【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及污水处理，尤其涉及一种基于智慧污水处理云平台的管控方法及系统。
技术介绍
1、污水处理系统产生大量的数据，包括各种传感器监测数据、设备状态数据、水质参数数据等。智慧污水处理云平台可以提供数据集中存储和管理的功能，同时通过数据分析和挖掘技术，帮助用户从海量数据中提取有用信息，实现对污水处理系统的智能监控和管理。智慧污水处理云平台可以利用大数据和人工智能等技术对污水处理系统进行运行优化和节能减排。通过分析历史数据和模拟预测，优化污水处理工艺和运行参数，实现能耗的降低和排放的减少，提高系统的运行效率和环保水平。智慧污水处理云平台可以提供智能化的管理和决策支持功能，帮助管理人员更加科学、精准地制定运维策略和管理措施。通过数据分析和模型预测，帮助用户了解系统运行状况、预测未来趋势，为决策提供科学依据。
2、基于智慧污水处理云平台的管控方法虽然具有显著优势，但在实际应用中仍然面临一些不足。首先，智慧污水处理云平台中云资源编排、容量规划、安全漏洞修复等管理成本高；其次，由于网络延迟、数据传输等因素的影响，实现数据的实时性和响应性仍然存在一定的难度；还有，目前市场上可能存在来自不同厂商的多个污水处理云平台，它们之间的互操作性和数据共享存在障碍，影响了管控的统一性和高效性。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术有必要提供一种基于智慧污水处理云平台的管控方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于智慧污水处理云平台的管控方法，包括以下步骤
3、步骤s1：获取各污水处理厂的本地污水处理数据；对污水处理设施进行私有链网络接入，并利用智能合约对本地计算资源进行资源的去中心化编排，从而得到分布式资源拓扑图；
4、步骤s2：根据本地污水处理数据在污水处理边缘节点进行模型训练，并将训练好的模型参数上传至云端进行参数聚合以及模型推理，从而得到本地化推理模型；
5、步骤s3：根据分布式资源拓扑图对本地化推理模型进行最优硬件资源组合，从而得到最优硬件资源组合数据；利用容器虚拟化技术根据最优硬件资源组合数据构建统一的计算任务执行环境，并基于任务优先级以及qos约束进行资源实时调度，从而得到动态异构任务分派表；
6、步骤s4：基于软件定义网络根据动态异构任务分派表进行网络拥塞情况分析，并动态调整数据传输路径及带宽分配，从而得到网络拓扑及质量评估数据；
7、步骤s5：基于owl构建污水处理领域的本体知识库；利用本体映射技术根据对本体知识库进行数据实体映射，从而得到污水处理知识图谱；获取智慧污水云平台的实时状态数据；基于污水处理知识图谱根据网络拓扑及质量评估数据在仿真环境中训练最优策略模型，并输入实时状态数据，从而生成实时决策数据。
8、本专利技术通过获取各污水处理厂的本地数据，可以建立一个全局的数据集，包括不同厂家和地区的数据。这有助于更全面地了解污水处理的情况，发现共性和差异，并为后续的模型训练和优化提供基础。建立分布式资源拓扑图可以提供对各个污水处理厂的资源分布和连接方式的全局视图，有助于进行资源优化和规划。通过在边缘节点进行模型训练，可以利用本地数据进行模型个性化训练，以适应不同污水处理厂的特点和需求。同时，将模型参数上传至云端进行聚合可以获得更全局的模型知识，提高模型的准确性和智能化水平。通过根据分布式资源拓扑图进行最优硬件资源组合，可以充分利用各个污水处理厂的计算资源，提高计算效率和处理能力。任务调度可以根据任务的优先级和qos约束，动态地分配资源，确保高优先级任务得到及时处理，提高系统的响应性和效率。通过分析网络拥塞情况并动态调整数据传输路径和带宽分配，可以优化网络资源的利用，减少网络拥塞导致的延迟和性能下降。这有助于提高数据传输的效率和稳定性，确保实时数据的及时传输和处理。通过建立本体知识库和构建污水处理知识图谱，可以整合和组织污水处理领域的知识，包括设备、工艺、参数等方面的知识。这有助于更好地理解和利用领域知识，支持智能化的决策和优化。生成实时决策数据可以根据当前的网络拓扑和质量评估数据，结合污水处理知识图谱进行决策生成，提供实时的优化策略和指导，以实现高效的污水处理和资源利用。综上所述，以上步骤通过数据整合、模型训练、资源优化、网络调整和知识利用等方式，可以提高污水处理的效率、准确性和智能化水平，从而实现更可持续的污水处理和资源管理。
9、本专利技术还提供一种基于智慧污水处理云平台的管控系统，用于执行上述的基于智慧污水处理云平台的管控方法，所述基于智慧污水处理云平台的管控系统包括：
10、资源编排模块，用于获取各污水处理厂的本地污水处理数据；对污水处理设施进行私有链网络接入，并利用智能合约对本地计算资源进行资源的去中心化编排，从而得到分布式资源拓扑图；
11、模型聚合模块，用于根据本地污水处理数据在污水处理边缘节点进行模型训练，并将训练好的模型参数上传至云端进行参数聚合以及模型推理，从而得到本地化推理模型；
