析和多元统计中的诸多方法进行数据分析，通过和不同的学科知识相结合，对所考虑具体问题能给出合理的推断，还学会了利用SPSS软件进行一些简单的操作，能够与EXCEL结合应用。总之，受益匪浅。 现实生活中的数据多不胜数，但要得到有用的数据并不容易，这就要应用数据分析的方法确定数据的属性，再用清理工具（清洗、集成、转换、消减）进行筛选转化为有用的信息，再用SPSS深入分析，得出规律。 对数据的分析是以统计学为基础的，统计学提供了一套完整的科学方法论，统计软件则是实现的手段，统计分析软件具有很多有点。它功能全面，系统地集成了多种成熟的统计分析方法；有完善的数据定义、操作和管理功能；方便地生成各种统计图形和统计表格；使用方式简单，有完备的联机帮助功能；软件开放性好，能方便地和其他软件进行数据交换。我们接触最多的统计软件是EXCEL 和SPSS。在统计学中应用EXCEL,在数据分析中则主要是SPSS，它具有很好的人机界面和完善的输出结果。 因此，要学好SPSS，必须掌握理论知识和对数据具有良好的分析处理能力。弄清楚数据分析的目的与对应的分析方法。掌握基本的统计方法是基础。我掌握的基本统计量有频数分布分析、描述性统计分析、多选项分析等等。利用这些方法可以得出计算数据和统计图形，看出数据的离散程度、集中趋势和分散程度，单变量的比重，还有对数据进行标准化处理，不过，我对这个不是太熟悉；利用多选项分析把每个变量设为1/0变量，一般应用于多选项的问卷调查处理。 在这门课程中我们学习了一个重要分析方法就是假设检验，它是用样本推断总体有用工具。尽管在统计学和概率论中学过，但学起来并轻松一些。假设检验分为参数假设检验和非参数假设检验以及方差分析。基本原理就是“小概率事件实际不可能发生”。其中参数检验是对总体分布作出某种假设，然后利用样本信息来判断关于总体的参数的原假设是否成立。方差分析实际上是通过多个总体均值相等的假设检验，来推断变量间因果联系的统计方法。在这里，我们主要要掌握原假设H0与被则假设H1的设置，看懂SPSS分析结果的数据，其中最为关注的一般是P-Value值，如果大则原假设成立，否则选择被则假设，还有F检验值和T检验值以及卡方检验值。与参数检验相比，在非参数检验中不需要对总体分布的具体形式作出严格假设，或者只需要很弱的假设。大部分非参数检验都是针对总体的分布进行的检验，但也可以对总体的某些参数进行检验。在这可学习中，最大的问题就是如何区分各种检验和合理应用。到现在我还很难理解，感觉很惭愧。 这门课程中我们学了另外一种数据分析方法就是聚类分析。它与“物以类聚，人以群分”是同样的道理。多元统计分析方法就是对样品或指标进行量化分类的问题，它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性也就是相似性来进行合理的分类，没有任何模式可供参考或依循，即是在没有先验知识的情况下进行的。我们学习了Q型聚类法、R型聚类法以及系统聚类法。Q型聚类分析样品间的聚类，用距离来测度亲疏程度。R型聚类分析变量间的聚类，用相似系数来测度亲疏程度。常用的Q聚类法有闵氏距离和马氏距离，只是我们必须掌握的。具体的计算方法有最短距离法、最长距离法、重心法、离差平方和连接法等等。在最后一节课老师讲了贝叶斯理论，根据先验概率和实验事件得出后验概率，从而得出更为可信的概率。
大数据处理分析的六大最好工具
大数据处理分析的六大最好工具 来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。 【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网。 CSDN推荐：欢迎免费订阅《Hadoop与大数据周刊》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，生态圈发展趋势。 以下为原文： 大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。 Hadoop Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
