【技术实现步骤摘要】
本专利技术公开了一种污染底泥脱水处理数据可视化分析预测方法，涉及工程施工及信息工程。
技术介绍
1、随着基建产业数字化的不断发展，施工数据的价值分析逐渐成为指导工程高质量建设的重要解决方式，特别针对污染底泥脱水处理工程，其底泥脱水相关指标的数据采集、分析预测对评判施工效果、设置工艺参数起到重要作用。已有研究和工程应用多采用人工方式对相关指标进行纸质记录和分析，具有分析滞后、效率低下的特点；而通过物联网等数字化手段可便捷的采集指标数据，以可视化的方式简单查看指标变化趋势，一定程度上提高了数据分析水平，但在数据深度分析、工艺指标预测上存在一定制约，亟需采用智能化的方式提高数据的应用价值。而新兴的机器学习技术，通过对大量数据进行分析处理，使用智能算法不断分析数据关联性，来预测所需指标变化趋势，成为科研、工业等领域的重要解决方式。基于此，为提高污染底泥处理效率，迫切需要一种分析预测模型能够以实现对后续脱水流量的结果预测，并通过该分析预测模型，判断最佳影响因素，合理优化工艺指标，协助管理人员进行工程状态判断。
技术实现
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1.一种污染底泥脱水处理数据可视化分析预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种污染底泥脱水处理数据可视化分析预测方法，其特征在于，步骤S1中，所述相关指标收集包括电流、电压、土体温度、真空度、脱水流量、沉降速率、孔隙水压力、水位、所处气候和时间。
3.根据权利要求2所述一种污染底泥脱水处理数据可视化分析预测方法，其特征在于，步骤S2中，确定电流、温度和真空度为自变量，脱水流量为因变量。
4.根据权利要求3所述一种污染底泥脱水处理数据可视化分析预测方法，其特征在于，步骤S3包括：基于Python中Django搭...
【技术特征摘要】
1.一种污染底泥脱水处理数据可视化分析预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种污染底泥脱水处理数据可视化分析预测方法，其特征在于，步骤s1中，所述相关指标收集包括电流、电压、土体温度、真空度、脱水流量、沉降速率、孔隙水压力、水位、所处气候和时间。
3.根据权利要求2所述一种污染底泥脱水处理数据可视化分析预测方法，其特征在于，步骤s2中，确定电流、温度和真空度为自变量，脱水流量为因变量。
4.根据权利要求3所述一种污染底泥脱水处理数据可视化分析预测方法，其特征在于，步骤s3包括：基于python中django搭建后台数据采集模块，并通过在数据采集模块设定数据采集时间间隔和采集频率；使用电流传感器、温度传感器真空度传感器三种物联网设备，对自变量数据进行实时采集和传输；使用流量传感器对因变量数据进行实时采集和传输；利用python开源的json模块对采集数据进行基...
【专利技术属性】
技术研发人员：田会静，胡保安，朱文泉，李素江，张富明，赵建豪，赵津京，王铮，吴殿春，明亮，刘世远，李桐林，牛富渊，
申请(专利权)人：中交天津生态环保设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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