基于数据融合的污水处理智能控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于数据融合的污水处理智能控制方法及系统，属于智能控制领域，其中方法包括：采集目标排污源的历史排污记录与实时监测数据，建立目标排污数据库，并通过相关性分析获得目标自变量集；判断实时变量是否属于目标自变量集，如果是，通过预测模型获得第一实时预测污水变量信息；检测目标污染源实时排放污水，获得实时目标污水变量信息；将第一实时预测污水变量信息与实时目标污水变量信息进行并集计算，获得目标待处理污水信息；根据目标待处理污水信息生成污水处理方案，实现智慧控制。本申请解决了现有技术中难以高效准确进行污水处理的技术问题，达到了基于数据融合实现污水处理全过程自动监测与优化控制的技术效果。术效果。术效果。

【技术实现步骤摘要】
基于数据融合的污水处理智能控制方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能控制领域，具体涉及基于数据融合的污水处理智能控制方法及系统。

技术介绍

[0002]随着社会的发展和生活水平的提高，各种工业和生活污水的排放量持续增加，给水环境和人体健康带来严重威胁。然而，现有的污水处理系统主要依靠人工监测和根据经验判断来决定污水处理设备的运行参数，难以实现高效准确的污水处理控制。特别是对于排放量大、污染物种类复杂的工业废水，人工监测和控制无法满足高频次、快速响应的要求。

