PPCPs类有机污染物降解率预测模型构建方法及装置制造方法及图纸

本公开实施例涉及环保技术领域，尤其涉及PPCPs类有机污染物降解率预测模型构建方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。其中所述方法包括：获取PPCPs类有机污染物的输入速率、微生物降解速率以及沉积物吸附速率；根据PPCPs类有机污染物的输入速率、微生物降解速率以及沉积物吸附速率构建PPCPs类有机污染物降解率预测模型，相当于在构建PPCPs类有机污染物降解率预测模型时，不仅考虑污水管网中沉积物对PPCPs类有机污染物的吸附作用，也考虑利用微生物对PPCPs类有机污染物的降解作用，从而根据PPCPs类有机污染物的输入速率、沉积物吸附速率与微生物降解速率实现对污水管网中PPCPs类有机污染物降解的预测，提高了PPCPs类有机污染物降解的预测准确率。类有机污染物降解的预测准确率。类有机污染物降解的预测准确率。

【技术实现步骤摘要】
PPCPs类有机污染物降解率预测模型构建方法及装置


[0001]本公开实施例涉及环保
，提供了一种PPCPs类有机污染物降解率预测模型构建方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]药物和个人护理品(Pharmaceutical and Personal Care Products，PPCPs)类有机污染物是一种新型污染物，主要包括各种抗生素、人工合成麝香、止痛药、降压药、发胶以及杀菌剂等，目前，PPCPs的生产和使用量迅速增长，PPCPs被持续不断地输入环境中，尤其是在水环境中，PPCPs及其代谢产物的逐渐上升，严重的影响水环境的质量，进一步危害人体健康，因此，为了降低PPCPs类有机污染物对生态环境以及人体健康的危害，对PPCPs类有机污染物降解率预测具有重要的意义。
[0003]在现有技术中，主要是通过设置训练集，确定最优描述符，根据最优描述符构建PPCPs类有机污染物降解率预测模型。
[0004]然而，采用现有技术构建PPCPs类有机污染物降解率预测模型过程较为复杂，仅限于污泥中温厌氧消化过程中PPCPs去除过程，无法应用至污水管网中PPCPs降解过程，且预测准确率低。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供了一种PPCPs类有机污染物降解率预测模型构建方法、装置、电子设备及计算机可读存储。
[0006]本公开实施例提供了一种PPCPs类有机污染物降解率预测模型构建方法，所述方法包括：
[0007]获取所述PPCPs类有机污染物的输入速率、微生物降解速率以及沉积物吸附速率，其中，所述微生物降解速率是根据对所述PPCPs类有机污染物利用微生物进行降解得到的，所述沉积物吸附速率是根据对所述PPCPs类有机污染物利用沉积物进行吸附得到的；
[0008]根据所述PPCPs类有机污染物的输入速率、所述微生物降解速率以及所述沉积物吸附速率构建所述PPCPs类有机污染物降解率预测模型。
[0009]在一个实施例中，所述根据所述PPCPs类有机污染物的输入速率、所述微生物降解速率、以及所述沉积物吸附速率构建PPCPs类有机污染物降解率预测模型之前，还包括：
[0010]获取所述PPCPs类有机污染物的输入质量、所述PPCPs类有机污染物的输出质量、微生物降解质量以及沉积物吸附质量；
[0011]基于所述PPCPs类有机污染物的输入质量、所述PPCPs类有机污染物的输出质量、所述微生物降解质量以及所述沉积物吸附质量构建质量平衡公式；
[0012]基于所述质量平衡公式，根据所述PPCPs类有机污染物的输入速率、所述微生物降解速率以及所述沉积物吸附速率构建所述PPCPs类有机污染物降解率预测模型。
[0013]在一个实施例中，所述方法还包括：所述微生物降解速率是根据C
d
＝k
25
c0×
θ
(T
‑
25)
得到的；
[0014]其中，k
25
表示25摄氏度的速率常数；c0表示PPCPs类有机污染物的进水浓度；θ表示温度修正系数，取1.015；T表示污水管中的温度，C
d
表示所述微生物降解速率。
[0015]在一个实施例中，所述方法还包括：所述沉积物吸附速率是根据得到的；
[0016]其中，K
F
表示弗兰德里希常数；C
e
表示PPCPs类有机污染物的平衡质量浓度；n表示PPCPs类有机污染物的平衡质量浓度的浓度指数；t表示时间；m表示沉积物质量，C
a
表示所述沉积物吸附速率。
[0017]在一个实施例中，所述获取所述PPCPs类有机污染物的输入速率、微生物降解速率以及沉积物吸附速率，包括：
[0018]获取所述PPCPs类有机污染物的输入速率；
[0019]对所述微生物降解速率以及所述沉积物吸附速率进行参数求解，其中，所述参数包括：所述PPCPs类有机污染物的平衡质量浓度的浓度指数、所述弗兰德里希常数、速率常数；
[0020]基于所述参数确定所述微生物降解速率以及所述沉积物吸附速率。
