一种化工厂污水处理监控方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及废水处理技术领域，具体为一种化工厂污水处理监控方法及系统，包括以下步骤：基于物联网技术，采用深度学习和强化学习方法，进行实时数据监控分析，优化废水处理参数，生成优化处理参数

【技术实现步骤摘要】
一种化工厂污水处理监控方法及系统


[0001]本专利技术涉及废水处理
，尤其涉及一种化工厂污水处理监控方法及系统
。

技术介绍

[0002]废水处理
是指一组专门用于处理和净化工业和城市废水的技术和方法
。
这个领域的目标是将废水从工业过程或城市排水系统中去除污染物和污染物物质，以确保排放到环境中的水具有足够的质量，不会对环境和人类健康造成危害
。
废水处理
包括物理
、
化学和生物方法，用于去除污染物
、
杀菌和净化废水
。
[0003]其中，化工厂污水处理监控方法的目的在于确保化工工厂产生的废水经过有效的处理和监控
。
这旨在实现多重目标，包括废水净化和排放合规性，资源回收，以及生态保护
。
具体而言，该方法通过物理
、
化学和生物处理手段去除废水中的有害物质，如化学物质和有机化合物，以确保排放到环境中的水质量符合法规的要求，不会对环境和生态系统造成危害
。
同时，废水处理监控方法还有助于回收可再利用的资源，减少资源浪费
。
这一过程通常依赖于监控技术，包括传感器和自动化系统，以监测和调整废水处理过程，确保其高效性和合规性
。
[0004]现有的化工厂污水处理方法主要依赖于人工监控和经验决策，这种方法在处理复杂
、
大规模
、
实时变化的污水处理问题时，效率低下，错误率高，且无法发现和预警潜在故障
。
此外，现有方法也无法实时调整处理参数以适应环境变化，并且无法准确地预测微生物群落的最佳状态，导致污水处理效果不佳
。
所以，现有方法在故障预警
、
处理效果和效率上存在显著的不足之处
。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种化工厂污水处理监控方法及系统
。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种化工厂污水处理监控方法，包括以下步骤：
S1
：基于物联网技术，采用深度学习和强化学习方法，进行实时数据监控分析，优化废水处理参数，生成优化处理参数；
S2
：基于所述优化处理参数，运用支持向量机和人工神经网络，预测微生物群落的组成，生成优化后的微生物群落状态；
S3
：基于所述优化后的微生物群落状态，应用时间序列分析和随机森林方法，预测设备故障，生成设备状态和故障预警；
S4
：基于所述设备状态和故障预警，结合机器学习技术，进行实时调整，建立污水处理过程；
S5
：基于所述污水处理过程，利用深度学习模型，识别处理过程中的异常，生成视觉监控预警；
S6
：基于所述视觉监控预警，采用深度学习算法，检测设备故障或异常，生成声学监控预警；所述优化处理参数具体为设备在工作条件下的最佳工作状态，所述优化后的微生物群落状态具体指微生物种类和数量的优化组合，所述设备状态和故障预警具体为设备预测出现的故障，所述污水处理过程具体指无故障的连续处理流程，所述视觉监控预警包括污水处理中的异常流动
、
颜色变化，所述声学监控预警具体指预测设备产生的异常噪音或振动
。
[0007]作为本专利技术的进一步方案，基于物联网技术，采用深度学习和强化学习方法，进行实时数据监控分析，优化废水处理参数，生成优化处理参数的步骤具体为：
S101
：基于物联网技术，采用深度学习方法，收集并分析实时废水数据，对废水处理参数进行初步优化，生成初步优化参数；
S102
：基于所述初步优化参数，采用强化学习算法，根据环境反馈再次调整和优化处理参数，生成二次优化参数；
S103
：基于所述二次优化参数，采用模拟试验验证其效果，生成验证后的优化参数；
S104
：将所述验证后的优化参数应用于实际废水处理过程，实现对废水处理过程的实时监控和参数优化，生成优化处理参数；所述初步优化参数具体为废水处理过程中的
pH
值
、
温度
、
悬浮物浓度，所述二次优化参数具体为基于历史数据和实时数据调整的
pH
值
、
温度
、
悬浮物浓度，所述优化处理参数具体为应用于实际废水处理过程的
、
经过优化和验证的参数
。
[0008]作为本专利技术的进一步方案，基于所述优化处理参数，运用支持向量机和人工神经网络，预测微生物群落的组成，生成优化后的微生物群落状态的步骤具体为：
S201
：基于所述优化处理参数，采用支持向量机，分析和预测微生物群落的变化趋势，生成初步微生物群落状态；
S202
：基于所述初步微生物群落状态，采用人工神经网络，细化微生物群落的预测结果，生成细化微生物群落状态；
S203
：基于所述细化微生物群落状态，调整和优化微生物处理过程，生成优化后的微生物群落状态；所述初步微生物群落状态具体为根据优化参数预测出的微生物群落的变化趋势，所述细化微生物群落状态具体包括预测出的微生物的种类
、
数量和活性，所述调整和优化微生物处理过程包括控制环境参数
、
维持氧化还原条件
、
生物引种，所述控制环境参数具体为调整微生物处理环境的参数，包括温度
、pH
值
、
氧气浓度；所述维持氧化还原条件包括在厌氧条件下促进厌氧微生物的生长；所述生物引种具体为引入具有代谢功能的微生物菌种，改变微生物群落的组成，所述优化后的微生物群落状态包括微生物组成
、
活性和代谢特征
。
[0009]作为本专利技术的进一步方案，基于所述优化后的微生物群落状态，应用时间序列分析和随机森林方法，预测设备故障，生成设备状态和故障预警的步骤具体为：
S301
