面源团队成果 | 智能雨水取样器

智能雨水取样器

发明人：陈磊 赵金博 余宇 张潇月  周雪辉

单位：北京师范大学环境学院

“ 智能雨水取样装置 ”是为实时掌握本地区空气质量和环境污染情况，通过雨水降落，分时取样、化验，间接反映大气层水分子中各种元素含量，进而有效识别大气断层指标构成，及时提出大气污染治理方向。本装置意在下雨过程中，通过两种模式对落雨进行取样，为雨水化验提供可靠保障。

下雨取样时，采用两种方式收取水样即： 雨水自然落雨模式和吸水取样模式 。雨水取样时，通过接水盘（自然落水）及水泵（排水井）将水样导入系统管路，并按取样要求完成系统动作。具体要求：根据下雨时间长短不同，分别设置n个取样瓶。首个取样瓶取满后，按设定时间间隔进行下一个雨水取样。待n个取样瓶装满后，系统自动关闭。水样输出时只需按动对应按钮，水样便会自动流出。

该装置由接水漏斗1，电磁阀2、3、4、10、11，液位开关5，水泵8、9，水管13，吸水/排水口12，排气口7，雨水感应开关14，可编程控制器15，触摸屏16等组成。

1. 自然落雨模式

 （1）接通 自然落雨模式 （自动） 电源开关，当下雨时，雨水感应开关接通，系统通电工作，此时，电磁阀2开通、第一单元组电磁阀3、4开通做好雨水采集准备；其他单元组处于关闭状态。

 （2）下雨时，雨水通过接水漏斗1、电磁阀2、3进入储水瓶1，气体通过电磁阀4、排气口7排出；

 （3）储水瓶6盛满水后，雨水感应开关14动作，可编程控制器发出指令将关闭电磁阀2、3、4，控制系统开始延时，延时时间可通过触摸屏调整；

 （4）延时完毕后系统将第1单元组电磁阀2、3、4关闭，进入新的取水状态......。而后将重复第一单元组取水动作顺序，以此类推直至将n个单元组取样瓶装满后系统工作完毕。为了防止取水管残留，影响取样精度，每单元组动作之前，系统将电磁阀2、11打开、水泵8工作使接水盘及管路多余存留水通过管路13、出水口12排出；

（5）水样输出时，电磁阀3、4、11打开、2关闭，水泵8工作，水样通过水管13、出水口12流出。第n瓶水样输出时以此类推。

2. 吸水取样模式

（1）接通 吸水取样模式 （手动）电源开关，电磁阀3、4、10打开，其余全部关闭，水泵9工作，水样通过吸水口12管路13、水泵9、电磁阀3、流入储水瓶6，气体通过电磁阀4、排气口7排出；

（2）每次抽水工作前，水泵8工作、电磁阀2、11打开，管路残留水排空，保证取样精度。其他控制过程与自然落水模式相同。

3. 控制系统 ：控制系统由充电器， 蓄电池以及PLC（可编程控制器）、液晶显示触摸屏、控制面板等组成。具体完成系统供电、程序动作、延时间隔、水样输出等控制功能。

智能雨水采样器原理示意图

智能雨水采样器结构示意图

1-地脚座　　2、箱体　　3、控制系统　4、集水盘

5、继电器　6、集水管　　7、防尘帘　8、编码器

9、带  轮　10、伺服电机　11、12导柱　13、丝杠

14、重力传感器　15、控制阀

本装置内置自主研发的降雨预测模型，使用者可以根据降雨预测模型选择采样时间节点。

降雨过程中降雨径流携带的污染物浓度是面源污染最重要的一个定量指标。合理的采样方案对于识别区域面源污染具有重要意义，但如何设计高效采集方案则在学术界存在争议。径流水质的关键影响因素是污染物累积和污染物冲刷。一场降雨之前污染物的累积和降雨的间隔天数、空气中污染物浓度、干沉降系数、污染物类型及其下降能力有关；污染物的冲刷强度与降雨量、地形等因素有关。其中部分指标需要大量工作才能获取，进而增加了采样设计的难度。而间隔天数与污染物的累积成正相关关系，降雨量与冲刷能力成正相关关系。因此，本发明的采样方案采用降雨的间隔天数和降雨量这两个简化后的指标替代上述复杂的影响因素而设计出来的。在此采样指导的方法前提下设计的采集降雨水质及雨水冲刷水质的智能装置。

