基于机器学习的自适应污泥处理控制系统及控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器学习的自适应污泥处理控制系统及控制方法，属于污泥处理技术领域

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的自适应污泥处理控制系统及控制方法


[0001]本专利技术属于污泥处理
，具体为一种基于机器学习的自适应污泥处理控制系统及控制方法
。

技术介绍

[0002]污泥是指生活污水
、
工业废水或其他水体中所含的固态或半固态物质，通常含有大量的有机物
、
无机物和微生物成分
。
污泥的处理和处置是环境保护和资源利用的重要课题，也是城市建设和发展的难点问题
。
污泥处理的目的是减少污泥的量
、
稳定污泥的性质
、
消除污泥的臭味
、
降低污泥的污染物含量，以便于污泥的运输
、
处置和利用
。
[0003]目前，常用的污泥处理方法主要包括厌氧消化
、
脱水和烘干过程
。
厌氧消化是指在无氧或缺氧条件下，通过微生物的作用，将污泥中的有机物分解为甲烷
、
二氧化碳无机物质，从而达到减量化
、
稳定化和消毒化的目的
。
厌氧消化过程中涉及到多种复杂的生化反应，如水解
、
酸化
、
产甲酸菌发酵
、
产乙酸菌发酵
、
产氢菌发酵
、
甲烷菌发酵
。
厌氧消化过程中的主要影响因素有温度
、pH
值
、
有机负荷
、
搅拌强度
。
脱水是指通过机械或化学方法，将污泥中的水分分离出来，从而降低污泥的含水率，提高污泥的固体含量
。
脱水过程中的主要影响因素有压力
、
时间
、
药剂
。
烘干是指通过加热或吹风方法，将污泥中的水分进一步蒸发掉，从而使污泥达到干燥状态，便于储存和运输
。
烘干过程中的主要影响因素有温度
、
时间
、
湿度
。
[0004]由于污泥处理过程中涉及到多个变量和多个目标，且存在着非线性和不确定性特点，因此，对于污泥处理过程的控制是一项具有挑战性和复杂性的任务
。
传统的污泥处理控制方法通常采用经验公式或固定参数来调节污泥处理装置的操作参数，如进料速度
、
搅拌速度
、
加热温度
、
脱水压力
、
烘干时间
。
然而，这种方法不能有效地适应污泥处理过程中各种参数变化带来的影响，也不能充分地考虑到能耗
、
效率和质量多个指标之间的权衡和优化
。
因此，传统的污泥处理控制方法往往不能达到最佳或最优的控制效果，导致污泥处理过程的性能和效益降低，甚至出现故障或事故
。
[0005]为了解决上述问题，本专利技术提出了一种基于机器学习的自适应污泥处理控制系统及控制方法，该系统及方法利用机器学习技术，根据污泥处理过程中的实时数据，建立并更新一个污泥处理模型，该模型能够预测和优化污泥处理过程中的能耗
、
效率和质量指标，并根据模型的输出，自适应地调节污泥处理装置的操作参数，从而实现对污泥处理过程的智能化和优化化控制
。

