一种用于河流生态修复的曝气控制系统及其控制方法技术方案

本发明专利技术涉及一种用于河流生态修复的曝气控制系统及其控制方法，该系统包括感知模块、控制模块和曝气模块，感知模块用于采集河流概况、河流水质、河流水动力和河流生物四个维度的河流基础数据，控制模块用于分析处理感知模块采集到的数据，将其换算成控制曝气模块的参数，并给曝气模块发送控制信号。该方法包括获取四个维度的数据，控制模块对输入数据经过预处理后，输入神经网络模型，计算出通过曝气修复河流的目标值；启动曝气模块，实时监控河流曝气情况，维持河流的溶解氧浓度在预期水平；直至河流的现状达到神经网络模型得到的曝气修复河流的目标值，停止曝气并通知管理人员。本发明专利技术在保证曝气效果的前提下，降低曝气设备的使用能耗。

【技术实现步骤摘要】
一种用于河流生态修复的曝气控制系统及其控制方法
本专利技术涉及一种用于河流生态修复的曝气控制系统及其控制方法，属于河流生态修复的

技术介绍
河流水体中的溶解氧的浓度，是反应河流污染情况的重要指标。在河流污染治理过程中，首先需要对河流水体的溶解氧含量进行改变。河流的溶解氧浓度是河流耗氧过程和复氧过程共同作用的结果。生态健康的河流，耗氧速率与复氧速率处于平衡状态，河流污染之后，水体中过量的有机物导致河流的耗氧速率增加，溶解氧浓度不断下降，河流的氧平衡被打破，河流出现黑臭等环境问题。随着有机物的减少，耗氧速率逐渐下降，当复氧速率大于耗氧速率时，溶解氧浓度开始回升，河流恢复污染前的状态，这是河流自然的自净过程。然而，由于外源有机物持续输入超出了河流本身的自净能力，需要人为增加河流的复氧速率，曝气技术成为河流污染治理与生态修复工程中提高复氧速率的常用技术。在河流污染治理与生态修复的工程实践中，采用的曝气控制方式，多是连续曝气或间歇曝气，曝气量多是凭操作人员的经验人为设定，存在曝气不足或过量的问题，会造成能源浪费和运行成本增加。近年，出现本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于河流生态修复的曝气控制系统，其特征在于：包括感知模块、控制模块和曝气模块，所述感知模块用于采集河流概况、河流水质、河流水动力和河流生物四个维度的河流基础数据，所述控制模块用于分析处理感知模块采集到的数据，将其换算成控制曝气模块的参数，并给曝气模块发送控制信号。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于河流生态修复的曝气控制系统，其特征在于：包括感知模块、控制模块和曝气模块，所述感知模块用于采集河流概况、河流水质、河流水动力和河流生物四个维度的河流基础数据，所述控制模块用于分析处理感知模块采集到的数据，将其换算成控制曝气模块的参数，并给曝气模块发送控制信号。


2.根据权利要求1所述的用于河流生态修复的曝气控制系统，其特征在于：所述河流概况的数据包括河流宽度、河流深度、水面坡降、河流中弘线长度、河流起止断面距离、城市连接廊道数量、最大的廊道数量、水系节点个数、污染源情况、周围土地利用类型中的一种或多种；
所述河流水质的数据包括水温、溶解氧浓度、氧化还原电位、浊度、氨氮浓度、硝酸盐氮浓度、总氮、总磷、耗氧速率、生物需氧量、化学需氧量中的一种或多种；
所述河流水动力的数据包括河流的流速、流量、剪切力中的一种或多种；
所述河流生物的数据包括微生物、原生动物、后生动物、鱼类、藻类、浮游植物、沉水植物中的一种或多种。


3.一种用于河流生态修复的曝气系统的控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：获取河流概况、河流水质、河流水动力和河流生物四个维度的数据，通过人机交互的方式输入控制模块，控制模块对输入数据经过预处理后，输入神经网络模型，计算出通过曝气修复河流的目标值；
步骤二：启动曝气模块，感知模块和控制模块同步开始工作，根据曝气模块启动前输入控制模块的数据，以及感知模块实时监测的数据，每隔六小时计算一次河流最佳曝气量，按公式(1)(2)计算曝气量，向曝气模块发送控制信号，控制曝气的强度和时间；根据感知模块传输给控制模块的数据，实时监控河流曝气情况，维持河流的溶解氧浓度在预期水平；



e(k)＝DOmeasure(k)-DOset/default(k)(2)
式中，Q(k)表示曝气量，Kp表示e(k)项的系数，Ki表示项的系数，Kd表示[e(k)-e(k-1)]项的系数，k表示k时刻，e(k)表示k时刻测量值与设置/预设溶解氧浓度值的偏差，e(k-1)表示k-1时刻测量值与设置/预设值的偏差，DOmeasure(k)表示测量得到的k时刻溶解氧浓度，DOset/default(k)表示k时刻曝气器控制模块溶解氧的输入值或预设值；
步骤三：循环步骤二，直至感知模块监测的河流的现状达到神经网络模型得到的曝气修复河流的目标值，停止曝气并通知管理人员。


4.根据权利要求3所述的用于河流生态修复的曝气系统的控制方法，其特征在于：所述步骤一中的神经网络模型，建立方法为：
步骤1：收集四个维度的河流基础数据：选取有代表性的河流，收集包括河流曝气修复前后常规理化指标、生物指标，以及河流宽度、深度、功能、周围土地利用类型、污染源情况，至少80组数据；
步骤2：数据预处理：首先剔除明显异常和错误的数据，然后基于公式(3)做共线性分析，剔除共线性高的数据，再用排序算法做进一步降维，将输入指标降低到10个以内；最后，将处理好的数据划分为训练样本集和测试样本集；



式中，R2为决定系数；VIF≥20剔除，VIF＜20保留；
步骤3：训练神经网络模型：将预处理得到的结果作为输入层，将溶解氧浓度、氨氮浓度、化学需氧量、河流耗氧速率、自养生物占比作为输出层，输入层神经元数量与预处理后的指标个数相同，输出层神经元数量为5个；隐含层数量与神经元个数根据神经网络模型的质量进行调整，默认为两层；完成建模后，训练神经网络模型，根据输出结果，评估模型的损失函数，按公式(4)计算平均平方误差MSE表示神经网络模型的损失，直至图谱表现为水平直线，判定为符合要求；



式中，h(xi)代表预测的第i个值，yi代表实际的第i个值；m1为测试集样本数量；
步骤4：使用测试样本集测试模型的准确性，保证神经网络模型拟合良好，不存在欠拟合和过拟合的现象，准确率需达到90％以上。


5.根据权利要求4所述的用于河流生态修复的曝气系统的控制方法，其特征在于：四个维度的河流基础数据处理过程如下：
(1)基于河流基础数据，计算河流复氧速率、弯曲度和连通度，
(1.1)复氧速率计算方法：对于水深较深、流速缓慢的河流，使用公式(5)(7)计算；对于水深较浅、流速较大的河流，使用公式(6)(7)计算，






式中，k2为复氧系数；D为氧在水体中的分子扩散系数；u为平均流速；H为河流水深；J为水面坡降；κ为卡门常数，一般取0.4；g为重力加速度；



式中，O为溶解氧浓度；Os为饱和溶解氧浓度，t为时间；
使用公式(8)计算河流弯曲度：
Ie＝S/L(8)
式中，Ie为河流弯曲度；S为河流中泓线长度；L...

【专利技术属性】
技术研发人员：张文龙，王浩岚，李轶，杨雪梅，王新梓，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32