【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及加药控制，更具体地说，本专利技术涉及一种用于水处理的精确加药控制系统。
技术介绍
1、随着传感器技术、自动控制技术和数据处理技术的发展，精确加药控制系统逐渐成为水处理领域的重要创新方向，该系统通过实时监测水质参数，如ph值、浊度、电导率、溶解氧等，结合先进的控制算法和反馈调节机制，动态调整药剂投加量，确保水处理过程的高效、稳定和环保，这种精确加药控制不仅适用于传统的城市污水处理、工业废水处理，还可以广泛应用于饮用水净化、农业用水处理等领域。
2、现有技术存在的不足：废水处理技术在协同处理多种污染物方面存在不足，尤其在不同污染物(如有机物、氨氮、磷等)的最佳加药量和反应条件各不相同的情况下，难以实现精准且高效的加药控制，通常依赖固定的加药比例或简单的控制规则，难以实时响应废水中污染物浓度的动态波动，导致某些污染物的处理不足或药剂浪费，同时，缺乏对药剂间相互干扰的充分考虑，可能造成药效减弱或生成副产物，进一步影响处理效果，而缺乏自适应性，无法根据实时环境变化灵活调整加药策略，导致协同处理的效果波动较大，由于缺乏多目标优化能力，难以在各污染物的去除率、药剂消耗及运行成本之间实现平衡，使废水处理效率和经济性均受到制约。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，有如下方案，以解决上述
技术介绍
中水处理过程中加药控制精度差的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种用于水处理的精确加药控制系统，包括数据采集模块、条件
4、数据采集模块，用于在水体中设置传感器采集污染物参数，并对采集数据进行预处理，使用支持向量机分类模型进行污染物种类识别，并输出污染物种类及浓度；
5、条件库构建模块，用于在识别出污染物种类和浓度后，进行去除条件库构建，根据去除条件库中存储的去除条件调用条件组合进行水质处理，并使用apriori算法进行条件组合的更新，对多污染物共存情况，根据污染物间的交互规则自动调整去除条件；
6、多目标处理模块，用于确定水处理过程优化目标和约束条件，并整合多目标得到多目标函数，构建出多目标优化模型进行水处理决策；
7、优化决策模块，用于将遗传算法和粒子群优化算法进行结合，在水处理决策过程中确定多目标需求的全局最优解，根据全局最优解进行水处理决策优化。
8、在一个优选的实施方式中，用于在水体中设置传感器采集污染物参数，并对采集数据进行预处理，使用支持向量机分类模型进行污染物种类识别，并输出污染物种类及浓度，具体步骤如下：
9、污染物参数包括电导率、荧光强度、浊度、氧化还原电位；
10、对采集数据中的噪声进行去除，对异常数据点进行识别与校正，并将预处理后的数据转换成特征向量；
11、构建一个特征库，存储污染物的特征范围和分类标签；
12、基于特征库和采集数据，使用径向基核函数将采集数据的特征向量进行映射，根据特征库中污染物的分类标签和污染物的特征向量，使用支持向量机分类模型对污染物种类进行识别，得到污染物的分类结果和置信度以及浓度值。
13、在一个优选的实施方式中，用于在识别出污染物种类和浓度后，进行去除条件库构建，根据去除条件库中存储的去除条件调用条件组合进行水质处理，并使用apriori算法进行条件组合的更新，具体步骤包括：
14、进行去除条件库初始构建，根据污染物的基本特性和处理经验，建立污染物去除条件库，对于每种污染物，设置去除所需的去除参数，去除参数包括最佳ph值，适宜温度，推荐药剂种类，初始投加量，反应时间；
15、在识别出污染物及浓度后，自动调用去除条件库中的条件组合中对应去除参数；
16、在去除条件库中嵌入apriori算法，对不同污染物去除条件之间的关联关系进行学习，确定最佳处理条件组合，并将生成的条件组合更新至条件库。
17、在一个优选的实施方式中，对多污染物共存情况，根据污染物间的交互规则自动调整去除条件，具体步骤如下：
18、对历史的去除参数进行分析，去除参数包括去除效果、药剂投加量、温度、ph值、处理时间，确定每种污染物的实际去除效率与现有去除条件之间的平均去除效果；
19、基于条件与去除效果的关系，调整污染物的去除参数，基于去除参数分析和去除效果优化，对每种污染物的去除条件在条件库中进行动态更新；
20、在多污染物协同处理的情况下，构建交互规则确定污染物之间相互作用情况，根据交互影响因子优化药剂选择和投加量。
