一种污水参数的预测方法及污水预测系统技术方案

一种污水参数的预测方法及污水预测系统，该预测方法包括：获取用于监测污水中一种或多种参数的传感器的数据，其中在污水处理过程中一个或多个环节处被预设有多个传感器点，这多个传感器点中只有部分传感器点设置有监测污水中一种或多种参数的传感器；然后，根据获取的传感器的数据，预测未设置有传感器的传感器点处的污水的一种或多种参数。由于采用部分传感器点设置的传感器来预测未设置有传感器的传感器点处的污水参数，使得系统根据预测结果就可知晓未设置传感器点处的水质变化情况，无需再在该些位置处设置相关的传感器进行水质的测量工作，这样就可以减少甚至不使用一些传感器，减少污水处理过程的硬件投入成本。

A Prediction Method of Sewage Parameters and Sewage Prediction System

【技术实现步骤摘要】
一种污水参数的预测方法及污水预测系统
本专利技术涉及污水处理
，具体涉及一种污水参数的预测方法及污水预测系统。
技术介绍
随着城市化、工业化的不断提速，我国水环境已遭到严重破坏并有继续恶化的趋势。污水排放不但严重影响着居民的日常生活，而且破坏了大自然的生态平衡。为了降低污水的排放量，全国各地已经纷纷建立了污水处理厂，然而在污水处理过程还长期存在着电能消耗过大、运行成本居高的问题，因此，研究污水处理过程优化控制实现节能降耗意义重大，是未来污水处理行业必然的发展趋势。例如，在工厂的生产周期中，生产旺季所产生的污水量大、污染物浓度高、水质变化快，对于其污水处理设施、设备造成极大的压力，大大增加了超标排放的风险。那么，在工业污水处理时，对进水水量、水质调节极重要，为保障出水水质，通常采用过饱和式运营控制来应对污水水质、水量的变化情形，这就导致了运营成本的不合理增加。如何合理降低污水处理工艺的运行成本成为污水处理企业面临的新课题。现有污水处理系统中，常常通过在污水处理各环节、污水处理设备和地点中设备相应的传感器，来监测污水量以及污水水质情况，然后根据传感器所监测的数据，来控制污水处理流程和相应设备，例如调节污水进水量、投药时机、投药量等等。由于传感器是用于检测污水情况，工业污水一般都具有高温且污染物浓度高的特点，这就造成传感器的寿命一般都很短，通常每几个月就要全部换一批传感器，这极大提高了污水处理的成本。
技术实现思路
本专利技术提出一种新的污水监测方案，在污水处理过程中只设置少数或部分的传感器，通过这些传感器的数据来预测其他未设置传感器的地方的污水情况，这可以极大减少传感器的使用量，从而降低成本；下面具体说明。根据第一方面，一种实施例中提供一种污水预测方法，包括：在污水处理过程中一个或多个环节处设置多个传感器点，每个传感器点能够被设置一个用于监测污水中一种或多种参数的传感器；其中传感器点分为第一类的传感器点和第二类的传感器点；在第一时间段内，在各传感器点都设置一个用于监测污水中一种或多种参数的传感器；获取各传感器的数据；根据所获取的传感器的数据制作训练集，其中所述训练集中的数据为第一类的传感器点处的传感器的数据，所述训练集中的数据的标签为第二类的传感器点处的传感器的数据；利用所述训练集，通过机器学习，训练得到污水预测模型；在第一时间段之后，在第一类的传感器点处设置与各自在第一时间段被设置的传感器种类相同的传感器，第二类的传感器点处不设置传感器；获取第一类的传感器点处的传感器的数据；根据所获取的第一类的传感器点处的传感器的数据，预测第二类的传感器点处的污水的一种或多种参数。根据第二方面，一种实施例中提供另一种污水参数的预测方法，包括:获取用于监测污水中一种或多种参数的传感器的数据；其中在污水处理过程中一个或多个环节处被预设有多个传感器点，每个传感器点能够被设置一个用于监测污水中一种或多种参数的传感器，且这多个传感器点中只有部分传感器点设置有监测污水中一种或多种参数的传感器；根据所获取的传感器的数据，预测未设置有传感器的传感器点处的污水的一种或多种参数。