大数据分析在兴丰填埋场除臭设备运行研究

（广州环投环境服务有限公司 广东东莞 510540）

在垃圾处理行业，填埋场里的除臭设备是很重要的。这也关系到无组织排放是否达标，影响周边居民生活质量的问题；但是现实中除臭设备的运行状态一般较难得到有效的监管和控制，我们也很难对其设备状态进行有效的评估，在这种情况下，我们也就很难保障其运行的效率。如果我们将大数据分析技术应用于填埋场里除臭设备状态的评估之中，那么就可以及时通过信息化的系统来搜集和处理所产生的大量数据，且可以通过搭建数据库来实现我们对其状态的有效评估。

1 兴丰填埋场现状

如图1所示的兴丰垃圾填埋场，其周边山、沟纵横，和交通主干道广河高速公路相邻。填埋场的内部也是地势起伏，如果垃圾所产生的的恶臭随风扩散，必将影响周边居民的正常生活。我们在建立了填埋场的数据仿真模型，模拟其扩散路径，并通过如图2所示的风力风向传感器。图3所示的硫化氢、氨传感器，来收集其实时的检测数据。当其超过无组织排放二级标准时，可利用除臭设备来降低其污染程度；如低于则不启用设备。但是因为填埋场的风力、硫化氢、氨等数据，位置局限性较大，而其气体的流窜则是全局性的，所以控制较困难。为了解决这一问题，我们特意在有效位置摆放了风炮，这样在保证除臭的情况下，还可节省经费。

2 大数据分析下除臭设备的实际需求分析

为实现大数据分析的优势，完善搭建除臭设备运行的评估系统，实现状态的有效控制，需要针对其实际的需求来分析其所需。①兴丰填埋场可收集到与除臭设备相关的检测数据很多，在采集和存储这些数据的同时，分析是个大问题。这就需要在大数据分析的背景下，搭建除臭设备运行数据库，构建实时数据接入口，这样才可以保证能及时地收集数据。而在其数据处理上，我们也要有针对性的将其状态评估所需的各种数据进行实时分类，采用分布式存储技术有效拓展，并存储不同类型的数据。②充分处理和分析挖掘数据。面对这海量的填埋场检测数据，人工分析处理是不现实的。要用大数据来分析并进行实时、高效地处理，

3 除臭设备状态评估系统的构建

3.1 大数据技术概述

大数据技术包括数据存储、整合、计算、处理、应用等的综合技术。其存储主要是通过内存数据库以及对应的文件系统来实现。数据整合技术则主要是在获取实时数据的基础上，可有效转换数据的一种技术，主要是用PIG、HIVE等技术来实现。Map/Reduce等技术可使大数据获得计算和处理数据的能力。最后，数据应用技术是对存储的信息资源进行深入挖掘的一种技术，以上这4种技术就构成了大数据分析所需的所有数据要求。只有充分利用好这些技术，我们才可以实现除臭设备数据信息资源的有效利用。

3.2 除臭设备状态评估系统的构建

（1）系统的构建。在利用兴丰填埋场的检测设备所收集的数据时，首先要构建一个统一的系统平台。只有这样，才可以满足除臭信息处理的实际需求。我们在实际搭建系统平台时，可借鉴以下构建模式：①整合数据和存储模块。②数据计算与分析模块。③构建平台服务模块。④构建安全预配置模块。

（2）搭建技术框架。构建技术框架主要是为了集成数据技术资源、从而实现技术上的深入整合。这样当除臭设备运行有问题时，也可以实现企业最佳的维修和升级配置，同时也可以利用现有的最新技术来实现其对周边各数据的收集强化。这样既可以节约成本，又能充分发挥大数据分析应有的经济和管理效益。

4 总结

基于信息技术的发展，将大数据分析应用到除臭设备的运行管理中，不仅可以实时监管它们，还可以保证其维护和管理工作的高效性。在实际应用时，要根据实际需求，构建适合我们的大数据处理分析平台，这样才可以充分发挥其作用、进而提升填埋场除臭设备的运行效率。