基于智能加药的含氟废水处理系统及方法技术方案

本发明专利技术属于含氟废水处理技术领域，本发明专利技术公开了基于智能加药的含氟废水处理系统及方法；采集组历史废水状态数据；历史废水状态数据包括废水特征数据以及与废水特征数据对应的药剂流量；基于历史废水状态数据训练出预测药剂流量的药剂选择模型；将采集的实时废水特征数据输入药剂选择模型，获得预测药剂流量，将预测药剂流量作为本次反应池中药剂投放设备的控制参数；能够实时控制药剂投放设备投放药剂，根据废水含氟浓度的变化作出相应的药剂流量调整，及时增加药剂流量，确保含氟废水处理设备排出的废水中含氟浓度达到标准要求的水平

【技术实现步骤摘要】
基于智能加药的含氟废水处理系统及方法


[0001]本专利技术涉及含氟废水处理
，更具体地说，本专利技术涉及基于智能加药的含氟废水处理系统及方法
。

技术介绍

[0002]国内目前解决的主要针对高氟废水处理系统的研究，当然也存在部分针对低浓度含氟废水的处理系统，例如申请公开号为
CN116395814A
的中国专利提出一种含氟废水深度除氟系统及方法；包括依次连接的混合搅拌区
、
絮凝搅拌区和沉淀区，所述混合搅拌区的一侧设有进水端，所述进水端
、
混合搅拌区和絮凝搅拌区分别设有自动药剂投加点，所述自动药剂投加点与智慧加药系统相连接；所述沉淀区的一侧设有出水端，所述出水端安装有氟化物在线监测仪，所述絮凝搅拌区安装有图像识别系统，所述氟化物在线监测仪和图像识别系统分别与智慧加药系统相连接；可以有效解决污水水质水量波动时，加药计量泵频繁手动调节
、
实际加药量时多时少
、
污染物去除效果不稳定等问题；上述技术虽然能实现自动加药，但经专利技术人对上述技术以及现有技术进行研究和实际应用发现，上述技术以及现有技术至少存在以下部分缺陷：
[0003]（1）无法根据废水含氟浓度进行实时调整药剂用量，需要经过一段时间的数据收集或者手动操控才能控制药剂投放设备加药；
[0004]（2）药剂投放点无法覆盖含氟废水处理设备，药剂与废水反应不充分；
[0005]（3）仅能根据出水端的废水含氟浓度判断是否增加药剂用量，无法有效的减少废水含氟浓度，废水中氟化物去除效果不稳定
。
[0006]鉴于此，本专利技术提出基于智能加药的含氟废水处理系统及方法以解决上述问题
。

