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《取水监测计量数据质量控制技术规范》征求意见

2022/3/23 9:22:26    29123
来源:仪表网
摘要:取水监测计量管理是水资源管理主要内容之一,是水资源取用水管理、水量分配管理的重要技术手段,监测计量数据是支撑区域水资源有效管理的重要依据。
  【仪表网 仪表标准】根据国家市场监督管理总局下达的国家计量技术规范制修订计划,全国能源资源计量委员会水资源计量分技术委员会已完成《取水监测计量数据质量控制技术规范》国家计量技术规范的征求意见稿。为了使国家计量技术规范能广泛适用和更具操作性,特向全国有关单位征求意见和建议。
 
  取水监测计量管理是水资源管理主要内容之一,是水资源取用水管理、水量分配管理的重要技术手段,监测计量数据是支撑区域水资源有效管理的重要依据。开展取水监测计量是当前水资源管理工作的重要组成部分,高质量的监测计量数据是保障水资源管理准确决策的基本条件。
 
  经国家水资源监控能力建设项目大力推动,全国各地普遍对规模以上取水实现了自动在线监测,实现了取水计量数据实时远程传输。由于自取水监测现场至数据存储应用中心,需经过传感器采集、远程传输终端转换传输、数据接收存储等多个环节,数据在传输过程受到众多外界环境、设备性能等影响,对数据准确性造成不利影响,甚至产生异常数据,导致数据可靠性应用方面存在一定风险。
 
  为发现异常数据、甄别错误数据、及时正确维护监测设施提供技术指导,提高计量及监测数据成果整体可靠性、增强数据应用权威性,应用信息技术,给出数据质量保证基本技术途径,制定本规范。本规范为各单位开展数据质量控制提供指导,将有利于全面分析取水监测数据质量,理顺取水监测数据存在的质量问题,为水资源管理和开发利用提供高质量的取水监测计量数据成果提供支撑。
 
  《取水许可管理办法》(2008年发布,2015年修正,2017年修正)规定,取水单位或者个人(以下简称取用水户)为监测计量数据质量责任主体,各级水资源管理部门负责对数据质量进行监管。为了有效提高监测计量数据质量,服务于水资源日常管理及国家水资源调配宏观决策,制订本规范。
 
  本规范参考:GB/T 30943-2014 水资源术语;GB/T 33113-2016 水资源管理信息对象代码编制规定;GB/T 28714-2012 取水计量技术导则;SL/Z 349-2015 水资源监控管理系统建设技术导则;SL 365-2015 水资源水量监测技术导则;SL/Z 376-2007 水利信息化常用术语;SL/T 426-2021 水量计量设备基本技术条件等文件编制而成。
 
  本规范给出了监测计量现场数据质量控制方式及标准,取用水户对异常情况应及时发现并修复处理;取水监测计量数据传输至水资源管理部门指定的存储节点后,相关管理部门应对数据进行跟踪管理。
 
  本规范给出了常见异常数据类型定义及检查方法,水资源相关管理部门可依照本规范,对原始数据库、应用数据库等开展数据质量控制,发现异常数据时,应及时敦促取用水户进行现场检查,并确认异常原因、排除故障。
 
  监测计量设备:
 
  取水设施应按照SL/T 426规范选型与配置监测计量设备,所配置的计量设备应符合国家规定的质量要求。取用水户应对设备质量进行检查,确定合格。供货单位应向购货单位提供质量承诺。
 
  安装与调试:
 
  取用水户负责组织开展取用水监测计量设备安装与调试,各操作环节应符合对应设备的安装规范技术要求,调试期运行稳定后方可进行验收。
 
  数据报送:
 
  取用水户应将监测计量数据报送至水资源行政管理部门(或其指定的部门)给定的地址,报送频次、数据格式与单位等应符合其要求。
 
  日常管理:
 
  取用水户为监测计量数据质量责任主体,对取水监测计量设备应加强日常维护管理,出现故障及时修复。
 
  监督检查:
 
  各级水资源行政管理部门负责对数据质量进行监管。为了有效提高监测计量数据质量,服务于水资源日常管理及国家水资源调配宏观决策,水资源行政管理应配置相关软硬件技术装备,及时发现异常数据,并督促取用水户检查维修。
 
  检测结果处理要求:
 
  1.应用数据库数据检查异常,应与原始库联动、异常分析记录数据库联动,建立关联查询方式。
 
  2.应用数据库不宜在数据记录上增加异常处理相关信息。
 
  3.应用数据库异常数据,根据异常处理情况,其内容应及时更正。其原始数据、异常告警、异常分析、处理方案、处理结果、应用数据更正情况等分别在原始数据库和异常分析记录数据库如实记录,永久存储。
 
  4. 过程数据异常,宜软件系统自动告警,报送单位需每日检查告警记录,并参照6.2规定检查异常原因,及时处理,并将处理结果登记到异常分析记录数据库。
 
  5.各类异常告警,均需要人工确认并处理。
 
  本标准适用于水资源管理和开发利用过程中自动采集传输的数据质量控制管理。

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