本发明专利技术提供了一种基于集成融合模型的脱硫系统PH值预测方法及系统，涉及数字处理技术领域，方法包括：连接目标工厂的脱硫管理系统，获取脱硫工艺流程的信息，确定脱硫PH电极对应的安装设备；将数据传感装置设于安装设备；根据多个子传感器，获取压力传感数据、流速传感数据和沉积传感数据；搭建集成融合预测模型；将所述压力传感数据、流速传感数据和沉积传感数据输入所述集成融合预测模型中，获取PH预测结果，发送至脱硫管理系统的预警终端。解决了因PH监测仪受到浆液罐影响，导致的脱硫浆液pH测量数据不准确的技术问题，达到了利用集成融合模型对浆液罐进行多因影响分析智能调整PH值，提升PH值预测结果的精度的技术效果。提升PH值预测结果的精度的技术效果。提升PH值预测结果的精度的技术效果。
【技术实现步骤摘要】
一种基于集成融合模型的脱硫系统PH值预测方法及系统
[0001]本专利技术涉及数字处理
，具体涉及一种基于集成融合模型的脱硫系统PH值预测方法及系统。
技术介绍
[0002]传统脱硫pH电极大都安装在浆液罐内部，脱硫浆液从浆液罐底部进入，再由浆液罐顶部溢流至地沟。浆液罐内部压力较大，并且随着负荷的变化，压力也会变化，导致电极液接电位不稳定，会有较大漂移；脱硫浆液流速快且含有较大颗粒物，传统安装方式下会对电极球泡造成较大冲击和磨损，球泡易发生破裂；由于电极安装在液路的主通道中，长期使用过程中电极球泡表面容易沉积钙盐，导致测量数据不准确。
[0003]现有技术中存在PH监测仪受到浆液罐影响，导致的脱硫浆液pH测量数据不准确的技术问题。
技术实现思路
[0004]本申请通过提供了一种基于集成融合模型的脱硫系统PH值预测方法及系统，解决了因PH监测仪受到浆液罐影响，导致的脱硫浆液pH测量数据不准确的技术问题，达到了利用集成融合模型对浆液罐进行多因影响分析，采用集成融合的方式智能调整PH值，提升PH值预测结果的精度，为脱硫管理系统的持续稳定运行提供参考的技术效果。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种基于集成融合模型的脱硫系统PH值预测方法及系统。
[0006]本申请的第一个方面，提供了一种基于集成融合模型的脱硫系统PH值预测方法，其中，所述方法应用于脱硫系统PH值预测系统，所述PH值预测系统与数据传感装置通信连接，所述方法包括：连接目标工厂的脱硫管理系统，获取脱硫工艺流程的信息；根据所述脱硫工艺流程的信息，确定脱硫PH电极对应的安装设备，其中，所述安装设备为所述脱硫工艺流程的节点设备；将所述数据传感装置设于所述安装设备，其中，所述数据传感装置包括多个子传感器，所述多个子传感器包括压力传感器、流速传感器和沉积传感器；根据所述多个子传感器，获取压力传感数据、流速传感数据和沉积传感数据；搭建集成融合预测模型，其中，所述集成融合预测模型包括第一层分解预测模型和第二层集成预测模型；将所述压力传感数据、流速传感数据和沉积传感数据输入所述集成融合预测模型中，根据所述集成融合预测模型，获取PH预测结果；将所述PH预测结果发送至所述脱硫管理系统的预警终端。
[0007]本申请的第二个方面，提供了一种基于集成融合模型的脱硫系统PH值预测系统，其中，所述系统包括：脱硫工艺流程获取单元，所述脱硫工艺流程获取单元用于连接目标工厂的脱硫管理系统，获取脱硫工艺流程的信息；安装设备确定单元，所述安装设备确定单元用于根据所述脱硫工艺流程的信息，确定脱硫PH电极对应的安装设备，其中，所述安装设备为所述脱硫工艺流程的节点设备；安装设备布设单元，所述安装设备布设单元用于将数据传感装置设于所述安装设备，其中，所述数据传感装置包括多个子传感器，所述多个子传感
器包括压力传感器、流速传感器和沉积传感器；传感数据获取单元，所述传感数据获取单元用于根据所述多个子传感器，获取压力传感数据、流速传感数据和沉积传感数据；融合预测模型搭建单元，所述融合预测模型搭建单元用于搭建集成融合预测模型，其中，所述集成融合预测模型包括第一层分解预测模型和第二层集成预测模型；传感数据输入单元，所述传感数据输入单元用于将所述压力传感数据、流速传感数据和沉积传感数据输入所述集成融合预测模型中，根据所述集成融合预测模型，获取PH预测结果；预测结果发送单元，所述预测结果发送单元用于将所述PH预测结果发送至所述脱硫管理系统的预警终端。
[0008]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：由于采用了连接目标工厂的脱硫管理系统，获取脱硫工艺流程的信息；根据脱硫工艺流程的信息，确定脱硫PH电极对应的安装设备；将数据传感装置设于安装设备；根据多个子传感器，获取压力传感数据、流速传感数据和沉积传感数据；搭建集成融合预测模型；将压力传感数据、流速传感数据和沉积传感数据输入集成融合预测模型中，根据集成融合预测模型，获取PH预测结果；将PH预测结果发送至脱硫管理系统的预警终端。本申请达到了利用集成融合模型对浆液罐进行多因影响分析，采用集成融合的方式智能调整PH值，提升PH值预测结果的精度，为脱硫管理系统的持续稳定运行提供参考的技术效果。
附图说明
[0009]图1为本申请一种基于集成融合模型的脱硫系统PH值预测方法的流程示意图；图2为本申请一种基于集成融合模型的脱硫系统PH值预测方法的输出PH预测结果的流程示意图；图3为本申请一种基于集成融合模型的脱硫系统PH值预测方法的获取沉积预测数据的流程示意图；图4为本申请一种基于集成融合模型的脱硫系统PH值预测系统的结构示意图。