12、异构计算调度模块，用于根据分布式资源拓扑图对本地化推理模型进行最优硬件资源组合，从而得到最优硬件资源组合数据；利用容器虚拟化技术根据最优硬件资源组合数据构建统一的计算任务执行环境，并基于任务优先级以及qos约束进行资源实时调度，从而得到动态异构任务分派表；
13、自适应网络控制模块，用于基于软件定义网络根据动态异构任务分派表进行网络拥塞情况分析，并动态调整数据传输路径及带宽分配，从而得到网络拓扑及质量评估数据；
14、智能决策模块，用于基于owl构建污水处理领域的本体知识库；利用本体映射技术根据对本体知识库进行数据实体映射，从而得到污水处理知识图谱；获取智慧污水云平台的实时状态数据；基于污水处理知识图谱根据网络拓扑及质量评估数据在仿真环境中训练最优策略模型，并输入实时状态数据，从而生成实时决策数据。
15、本专利技术通过资源编排模块，可以实现对各污水处理厂的本地污水处理数据的获取和污水处理设施的私有链网络接入。通过智能合约进行资源编排，可以实现对本地计算资源的去中心化管理和分配。这样可以构建分布式资源拓扑图，以便后续的模型训练、参数聚合和任务调度等步骤。通过模型聚合模块，可以在污水处理边缘节点利用本地污水处理数据进行模型训练。训练好的模型参数可以上传至云端进行参数聚合，从而得到本地化推理模型。这样可以在边缘节点上实现本地化的模型推理，减少了对云端计算资源的依赖，提高了推理的效率和实时性。通过异构计算调度模块，可以根据分布式资源拓扑图对本地化推理模型进行最优硬件资源组合。利用容器虚拟化技术构建统一的计算任务执行环境，使得不同硬件资源可以灵活地协同工作。通过任务优先级和qos约束进行资源实时调度，可以确保任务按时完成，并满足性能要求。通过自适应网络控制模块，可以基于软件定义网络对动态异构任务分派表进行网络拥塞情况分析。根据分析结果，可以动态调整数据传输路径和带宽分配，以优化网络性能和资源利用率。这有助于提高数据传输的效率和稳定性，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于智慧污水处理云平台的管控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智慧污水处理云平台的管控方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于智慧污水处理云平台的管控方法，其特征在于，步骤S12包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于智慧污水处理云平台的管控方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于智慧污水处理云平台的管控方法，其特征在于，步骤S24包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于智慧污水处理云平台的管控方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的基于智慧污水处理云平台的管控方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于智慧污水处理云平台的管控方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于智慧污水处理云平台的管控方法，其特征在于，步骤S55包括以下步骤：
10.一种基于智慧污水处理云平台的管控系统，其特征在于，用
...【技术特征摘要】
1.一种基于智慧污水处理云平台的管控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于智慧污水处理云平台的管控方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于智慧污水处理云平台的管控方法，其特征在于，步骤s12包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于智慧污水处理云平台的管控方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于智慧污水处理云平台的管控方法，其特征在于，步骤s24包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于智慧污水处...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈成义，陈晓东，陈晓彬，彭鹏，
申请(专利权)人：深圳市凯宏膜环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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