【技术实现步骤摘要】
本申请涉及废水处理，具体而言，涉及基于大数据的废水处理智能监控方法、系统和介质。
技术介绍
1、变废为宝是一项很重要的技术，废水处理就是其中一种。
2、然而现有的废水处理工艺存在一些缺陷和面临多重挑战，传统的废水处理工艺需要添加大量的化学剂，设备的维护不及时，另外废水处理监控的精确性、智能性以及高效性还有待提升。
3、针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种基于大数据的废水处理智能监控方法、系统和介质，可以通过处理废水初始特征数据，获得废水处理特性指数，并根据废水处理特性指数选择适配处理设备参数以及适配处理工艺参数，进一步的，评估出水口水质质量以及运作的实际能耗情况，根据这两者进行成效评估，获得废水处理成效指数，并根据废水处理成效指数对应调整废水处理方案，实现基于大数据的废水处理智能监控的技术。
2、本申请还提供了一种基于大数据的废水处理智能监控方法，包括以下步骤：
3、实时监控进水口的废水并采集对应的特性信息，并提取所述废水的监测数据以及废水初始特征数据；
4、获取所述废水的处理需求数据，并结合所述废水的监测数据以及废水初始特征数据进行处理，获得废水处理特性指数；
5、根据所述废水处理特性指数与预设废水处理特性阈值进行阈值对比，根据阈值对比结果选择适配处理设备参数以及适配处理工艺参数；
6、根据所述适配处理设备参数以及适配处理工艺参数分别对设备和处理工
7、获取出水口处水质的特征数据，根据特征数据进行质量评估，获得水质质检指数；
8、获取所述设备的实际运作数据，并结合所述废水的监测数据进行处理，获得废水处理运作的实际能耗指数；
9、根据所述水质质检指数结合所述实际能耗指数进行成效评估，获得废水处理成效指数；
10、根据所述废水处理成效指数与预设成效阈值进行阈值对比，根据阈值对比结果评估废水处理效果，并对应调整废水处理方案。
11、可选地，在本申请所述的基于大数据的废水处理智能监控方法中，所述实时监控进水口的废水并采集对应的特性信息，并提取所述废水的监测数据以及废水初始特征数据，包括：
12、实时监控进水口的废水并采集对应的特性信息，包括化学组成信息、物理性质信息以及污染物类型信息；
13、根据所述化学组成信息、物理性质信息以及污染物类型信息通过预设废水特征识别模型进行处理，获得所述废水的监测数据以及废水初始特征数据；
14、所述监测数据包括废水流量数据、废水温度数据以及废水浊度数据；
15、所述废水初始特征数据包括废水ph值数据、废水化学需氧量数据、废水生化需氧量数据以及重金属含量数据。
16、可选地，在本申请所述的基于大数据的废水处理智能监控方法中，所述获取所述废水的处理需求数据，并结合所述废水的监测数据以及废水初始特征数据进行处理，获得废水处理特性指数，包括：
17、获取所述废水的处理需求数据，包括排放标准记录数据以及回用要求记录数据；
18、根据所述排放标准记录数据以及回用要求记录数据，结合所述废水的监测数据以及废水初始特征数据进行处理，获得废水处理特性指数；
19、所述废水处理特性指数的计算公式为：
20、；
21、其中，为废水处理特性指数，、、分别为废水流量数据、废水温度数据、废水浊度数据，、、、分别为废水ph值数据、废水化学需氧量数据、废水生化需氧量数据、重金属含量数据，、分别为排放标准记录数据、回用要求记录数据，、、、、、为预设特征系数。
22、可选地，在本申请所述的基于大数据的废水处理智能监控方法中，所述根据所述废水处理特性指数与预设废水处理特性阈值进行阈值对比，根据阈值对比结果选择适配处理设备参数以及适配处理工艺参数，包括：
23、根据所述废水处理特性指数与预设废水处理特性阈值进行阈值对比；
24、根据阈值对比结果选择适配处理设备参数以及适配处理工艺参数；
25、所述适配处理设备参数包括设备类型记录数据、设备运转功率数据以及设备运转速度数据；
26、所述处理工艺参数包括水力停留时间数据、污泥停留时间数据以及容积负荷数据。
27、可选地，在本申请所述的基于大数据的废水处理智能监控方法中，所述获取出水口处水质的特征数据，根据特征数据进行质量评估，获得水质质检指数，包括：
28、获取出水口处水质的特征数据，包括出水水质化学需氧量数据、出水水质生化需氧量数据以及出水水质重金属含量数据；
29、根据所述出水水质化学需氧量数据、出水水质生化需氧量数据、出水水质悬浮物含量数据以及出水水质重金属含量数据进行质量评估，获得水质质检指数；
30、所述水质质检指数的计算公式为：
31、；
32、其中，为水质质检指数，、、、分别为出水水质化学需氧量数据、出水水质生化需氧量数据、出水水质悬浮物含量数据、出水水质重金属含量数据，为预设水质处理补偿因子，、、、为预设特征系数。
33、可选地，在本申请所述的基于大数据的废水处理智能监控方法中，所述获取所述设备的实际运作数据，并结合所述废水的监测数据进行处理，获得废水处理运作的实际能耗指数，包括：
34、获取所述设备的实际运作数据，包括实际运作时长数据、实际运作平均功率以及实际平均运转速度数据；
35、根据所述实际运作时长数据、实际运作平均功率以及实际平均运转速度数据，并结合所述废水的监测数据进行处理，获得废水处理运作的实际能耗指数；
36、所述实际能耗指数的计算公式为：
37、；
38、其中，为实际能耗指数，、、分别为实际运作时长数据、实际运作平均功率、实际平均运转速度数据，、、分别为废水流量数据、废水温度数据、废水浊度数据，、、、、、为预设特征系数。