[0010]附图标记说明：脱硫工艺流程获取单元11，安装设备确定单元12，安装设备布设单元13，传感数据获取单元14，融合预测模型搭建单元15，传感数据输入单元16，预测结果发送单元17。
具体实施方式
[0011]本申请通过提供了一种基于集成融合模型的脱硫系统PH值预测方法及系统，解决了因PH监测仪受到浆液罐影响，导致的脱硫浆液pH测量数据不准确的技术问题，达到了利用集成融合模型对浆液罐进行多因影响分析，采用集成融合的方式智能调整PH值，提升PH值预测结果的精度，为脱硫管理系统的持续稳定运行提供参考的技术效果。
[0012]实施例一如图1所示，本申请提供了一种基于集成融合模型的脱硫系统PH值预测方法，其中，所述方法应用于脱硫系统PH值预测系统，所述PH值预测系统与数据传感装置通信连接，所述方法包括：步骤S100：连接目标工厂的脱硫管理系统，获取脱硫工艺流程的信息；步骤S200：根据所述脱硫工艺流程的信息，确定脱硫PH电极对应的安装设备，其中，所述安装设备为所述脱硫工艺流程的节点设备；
步骤S300：将所述数据传感装置设于所述安装设备，其中，所述数据传感装置包括多个子传感器，所述多个子传感器包括压力传感器、流速传感器和沉积传感器；步骤S400：根据所述多个子传感器，获取压力传感数据、流速传感数据和沉积传感数据；具体而言，依据相应水质监测工况特点和规范要求，对脱硫浆液PH实时准确测量，分别使用每个预测算法进行一次预测，获取不同的算法的预测结果，可以训练第二层的预测算法再次进行预测，并生成最终的预测结果，保证脱硫管理系统预警信息的可靠性。
[0013]具体而言，所述数据传感装置包括多组压力传感器、流速传感器和沉积传感器，所述目标工厂为任意存在水质监测需求的工程，所述脱硫管理系统为一水质自动脱硫管理系统，所述PH值预测系统与目标工厂的脱硫管理系统、数据传感装置通信连接，为进行脱硫系统PH值预测提供硬件支持。
[0014]具体而言，通过目标工厂的脱硫管理系统与所述PH值预测系统的通信连接，获取脱硫工艺流程的信息，所述脱硫工艺流程包括浆液流入、脱硫吸收、脱硫浆液流出等一系列工艺流程，所述脱硫工艺流程的信息包括但不限于工艺流程设备型号、工艺流程设备运行参数；根据所述脱硫工艺流程的信息，确定脱硫PH电极对应的安装设备，（所述脱硫PH监测本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于集成融合模型的脱硫系统PH值预测方法，其特征在于，所述方法应用于脱硫系统PH值预测系统，所述PH值预测系统与数据传感装置通信连接，所述方法包括：连接目标工厂的脱硫管理系统，获取脱硫工艺流程的信息；根据所述脱硫工艺流程的信息，确定脱硫PH电极对应的安装设备，其中，所述安装设备为所述脱硫工艺流程的节点设备；将所述数据传感装置设于所述安装设备，其中，所述数据传感装置包括多个子传感器，所述多个子传感器包括压力传感器、流速传感器和沉积传感器；根据所述多个子传感器，获取压力传感数据、流速传感数据和沉积传感数据；搭建集成融合预测模型，其中，所述集成融合预测模型包括第一层分解预测模型和第二层集成预测模型；将所述压力传感数据、流速传感数据和沉积传感数据输入所述集成融合预测模型中，根据所述集成融合预测模型，获取PH预测结果；将所述PH预测结果发送至所述脱硫管理系统的预警终端。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述PH值预测系统与脱硫PH监测仪通信连接，包括：将所述压力传感数据、流速传感数据和沉积传感数据输入所述集成融合预测模型中，根据所述集成融合预测模型，获取融合预测结果，其中，所述融合预测结果为用于进行数据调整的PH调整数据；根据所述脱硫PH监测仪，获取PH监测数据；将所述PH监测数据输入所述集成融合预测模型，以所述PH调整数据对所述PH监测数据集调整，输出所述PH预测结果。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述压力传感数据、流速传感数据和沉积传感数据输入所述第一层分解预测模型中，根据所述第一层分解预测模型分别进行预测，获取压力预测数据、流速预测数据和沉积预测数据；将所述压力预测数据、所述流速预测数据和所述沉积预测数据作为第二层的训练数据集，训练所述第二层集成预测模型，其中，所述第二层集成预测模型为基于压力、流速和沉积作为三维指标进行全连接所搭建的神经网络模型；根据所述第二层集成预测模型，获取所述融合预测结果。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述压力传感数据输入所述第一层分解预测模型中，获取压力传感变化数据；对所述压力传感变化数据进行压力变化特征分析，输出压力传感特征；根据所述压力传感特征和预设周期进行压力预测，输出所述压力预测数据。5.如权利要求3...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯峰，
申请(专利权)人：北京华科仪科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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