：基于所述优化后的微生物群落状态，采用时间序列分析，预测废水处理设备的运行状态和故障，生成初步设备状态和故障预警；
S302
：基于所述初步设备状态和故障预警，采用随机森林方法，对预测结果进行分析和修正，生成修正后的设备状态和故障预警；
S303
：基于所述修正后的设备状态和故障预警，制定预防和维护策略；
S304
：将所述预防和维护策略实施于实际操作中，确保设备的稳定运行，预防和处理故障，生成设备状态和故障预警；所述初步设备状态和故障预警包括对设备性能的可视化表示或报警通知，所述制定预防和维护策略包括定期检查
、
清洁
、
维修
、
更换零部件
。
[0010]作为本专利技术的进一步方案，基于所述设备状态和故障预警，结合机器学习技术，进行实时调本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种化工厂污水处理监控方法，其特征在于，包括以下步骤：基于物联网技术，采用深度学习和强化学习方法，进行实时数据监控分析，优化废水处理参数，生成优化处理参数；基于所述优化处理参数，运用支持向量机和人工神经网络，预测微生物群落的组成，生成优化后的微生物群落状态；基于所述优化后的微生物群落状态，应用时间序列分析和随机森林方法，预测设备故障，生成设备状态和故障预警；基于所述设备状态和故障预警，结合机器学习技术，进行实时调整，建立污水处理过程；基于所述污水处理过程，利用深度学习模型，识别处理过程中的异常，生成视觉监控预警；基于所述视觉监控预警，采用深度学习算法，检测设备故障或异常，生成声学监控预警；所述优化处理参数具体为设备在工作条件下的最佳工作状态，所述优化后的微生物群落状态具体指微生物种类和数量的优化组合，所述设备状态和故障预警具体为设备预测出现的故障，所述污水处理过程具体指无故障的连续处理流程，所述视觉监控预警包括污水处理中的异常流动
、
颜色变化，所述声学监控预警具体指预测设备产生的异常噪音或振动
。2.
根据权利要求1所述的化工厂污水处理监控方法，其特征在于，基于物联网技术，采用深度学习和强化学习方法，进行实时数据监控分析，优化废水处理参数，生成优化处理参数的步骤具体为：基于物联网技术，采用深度学习方法，收集并分析实时废水数据，对废水处理参数进行初步优化，生成初步优化参数；基于所述初步优化参数，采用强化学习算法，根据环境反馈再次调整和优化处理参数，生成二次优化参数；基于所述二次优化参数，采用模拟试验验证其效果，生成验证后的优化参数；将所述验证后的优化参数应用于实际废水处理过程，实现对废水处理过程的实时监控和参数优化，生成优化处理参数；所述初步优化参数具体为废水处理过程中的
pH
值
、
温度
、
悬浮物浓度，所述二次优化参数具体为基于历史数据和实时数据调整的
pH
值
、
温度
、
悬浮物浓度，所述优化处理参数具体为应用于实际废水处理过程的
、
经过优化和验证的参数
。3.
根据权利要求1所述的化工厂污水处理监控方法，其特征在于，基于所述优化处理参数，运用支持向量机和人工神经网络，预测微生物群落的组成，生成优化后的微生物群落状态的步骤具体为：基于所述优化处理参数，采用支持向量机，分析和预测微生物群落的变化趋势，生成初步微生物群落状态；基于所述初步微生物群落状态，采用人工神经网络，细化微生物群落的预测结果，生成细化微生物群落状态；基于所述细化微生物群落状态，调整和优化微生物处理过程，生成优化后的微生物群落状态；
所述初步微生物群落状态具体为根据优化参数预测出的微生物群落的变化趋势，所述细化微生物群落状态具体包括预测出的微生物的种类
、
数量和活性，所述调整和优化微生物处理过程包括控制环境参数
、
维持氧化还原条件
、
生物引种，所述控制环境参数具体为调整微生物处理环境的参数，包括温度
、pH
值
、
氧气浓度；所述维持氧化还原条件包括在厌氧条件下促进厌氧微生物的生长；所述生物引种具体为引入具有代谢功能的微生物菌种，改变微生物群落的组成，所述优化后的微生物群落状态包括微生物组成
、
活性和代谢特征
。4.
根据权利要求1所述的化工厂污水处理监控方法，其特征在于，基于所述优化后的微生物群落状态，应用时间序列分析和随机森林方法，预测设备故障，生成设备状态和故障预警的步骤具体为：基于所述优化后的微生物群落状态，采用时间序列分析，预测废水处理设备的运行状态和故障，生成初步设备状态和故障预警；基于所述初步设备状态和故障预警，采用随机森林方法，对预测结果进行分析和修正，生成修正后的设备状态和故障预警；基于所述修正后的设备状态和故障预警，制定预防和维护策略；将所述预防和维护策略实施于实际操作中，确保设备的稳定运行，预防和处理故障，生成设备状态和故障预警；所述初步设备状态和故障预警包括对设备性能的可视化表示或报警通知，所述制定预防和维护策略包括定期检查
、
清洁
、
维修
、
更换零部件
。5.
根据权利要求1所述的化工厂污水处理监控方法，其特征在于，基于所述设备状态和故障预警，结合机器学习技术，进行实时调整，建立污水处理过程的步骤具体为：基于所述设备状态和故障预警，采用支持向量机算法，进行数据分类，进行故障类型预测，生成初步优化的污水处理过程；基于所述初步优化的污水处理过程，采用决策树算法，进行关键决策点分析，优化处理流程，生成深度优化的污水处理过程；基于所述深度优化的污水处理过程，采用蒙特卡洛模拟方法，进行流程验证，生成验证...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘福来，杨新利，刘振明，
申请(专利权)人：山东鸿远新材料科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：