技术实现思路

[0007]为了克服现有技术的上述缺陷，为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于智能加药的含氟废水处理方法，包括：
[0008]采集组历史废水状态数据；历史废水状态数据包括废水特征数据以及与废水特征数据对应的药剂流量；
[0009]基于历史废水状态数据训练出预测药剂流量的药剂选择模型；
[0010]将含氟废水处理设备划分为个区域；
[0011]将采集的实时废水特征数据输入药剂选择模型，获得预测药剂流量，将预测药剂流量作为本次反应池中药剂投放设备的控制参数；
[0012]采集沉淀池进水端的废水特征数据，将沉淀池进水端的废水特征数据中废水含氟浓度标记为第一处理浓度；
[0013]对第一处理浓度进行分析，判断是否生成二次处理指令或药剂增加指令；
[0014]若生成二次处理指令，将采集的沉淀池进水端的实时废水特征数据输入药剂选择模型，获得预测药剂流量，将预测药剂流量作为本次沉淀池中药剂投放设备的控制参数；若
生成药剂增加指令，则计算反应池药剂流量增加量，将反应池中的药剂流量加上反应池药剂流量增加量作为反应池新的药剂流量；
[0015]采集沉淀池出水端的废水含氟浓度，将沉淀池出水端的废水含氟浓度标记为第二处理浓度；
[0016]对第二处理浓度进行分析，判断是否生成药剂增加指令；
[0017]若生成二次药剂增加指令，则计算沉淀池药剂流量增加量，将沉淀池中的药剂流量加上沉淀池药剂流量增加量作为沉淀池新的药剂流量
。
[0018]进一步地，废水特征数据包括废水流量与废水含氟浓度
。
[0019]进一步地，药剂选择模型具体训练过程包括：
[0020]将废水特征数据作为药剂选择模型的输入，所述药剂选择模型以对每组废水特征数据的预测药剂流量为输出，以该组废水特征数据对应的实际药剂流量为预测目标，以最小化所有废水特征数据的预测误差之和作为训练目标；其中，预测误差的计算公式为，其中为预测误差，为废水特征数据的编号，为第组废水特征数据对应的预测药剂流量，为第组废水特征数据对应的实际药剂流量；对药剂选择模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止训练；所述药剂选择模型是深度神经网络模型或深度信念网络模型中的任一个
。
[0021]进一步地，含氟废水处理设备包含反应池
、
沉淀池
、
加药孔
、
加药管以及药剂投放设备，将反应池划分为个区域，沉淀池划分为个区域，；药剂投放设备通过
n
个加药孔将药剂投放至反应池与沉淀池，
n
个加药孔与
n
个区域一一对应，反应池设置个加药孔，沉淀池设置个加药孔，加药孔位于加药管上，加药管与药剂投放设备以及含氟废水处理设备相连
。
[0022]进一步地，判断是否生成二次处理指令或药剂增加指令的方法包括：
[0023]将第一处理浓度与预设含氟浓度阈值进行对比分析；
[0024]若第一处理浓度小于含氟浓度阈值，则不生成二次处理指令和药剂增加指令；
[0025]若第一处理浓度大于或等于含氟浓度阈值且第一处理浓度除以含氟浓度阈值小于或等于
R
，则生成二次处理指令，
R
为大于1的数值；
[0026]若第一处理浓度除以含氟浓度阈值大于
R
，则生成二次处理指令和药剂增加指令；
[0027]含氟浓度阈值为工作人员根据政府各级有关部门制定的氟化物排放标准确定
。
[0028]进一步地，反应池药剂流量增加量的计算如下：
[0029]；
[0030]式中为反应池药剂流量增加量，为沉淀池进水端的废水含氟浓度，为含氟浓度阈值，为沉淀池进水端的废水流量
。
[0031]进一步地，判断是否生成二次药剂增加指令的方法包括：
[0032]将第二处理浓度与预设含氟浓度阈值进行对比分析；
[0033]若第二处理浓度小于或等于含氟浓度阈值，则不生成二次药剂增加指令；
[0034]若第二处理浓度大于含氟浓度阈值，则生成二次药剂增加指令
。
[0035]进一步地，沉淀池药剂流量增加量的计算如下：
[0036]；
[0037]式中为沉淀池药剂流量增加量，为沉淀池出水端的废水含氟浓度，为沉淀池出水端的废水流量
。
[0038]进一步地，将连续采集的
Q
个第二处理浓度输入浓度预测模型预测未来时刻的第二处理浓度；浓度预测模型的训练方法包括：
[0039]将连续采集的
Q
个第二处理浓度构建第二处理浓度集合，基于第二处理浓度集合，训练预测未来时刻第二处理浓度的预测模型；
[0040]预设滑动步长
L
