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基于大数据智能分析技术的农业废弃物资源化利用系统设计
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摘 要：农业废弃物的资源化利用是当前重要的环保课题之一。本论文设计的农业废弃物资源化利用系统通过大数据智能分析技术，将农业废弃物监控、分析、处理和去向进行有效的管理和控制。该系统包括产废监控、处废分析、废弃物去向预案和方案可视化平台四个子系统，能够为农业废弃物资源化利用提供全方位的支持和保障。通过产废监控子系统得出的数据，经过数据交互传送至处废分析子系统，结合物质检验流程和物质来源分析，得出所需的废弃物信息并上传至废弃物去向预案子系统，经过多种算法进行预案分析，筛选不合理措施，得出最终方案，上传至方案可视化平台以供使用者获得信息，为农业生产的企业、个体提供更加合理的处理方案，推动清洁生产。该系统的应用将极大地促进农业废弃物资源的有效利用和环境治理。
关键词：大数据智能分析技术；农业废弃物；资源化利用；废弃物监控；废弃物去向预案；方案可视化平台；
中图分类号： 文献标识码： 文章编号：
【Abstract】： The resource utilization of agricultural waste is currently one of the important environmental protection issues. The agricultural waste resource utilization system designed in this paper effectively manages and controls the monitoring， analysis， treatment， and destination of agricultural waste through big data intelligent analysis technology. This system includes four subsystems： waste monitoring， waste analysis， waste destination plan， and scheme visualization platform， which can provide comprehensive support and guarantee for the resource utilization of agricultural waste. The data obtained through the waste monitoring subsystem is transmitted through data exchange to the waste analysis subsystem. Combined with the material inspection process and material source analysis， the required waste information is obtained and uploaded to the waste destination plan subsystem. After multiple algorithms are used for plan analysis， unreasonable measures are screened， and the final plan is obtained. The plan is uploaded to the visualization platform for users to obtain information， which is beneficial for agricultural production enterprises Individuals provide more reasonable treatment plans to promote clean production. The application of this system will greatly promote the effective utilization of agricultural waste resources and environmental governance.
【Key words】： Big data intelligent analysis technology; Agricultural waste; Resource utilization; Waste monitoring; Waste disposal plan; Scheme visualization platform;
1 绪论
