用于调控水质的配方决策方法组成比例

一种用于调控水质的配方决策方法，借由调控系统来实施，该用于调控水质的配方决策方法包含以下步骤：根据期望的水质参数变化数值，利用用于依据所输入的水质参数变化数值输出至少一配方数据的配方决策模型，产生至少一预测的配方数据，其中，每一预测的配方数据包含配方的预测成分组成与一预测成分比例。本发明专利技术用于调控水质的配方决策方法可提供更准确且符合经济效益的预测配方、更有利于改善水质处理系统的稳定度、排除水质监测系统异常所造成问题。

【技术实现步骤摘要】
用于调控水质的配方决策方法
本专利技术涉及一种配方决策方法，特别是指一种用于调控水质的配方决策方法。
技术介绍
现有水质调整或废水处理大多采用被动式控管与监测方式，也就是在加入水处理药剂配方至原水(或废水)后，透过一监测系统来监测原水的变化，再经由此监测结果决定下一阶段的处理，故需透过重复循环处理后才能达到预定的水质标准。然而，上述处理方式可能因等待监测结果至决定下一阶段处理期间所耗费的时间过长，导致原水的性质又发生变化，同时也造成后续加入的药剂配方无法实时因应此水质变化进行调整，致使配方精准度下降；其次，耗费时间过长还可能会导致处理系统或监测系统须随时停机而让处理或监测系统不稳定、产生异常、甚或损坏。随着自动化及人工智能的发展，目前也有关于水质监测方法的相关专利被提出，例如中国台湾专利公告案TWI658273便提出一种水质监测方法，主要是透过监测一待测水体的多个水质参数与其预设安全值来判断该待测水体的水质状态；若水质状态处于危险状态则产生警示讯息至一行动装置，以及启动示警装置或令水质改善模块启动水质优化设备。上述水质监测方法仅能解决后端监测所遇到的问题，无法有效提供能实时因应水质变化的药剂配方以及改善处理或监测系统的稳定性。由以上说明可知，现有水质调整方法仍须再设法因应各种水质提供更实时且精准的药剂配方，同时改善处理系统或监测系统的稳定性。
技术实现思路
因此，本专利技术的目的，即在提供一种能提供实时且精准的药剂配方、并能同时改善处理或监测系统的稳定性的用于调控水质的配方决策方法。于是，本专利技术用于调控水质的配方决策方法，借由调控系统来实施，该用于调控水质的配方决策方法包含以下步骤：(a)根据期望的水质参数变化数值，利用用于依据所输入的水质参数变化数值输出至少一配方数据的配方决策模型，产生至少一预测的配方数据，其中，每一预测的配方数据包含配方的预测成分组成与预测成分比例。本专利技术的用于调控水质的配方决策方法，该调控系统存储多组训练数据，每组训练数据包括配方的成分组成与成分比例，以及该成份组成与该成分比例所对应的水质参数变化数值，在步骤(a)前，还包含以下步骤：(a0)根据所述训练数据，利用机器学习算法，建立该配方决策模型。本专利技术的用于调控水质的配方决策方法，该水质参数变化数值中的水质参数是选自于浊度、色度、有机物含量、金属含量、无机物含量、pH值、导电度、水温、菌数、溶氧量、硬度、氨浓度、氯浓度、盐度、总悬浮固体浓度、氧化还原电位、化学需氧量及生物需氧量的至少一者。本专利技术的用于调控水质的配方决策方法，于步骤(a)后还包含以下步骤：(b)根据该步骤(a)的所述预测的配方数据中的预测配方数据对水质进行调控，以获得调配后的水质；(c)量测该调配后的水质以获得实际的水质参数变化数值；(d)根据该实际的水质参数变化数值，利用该机器学习算法，修正该配方决策模型。本专利技术的用于调控水质的配方决策方法，每组训练数据还包括配方成本，在该步骤(a0)中，根据每组包含该配方成本的训练数据，利用该机器学习算法，建立该配方决策模型，在该步骤(a)中，每一预测的配方数据还包含预测配方成本，在该步骤(a)后还包含以下步骤：(e)自该至少一预测的配方数据，选取出对应有最少预测配方成本的目标配方数据。本专利技术的用于调控水质的配方决策方法，在该步骤(e)后，还包含以下步骤：(f)根据步骤(b)的该目标配方数据对水质进行调控，以获得调配后的水质；(g)量测该调配后的水质以获得实际的水质参数变化数值；(h)根据该实际的水质参数变化数值，利用该机器学习算法，修正该配方决策模型。本专利技术的用于调控水质的配方决策方法，步骤(h)包含以下子步骤：(h-1)根据该实际的水质参数变化数值与期望的该水质参数变化数值获得一损失函数；(h-2)根据该损失函数修正该配方决策模型。本专利技术的有益效果在于：本专利技术配方决策方法是借由该配方决策模型而能有效地提供实时且精准的预测配方，且运用此预测配方进行水质调整可以避免处理系统或监测系统发生异常或损坏，并提升处理系统或监测系统的稳定性。附图说明图1是一方块图，说明用以实施本专利技术用于调控水质的配方决策方法的一调控系统；图2是一流程图，说明本专利技术用于调控水质的配方决策方法的实施例1的一配方决策方法的流程；图3是一流程图，说明该实施例1的步骤25的子步骤流程；图4是一流程图，说明本专利技术用于调控水质的配方决策方法的实施例2的一配方决策方法的流程。具体实施方式本专利技术将就以下实施例作进一步说明，但应了解的是，该实施例仅为例示说明用，而不应被解释为本专利技术实施的限制。在本专利技术被详细描述前，应当注意在以下的说明内容中，类似的组件是以相同的编号来表示。于本文中所提到的「水质参数」涵盖所有废水或原水处理可能运用的水质参数，例如但不限于浊度、色度、有机物含量、金属含量、无机物(如亚硝酸、硝酸盐、铵离子、硫化氢、磷酸盐、硅酸盐、硫酸盐等)含量、pH值、导电度、水温、菌数(如大肠菌群、蓝细菌、金黄色葡萄球菌、绿脓杆菌等)、溶氧量、硬度、氨浓度、氯浓度、盐度、总悬浮固体浓度、氧化还原电位、化学需氧量及生物需氧量等。在本文中所提到的「成分」涵盖各种化学药剂、生物菌种、其他水质处理试剂等。参阅图1，实施本专利技术用于调控水质的配方决策方法的一实施例的一调控系统100，该调控系统100包含一计算机装置1、一通讯连接该计算机装置1的一水质处理装置2，及一通讯连接该计算机装置1的监测装置3，该计算机装置1包含一输入单元11、一存储运算单元12、一输出单元13、及一通讯单元14。该输入单元11用于输入一相关于水质参数变化数值的输入讯号至该存储运算单元12。该输入单元11还可以选择地输入另一相关于输入其他数据的输入讯号至该存储运算单元12，该其他数据包含一或多组配方数据。该存储运算单元12存储一用于依据所输入的水质参数变化数值输出至少一配方数据的配方决策模型。该存储运算单元12还存储多组训练数据，每组训练数据包括配方的一成分组成与一成分比例，以及该成分组成与成分比例所对应的一水质参数变化数值。该输出单元13用于输出该配方决策模型所产生的至少一配方数据至该通讯单元14。该通讯单元14是通讯连接至该水质处理装置2及该监测装置3，以将该配方数据传送至该水质处理装置2及该监测装置3。该水质处理装置2泛指任何用于处理调控水质的装置，例如但不限于物理处理单元、化学处理单元、生物处理单元、污泥处理单元、水回收处理单元等，上述单元可以单独使用或组合使用。该水质处理装置2较佳为自动化装置。该监测装置3用于监控检测水质(包含调配前及调配后的水质)，并产生一实际水质参数。参阅图2，本专利技术用于调控水质的配方决策方法的实施例1，借由上述计算机装置1来实施并包含一步骤21、一步骤22、一步骤23、一步骤24及一步骤25。...