21、在一个优选的实施方式中，用于确定水处理过程优化目标和约束条件，并整合多目标得到多目标函数，构建出多目标优化模型进行水处理决策，包括以下步骤：
22、优化目标包括去除效率最大化、药剂成本最小化、反应时间最小化以及环境条件适应性最大化；
23、约束条件包括最低去除率约束、药剂投加量约束、反应时间约束以及环境条件约束；
24、根据优化目标整合计算，形成一个多目标函数；
25、将多目标函数结果与优化目标、约束条件共同构成多目标优化模型，并进行水处理的决策。
26、在一个优选的实施方式中，用于将遗传算法和粒子群优化算法进行结合，在水处理决策过程中确定多目标需求的全局最优解，根据全局最优解进行水处理决策优化，包括以下步骤：
27、使用初始化遗传算法进行全局搜索，随机生成一个包含多组候选解的初始种群，将候选解作为遗传算法的初始个体；
28、根据多目标函数计算每个初始个体的适应度值；
29、使用轮盘赌或锦标赛选择方法，从种群中根据适应度值选择个体，作为下一代的父代；
30、对选中的父代个体进行交叉操作，生成新的后代个体，并对选择后代个体的基因进行变异操作；
31、重复适应度计算、选择、交叉和变异操作，进行多代迭代进化，遗传算法会在多次迭代后收敛至初步的最优解作为优良解集；
32、将遗传算法获得的优良解集作为粒子群优化的初始粒子群，粒子群优化进行局部精细搜索，具体步骤如下：
33、初始化粒子群的位置和速度，将遗传算法输出的优良解集作为粒子群的初始位置，每个粒子代表一个候选解，并设置粒子的速度；
34、计算每个粒子的适应度值，用于衡量当前解的优劣，记录每个粒子自身的个体最优位置和粒子群的全局最优位置；
35、根据粒子群优化算法的速度更新公式，动态调整粒子位置；
36、重复适应度值计算、速度更新和位置更新过程，更新粒子的个体最优位置和全局最优位置；
37、当粒子群达到最大迭代次数或者全局最优位置在连续迭代中不再发生变化时，算法终止，将粒子群中的全局最优位置作为多目标优化模型的最优解；
38、输出最终的最优解，最优解包括最优的药剂投加量、反应时间、温度和ph值。...
【技术保护点】
1.一种用于水处理的精确加药控制系统，其特征在于：包括数据采集模块、条件库构建模块、多目标处理模块以及优化决策模块，各模块之间通过信号连接；
2.根据权利要求1所述的一种用于水处理的精确加药控制系统，其特征在于：用于在水体中设置传感器采集污染物参数，并对采集数据进行预处理，使用支持向量机分类模型进行污染物种类识别，并输出污染物种类及浓度，具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种用于水处理的精确加药控制系统，其特征在于：用于在识别出污染物种类和浓度后，进行去除条件库构建，根据去除条件库中存储的去除条件调用条件组合进行水质处理，并使用Apriori算法进行条件组合的更新，具体步骤包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于水处理的精确加药控制系统，其特征在于：对多污染物共存情况，根据污染物间的交互规则自动调整去除条件，具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的一种用于水处理的精确加药控制系统，其特征在于：用于确定水处理过程优化目标和约束条件，并整合多目标得到多目标函数，构建出多目标优化模型进行水处理决策，包括以下步骤：
6.根
...【技术特征摘要】
1.一种用于水处理的精确加药控制系统，其特征在于：包括数据采集模块、条件库构建模块、多目标处理模块以及优化决策模块，各模块之间通过信号连接；
2.根据权利要求1所述的一种用于水处理的精确加药控制系统，其特征在于：用于在水体中设置传感器采集污染物参数，并对采集数据进行预处理，使用支持向量机分类模型进行污染物种类识别，并输出污染物种类及浓度，具体步骤如下：
3.根据权利要求2所述的一种用于水处理的精确加药控制系统，其特征在于：用于在识别出污染物种类和浓度后，进行去除条件库构建，根据去除条件库中存储的去除条件调用条件组合进行水质处理，并使用apriori算法进行条件组合的...
【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，谷晓娟，
申请(专利权)人：广东倍通环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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