【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水质监测，具体为一种用于污水处理的水质变化监测系统。
技术介绍
1、随着工业化和城市化的快速发展，水污染问题日益严重，污水处理成为环境保护的重要环节。传统的污水处理方法主要依赖于物理、化学及生物技术，这些技术虽然在一定程度上能够去除污水中的污染物，但存在处理效率低、成本高、操作复杂等问题。此外，传统污水处理过程中的水质监测主要采用人工取样和实验室分析的方式，这种方式耗时耗力，无法实现对水质变化的实时监控，难以满足现代污水处理对高效、精准监控的需求。
2、为了提高污水处理的效率和监控的实时性，已有一些自动化水质监测系统被开发应用。这些系统通过集成多种传感器，能够对污水中的不同水质参数进行监测。然而，这些系统大多采用固定频率的数据采集方式，缺乏对水质变化趋势的实时分析和预测，不能根据水质的实时变化动态调整监测频率和处理工艺，因而在处理效率和资源优化方面存在局限。
3、此外，现有的污水处理监测系统在数据处理和分析方面也存在不足。它们通常缺乏高效的数据模型来预测水质变化趋势，难以对潜在的异常情况进行预警。同时，系统提供的信息多是原始数据的简单展示，缺少深入的数据分析和决策支持，使得操作人员难以及时准确地把握水质状况，作出相应的调整。
4、为了解决上述缺陷，现提供一种技术方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决现有污水处理监测系统无法实时响应水质变化、缺乏动态数据采集调整及精准预测水质达标时间的问题，而提出一种用于污水处理的水质变化
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、一种用于污水处理的水质变化监测系统，包括：
4、多参数传感器监测模块，用于通过不同传感器对污水处理过程中的水质的不同参数进行监测；
5、自适应数据采集模块：根据人工智能算法的分析结果，动态调整数据采集频率，以适应水质变化的实时需求，具体步骤如下：
6、初始阶段，通过预设固定频率通过多参数传感器监测模块采集水质的参数数据，再对收集到的原始数据进行清洗，包括去除噪声、填补缺失值及数据标准化；
7、从原始数据中提取有用的特征，包括水质参数的变化趋势、季节性模式及周期性变化，利用机器学习算法建立数据模型，以预测水质参数的变化趋势和潜在的异常情况；
8、将实时采集的数据输入到数据模型中，进行即时分析，获取当前水质状态的预测，利用自适应算法，根据数据模型的预测结果和预设的逻辑规则，动态调整数据采集频率，具体的通过对水质变化速度通过获取的衡量参数进行综合评估分析得到影判值，并将此影判值作为衡量水质变化的标准；
9、将得到的影判值与预设的若干个影判值区间进行比对，若干个影判值区间分别对应设置不同的监测调节频率，当确定影判值所属的影判值区间时，则将当前时刻按照对应的监测调节频率进行监测数据的获取；
10、水质监测模块，用于对不同传感器检测的数据进行分析并预测水质达到标准的时间；
11、优化模块，用于通过优化步骤提高污水处理的水质优化速度；
12、可视化模块，用于提供实时数据展示、历史数据分析、预警信息和处理建议的可视化界面，便于操作人员监控和管理。
13、进一步的，所述自适应数据采集模块中的影判值分析过程如下：
14、所述衡量参数包括：水质的瞬时变化率、平均变化率、sen斜率及时间序列分析参数，其中时间序列分析参数通过获取时间序列模型中的自回归系数，得到自回归系数的绝对值，自回归系数的绝对值越大，表明当前值对将来值的影响越强；
15、再将得到的瞬时变化率、平均变化率、sen斜率及自回归系数绝对值分别标定为ss、pb、sn及hg，归一化处理后代入以下公式：以得到影判值ypz，式中分别为瞬时变化率、平均变化率、sen斜率及自回归系数的预设权重系数，并以此影判值ypz作为衡量水质变化的标准。
16、进一步的，所述水质监测模块对不同传感器检测的数据进行分析并预测水质达到标准的时间的具体操作步骤如下：
17、首先确定污水处理的目标水质标准和需求，并通过多参数传感器监测模块获取对应的传感器检测的水质参数实时数据，并对收集到的水质参数实时数据进行清洗及标准化处理；
18、再使用统计方法或机器学习模型分析水质参数的变化趋势，利用历史数据训练预测模型，并预测监测的水质参数的未来变化，应用训练好的模型预测水质参数在未来特定时间点的值；
19、根据当前水质参数的变化趋势和模型，估算达到目标水质标准所需的时间，配合修正规则对预测的所需时间进行修正；修正规则通过采集影响参数进行综合分析，从而确定修正程度，影响参数包括：