随着城市化进程的加速、人口增长和农业技术的升级，农业废弃物的数量不断增加，废弃物的处理和利用已成为当前重要的环保课题之一。农业废弃物的处理不当会对环境造成严重污染和危害，同时也浪费了有机资源。从城市固废处理领域来看，传统的垃圾处理方式正发生变化，垃圾资源化利用将成为主流的方向。因此， 中国农业在未来发展中面临着既要保持高产， 又必须减少面源污染的双重压力。因此，农业废弃物的资源化利用成为了解决环保和资源浪费的有效途径。
大数据智能分析技术已经在很多领域得到了广泛的应用。本论文介绍的农业废弃物资源化利用系统基于大数据智能分析技术，通过产废监控、处废分析、废弃物去向预案和方案可视化平台四个子系统，对废弃物进行有效的管理和控制。对于用户而言，可视化的预案，可以帮助其挖掘更多的废弃物去向信息，通过大数据智能分析，让数据朝着用户设定的方向进行，呈现出用户可行性的方案。在此基础上，本论文将从系统设计的角度出发，详细介绍该系统的各个子系统的实现过程和技术实现。
1.1 项目背景
随着社会和经济的快速发展，人类对资源的需求越来越大，资源短缺和环境污染等问题也日益严重。农业废弃物是一种比较常见的资源，但在过去却常常被看作是没有价值的垃圾。据估算，2016年以前，中国每年产生畜禽粪污38亿t，综合利用率不到60%；每年产生秸秆近9亿t，未利用的约为2亿t[1]。我国农业废弃物资源化具有巨大潜力，并且现在随着大数据技术的进步，利用大数据智能分析技术实现农业废弃物的资源化利用已成为可能，我国农业废弃物资源化潜力分析见表1。
大数据智能分析技术能够通过对废弃物产生、种类、来源、性质等多方面的数据进行分析和研究，找到对应资源的最优化利用途径，并对废弃物进行分类、加工、回收和再利用等处理，从而达到节约资源和保护环境的目的。这些技术和操作手段将使农业废弃物的可再生性得到充分利用，达到经济、环保和社会效益的多赢。
农业废弃物的资源化利用是当今世界各国共同关注的问题之一，而大数据智能分析技术的应用则是解决这一问题的重要途径之一。通过这样的技术手段进行农业废弃物资源化利用的研究，将会成为未来的重点研究领域之一。
1.2 应用背景
农业废弃物资源化利用的应用背景非常广泛。通过大数据智能分析技术来进行农业废弃物的资源化利用，可以帮助更好地掌握农业废弃物这种资源，进行准确的分析和处理，并结合市场和环境等多方面因素来实现最优化利用。
首先，农业废弃物资源化利用的应用背景可以应用于农业领域。对于这方面应用，一方面可以利用废弃物中的有机物来制作有机肥，增加土地的肥力；另一方面，还可以把废弃物加工成饲料，减少畜牧业的成本并提高畜牧业的效益。
其次，农业废弃物资源化利用的应用背景可以应用于工业领域。农业废弃物中合适的有机物可以被运用到工业领域中来，制作为各种有机化工用品，如炭黑、阳离子交换树脂等。这些有机化工品的制作所需的原材料成本相较于传统工业原材料成本更低廉，因此其市场前景可谓不可限量。
最后，农业废弃物资源化利用可以应用于环境领域上。废弃物中的有机物在特定条件下都可以被厌氧消化，成为有价值的沼气。沼气不仅可以替代传统能源源头，也可以作为清洁燃料，避免对环境的污染。
综上所述，农业废弃物资源化利用的应用背景非常广泛，不但可以实现资源的再利用，降低环境污染，而且还可以为多个领域带来可观的经济效益。因此在未来的研究中，对这样的利用方式的研究和开发必然至关重要，而大数据智能分析技术也将会在这个领域发挥着至关重要的作用
2 系统的架构设计与实现
2.1 系统整体架构
整个系统采用分布式架构，在中心服务器安装了数据库以便存储农业废弃物的数据。每个子系统都有其特定的功能，将处理从监控、分析到预测。该系统的整体架构包括四个子系统：产废监控、处废分析、废弃物去向预案和方案可视化平台。这四个子系统相互衔接，协同工作，共同实现对农业废弃物资源化利用的管理和控制。
产废监控子系统主要负责对农业废弃物的收集、监测和数据采集。通过对农田、养殖场等地的自动化传感器监测，实时收集农业废弃物的产生量、类型、含量、组成等相关数据。同时，该子系统还可以通过监控系统的数据可视化，对废弃物产生情况进行可视化展示，帮助管理人员更及时地了解农业废弃物的产生情况。处废分析子系统主要负责对农业废弃物进行数据分析和分类。通过对农业废弃物的数据分析和相关研究，对其进行分类，确定哪些可以进行资源化利用，哪些需要进行处理和排放。同时，该子系统还可以对废弃物的成分、含量等进行分析，以便更好地进行资源化利用。废弃物去向预案子系统主要负责对农业废弃物的去向进行规划和管理。通过制定废弃物去向的预案，对废弃物的集中处理和利用进行规划。同时，该子系统还将为农业废弃物的资源化利用提供重要的保障，可以根据废弃物产生量、类型和成分等情况，制定不同的资源化利用方案，并对其进行有效地管理。方案可视化平台子系统可以为管理人员和相关研究人员提供数据可视化和方案效果呈现。通过对系统的数据进行可视化处理，并结合农业废弃物的数据统计分析以及废弃物去向预案，为管理人员和相关研究人员提供更为直观、直觉的展示效果，以便更好地进行资源化利用。此外，该子系统还另外提供了一些辅助功能，如废弃物发现、处置方案的制定等，以方便管理人员进行农业废弃物的全面管理和控制。
本系统的整体架构设计基于农业废弃物资源化利用管理和控制的需求，通过大数据智能分析技术，实现对农业废弃物的数据采集、数据分析和数据可视化，并结合废弃物去向预案，为农业废弃物的资源化利用提供全方位的支持和保障，为环境治理和可持续发展做出贡献。
