【技术实现步骤摘要】
一种污水系统关键指标的预测方法
本专利技术涉及污水领域，具体涉及一种污水系统关键指标的预测方法。
技术介绍
水质预测是水环境规划、评价和管理工作的基础。对于炼化企业工业废水而言，其污水来源复杂多样，包括原油加工过程产生的污水、生产过程参与循环的冷却水、雨水降落到地面汇集形成的污水中产生的污水等。由于产生炼油废水的工艺不相同，不同生产装置产生的污水成分和含量也不完全相同；炼油污水是集多性状油脂、可溶解性的有机物及无机盐于一体的复杂综合体等。我国在水质预测方面的起步较晚，近年来取得了一些成果，但均为基于数学模型的预测，如李清浮、胡国华的黄河孟花段水质模型的建立，王平、雒文生的沙颖河流域降雨径流污染预报模型的研究等。但由于受水文、水质监测条件的限制，国内大部分河流也还未建立相应的水质模型，或者成果较为零散。工业污水系统水质指标的预测方法少有研究和论文发表。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术存在的不足，提供一种污水系统关键指标的预测方法，利用该方法建立的预测模型可根据水质、水量...
【技术保护点】
1.一种污水系统关键指标的预测方法，包括以下步骤：/nA、基于实时数据库和LIMS系统数据库进行数据的读取、数据质量探索和数据清洗；/nB、基于污水系统的生产和运行，分单元实现关键指标的预测，通过筛选各单元的关键指标的工艺参数及水质分析数据，并利用多种算法分析和评估关键指标的预测结果，进而建立污水系统关键指标预测模型；/nC、利用测试数据对关键指标预测模型进行验证和评估。/n
【技术特征摘要】
1.一种污水系统关键指标的预测方法，包括以下步骤：
A、基于实时数据库和LIMS系统数据库进行数据的读取、数据质量探索和数据清洗；
B、基于污水系统的生产和运行，分单元实现关键指标的预测，通过筛选各单元的关键指标的工艺参数及水质分析数据，并利用多种算法分析和评估关键指标的预测结果，进而建立污水系统关键指标预测模型；
C、利用测试数据对关键指标预测模型进行验证和评估。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A包括以下步骤：
A1、读取污水系统实时数据库历史数据和水质分析数据；
A2、进行数据质量探索，对获得的数据进行简单统计和检查；
A3、进行数据清洗，将实时数据库数据与LIMS系统数据进行关联，同时进行数据整合、数据填充、数据选择和数据变换，形成后续可进行数据处理和建立关键指标预测模型的数据集。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤A1中的历史数据包括温度、流量、液位、沉降比、含氧量和污泥指数中的一种或多种。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述步骤A1中的水质分析数据包括COD、氨氮、硫化物、石油类、pH值、污泥浓度和总磷中的一种或多种。
5.根据权利要求2-4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述步骤A2中的检查的步骤包括：针对数据的完整性、准确性、错误数据发生频率、数据中的缺失值进行检查。
6.根据权利要求1-5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：焦云强，李晨光，邸雪梅，佟伟，吴斌斌，徐佳斌，王建平，关新虎，朱贤琨，高倩，裴旭，
申请(专利权)人：石化盈科信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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