【技术保护点】
1.一种用于调控水质的配方决策方法，借由调控系统来实施，其特征在于，该用于调控水质的配方决策方法包含以下步骤：/n(a)根据期望的水质参数变化数值，利用用于依据所输入的水质参数变化数值输出至少一配方数据的配方决策模型，产生至少一预测的配方数据，其中，每一预测的配方数据包含配方的预测成分组成与预测成分比例。/n

【技术特征摘要】
20190624 TW 1081219851.一种用于调控水质的配方决策方法，借由调控系统来实施，其特征在于，该用于调控水质的配方决策方法包含以下步骤：
(a)根据期望的水质参数变化数值，利用用于依据所输入的水质参数变化数值输出至少一配方数据的配方决策模型，产生至少一预测的配方数据，其中，每一预测的配方数据包含配方的预测成分组成与预测成分比例。


2.根据权利要求1所述的用于调控水质的配方决策方法，该调控系统存储多组训练数据，每组训练数据包括配方的成分组成与成分比例，以及该成份组成与该成分比例所对应的水质参数变化数值，其特征在于，在步骤(a)前，还包含以下步骤：
(a0)根据所述训练数据，利用机器学习算法，建立该配方决策模型。


3.根据权利要求1或2所述的用于调控水质的配方决策方法，其特征在于：该水质参数变化数值中的水质参数是选自于浊度、色度、有机物含量、金属含量、无机物含量、pH值、导电度、水温、菌数、溶氧量、硬度、氨浓度、氯浓度、盐度、总悬浮固体浓度、氧化还原电位、化学需氧量及生物需氧量的至少一者。


4.根据权利要求2所述的用于调控水质的配方决策方法，其特征在于，于步骤(a)后还包含以下步骤：
(b)根据该步骤(a)的所述预测的配方数据中的预测配方数据对水质进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢文彬，吴若慧，吴振成，康志强，
申请(专利权)人：谢文彬，
类型：发明
国别省市：中国台湾;71