【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及废水检测领域，具体涉及混凝土搅拌站废水智能检测方法。
技术介绍
1、基础设施建设需要大量的混凝土。在清洗卡车和搅拌机时，混凝土搅拌站不可避免地会产生废水。混凝土废水中的氧化钙和氢氧化钙会导致高碱度，从而引起严重的土壤碱化和水污染。因此，废水固体含量的定量值对于回收剩余物质至关重要。
2、传统的易于操作的干燥法通常用于获得废水中固体的纯质量。但是，这需要重复的步骤，如称重、干燥、冷却、计算、清洁等，非常耗时。高成本设备和大型测试空间也是完成整个干燥过程所必需的。此外，由于干燥、冷却和称重过程之间的相互作用效应，实时监测很难被开发利用。liu等人利用线性分析方法，通过实验数据计算、校正和预测固体含量的定量值，以便于传统的干燥法，然而线性分析中的参数对于不同混合站的废水缺乏普适性。feng等人进一步应用折射计测量固体含量，虽然结果与标准值相比，统计离散达到0.8％，但缺乏实时监测的能力，难以在工业上应用。
技术实现思路
1、本专利技术提出一种混凝土搅拌站废水智能检测方法。
2、技术方案包括以下步骤：
3、(1)取一定量试管，并称其质量m；
4、(2)搅拌站中废水搅拌均匀后进行取样至一定量试管，称含样品的总质量m，并读出此时的液体刻度，即总体积v1；
5、(3)在固体沉降稳定后，读出固液分离面的刻度，即观测体积v2；
6、(4)通过μ＝v3/v2计算实际体积v3，其中μ为校正参数，数值为0.0986；p>
7、(5)计算待测固含量百分率，即其中为废水干物的平均密度；
8、(6)对不同刻度进行图像采样，训练yolo模型，并进行识别；
9、(7)识别完成后，读出刻度值v1与固体沉降后体积v2，并用μv2放入程序计算固含量，并在终端显示。
10、优选地，由占据质量95％以上的主要成分来计算，并由公式来进行计算:
11、
12、其中，m1、m2、m3代表各种主要占比成分物质的质量，ρ1、ρ2、ρ3代表各种主要占比成分物质的密度。
13、优选地，步骤(6)的具体过程为：通过labelimg将图像数据进行标定总体积v1和观测体积v2，并把数据结果放入dataset文件夹，在yolo主程序的yaml文件中定义数据结果的路径，以及总体积v1和观测体积v2的标签名，然后进行训练和验证。
14、与现有技术相比，本专利技术的有益效果：本专利技术利用yolo算法模型可以对混凝土废水现场进行实时固体含量检测，且检测的准确率高，误差小，该方法适用范围广，适合工业应用。
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1.混凝土搅拌站废水智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的混凝土搅拌站废水智能检测方法，其特征在于，由占据质量95％以上的主要成分来计算，并由公式来进行计算:
3.根据权利要求1所述的混凝土搅拌站废水智能检测方法，其特征在于，步骤(6)的具体过程为：通过Label IMG将图像数据进行标定总体积V1和观测体积V2，并把数据结果放入dataset文件夹，在yolo主程序的yaml文件中定义数据结果的路径，以及总体积V1和观测体积V2的标签名，然后进行训练和验证。
4.基于YOLO算法模型在对混凝土废水现场进行实时固体含量检测中的应用。
【技术特征摘要】
1.混凝土搅拌站废水智能检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的混凝土搅拌站废水智能检测方法，其特征在于，由占据质量95％以上的主要成分来计算，并由公式来进行计算:
3.根据权利要求1所述的混凝土搅拌站废水智能检测方法，其特征在于，步骤(6)的具体过程为：...
【专利技术属性】
技术研发人员：姚擎宇，陈永方，王增胜，肖娜，李玉，吴春阳，
申请(专利权)人：黄河科技学院，
类型：发明
国别省市：
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