一种污水处理系统出水水质预测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于污水液面图像和水质参数污水出水预测系统和方法，将污水液面图像和水质传感器的多模态数据进行融合，生成加权多模态特征向量，将加权特征向量输入

【技术实现步骤摘要】
一种污水处理系统出水水质预测方法


[0001]本专利技术涉及一种水质监测领域，具体涉及一种污水处理系统出水水质预测方法
。

技术介绍

[0002]污水处理厂
(WWTPs)
是可持续有效的废物管理的重要组成部分，对水环境保护起着关键作用
(Geerdink
等，
2017)。
污水处理不仅防止了有害污染物排放到自然水体，也减轻了对公共卫生和水生生态系统的风险
。
稳定和高质量的出水是
WWTPs
有效运行的必不可少的条件
。
因此，准确预测出水水质参数，如氨氮
(NH3)
和化学需氧量
(COD)
，对于确保水安全，符合监管标准，以及优化当前
WWTPs
的性能至关重要
。
[0003]由于来自污水处理厂
(WWTP)
运行的可用数据量的增加，使用数据驱动的方法预测出水水质已经变得更加流行
。
已经开发了几种模型来建立可用数据和出水质量波动之间的联本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种污水处理系统出水水质预测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1
：污水处理过程中，在相同的时间戳下同步获取位于污水处理系统进水端和出水端的第一水质参数实测数据和污水处理系统反应器内污水液面图像，并将所述相同的时间戳下获得的第一水质参数实测数据和污水液面图像输入到多模态融合水质预测模型；
S2
：多模态融合水质预测模型输出与每个时间戳下获得的第一水质参数和污水液面图像相对应的第二水质参数，所述第二水质参数为污水处理系统出水端水质参数的预测数据，且第一水质参数和第二水质参数不同；所述多模态融合水质预测模型包含第一模块和第二模块，第一模块用于将输入的污水液面图像和第一水质参数分别转化成图像特征向量和水质特征向量，通过向量维度组合将图像特征向量和水质特征向量整合成输入特征向量，输入特征向量经自注意力融合机制，最终生成带有自注意力权重的多模态特征向量，第二模块用于将多模态特征向量输入到
CNN
‑
LSTM
网络，并输出预测的水质参数
。2.
根据权利要求1所述的一种污水处理系统出水水质预测方法，其特征在于，步骤
S2
中，所述与每个时间戳下获得的第一水质参数和污水液面图像相对应的第二水质参数至少包括与所述每个时间戳相对应的之后一个或多个时间戳的第二水质参数
。3.
根据权利要求1所述的一种污水处理系统出水水质预测方法，其特征在于，所述第一水质参数包括
pH
值
、DO、SS、EC、ORP、
温度的至少一个
。4.
根据权利要求1或3所述的一种污水处理系统出水水质预测方法，其特征在于，所述第二水质参数选自化学需氧量
(COD)、
氨氮
(NH3)
的至少一个
。5.
根据权利要求1或3或4所述的一种污水处理系统出水水质预测方法，其特征在于，所述第一水质参数不含悬浮固体
(SS)
和
/
或溶解氧
(DO)。6.
根据权利要求1所述的一种污水处理系统出水水质预测方法，其特征在于，步骤
S1
中，所述将所述相同的时间戳下获得的第一水质...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡清，林斯杰，李振强，杨媚越，付冬雪，
申请(专利权)人：北京环丁环保大数据研究院，
类型：发明
国别省市：