2.2 产废监控子系统
产废监控子系统是一个针对废弃物的监测和收集系统，能够自动监测废弃物的重量、温度、湿度等情况，并进行自动化收集和传输。下面是一个完整的产废监控子系统设计方案：
（1）传感器网络设计 无线传感器网络（Wireless Sensor Networks ， WSN ）是一种分布式传感网络，由大量的静止或移动的传感器以自组织和多跳的方式构成的无线网络，以协作地感知、采集、处理和传输网络覆盖地理区域内被感知对象的信息，并最终把这些信息发送给网络的所有者[2]。
（2）废弃物收集桶设计 废弃物收集桶负责存储废弃物，并与传感器网络相连。废弃物收集车的功能设计是建立在智能化基础之上的，目的是通过智能化的手段为用户创造更加便捷高效的工作体验，合格的智能废弃物收集车应当具有性能稳定、使用寿命长、使用方便、操作准确、设计精准、卫生环保、节能低耗等特点，才能符合行业高标准的需求。
（3）废弃物传输设计 通过废弃物收集桶，废弃物的产生、存储、清洁和运输完全自动化实现，减少劳动强度和人为干扰。废弃物收集桶填满后，通过网络信号向废弃物处理平台发送废弃物收集信息，从而实现对废弃物的准确监测。
（4）软件系统设计 产废监控子系统的软件系统应能够识别和管理传感器网络和废弃物收集桶数据，并将这些数据处理之后发送到云端。软件系统设计通过使用云计算、数据库、物联网等通信技术，在线监测软件系统能够实现实时数据传输、管理、存储、报警以及信息显示等功能。
（5）云端服务器设计 云端服务器是产废监控子系统的重要部分。通过云服务器和数据库等云端基础设施，废弃物的数据可以实时处理和统计，支持管理监测数据的可视化展示。
2.3 处废分析子系统
该子系统主要任务是收集上来的废弃物进行分类和处理方案输出，实现对不同种类废弃物采用不同的处理方案。其具体功能包括：1. 废弃物成分分析：对所收集的废弃物进行成分分析，了解废弃物的来源、组成、性质等信息。2. 病原体检测：对废弃物中可能存在的病菌或病毒等病原体进行检测。3. 危险物质检测：针对废弃物中可能存在的危险物质，如重金属、放射性元素等进行检测。4. 废弃物分类：通过对废弃物成分分析的结果，将废弃物按照不同的种类进行分类。5. 废弃物处理方案输出：根据废弃物分类的结果，提供相应的处理方案。
（1）废弃物成分分析模块：采用化学分析、物理分析等多种方法对废弃物的成分进行分析，确定废弃物的来源，性质主要成分和质量分数等，为分类和处理提供基础数据。例如对秸秆成分的分析：化学组成采用范氏分析法测定了秸秆样品中纤维素，半纤维素和木质素含量;工业组成采用GB/T212-2001煤的工业分析方法测定了秸秆样品中水分、灰分、挥发分和固定碳含量;元素组成采用GB/T476-2001煤的元素分析方法测定了秸秆样品中碳（C）、氢（H）、氮（N）和磷（P）含量;金属成分采用原子吸收光谱法测定了秸秆样品中钾（K）、钠（Na）、钙（Ca）、镁（Mg）和铁（Fe）含量;热值采用GB5186-1985生物质燃料发热量测试方法测定了秸秆样品热值[3]。
（2） 病原体检测模块：该模块通过PCR技术、培养技术等方法对废弃物进行检测，检验是否含有病原体，确定废弃物的卫生状况。
（3）危险物质检测模块：该模块采用X射线荧光分析仪、核磁共振仪等技术对废弃物中可能存在的危险物质进行检测，识别是否含有有害物质，为废弃物的分类和处理提供基础数据。对于汞离子，有机磷农药的检测，可以采用纳米材料构建光谱分析图，我国常用的有机磷农药有乐果、敌百虫、内吸磷、对硫磷、马拉硫磷、和敌敌畏等。
（4）废弃物分类模块：根据废弃物的成分、病原体检测结果、危险物质检测结果等信息，对废弃物进行分类，确定其处理方案。
（5）处理方案输出模块：根据废弃物分类结果，输出相应的处理方案，包括回收、处理、分类等方案，为后续处理提供指导和支持。
该子系统的实现将对废弃物的回收和处理产生重要影响。本子系统废弃物成分分析、病原体检测、危险物质检测等方面具有高精度和高效性。通过对废弃物进行合理分类，可以采用不同的处理方案。废弃物处理结果更加合理、环保，符合可持续发展的规划。在废弃物越来越成为社会关注的热点问题的今天，高效、精确的废弃物处理系统是保护环境、实现可持续发展的有力支撑，本系统设计方案基于此目标，对重要功能模块和流程进行了全面规划和实现，为长期的废弃物处理工作提供了必要支撑。
2.4. 废弃物去向预案子系统
基于Qt4.8开发的废弃物去向预案子系统可以在Linux和嵌入式Linux操作系统上顺畅运行。系统使用开源数据库MySQL5.0，采用开放数据库互连（OpenDatabaseConnectivity，ODBC）方式连接数据库。多种算法用于预案分析，以筛选出最合理的废弃物去向预案。
用户使用该系统时，可以输入废弃物的相关信息，如名称、数量、种类、化学成分等。系统将使用多种算法对这些信息进行分析，考虑废弃物的组成、化学性质、危害程度等因素，然后生成不同的废弃物处理方案。
该系统提供了多种筛选算法，如决策树算法、朴素贝叶斯算法、优先级算法和代价算法等等，以确保所提供的废弃物处理方案是最合理、最经济、最可行的。
