本技术涉及水环境，尤其涉及一种污染物的确定方法、系统、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、随着工农业和城市化的发展，新污染物排放的种类和强度不断增加，给城市内的河流流域带来严重的污染问题；为了应对污染问题，需要对流域内的河流进行水质监测，进行水质管控和污染管理；常规的水质监测对河流水样的溶解氧、总溶解固体、ph值等监测指标进行检测，从而确定河流水样的水质情况；但常规的水质监测难以确定水样中的污染物种类，或者只能确定特定种类的污染物，难以全面检测和确定水样中的污染物。
技术实现思路
1、本技术实施例的主要目的是在于提供一种污染物的确定方法、系统、电子设备及存储介质，能够提高新污染物监测范围。
2、为实现上述目的，本技术实施例的一方面提供了一种污染物的确定方法，所述方法包括：
3、获取待检测河流断面样品的非靶向全扫描数据，对所述非靶向全扫描数据进行处理，得到所述待检测河流断面样品的指纹谱数据集；其中，所述指纹谱数据集表征所述待检测河流断面样品的三维质谱特征的一维表示，所述指纹谱数据集包括若干个指纹谱数据；
4、根据所述指纹谱数据集、第一预设动态阈值以及第一预设阈值确定异常数据组；其中，所述第一预设动态阈值根据所述待检测河流断面的历史数据确定，所述异常数据组包括异常数据点的数量以及对应的响应值；
5、将所述异常数据组输入训练好的识别模型中进行分析处理，得到污染物结果。
6、在一些实施例中，所述对所述非靶向全扫描数据进行处理，得到所述待检测河流断面样品的指纹谱数据集，具体包括：
7、对所述非靶向全扫描数据峰值拾取处理，得到第一数据，根据预设输出精度对所述第一数据进行格式转换，得到第二数据；
8、根据预设范围与预设分辨率对所述第二数据进行划分，得到矩阵数据，作为指纹谱数据集。
9、在一些实施例中，所述根据所述指纹谱数据、第一预设动态阈值以及第一预设阈值确定异常数据组，具体包括：
10、根据所述指纹谱数据与所述第一预设动态阈值进行差值计算，得到第一差值集，将所述第一差值集与所述第一预设阈值进行比较；
11、若所述第一差值集中的第一差值小于或等于所述第一预设阈值，将所述第一差值对应的指纹谱数据标记为正常数据；
12、若所述第一差值集中的所述第一差值大于所述第一预设阈值，将所述第一差值对应的所述指纹谱数据标记为异常数据，根据所述异常数据确定异常数据组。
13、在一些实施例中，所述第一预设动态阈值根据如下方法确定：
14、根据所述待检测河流断面样品与存储数据库进行匹配，得到历史数据集；其中，所述历史数据集包括所述待检测河流断面样品的历史矩阵数据；
15、对所述历史数据集进行加权平均，得到第一均值，将所述第一均值作为第一预设动态阈值。
16、在一些实施例中，所述方法还包括：
17、将所述指纹谱数据集与所述第一预设动态阈值进行比较；
18、若所述指纹谱数据集中存在指纹谱数据大于所述第一预设动态阈值，将所述指纹谱数据集对应的待检测河流断面样品的预警类型确定为一级预警；
19、若所述指纹谱数据集中的所述指纹谱数据都小于或等于所述第一预设动态阈值，对所述指纹谱数据集进行特征分析，得到第一特征信息；其中，所述第一特征信息包括所述指纹谱数据集分布的保留时间与质荷比区间；
20、根据所述第一特征信息与所述指纹谱数据集确定第三数据，将所述第三数据与所述第一预设动态阈值进行比较；
21、若所述第三数据大于所述第一预设动态阈值，将所述第三数据对应的所述待检测河流断面样品的预警类型确定为二级预警；否则，将所述第三数据对应的所述待检测河流断面样品的预警类型确定为正常预警。
22、在一些实施例中，所述识别模型根据如下方法确定：
23、构建残差模型作为第一模型，获取图谱样品数据集，对所述图谱样品数据集进行数据增强，得到第一样品数据集，根据预设比例对所述第一样品数据集进行划分，得到训练样品数据集和测试样品数据集；其中，所述第一样品数据集包括若干类行业的指纹谱图谱数据；
24、构建第二模型，根据预设公开数据集对所述第二模型进行训练，得到第三模型，根据所述第三模型与所述预设公开数据集对所述第一模型进行参数调整，得到第四模型；
25、根据所述训练样品集与所述测试样品集对所述第四模型进行训练测试，直至所述第四模型的评价指标满足预设阈值，将所述第四模型作为识别模型。
26、在一些实施例中，所述根据所述第三模型与所述预设公开数据集对所述第一模型进行参数调整，得到第四模型，具体包括：
27、根据所述第三模型确定对应的模型参数，根据所述模型参数对所述第一模型进行参数调整，得到第一子模型；
28、对所述第一子模型进行卷积参数冻结，并对卷积参数冻结后的第一子模型进行全连接层调整，得到第二子模型；
29、根据所述预设公开数据集对所述第二子模型进行训练，并计算所述第二子模型的评价指标，直至所述第二子模型的所述评价指标满足所述预设阈值，对所述第二子模型进行卷积参数解冻，得到第四模型。
30、为实现上述目的，本技术实施例的另一方面提供了一种污染物的确定系统，包括：
31、第一模块，用于获取待检测河流断面样品的非靶向全扫描数据，对所述非靶向全扫描数据进行处理，得到所述待检测河流断面样品的指纹谱数据集；其中，所述指纹谱数据集表征所述待检测河流断面样品的三维质谱特征的一维表示；
32、第二模块，用于根据所述指纹谱数据集、第一预设动态阈值以及第一预设阈值确定异常数据组；其中，所述第一预设动态阈值根据所述待检测河流断面的历史数据确定，所述异常数据组包括异常数据点的数量以及对应的响应值；
33、第三模块，用于将所述异常数据组输入训练好的识别模型中进行分析处理，得到污染物结果。
34、为实现上述目的，本技术实施例的另一方面提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现前面所述的方法。
35、为实现上述目的，本技术实施例的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前面所述的方法。
36、实施本技术实施例包括以下有益效果：本技术实施例提供一种污染物的确定方法、系统、电子设备及存储介质，该方案获取待检测河流断面样品的非靶向全扫描数据，对非靶向全扫描数据进行处理，得到待检测河流断面样品的指纹谱数据；然后，根据第一预设动态阈值和第一预设阈值对指纹谱数据进行数据筛选，得到异常数据组，并将异常数据组输入到训练好的识别模型中进行处理，得到待检测河流断面样品中污染物种类结果。采用非靶向全扫描技术对河流断面样品进行处理，得到河流断面样品的指纹图谱，通过指纹图谱覆盖河流断面中的所有成分，通过识别模型对指纹图谱进行识别分析，得到河流断面中的污染物种类，提高了对污染物种类监测的覆盖范围。
1.一种污染物的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述非靶向全扫描数据进行处理，得到所述待检测河流断面样品的指纹谱数据集，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述指纹谱数据集、第一预设动态阈值以及第一预设阈值确定异常数据组，具体包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预设动态阈值根据如下方法确定：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别模型根据如下方法确定：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述第三模型与所述预设公开数据集对所述第一模型进行参数调整，得到第四模型，具体包括：
8.一种污染物的确定系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，其特征在于，所述处理器可执行的程序在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
