本发明专利技术提供一种排泥量预测方法、装置及设备，方法包括：获取实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据；将所述实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据，输入确定的排泥量预测模型进行处理，得到预测污泥产生量；所述排泥量预测模型根据水厂的历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据确定；根据所述预测污泥产生量和预设阈值，确定预测排泥量。本发明专利技术的方案能够对水厂污泥产生量的精准预测，从而实现对水厂水池的合理排泥。池的合理排泥。池的合理排泥。
【技术实现步骤摘要】
一种排泥量预测方法、装置及设备
[0001]本专利技术涉及计算机信息处理
，特别是指一种排泥量预测方法、装置及设备。
技术介绍
[0002]水厂在生产符合标准的自来水同时，也产生了大量的排泥水，这些排泥水主要来自絮凝池、沉淀池的排泥和滤池的反冲洗。若排泥不及时，易引起沉淀池翻池，严重影响出水水质；若排泥太频繁或排泥时间太长，则会使排泥含水率变高，增加后续处理的难度，还会提高沉淀池自用水量，严重浪费水资源。
[0003]目前，水厂排泥系统主要采用固定周期和固定排泥时长来控制反应沉淀池的底泥排放，一方面过度排泥造会成泥水量增加以及相应成本增加，另一方面排泥不足会造成沉淀池泥位过高导致沉淀池出水浊度高的水质风险，以及排泥斗积泥板结的情况发生。
技术实现思路
[0004]本专利技术要解决的技术问题是如何提供一种排泥量预测方法、装置及设备，能够实现对水厂污泥产生量的精准预测，从而实现对水厂水池的合理排泥。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
[0006]一种排泥量预测方法，包括：
[0007]获取实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据；
[0008]将所述实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据，输入确定的排泥量预测模型进行处理，得到预测污泥产生量；所述排泥量预测模型根据水厂的历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据确定；
[0009]根据所述预测污泥产生量和预设阈值，确定预测排泥量。
[0010]可选的，所述排泥量预测模型根据水厂的历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据确定，包括：
[0011]获取预设时段内的历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据，对所述历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据进行预处理，得到处理后的历史进水水量数据、处理后的历史进水水质数据、处理后的历史混凝剂投加量数据；
[0012]获取每次历史排泥过程中的历史排泥水总量数据和历史排泥水含水率数据；
[0013]根据所述历史排泥水总量数据和历史排泥水含水率数据，计算得到每次历史排泥过程中的历史固体污泥质量；
[0014]按照预设排泥周期对所述历史固体污泥质量进行分段处理，得到历史分段固体污泥质量；
[0015]根据所述处理后的历史进水水量数据、处理后的历史进水水质数据、处理后的历史混凝剂投加量数据和所述历史分段固体污泥质量，确定所述排泥量预测模型。
[0016]可选的，所述排泥量预测模型为：
[0017]；
[0018]其中，y为预测污泥产生量，为进水水量数据，为进水水质数据，为混凝剂投加量，为分段固体污泥质量，表示进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量、分段固体污泥质量之间的逻辑关系。
[0019]可选的，将所述实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据，输入确定的排泥量预测模型进行处理，得到预测污泥产生量，包括：
[0020]对水厂实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据进行处理，获取每次实时排泥过程中的实时排泥水总量数据和实时排泥水含水率数据；
[0021]根据所述实时排泥水总量数据和实时排泥水含水率数据，计算得到每次实时排泥过程中的实时固体污泥的质量；
[0022]按照预设周期对所述实时固体污泥的质量进行分段处理，得到实时分段固体污泥质量；
[0023]将实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据和所述实时分段固体污泥质量，输入确定的排泥量预测模型进行处理，得到预测污泥产生量。
[0024]可选的，根据所述预测污泥产生量和预设阈值，确定预测排泥量，包括：
[0025]根据所述预测污泥产生量和第一预设阈值，确定预测排泥量；或者
[0026]根据所述预测污泥产生量和第二预设阈值，确定预测排泥量。
[0027]可选的，根据所述预测污泥产生量和第一预设阈值，确定预测排泥量，包括：
[0028]根据所述预测污泥产生量和第一预设阈值，确定开始排泥时间；
[0029]根据所述开始排泥时间，确定预测排泥量。
[0030]可选的，根据所述预测污泥产生量和第二预设阈值，确定预测排泥量，包括：
[0031]当水厂沉淀池的出水浊度高于第二预设阈值时，根据水厂沉淀池的进水水质和排泥数据，建立沉淀池参数模型；
[0032]根据所述沉淀池参数模型，确定开始排泥时间；
[0033]根据开始排泥时间，确定预测排泥量。