通过该预案子系统，人们可以得到各种废弃物处理方案的详细信息，包括方案名称、适用范围、具体步骤和处理成本等。这些信息不仅可以帮助人们选择最佳的废弃物处理方法，而且也可以帮助环保管理者制定更科学的废弃物处理政策。
为了提高该系统的MySQL查询重用优化技术的利用率，需要设计一hash 函数hashkey（），该函数首先计算所有关键词的哈希值，并将哈希值与关键词一一对应，然后将计算出的 hash 函数值加上该关键词的前3个字母，存放到一结构数组（keyvaluehash[100]）中，数组下标就是该关键词的hash值，为了避免查询语句中的非关键字经过哈希函数计算后得到的值与某个关键字的哈希值一样，特设计还要存放关键词的前3个字母，当对sql查询语句进行扫描时，就直接计算每个单词的hash值，并查找下标为该hash值的结构数组的相应分量，如果存在并且该单词前3个字符与分量中的3个字符也完全一致，即找到该关键字，并将其转化为规范化的小写形式，从而提高了查询重用功能[4]。
总之，基于Qt4.8开发的废弃物去向预案子系统是一个非常有用且负责任的系统。它提供了多种算法、便捷的用户界面和可靠的废弃物处理建议，帮助人们更好地管理和处理废弃物。
2.5. 方案可视化平台
可视化平台设计方案是为了开发一个友好、直观的用户界面，使用户能够直观地管理和查看废弃物的资源化利用方案，从而更好地实现废弃物的最大化利用效果。
首先，设计方案采用现代化的前端技术，包括HTML5、CSS3、JavaScript等，以实现跨平台、响应式布局。同时采用Hadoop分布式系统中数据管理模块，该模块是对HDFS（分布式文件系统）、Hbase（分布式数据库）、分布式关系型数据库等数据存储对象及存储数据的可视化管理，主要包括数据服务接口管理、元数据管理、数据管理。其中，数据服务接口实现服务接口注册和管理功能；元数据管理实现对分布式系统中的文件、表、视图等数据对象逻辑结构的维护和管理，包括元数据的查询、分析和数据流全程展示等功能；数据管理实现对存储数据的可视化查询和维护功能，改变Hadoop本身需要敲命令查询和维护表中存储数据的方式[5]。
其次，该可视化平台设计方案根据用户需求，设计了直观的用户界面，包括点状、线状、区域状等封闭图形和多属性过滤工具等。用户可以通过单击、拖动等常见的操作方式，直观地查看和管理废弃物的资源化利用方案。
该设计方案还提供强大的废弃物分类与过滤功能。为根据季节、城市、地图行政区划等条件进行不同分类，方便用户进行数据的分析与添加。该功能可以让用户更好地了解各城市、各行政区划的废弃物处理情况，以方便进行规划、调整和更新。
最后，可视化平台设计方案需考虑到整个系统的安全性，对用户信息进行保护，以及用户信息的数据权限进行设置，确保数据的隐私性和安全性。因此，需要从数据备份、访问权限控制等方面进行安全防护。在数据备份上，对于用户提交的个人信息数据，系统应进行自动备份，以便事后核对。一种方式在本地和数据库服务器上都进行存储，数据库上数据作为备份使用。另一种方式是用户个人数据直接存储到数据库中，在数据库中另外复制一份作为备份使用[6]。在访问权限控制上，可以设置独立的用户名及其对应口令，只有在输入正确的用户名及密码条件下，才允许进入该可视化平台并进行相应操作。
总而言之，该可视化平台设计方案采用现代化前端技术，设计了直观、友好的用户界面，并提供了强大的分类和过滤功能，以及数据的保密性和安全性。该平台设计方案有望为用户提供可靠的废弃物资源化利用信息和方案，帮助他们实现废弃物的资源化利用效果。
结束语
农业废弃物资源化利用系统利用大数据、智能分析技术等前沿技术，对于一部分农业企业或个体的具体情况进行分析，得出更为合理、准确的农业废弃物资源化方案，能够大大提高资源的利用率，节省资源，实现乡村生态振兴，改变传统处理农业废弃物的方法，同时防止了废弃物的二次污染，农业废弃物具有数量巨大，具有可再生、再生周期短、生物降解、环境友好等优点，是重要的生物质资源，充分利用好农业废弃物，对废弃物的二次利用提出更专业的方案是乡村生态振兴必要的。
参考文献
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[2]宗峰. 基于无线传感器网络的污水监测系统设计[J]. 中国沼气， 2017， 35（06）：37-42.
[3]李传友， 郝东生， 杨立国， 熊波， 郭建业， 张莉， 高娇. 水稻小麦秸秆成分近红外光谱快速分析研究[J]. 中国农学通报， 2014， 30（20）：133-140.
[4]谷伟， 陈莲君. 基于MySql的查询优化技术研究[J]. 微型电脑应用， 2013， 30（07）：48-50.
[5]江樱， 戴波， 王志强. 大数据管理可视化平台设计与实践[J]. 大众用电， 2015（S2）：81-83.
[6]王鹏， 王涛. 考评系统安全性设计[J]. 网络安全技术与应用， 2018（12）：50+55.
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