技术实现思路

[0003]本申请通过提供了基于数据融合的污水处理智能控制方法及系统，旨在解决现有技术中难以高效准确进行污水处理的技术问题。
[0004]鉴于上述问题，本申请提供了基于数据融合的污水处理智能控制方法及系统。
[0005]本申请公开的第一个方面，提供了基于数据融合的污水处理智能控制方法，该方法包括：对目标排污源的历史排污记录数据进行采集，并组建目标排污数据库，其中，目标排污数据库是指具备污染源变量标识和污水变量标识的历史排污时序；利用目标排污数据库对污染源变量与污水变量进行相关性分析，得到分析结果，并基于分析结果筛选得到目标自变量集；通过子采模块中的第一子版块对目标排污源进行动态监测，得到实时目标排污变量信息，其中，实时目标排污变量信息包括多个实时变量的多个实时变量数据；判断多个实时变量是否均属于目标自变量集，若是均属于，通过分析模块对多个实时变量数据进行分析，得到第一实时预测污水变量信息；通过子采模块中的第二子版块对目标排污源的实时排放污水进行动态检测，得到实时目标污水变量信息；将第一实时预测污水变量信息与实时目标污水变量信息进行并集运算，得到目标待处理污水信息；主控模块基于目标待处理污水信息生成污水处理方案，并根据污水处理方案对实时排放污水进行处理。
[0006]本申请公开的另一个方面，提供了基于数据融合的污水处理智能控制系统，该系统包括：历史数据采集模块，用于对目标排污源的历史排污记录数据进行采集，并组建目标排污数据库，其中，目标排污数据库是指具备污染源变量标识和污水变量标识的历史排污时序；目标自变量集模块，用于利用目标排污数据库对污染源变量与污水变量进行相关性分析，得到分析结果，并基于分析结果筛选得到目标自变量集；实时排污信息模块，用于通过子采模块中的第一子版块对目标排污源进行动态监测，得到实时目标排污变量信息，其中，实时目标排污变量信息包括多个实时变量的多个实时变量数据；预测污水变量模块，用于判断多个实时变量是否均属于目标自变量集，若是均属于，通过分析模块对多个实时变量数据进行分析，得到第一实时预测污水变量信息；污水动态检测模块，用于通过子采模块中的第二子版块对目标排污源的实时排放污水进行动态检测，得到实时目标污水变量信
息；信息并集运算模块，用于将第一实时预测污水变量信息与实时目标污水变量信息进行并集运算，得到目标待处理污水信息；处理方案生成模块，用于主控模块基于目标待处理污水信息生成污水处理方案，并根据污水处理方案对实时排放污水进行处理。
[0007]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：由于采用了首先采集目标排污源的历史排污记录与实时监测数据，建立目标排污数据库，并通过相关性分析获得目标自变量集；然后，判断实时变量是否属于目标自变量集，如果是，通过预测模型获得第一实时预测污水变量信息；同时，检测目标污染源实时排放污水，获得实时目标污水变量信息；之后，将第一实时预测污水变量信息与实时目标污水变量信息进行并集计算，获得目标待处理污水信息；最后，根据目标待处理污水信息生成污水处理方案，实现智慧控制的技术方案，解决了现有技术中难以高效准确进行污水处理的技术问题，达到了基于数据融合实现污水处理全过程自动监测与优化控制的技术效果。
[0008]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0009]图1为本申请实施例提供了基于数据融合的污水处理智能控制方法可能的流程示意图；图2为本申请实施例提供了基于数据融合的污水处理智能控制方法中得到目标自变量集可能的流程示意图；图3为本申请实施例提供了基于数据融合的污水处理智能控制方法中对目标自变量集进行调整可能的流程示意图；图4为本申请实施例提供了基于数据融合的污水处理智能控制系统可能的结构示意图。
[0010]附图标记说明：历史数据采集模块11，目标自变量集模块12，实时排污信息模块13，预测污水变量模块14，污水动态检测模块15，信息并集运算模块16，处理方案生成模块17。
具体实施方式
[0011]本申请提供的技术方案总体思路如下：本申请实施例提供了基于数据融合的污水处理智能控制方法及系统。首先，采集历史数据和实时数据，建立数据库，并通过相关性分析筛选变量集，为后续监测预测和智能控制提供基础。然后，利用变量集判断实时变量，如果属于变量集，通过模型预测获得第一实时预测污水变量信息；同时检测获得实时目标污水变量信息。之后，采用数据融合方法，将第一实时预测污水变量信息与实时目标污水变量信息进行综合，获得准确的目标待处理污水信息。最后，根据目标待处理污水信息，主控模块实时生成污水处理方案，实现对污水处理过程的优化控制。
[0012]在介绍了本申请基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
[0013]实施例一：如图1所示，本申请实施例提供了基于数据融合的污水处理智能控制方法，污水处理智能控制方法应用于污水处理智能控制系统，污水处理智能控制系统包括子采模块、分析模块、主控模块。
[0014]具体而言，子采模块用于动态监测目标排污源的实时变量信息和实时排放污水信息，包含第一子版块和第二子版块，子采模块与多参数水质传感器通信连接，采集动态实时数据。其中，第一子版块用于监测实时目标排污变量信息，如生产工序的变化；第二子版块用于监测实时目标污水变量信息，如污水中污染物的种类和含量。分析模块用于分析多个实时变量数据和得到第一实时预测污水变量信息。分析模块内包含训练好的污水预测模型，可利用历史排污时序数据训练得到。污水预测模型采用神经网络建立，用于预测实时变量数据对应的污水变量。主控模块基于目标待处理污水信息生成定制化的污水处理方案，并控制实时污水处理工艺。
[0015]污水处理智能控制方法包括：步骤S100：对目标排污源的历史排污记录数据进行采集，并组建目标排污数据库，其中，所述目标排污数据库是指具备污染源变量标识和污水变量标识的历史排污时序；具体而言，目标排污源指要进行控制和处理的废水来源，如城镇生活污水处理厂的污水处理系统，某工业企业的废水排放系统等。首先，确定目标排污源数据采集范围和内容。其中，目标排污源的历史排污记录数据包含污染源变量标识和污水变量标识两个方面的数据。污染源变量标识产生污水的数据，如生产本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于数据融合的污水处理智能控制方法，其特征在于，所述方法包括：对目标排污源的历史排污记录数据进行采集，并组建目标排污数据库，其中，所述目标排污数据库是指具备污染源变量标识和污水变量标识的历史排污时序；利用所述目标排污数据库对所述污染源变量与所述污水变量进行相关性分析，得到分析结果，并基于所述分析结果筛选得到目标自变量集；通过子采模块中的第一子版块对所述目标排污源进行动态监测，得到实时目标排污变量信息，其中，所述实时目标排污变量信息包括多个实时变量的多个实时变量数据；判断所述多个实时变量是否均属于所述目标自变量集，若是均属于，通过分析模块对所述多个实时变量数据进行分析，得到第一实时预测污水变量信息；通过所述子采模块中的第二子版块对所述目标排污源的实时排放污水进行动态检测，得到实时目标污水变量信息；将所述第一实时预测污水变量信息与所述实时目标污水变量信息进行并集运算，得到目标待处理污水信息；主控模块基于所述目标待处理污水信息生成污水处理方案，并根据所述污水处理方案对所述实时排放污水进行处理。2.根据权利要求1所述污水处理智能控制方法，其特征在于，所述对目标排污源的历史排污记录数据进行采集，并组建目标排污数据库，包括：提取所述历史排污记录数据中第一时期下的第一历史排污数据；其中，所述第一历史排污数据包括第一污染源变量信息和第一污水变量信息；其中，所述第一污染源变量信息是指第一污染源生产工序的变化信息；其中，所述第一污水变量信息包括第一污染物种类和第一污染物含量；根据所述第一时期与所述第一污染源变量信息、所述第一污染物种类、所述第一污染物含量之间的第一对应关系，组建所述历史排污时序。3.根据权利要求2所述污水处理智能控制方法，其特征在于，所述基于所述分析结果筛选得到目标自变量集，包括：将所述第一对应关系中的所述第一污染源变量信息作为自变量，将所述第一污染物种类和所述第一污染物含量作为因变量；根据所述自变量与所述因变量之间的映射关系绘制得到散点图；提取所述散点图中第一工序指标参数的第一散点图；读取预定网格化方案，并根据所述预定网格化方案对所述第一散点图进行网格划分，得到第一分区结果；计算所述第一分区结果中第一区的第一最大互信息值，并对比得到第一最大信息系数；若所述第一最大信息系数符合预定系数阈值，将所述第一工序指标参数添加至所述目标自变量集。4.根据权利要求3所述污水处理智能控制方法，其特征在于，所述将所述第一工序指标参数添加至所述目标自变量集，还包括：依次将所述目标自变量集中各目标自变量作为条件变量；基于格兰杰因果检验原理对所述条件变量进行因果检验，得到检验结果；
根据所述检验结果对所述目标自变量集进行调整。5.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：李峰，
申请(专利权)人：莒县环境监测站，
类型：发明
国别省市：