以及滑动窗口长度；将第二处理浓度集合内的第二处理浓度使用滑动窗口方法将其转化为多个训练样本，将训练样本作为循环神经网络模型的输入，预测滑动步长
L
后的第二处理浓度作为输出，每个训练样本的后续第二处理浓度作为预测目标，以预测准确率作为训练目标，对循环神经网络模型进行训练；生成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于智能加药的含氟废水处理方法，其特征在于，包括：采集组历史废水状态数据；历史废水状态数据包括废水特征数据以及与废水特征数据对应的药剂流量；基于历史废水状态数据训练出预测药剂流量的药剂选择模型；将含氟废水处理设备划分为个区域；将采集的实时废水特征数据输入药剂选择模型，获得预测药剂流量，将预测药剂流量作为本次反应池中药剂投放设备的控制参数；采集沉淀池进水端的废水特征数据，将沉淀池进水端的废水特征数据中废水含氟浓度标记为第一处理浓度；对第一处理浓度进行分析，判断是否生成二次处理指令或药剂增加指令；若生成二次处理指令，将采集的沉淀池进水端的实时废水特征数据输入药剂选择模型，获得预测药剂流量，将预测药剂流量作为本次沉淀池中药剂投放设备的控制参数；若生成药剂增加指令，则计算反应池药剂流量增加量，将反应池中的药剂流量加上反应池药剂流量增加量作为反应池新的药剂流量；采集沉淀池出水端的废水含氟浓度，将沉淀池出水端的废水含氟浓度标记为第二处理浓度；对第二处理浓度进行分析，判断是否生成二次药剂增加指令；若生成二次药剂增加指令，则计算沉淀池药剂流量增加量，将沉淀池中的药剂流量加上沉淀池药剂流量增加量作为沉淀池新的药剂流量
。2.
根据权利要求1所述的基于智能加药的含氟废水处理方法，其特征在于，所述废水特征数据包括废水流量与废水含氟浓度
。3.
根据权利要求2所述的基于智能加药的含氟废水处理方法，其特征在于，所述药剂选择模型训练过程包括：将废水特征数据作为药剂选择模型的输入，所述药剂选择模型以对每组废水特征数据的预测药剂流量为输出，以该组废水特征数据对应的实际药剂流量为预测目标，以最小化所有废水特征数据的预测误差之和作为训练目标；其中，预测误差的计算公式为，其中为预测误差，为废水特征数据的编号，为第组废水特征数据对应的预测药剂流量，为第组废水特征数据对应的实际药剂流量；对药剂选择模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止训练；所述药剂选择模型是深度神经网络模型或深度信念网络模型中的任一个
。4.
根据权利要求3所述的基于智能加药的含氟废水处理方法，其特征在于，所述含氟废水处理设备包含反应池
、
沉淀池
、
加药孔
、
加药管以及药剂投放设备，将反应池划分为个区域，沉淀池划分为个区域，；药剂投放设备通过
n
个加药孔将药剂投放至反应池与沉淀池，
n
个加药孔与
n
个区域一一对应，反应池设置个加药孔，沉淀池设置个加药孔，加药孔位于加药管上，加药管与药剂投放设备以及含氟废水处理设备相连
。5.
根据权利要求4所述的基于智能加药的含氟废水处理方法，其特征在于，所述判断是否生成二次处理指令或药剂增加指令的方法包括：
将第一处理浓度与预设含氟浓度阈值进行对比分析；若第一处理浓度小于含氟浓度阈值，则不生成二次处理指令和药剂增加指令；若第一处理浓度大于或等于含氟浓度阈值且第一处理浓度除以含氟浓度阈值小于或等于
R
，则生成二次处理指令，
R
为大于1的数值；若第一处理浓度除以含氟浓度阈值大于
R
，则生成二次处理指令和药剂增加指令
。6.
根据权利要求5所述的基于智能加药的含氟废水处理方法，其特征在于，所述反应池药剂流量增加量的计算公式如下：；式中为反应池药剂流量增加量，为沉淀池进水端的废水含氟浓度，为含氟浓度阈值，为沉淀池进水端的废水流量
。7.
根据权利要求6所述的基于智能加药的含氟废水处理方法，其特征在于，所述判断是否生成二次药剂增加指令的方法包括：将第二处理浓度与预设含氟浓度阈值进行对比分析；若第二处理浓度小于或等于含氟浓度阈值，则不生成二次药剂增加指令；若第二处理浓度大于含氟浓度阈值，则生成二次药剂增加指令
。8.
根据权利要求7所述的基于智能加药的含氟废水处理方法，其特征在于，所述沉淀池药剂流量增加量的计算公式如...

【专利技术属性】
技术研发人员：张高川，陈威，张伟，罗华飞，刘天羽，汤富俊，沈欣星，李洋，
申请(专利权)人：江苏海峡环保科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：