[0021]在一个实施例中，所述方法还包括：还包括：
[0022]对所述PPCPs类有机污染物降解率预测模型进行评价。
[0023]在一个实施例中，所述对所述PPCPs类有机污染物降解率预测模型进行评价，包括：
[0024]获取模拟参数，其中，所述模拟参数是根据通过所述PPCPs类有机污染物降解率预测模型得到的；
[0025]基于所述模拟参数、污水管网实测参数，对所述PPCPs类有机污染物降解率预测模型进行评价。
[0026]本公开实施例提供了一种PPCPs类有机污染物降解率预测模型构建装置，所述装置包括：
[0027]获取模块，用于获取所述PPCPs类有机污染物的输入速率、微生物降解速率以及沉积物吸附速率，其中，所述微生物降解速率是根据对所述PPCPs类有机污染物利用微生物进行降解得到的，所述沉积物吸附速率是根据对所述PPCPs类有机污染物利用沉积物进行吸附得到的；
[0028]预测模型构建模块，用于根据所述PPCPs类有机污染物的输入速率、所述微生物降解速率以及所述沉积物吸附速率构建所述PPCPs类有机污染物降解率预测模型。
[0029]本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本公开任意实施例所提供的一种PPCPs类有机污染物降解率预测模型构建方法的步骤。
[0030]本公开实施例提供了一种电子设备，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本公开任意实施例所提供的一种PPCPs类有机污染物降解率预测模型构建方法的步骤。
[0031]本公开实施例所提供的PPCPs类有机污染物降解率预测模型构建方法。该方法通
过获取PPCPs类有机污染物的输入速率、微生物降解速率以及沉积物吸附速率，其中，微生物降解速率是根据对PPCPs类有机污染物利用微生物进行降解得到的，沉积物吸附速率是根据对PPCPs类有机污染物利用沉积物进行吸附得到的；根据PPCPs类有机污染物的输入速率、微生物降解速率以及沉积物吸附速率构建PPCPs类有机污染物降解率预测模型，相当于在构建PPCPs类有机污染物降解率预测模型时，不仅考虑污水管网中沉积物对PPCPs类有机污染物的吸附作用，也考虑利用微生物对PPCPs类有机污染物的降解作用，从而根据PPCPs类有机污染物的输入速率、沉积物吸附速率与微生物降解速率实现对污水管网中PPCPs类有机污染物降解的预测，提高了PPCPs类有机污染物降解的预测准确率。
附图说明
[0032]图1为本公开实施例提供的一种PPCPs类有机污染物降解率预测模型构建方法流程图；
[0033]图2为本公开实施例提供的另本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种药物和个人护理品PPCPs类有机污染物降解率预测模型构建方法，其特征在于，包括：获取所述PPCPs类有机污染物的输入速率、微生物降解速率以及沉积物吸附速率，其中，所述微生物降解速率是根据对所述PPCPs类有机污染物利用微生物进行降解得到的，所述沉积物吸附速率是根据对所述PPCPs类有机污染物利用沉积物进行吸附得到的；根据所述PPCPs类有机污染物的输入速率、所述微生物降解速率以及所述沉积物吸附速率构建所述PPCPs类有机污染物降解率预测模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述PPCPs类有机污染物的输入速率、所述微生物降解速率、以及所述沉积物吸附速率构建PPCPs类有机污染物降解率预测模型之前，还包括：获取所述PPCPs类有机污染物的输入质量、所述PPCPs类有机污染物的输出质量、微生物降解质量以及沉积物吸附质量；基于所述PPCPs类有机污染物的输入质量、所述PPCPs类有机污染物的输出质量、所述微生物降解质量以及所述沉积物吸附质量构建质量平衡公式；基于所述质量平衡公式，根据所述PPCPs类有机污染物的输入速率、所述微生物降解速率以及所述沉积物吸附速率构建所述PPCPs类有机污染物降解率预测模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述微生物降解速率是根据C
d
＝k
25
c0×
θ
(T
‑
25)
得到的；其中，k
25
表示25摄氏度的速率常数；c0表示PPCPs类有机污染物的进水浓度；θ表示温度修正系数，取1.015；T表示污水管中的温度，C
d
表示所述微生物降解速率。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述沉积物吸附速率是根据得到的；其中，K
F
表示弗兰德里希常数；C
e
表示PPCPs类有机污染物的平衡质量浓度；n表示PPCPs类有...

【专利技术属性】
技术研发人员：石烜，金鹏康，金鑫，许路，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：