[0034]本专利技术还提供一种污排泥量预测装置，包括：
[0035]获取模块，用于获取实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据；
[0036]处理模块，用于将所述实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据，输入确定的排泥量预测模型进行处理，得到预测污泥产生量；所述排泥量预测模型根据水厂的历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据确定；根据所述预测污泥产生量和预设阈值，确定预测排泥量。
[0037]本专利技术还提供一种计算设备，包括：处理器、存储有计算机程序的存储器，所述计算机程序被处理器运行时，执行如上所述的方法。
[0038]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，存储指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如上所述的方法。
[0039]本专利技术的上述方案至少包括以下有益效果：
[0040]本专利技术的上述方案，通过获取实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量
数据；将所述实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据，输入确定的排泥量预测模型进行处理，得到预测污泥产生量；所述排泥量预测模型根据水厂的历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据确定；根据所述预测污泥产生量和预设阈值，确定预测排泥量。能够实现对水厂污泥产生量的精准预测，从而实现对水厂水池的合理排泥。
附图说明
[0041]图1是本专利技术实施例的排泥量预测方法的流程示意图；
[0042]图2是本专利技术实施例的排泥量预测装置的模块框示意图。
具体实施方式
[0043]下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0044]如图1所示，本专利技术的实施例提供一种排泥量预测方法，包括：
[0045]步骤11，获取实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据；这里，所述进水水质信息包括但不限于原水浊度等信息。
[0046]步骤12，将所述实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据，输入确定的排泥量预测模型进行处理，得到预测污泥产生量；所述排泥量预测模型根据水厂的历史进本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种排泥量预测方法，其特征在于，包括：获取实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据；将所述实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据，输入确定的排泥量预测模型进行处理，得到预测污泥产生量；所述排泥量预测模型根据水厂的历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据确定；根据所述预测污泥产生量和预设阈值，确定预测排泥量。2.根据权利要求1所述的排泥量预测方法，其特征在于，所述排泥量预测模型根据水厂的历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据确定，包括：获取预设时段内的历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据，对所述历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据进行预处理，得到处理后的历史进水水量数据、处理后的历史进水水质数据、处理后的历史混凝剂投加量数据；获取每次历史排泥过程中的历史排泥水总量数据和历史排泥水含水率数据；根据所述历史排泥水总量数据和历史排泥水含水率数据，计算得到每次历史排泥过程中的历史固体污泥质量；按照预设排泥周期对所述历史固体污泥质量进行分段处理，得到历史分段固体污泥质量；根据所述处理后的历史进水水量数据、处理后的历史进水水质数据、处理后的历史混凝剂投加量数据和所述历史分段固体污泥质量，确定所述排泥量预测模型。3.根据权利要求2所述的排泥量预测方法，其特征在于，所述排泥量预测模型为：；其中，y为预测污泥产生量，为进水水量数据，为进水水质数据，为混凝剂投加量，为分段固体污泥质量，表示进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量、分段固体污泥质量之间的逻辑关系。4.根据权利要求1所述的排泥量预测方法，其特征在于，将所述实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据，输入确定的排泥量预测模型进行处理，得到预测污泥产生量，包括：对水厂实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据进行处理，获取每次实时排泥过程中的实时排泥水总量数据和实时排泥水含水率数据；根据所述实时排泥...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴黎阳，黄涛，薛兆骏，王虎林，杨本凡，
申请(专利权)人：北京埃睿迪硬科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。