市政污水处理运营过程中大数据的特点。市政污水处理过程是一个较为复杂的工程，与其他金融、电力和生物等领域相比，大数据应用具有不同的特点。其特点可以 归纳为以下五点：一是数据量大且耦合性强，通常使用计算机系统对市政污水处理运营状态进行监控，需定时采集系统的变量以及各设备状态，保证正常的系统状态 显示和控制。同时也需要大量的重复性和冗余数据测量，长期进行测量使得这些数据的数量相当巨大。同时市政污水处理的正常运营状态需要许多变量进行相互协调 作用，各变量间的耦合性较强并具有非线性关系。二是干扰因素多，不确定性大。市政污水处理运营过程中，其工作环境较为复杂，常受到电、磁、噪声等多因素干 扰，会导致整个运营系统存在着不确定性，进而导致相应的数据易受污染。三是动态性和类型多样性，市政污水处理运营系统的各种变量的数值是实时变化的，这是 系统的动态平衡的具体表现。通过系统变量数值的变化监控可以有效预测系统的运营状态和变化趋势。而采集的数据类型具有多样性，如数值型、非数值型和逻辑型 等。四是多时标性和不完整性，这是由于整个运营系统的复杂性使得各种变量的变化程度和快慢存在差异，导致采集信号的频率不同，进而造成数据采集时间的不同 步性。在数据记录过程中，这种多时标性和不完整性可能引起部分数据丢失，导致数据的不完整。五是多模态性，数据是系统状态变化的重要体现，而市政污水处理 运营系统包括正常运营状态、各种异常状态和故障状态的数据，这些状态数据是市政污水处理正常运营系统的重要保障之*。

        (一)大数据市政污水处理模型。市政污水处理系统具有高度非线性和时变性，其复杂程度超出正常人类的直觉范围，而数学模型的使用虽然不具备严格的科学 性，却是市政污水处理较为有效的方法。而数学模型的建立需要大数据作为参考依据，而大数据的巨大数据量、种类多样性可以有效保证合理化数学模型的实际应 用。
       (二)大数据市政污水处理仿真系统。仿真系统的建立需要Simulink软件实现相应模型的转换，并利用Borland软件开发相应的上位系统，再通过 UML设计思想完成系统需求分析与设计。而仿真系统的基础是大量的原始数据建立的合理化数学模型。通过大数据和数学模型的联合应用可以建立大数据市政污水 处理仿真系统，其优势可以体现在以下几个方面：一是通过仿真系统计算分析可节省市政污水处理项目的投资成本和设备运行费用。二是仿真系统可以对系统运营状 态进行模拟和预测，对不同的控制工艺进行优化，从而有效提高市政污水处理效率。三是对市政污水处理建筑物和设备等尺寸以及整个系统的能耗进行优化设计，保 证整个系统的环境效益。四是通过仿真系统实际模拟市政污水处理工艺的相关操作流程，可用于市政污水处理工作人员的专业培训。