UV 法 COD 在線監測系統的價值不僅在于實時測量，更在于通過數據分析平臺實現數據的深度挖掘與應用，平臺構建需包含數據采集、存儲、分析、展示四大模塊，核心設計如下：

數據采集與存儲模塊

多源數據接入：支持 UV 法 COD 儀器數據（COD 值、溫度、濁度、儀器狀態）、其他水質儀器數據（氨氮、總磷、pH）、環境數據（降雨量、水溫、風速）、生產數據（企業開工率、廢水排放量）的接入，數據采集頻率可配置（1-60 分鐘 / 次）。

數據存儲策略：采用 “邊緣存儲 + 云端存儲" 架構，儀器本地存儲原始數據（容量≥1 年），同時上傳至云端數據庫（如 MySQL、PostgreSQL）；云端數據按 “實時庫（保存 3 個月）+ 歷史庫（保存 5 年以上）" 分層存儲，滿足短期分析與長期追溯需求。

數據質量控制：上傳數據前自動進行質量校驗（如范圍校驗：COD 值是否在 0-5000mg/L 合理范圍；突變校驗：與前值偏差是否＞50%），異常數據標記為 “可疑"，不參與統計分析，同時觸發人工審核。

數據分析模塊

基礎統計分析：自動計算小時均值、日均值、月均值、超標率（COD 值超過排放標準的時長占比），生成趨勢曲線（支持 1 天、1 周、1 年時間尺度），直觀展示 COD 變化規律。

異常診斷分析：通過以下算法識別異常數據：

閾值法：當 COD 值超出預設范圍（如 0-5000mg/L）或變化速率超閾值（如 1 小時內上升＞200mg/L），標記為異常。

聚類算法：對歷史正常數據聚類，新數據與聚類中心距離過遠則判定為異常，適用于無明確閾值的場景（如地表水背景 COD 波動）。

關聯分析：分析 COD 與其他參數的關聯性（如 COD 與降雨量的相關性），當關聯性顯著偏離歷史規律時（如雨天 COD 反而下降），標記為異常，輔助判斷是否存在數據造假或儀器故障。

預測預警分析：

短期預測：采用 ARIMA、LSTM 等時間序列模型，基于歷史 COD 數據預測未來 24-72 小時的 COD 變化趨勢，提前預警可能的超標風險（如預測 12 小時后 COD 將超過 50mg/L）。

溯源分析：針對工業集聚區，通過 COD 時空分布數據（不同企業排污口的 COD 值與排放時間），結合污水管網走向，定位 COD 超標源頭（如某化工廠排放異常）。

數據展示與應用模塊

多終端展示：

Web 端：地圖化展示監測點分布，支持單站詳情（實時數據、歷史曲線、儀器狀態）、多站對比（不同排污口 COD 值排名）、報表生成（日報 / 月報，支持導出 PDF/Excel）。

移動端（APP / 小程序）：推送 COD 超標報警、運維提醒，支持掃碼查看設備信息、手動錄入現場巡檢記錄。

大屏端：用于監控中心，實時展示區域 COD 整體狀況（如 “XX 區域當前 COD 均值 35mg/L，2 個點超標"），突出顯示報警信息。

應用功能：

環保執法：自動生成企業 COD 排放超標清單，關聯排污許可證信息，為執法檢查提供依據。

工藝優化：為污水處理廠提供 COD 與曝氣、加藥的關聯分析，給出能耗優化建議（如 COD 低于 100mg/L 時，曝氣量可降低 20%）。

公眾監督：開放部分數據（如地表水 COD 均值）供公眾查詢，提升環境信息透明度。