所述根据所获取的传感器的数据，预测未设置有传感器的传感器点处的污水的一种或多种参数，包括：将所获取的传感器的数据，输入到预先建立的污水预测模型中，以得到未设置有传感器的传感器点处的污水的一种或多种参数；其中所述污水预测模型通过以下方式建立：获取训练集，所述训练集中的数据为设置被设置在传感器点处的传感器的数据，训练集中数据的标签为未设置有传感器的传感器点处的污水的一种式多种参数；利用所述训练集，通过机器学习，训练得到污水预测模型。所述的污水预测方法还包括：根据所获取的传感器的数据，以及预测的未设置有传感器的传感器点处的污水的一种或多种参数，控制污水处理过程中一个或多个环节的污水处理参数；其中污水处理参数包括：污水流量、曝气量、污泥回流量、投药品种和投药量中的一者或多者。所述传感器包括COD传感器、TP传感器、TN传感器、pH传感器、SS传感器、MLSS传感器、NH3-N传感器、超声波泥位计、超声波流量计，以及用于检测污水的酸碱度、氧化还原电位、溶解氧浓度和水温、水深的一体式多参数传感器中的一者或多者。根据第三方面，一种实施例提供中提供一种污水预测系统，包括调节池、冷却塔、加药设备、气浮设备、生化池、二沉池、污泥浓缩池、污泥脱水间、中间水池、处理器、控制器和一个或多个传感器；所述调节池用于接收生产设备生产过程中所产生的污水，并调节污水量和污水水质；所述冷却塔用于接收从调节池流出的污水，并对污水进行降温；所述气浮设备用于接收从冷却塔流出的污水，通过气浮、混凝和沉淀的方式分离污水中的悬浮物；所述加药设备用于在气浮设备的污水流入端进行投药，用于混凝和/或调节pH；所述生化池用于接收从气浮设备流出的污水，通过活性污泥里的微生物处理污水；所述二沉池用于接收从生化池流出的污水，并使污水中的活性污泥沉降下来；所述污泥浓缩池用于接收用从二沉池传输过来的活性污泥，并对活性污泥进一步沉降、浓缩和降解；所述污泥脱水间用于接收从污泥浓缩池传输过来的活性污泥，并对活性污泥进行脱水；所述中间水池用于接收并储蓄从二沉池流出的污水，作为待排放的污水；所述传感器用于监测污水信息的传感器的数据；其中在污水处理过程中的调节池、冷却塔、加药设备、气浮设备、生化池、二沉池、污泥浓缩池、污泥脱水间和中间水池中的一者或多者处总共预设有多个传感器点，每个传感器点能够被设置一个用于监测污水中一种或多种参数的传感器，且这多个传感器点中只有部分传感器点设置有监测污水中一种或多种参数的传感器；所述处理器用于根据所获取的传感器的数据，预测未设置有传感器的传感器点处的污水的一种或多种参数；所述控制器根据获取的传感器的数据，以及预测到的未设置有传感器的传感器点处的污水的一种或多种参数，控制污水处理过程中一个或多个环节的污水处理参数；其中污水处理参数包括：污水流量、曝气量、污泥回流量、投药品种和投药量中的一者或多者。所述处理器将所获取的传感器的数据，输入到预先建立的污水预测模型中，以得到未设置有传感器的传感器点处的污水的一种或多种参数；其中所述污水预测模型通过以下方式建立：获取训练集，所述训练集中的数据为设置被设置在传感器点处的传感器的数据，训练集中数据的标签为未设置有传感器的传感器点处的污水的一种式多种参数；利用所述训练集，通过机器学习，训练得到污水预测模型。所述传感器包括COD传感器、TP传感器、TN传感器、pH传感器、SS传感器、MLSS传感器、NH3-N传感器、超声波泥位计、超声波流量计，以及用于检测污水的酸碱度、氧化还原电位、溶解氧浓度和水温、水深的一体式多参数传感器中的一者或多者。根据第四方面，一种实施例中提供另一种污水预测系统，包括：一个或多个传感器，所述传感器用于监测污水中一种或多种参数；其中在污水处理过程中一个或多个环节处被预设有多个传感器点，每个传感器点能够被设置一个用于监测污水中一种或多种参数的传感器，且这多个传感器点中只有部分传感器点设置有监测污水中一种或多种参数的传感器；处理器，根据所获取的传感器的数据，预测未设置有传感器的传感器点处的污水的一种或多种参数。