技术实现思路

[0006]本专利技术解决了如何利用机器学习技术实现污泥处理过程的自适应控制，提高污泥处理的能耗
、
效率和质量指标的技术问题
。
[0007]本专利技术采用了一种基于机器学习的自适应污泥处理控制系统，包括：污泥处理装置，用于对进入的污泥进行厌氧消化
、
脱水和烘干处理过程；传感器模块，设置在污泥处理装置的不同位置，用于检测污泥的各项参数，包括温
度
、
压力
、
湿度
、pH
值
、
有机物含量
、
氨氮含量；传感器模块是指一组由不同类型和功能的传感器组成的模块，它们可以分别安装在污泥处理装置的进料口
、
厌氧消化槽
、
脱水机
、
烘干机不同位置，以实时监测污泥在处理过程中的各项参数，并将检测结果以数字信号或模拟信号的形式发送给控制模块和机器学习模块
。
[0008]传感器模块中包括以下几种传感器：温度传感器：用于检测污泥的温度，常见的温度传感器有热电偶
、
热敏电阻
、
热电堆，它们可以将温度变化转换为电压或电阻变化，并输出相应的信号
。
[0009]压力传感器：用于检测污泥的压力，常见的压力传感器有压阻式
、
压电式
、
电容式，它们可以将压力变化转换为电阻或电容变化，并输出相应的信号
。
[0010]湿度传感器：用于检测污泥的湿度，常见的湿度传感器有电阻式
、
电容式
、
热敏式，它们可以将湿度变化转换为电阻或电容或温度变化，并输出相应的信号
。
[0011]pH
值传感器：用于检测污泥的
pH
值，常见的
pH
值传感器有玻璃电极
、
离子选择性电极，它们可以将
pH
值变化转换为电势差，并输出相应的信号
。
[0012]有机物含量传感器：用于检测污泥中有机物的含量，常见的有机物含量传感器有化学需氧量（
COD
）传感器
、
生化需氧量（
BOD
）传感器，它们可以通过光学或化学方法测定污泥中有机物的氧化程度，并输出相应的信号
。
[0013]氨氮含量传感器：用于检测污泥中氨氮的含量，常见的氨氮含量传感器有氨气敏感电极
、
离子选择性电极，它们可以通过电化学方法测定污泥中氨氮的浓度，并输出相应的信号
。
[0014]控制模块，与传感器模块和污泥处理装置相连接，用于根据传感器模块检测到的污泥参数，调节污泥处理装置的各项操作参数，包括进料速度
、
搅拌速度
、
加热温度
、
脱水压力
、
烘干时间；控制模块是指一个由
PLC
（可编程控制器）和人机界面（
HMI
）组成的模块，它可以接收传感器模块发送的污泥参数信号，并根据预设的控制程序或机器学习模块发送的控制指令，通过执行器对污泥处理装置的各项操作参数进行调节，以实现对污泥处理过程的优化控制
。
[0015]控制模块中包括以下几个部分：
PLC
（可编程控制器）：是一种广泛应用于工业控制领域的电子设备，它可以根据用户设定的程序对输入信号进行逻辑运算和输出控制，实现对各种机械或生产过程的自动化控制
。
在本专利技术中，
PLC本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于机器学习的自适应污泥处理控制系统，其特征在于，包括：污泥处理装置，用于对进入的污泥进行厌氧消化
、
脱水和烘干处理过程；传感器模块，设置在污泥处理装置的不同位置，用于检测污泥的各项参数，包括温度
、
压力
、
湿度
、pH
值
、
有机物含量
、
氨氮含量；控制模块，与传感器模块和污泥处理装置相连接，用于根据传感器模块检测到的污泥参数，调节污泥处理装置的各项操作参数，包括进料速度
、
搅拌速度
、
加热温度
、
脱水压力
、
烘干时间；机器学习模块，与控制模块相连接，用于根据传感器模块检测到的污泥参数和控制模块调节的操作参数，建立并更新一个污泥处理模型，该模型用于预测和优化污泥处理过程中的能耗
、
效率和质量指标；其中，机器学习模块采用深度神经网络作为核心算法，该深度神经网络包括多个隐藏层和一个输出层，每个隐藏层由多个神经元组成，神经元的输入信号为，每个神经元的激活函数为，输出层的激活函数为，机器学习模块通过反向传播算法更新深度神经网络的权重和偏置参数
。2.
根据权利要求1所述的基于机器学习的自适应污泥处理控制系统，其特征在于，传感器模块包括：温度传感器，设置在污泥处理装置的厌氧消化罐内部，用于检测厌氧消化过程中的温度；压力传感器，设置在污泥处理装置的脱水机出口处，用于检测脱水过程中的压力；湿度传感器，设置在污泥处理装置的烘干机出口处，用于检测烘干过程中的湿度；
pH
值传感器，设置在污泥处理装置的厌氧消化罐内部，用于检测厌氧消化过程中的
pH
值；有机物含量传感器，设置在污泥处理装置的厌氧消化罐出口处，用于检测厌氧消化过程中的有机物含量；氨氮含量传感器，设置在污泥处理装置的烘干机出口处，用于检测烘干过程中的氨氮含量
。3.
根据权利要求1或2所述的基于机器学习的自适应污泥处理控制系统，其特征在于，控制模块包括：进料控制器，与传感器模块和污泥处理装置的进料口相连接，用于根据传感器模块检测到的污泥参数，调节污泥处理装置的进料速度；搅拌控制器，与传感器模块和污泥处理装置的厌氧消化罐相连接，用于根据传感器模块检测到的污泥参数，调节厌氧消化罐的搅拌速度；加热控制器，与传感器模块和污泥处理装置的厌氧消化罐相连接，用于根据传感器模块检测到的污泥参数，调节厌氧消化罐的加热温度；脱水控制器，与传感器模块和污泥处理装置的脱水机相连接，用于根据传感器模块检测到的污泥参数，调...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘平利，朱红，
申请(专利权)人：威海华友节能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：