环境监测第四版复习完整版
第一张绪论1环境监测是通过对影响环境质量因素的代表值的测定,确定环境质量(或污染程度)及其变化趋势. 2环境监测的过程一般为：现场调查→监测方案制订→优化布点→样品采集→运送保存→分析测试→数据处理→综合评价等。 3环境监测的对象包括：反映环境质量变化的各种自然因素，对人类活动与环境有影响的各种人为因素，对环境造成污染危害的各种成分。 4环境监测按监测目的分类有三种 监视性检测（又称例行监测或常规监测） 特定目的监测（又称特例检测） 根据特定目的环境监测可分为污染事故监测，仲裁监测，考核验证监测，咨询服务监测。 研究性监测（又称科研监测） 监测数据的五性：（P498） 1）、准确度：测量值与真实值的一致程度； 2）、精密度：均一样品重复测定多次的符合程度； 3）、完整性：取得有效监测数据的总数满足预期计划要求的程度；4）、代表性：检测样品在空间和时间分布上的代表程度； 5）、可比性：检测方法、环境条件、数据表达方式等可比条件下所得数据的一致程度。
环境监测质量控制 可疑数据的取舍方法及适用条件：修约规则：四舍六入五考虑，五后非零则进一，五后皆零视奇偶，五前为偶应舍去。五前为奇则进一。 （二）、可疑数据的取舍 1．Dixion 检验法 步骤： ①将一组测量数据由小到大顺序排列 ②根据测定次数计算Q 值 ③查表Q α（n ） ④判断Q ≦Q0。05 正常；Qo 。05Q0.01离群值，舍去. 2．Qrubbs 检验法 步骤： ①将一组测量数据由小到大有序排列，求x ，s ②计算统计量 s x x T min -= 或s x x T -=max ③查表)(n T α ④判断：若T ≦T0。05正常离群值；T0。05
生产现场实时数据采集解决方案
生产现场实时数据采集解决方案 摘要：对于大部分制造企业，生产现场的不良品信息及相关的产量数据的实时数据采集是当前企业面临的一大难题，如何实现高效率、简洁、实时的数据采集，是当前制造业急需解决的问题。 现场数据采集仪产生背景 对于大部分制造业企业，测量仪器的自动数据采集一直是个令人烦恼的事情，即使仪器已经具有RS232/485等接口，但仍然在使用一边测量，一边手工记录到纸张，最后再输入到PC中处理的方式，不但工作繁重，同时也无法保证数据的准确性，常常管理人员得到的数据已经是滞后了一两天的数据；而对于现场的不良产品信息及相关的产量数据，如何实现高效率、简洁、实时的数据采集更是一大难题。 太友科技作为国内领先的精益生产解决方案供应商，针对生产现场的数据采集，正式推出国内首创的现场数据采集领先解决方案，从软、硬件方面帮助客户快速建立车间现场数据采集网络，实时获取车间现场的数据信息，为生产及决策提供实时的数据依据。 生产现场数据采集仪的主要功能 ?实时采集来自生产线的产量数据或是不良品的数量、或是生产线的故障类型（如停线、缺料、品质），并传输到数据库系统中； ?接收来自数据库的信息：如生产计划信息、物料信息等； ?传输检查工位的不良品名称及数量信息； ?连接检测仪器，实现检测仪器数字化，数据采集仪自动从测量仪器中获取测量数据，进行记录，分析计算，形成相应的各类图形，对测量结果进行自动判断，如在机械加工零部件的跳动测量，拉力计拉力曲线的绘制等；
数据采集仪的主要特点 ?配备RS232、RS485串口，可连接多个检测仪器实现自动数据采集； ?配备USB接口，方便数据的输出； ?配备RJ45接口，可通过网线接入网络； ?配备VGA视频输出及音频输出接口； ?内置WIFI模块，可通过无线方式接入，方便现场组网； ?最大支持32G数据存储空间； ?配备4.3英寸触摸屏，方便操作； ?用户可在网络中的任一PC通过接口获取数据，方便进行二次开发； ?配备4.3英寸触摸屏，方便操作； ?可移动测量，即时传输数据，也可测试完成后，通过网络上传数据； ?电源连续工作时间6小时，待机时间长达10天； 生产现场数据采集在品质过程中的非常重要的一个环节，好的数据采集方案可把品质管理人员从处理数据的繁重工作中解放出来，有更多的时间去解决实际的品质问题，同时即时的数据采集也使系统真正地实现实时监控，尽早发现问题，避免更大的损失。 另：现场自动数据采集软件