根据第五方面，一种实施例中提供一种计算机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种污水参数的预测方法，其特征在于，包括：在污水处理过程中一个或多个环节处设置多个传感器点，每个传感器点能够被设置一个用于监测污水中一种或多种参数的传感器；其中传感器点分为第一类的传感器点和第二类的传感器点；在第一时间段内，在各传感器点都设置一个用于监测污水中一种或多种参数的传感器；获取各传感器的数据；根据所获取的传感器的数据制作训练集，其中所述训练集中的数据为第一类的传感器点处的传感器的数据，所述训练集中的数据的标签为第二类的传感器点处的传感器的数据；利用所述训练集，通过机器学习，训练得到污水预测模型；在第一时间段之后，在第一类的传感器点处设置与各自在第一时间段被设置的传感器种类相同的传感器，第二类的传感器点处不设置传感器；获取第一类的传感器点处的传感器的数据；根据所获取的第一类的传感器点处的传感器的数据，预测第二类的传感器点处的污水的一种或多种参数。

【技术特征摘要】
1.一种污水参数的预测方法，其特征在于，包括：在污水处理过程中一个或多个环节处设置多个传感器点，每个传感器点能够被设置一个用于监测污水中一种或多种参数的传感器；其中传感器点分为第一类的传感器点和第二类的传感器点；在第一时间段内，在各传感器点都设置一个用于监测污水中一种或多种参数的传感器；获取各传感器的数据；根据所获取的传感器的数据制作训练集，其中所述训练集中的数据为第一类的传感器点处的传感器的数据，所述训练集中的数据的标签为第二类的传感器点处的传感器的数据；利用所述训练集，通过机器学习，训练得到污水预测模型；在第一时间段之后，在第一类的传感器点处设置与各自在第一时间段被设置的传感器种类相同的传感器，第二类的传感器点处不设置传感器；获取第一类的传感器点处的传感器的数据；根据所获取的第一类的传感器点处的传感器的数据，预测第二类的传感器点处的污水的一种或多种参数。2.一种污水参数的预测方法，其特征在于，包括:获取用于监测污水中一种或多种参数的传感器的数据；其中在污水处理过程中一个或多个环节处被预设有多个传感器点，每个传感器点能够被设置一个用于监测污水中一种或多种参数的传感器，且这多个传感器点中只有部分传感器点设置有监测污水中一种或多种参数的传感器；根据所获取的传感器的数据，预测未设置有传感器的传感器点处的污水的一种或多种参数。3.如权利要求2所述的预测方法，其特征在于，所述根据所获取的传感器的数据，预测未设置有传感器的传感器点处的污水的一种或多种参数，包括：将所获取的传感器的数据，输入到预先建立的污水预测模型中，以得到未设置有传感器的传感器点处的污水的一种或多种参数；其中所述污水预测模型通过以下方式建立：获取训练集，所述训练集中的数据为设置被设置在传感器点处的传感器的数据，训练集中数据的标签为未设置有传感器的传感器点处的污水的一种式多种参数；利用所述训练集，通过机器学习，训练得到污水预测模型。4.如权利要求2所述的预测方法，其特征在于，还包括：根据所获取的传感器的数据，以及预测的未设置有传感器的传感器点处的污水的一种或多种参数，控制污水处理过程中一个或多个环节的污水处理参数；其中污水处理参数包括：污水流量、曝气量、污泥回流量、投药品种和投药量中的一者或多者。5.如权利要求2至4中任一项所述的预测方法，其特征在于，所述传感器包括COD传感器、TP传感器、TN传感器、pH传感器、SS传感器、MLSS传感器、NH3-N传感器、超声波流量计、超声波泥位计，以及用于检测污水的酸碱度、氧化还原电位、溶解氧浓度和水温、水深的一体式多参数传感器中的一者或多者。6.一种污水预测系统，其特征在于，包括调节池、冷却塔、加药设备、气浮设备、生化池、二沉池、污泥浓缩池、污泥脱水间、中间水池、处理器、控制器和一个或多个传感器；所述调节池用于接收生产设备生产过程中所产生的污水，并调节污水量和污水水质；所述冷却...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙煜皓，
申请(专利权)人：剑科云智深圳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44