20、当前水质参数值与目标值的差距、污染物的输入负荷、污水处理工艺的处理能力评分及水质参数的变化率，归一化处理后分别以当前水质参数值与目标值的差距与污染物的输入负荷的乘积作为底圆半径，污水处理工艺的处理能力评分作为高，建立圆锥体模型，选取圆锥体模型顶点作为球形，水质参数的变化率乘以权重因子作为半径建立球形体模型，并以该球形体模型在圆锥体模型上进行切割，形成一个异形体，计算该异形体的体积，并记为影修值，以此影修值作为衡量影响参数对修正程度的影响，其中权重因子取值设置在1.5-2.2之间；
21、再将得到的影修值与预设的影修阈值进行比对，当影修值大于影修阈值时，则进行修正，并将影修值与预设的影修阈值计算差值，将差值与预设的五个影修值差值区间进行比对，五个影修值差值区间分别对应设置有不同的修正等级，不同的修正等级分别对应设置有不同的估算增加时间，当确定差值所属影修值差值区间时，则得到对应的估算增加时间，并按照该估算增加时间在预测的所需时间的基础上进行修正；
22、完成对估算达到目标水质标准所需的时间的修正后，判断达成的时间点是否在预期时间点的范围内，当判断达成的时间点超过预期时间点时，则执行优化步骤进行干涉，确保实时水质达到目标水质标准的时间处于预期时间点的范围内。
23、进一步的，所述多参数传感器监测模块通过不同传感器对污水处理过程中的水质的不同参数进行监测的具体操作步骤如下：
24、首先确定污水处理过程中所需监测的水质参数，包括ph值、溶解氧、化学需氧量、氨氮、总磷、浊度及温度；
25、再针对需求选择相对应的传感器，每种传感器针对特定的水质参数，具体包括：ph传感器、溶解氧传感器、化学需氧量传感器、氨氮传感器、总磷传感器、浊度传感器、电导率传感器、氧化还原电位传感器、余氯传感器、叶绿素和蓝绿藻传感器及水中油传感器；
26、确定对应的传感器后，将传感器在污水处理的关键位置进行部署，关键位置包括进水口、出水口、边角处及中心处；
27、完成传感器的部署后，对所有部署的传感器进行校准，确定所有传感器可以提供准确的测量结果，并进行测试运行，验证传感器的整体性能和准确性；
28、完成测试并确定传感器的整体本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于污水处理的水质变化监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于污水处理的水质变化监测系统，其特征在于，所述自适应数据采集模块中的影判值分析过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种用于污水处理的水质变化监测系统，其特征在于，所述水质监测模块对不同传感器检测的数据进行分析并预测水质达到标准的时间的具体操作步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种用于污水处理的水质变化监测系统，其特征在于，所述多参数传感器监测模块通过不同传感器对污水处理过程中的水质的不同参数进行监测的具体操作步骤如下：
5.根据权利要求1所述的一种用于污水处理的水质变化监测系统，其特征在于，所述优化模块通过优化步骤提高污水处理的水质优化速度的具体操作步骤如下：
6.根据权利要求1所述的一种用于污水处理的水质变化监测系统，其特征在于，所述可视化模块提供实时数据展示、历史数据分析、预警信息和处理建议的可视化界面的具体操作步骤如下：
【技术特征摘要】
1.一种用于污水处理的水质变化监测系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于污水处理的水质变化监测系统，其特征在于，所述自适应数据采集模块中的影判值分析过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种用于污水处理的水质变化监测系统，其特征在于，所述水质监测模块对不同传感器检测的数据进行分析并预测水质达到标准的时间的具体操作步骤如下：
4.根据权利要求1所述的一种用于污水处理的水质变化监测系统，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴智强，张启祥，
申请(专利权)人：江苏博优特环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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