【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及废水处理，尤其涉及一种基于深度学习的锅炉化学清洗废水处理方法及系统。
技术介绍
1、在工业废水处理领域，尤其是针对锅炉化学清洗废水的处理，过氧化氢（）作为一种高效的氧化剂，因其强氧化性、无毒副产物和易于分解的特点，被广泛应用于去除废水中的有机污染物，降低化学需氧量（cod）。
2、现有的废水处理方法往往基于预设的氧化剂投放速度和搅拌速度，无法根据废水的实时cod值和处理进程进行动态调整，导致处理效率低下。进一步的，固定比例的过氧化氢投放容易造成资源浪费，尤其是在废水处理后期，cod值已大幅降低时，过量的氧化剂不仅增加了处理成本，还可能产生二次污染，对环境造成额外负担。
技术实现思路
1、为了解决上述提出的至少一个技术问题，本专利技术提供一种基于深度学习的锅炉化学清洗废水处理方法及系统，通过深度学习模型动态调整氧化剂投放速度和搅拌速度，能够更精确地响应废水cod值的变化，提高处理效率和效果，避免了传统固定比例添加氧化剂带来的资源浪费，降低了化学品使用成本。
<...【技术保护点】
1.一种基于深度学习的锅炉化学清洗废水处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的锅炉化学清洗废水处理方法，其特征在于，所述第一氧化剂投放速度根据下述计算式得出：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的锅炉化学清洗废水处理方法，其特征在于，所述方法还包括训练所述控制参数预测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的锅炉化学清洗废水处理方法，其特征在于，所述将提取后的特征输入至GRU网络中进行训练，得到所述控制参数预测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的锅炉化学清洗废水处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的锅炉化学清洗废水处理方法，其特征在于，所述第一氧化剂投放速度根据下述计算式得出：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的锅炉化学清洗废水处理方法，其特征在于，所述方法还包括训练所述控制参数预测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的锅炉化学清洗废水处理方法，其特征在于，所述将提取后的特征输入至gru网络中进行训练，得到所述控制参数预测模型，包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的锅炉化学清洗废水处理方法，其特征在于，所述方法还包括定时检测的时间间隔动态调节处理，具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：程亮，黄瑞益，薛云，吴国扬，林仰峰，许奕涛，柳方平，莫大科，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。