首先，根据选择的采样点位置（所在区域）对应的降雨径流过程函数，确定单峰峰值所处的降雨时段；然后，获取采样当天气象局预报的降雨起始时间及雨量；通过SWMM模型随机生成降雨过程线的事件图；结合该地区的历史降雨事件的统计，生成日降雨量及降雨间隔天数概率分布密度拟合图；估算采样点降雨径流污染模型，并在所述概率分布密度拟合图上选择采集点和时长，生成采样方案。

在降雨特征变量进行概率密度分布拟合的过程中，本仪器采用了自主构建GAMMA了分布函数：

式中，α表示形状参数，决定GAMMA分布的形状；β表示尺度参数，决定GAMMA分布的尺度；x表示降雨特征变量；

利用矩估计对α与β进行计算：

其中，µ表示样本序列均值，σ ² 表示样本序列方差；

获得降雨间隔天数、降雨间隔天数列均值和降雨间隔天数列方差，代入公式（2）得到降雨间隔天数形状参数和降雨间隔天数尺度参数，再代入公式（1），得到降雨间隔天数分布函数；

根据日降雨量分布函数与降雨间隔天数分布函数的乘积，生成日降雨量及降雨间隔天数概率分布密度拟合图。包括：

计算得到的概率密度分布函数：

式中，m表示日降雨量，n表示降雨间隔天数，α _m 、α _n 分别表示日降雨量和降雨间隔天数的形状参数；β _m 、β _n 分别表示日降雨量和降雨间隔天数的尺度参数。

本发明提供了一种降雨预测指导及采样装置，携带方便，可提前放置于采集点，不需要工作人员随时待命，可编程控制器可获取采样装采样点位置；选择该区域对应的降雨径流过程函数；结合所述采样点位置所属地区的历史降雨数据，估算采样点降雨径流污染模型并生成采样方案。触摸显示屏用于显示日降雨量及降雨间隔天数概率分布密度拟合图，并接收触摸指令，发送给可编程控制器；指定在特定的时间采集预定时长的降雨，并供工作人员方便选择采集点和采集时长，采样数据质量高、准确度高。另外，可以设置多个取样瓶用于顺序采集到降雨径流过程线上具有代表性的雨水径流样品，有助提高工作人员分析结果的准确性。本技术获得南非2022年发明专利。

智能雨水采样器3D图

本公众号由北京师范大学面源污染团队运营，重点分享水利工程、环境科学与工程、生态工程、环境系统工程等领域的学术前沿、科普知识，特别是创建了科学家分享系列《失败集》和文献俱乐部；荣获2020年全国百强学术公众号。

团队负责人陈磊，北京师范大学博士生导师，第五批中组部“万人计划”青年拔尖人才获得者，流域非点源污染过程学科团队负责人（2017-2020）。主要从事流域非点源污染模拟与控制、水环境模拟与修复等领域研究，在非点源污染过程机理、核算模型和防控模式等方面取得多项关键突破。在Water Research、Water Resources Research、Journal of Hydrology等权威期刊发表学术论文100余篇，出版学术专著3部，授权软著/专利10项，获省部级奖励3项。担任4个国际期刊的SCI的栏目/客座主编，组织首届大江大河生态保护与修复研讨会，并担任多项重要学术会议秘书长、组委会副主席等职务，为30余个本领域顶级刊物提供审稿服务。

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