39、可选地，在本申请所述的基于大数据的废水处理智能监控方法中，所述根据所述水质质检指数结合所述实际能耗指数进行成效评估，获得废水处理成效指数，包括：
40、根据所述水质质检指数结合所述实际能耗指数通过预设水质效益评估模型进行成效评估，获得废水处理成效指数；
41、所述废水处理成效指数的计算公式为：
42、；
43、其中，为废水处理成效指数，、分别为水质质检指数、实际能耗指数，、为预设特征系数。
44、第二方面，本申请提供了一种基于大数据的废水处理智能监控系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括基于大数据的废水处理智能监控方法的程序，所述基于大数据的废水处理智能监控方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
45、实时监控进水口的废水并采集对应的特性信息，并提取所述废水的监测数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的废水处理智能监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的废水处理智能监控方法，其特征在于，所述实时监控进水口的废水并采集对应的特性信息，并提取所述废水的监测数据以及废水初始特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的废水处理智能监控方法，其特征在于，所述获取所述废水的处理需求数据，并结合所述废水的监测数据以及废水初始特征数据进行处理，获得废水处理特性指数，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的废水处理智能监控方法，其特征在于，所述根据所述废水处理特性指数与预设废水处理特性阈值进行阈值对比，根据阈值对比结果选择适配处理设备参数以及适配处理工艺参数，包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的废水处理智能监控方法，其特征在于，所述获取出水口处水质的特征数据，根据特征数据进行质量评估，获得水质质检指数，包括：
6.根据权利要求5所述的基于大数据的废水处理智能监控方法，其特征在于，所述获取所述设备的实际运作数据，并结合所述废水的监测数据进行处理，获得废水处理运作的
7.根据权利要求6所述的基于大数据的废水处理智能监控方法，其特征在于，所述根据所述水质质检指数结合所述实际能耗指数进行成效评估，获得废水处理成效指数，包括：
8.一种基于大数据的废水处理智能监控系统，其特征在于，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括基于大数据的废水处理智能监控方法的程序，所述基于大数据的废水处理智能监控方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于大数据的废水处理智能监控系统，其特征在于，所述实时监控进水口的废水并采集对应的特性信息，并提取所述废水的监测数据以及废水初始特征数据，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括基于大数据的废水处理智能监控方法程序，所述基于大数据的废水处理智能监控方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的基于大数据的废水处理智能监控方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的废水处理智能监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的废水处理智能监控方法，其特征在于，所述实时监控进水口的废水并采集对应的特性信息，并提取所述废水的监测数据以及废水初始特征数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的废水处理智能监控方法，其特征在于，所述获取所述废水的处理需求数据，并结合所述废水的监测数据以及废水初始特征数据进行处理，获得废水处理特性指数，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的废水处理智能监控方法，其特征在于，所述根据所述废水处理特性指数与预设废水处理特性阈值进行阈值对比，根据阈值对比结果选择适配处理设备参数以及适配处理工艺参数，包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的废水处理智能监控方法，其特征在于，所述获取出水口处水质的特征数据，根据特征数据进行质量评估，获得水质质检指数，包括：
6.根据权利要求5所述的基于大数据的废水处理智能监控方法，其特征在于，所述获取所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：丘冠权，陈晨，吴煊，梁洪敏，彭涛，鲍永建，吴从发，张庆华，郭俊深，
申请(专利权)人：深圳骏泽环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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