【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧水解酸化的方法，属于废水处理工艺。
技术介绍
1、在众多的石化废水处理技术中，生物废水处理技术具有处理成本低、处理效率高等特点，是石化废水处理中最有前景的处理工艺。但由于石化废水高毒性、低生物降解性的特点，因此通常在生物处理法前需要对其采取水解酸化等技术进行预处理，以提高废水的生物降解性。水解酸化的作用是将难降解的复杂大分子，如芳香烃或杂环物质，转变为小分子有机酸和醇类等易生物降解有机物。但由于石化废水的成分非常复杂，传统的水解酸化工艺对石化废水的处理效果有限，无法实现废水可生化性的有效提高，进而限制了石化废水的后续进一步处理。
2、微氧水解酸化是指在水解酸化过程中引入微量氧气，以提高相关功能微生物的代谢活性，从而促进有机物的水解酸化效率。然而，该过程的调控极为复杂，对氧气浓度和流量的精确控制至关重要。一方面需要提供足够的氧气以促进微生物活性，另一方面又必须避免氧气过量导致厌氧微生物功能受抑。此外，溶解氧在反应器内的均匀分布也直接影响微氧状态的维持，增加了过程的复杂性。传统的调...
【技术保护点】
1.结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧水解酸化的方法，其特征在于该方法按以下步骤进行：
2.根据权利要求1所述的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧水解酸化的方法，其特征在于，步骤一(1)中定期对传感器进行校准和维护，并设置冗余监测点，即在关键位置部署3～5个传感器，用于数据交叉验证和异常检测，以提高数据的准确性和减少传感器故障的影响。
3.根据权利要求1或2所述的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧水解酸化的方法，其特征在于，步骤一(2)中所述的数据清洗的具体方法...
【技术特征摘要】
1.结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧水解酸化的方法，其特征在于该方法按以下步骤进行：
2.根据权利要求1所述的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧水解酸化的方法，其特征在于，步骤一(1)中定期对传感器进行校准和维护，并设置冗余监测点，即在关键位置部署3～5个传感器，用于数据交叉验证和异常检测，以提高数据的准确性和减少传感器故障的影响。
3.根据权利要求1或2所述的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧水解酸化的方法，其特征在于，步骤一(2)中所述的数据清洗的具体方法如下：首先，应用回归模型对采集到的数据进行异常值检测，以识别并去除超出正常波动范围的无效或错误数据点；清洗标准是使用3倍标准差作为阈值，剔除偏离均值超过此范围的数据点，从而减少数据中的噪声和异常；对于缺失的数据点，采用插值或前后数据均值填充的方法进行补全，以避免数据的间断性影响模型的稳定性和连续性。
4.根据权利要求1或2所述的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧水解酸化的方法，其特征在于，步骤一(4)中所述的筛选与曝气量最直接的参数的方法是：首先，通过皮尔逊相关系数和互信息方法评估各工艺参数与曝气量的相关性，保留与曝气量相关性系数大于0.7的参数，以确保其对曝气量的预测具有较强影响力；然后，结合granger因果分析模型判断参数对曝气量的因果影响，排除噪声数据，噪声数据的标准：granger因果检验的p值大于0.05，此时因果关系不显著；或者参数的残差分布偏离正态分布，且残差方差高于数据集平均方差的两倍；最终保留对曝气量具有直接因果影响的参数；接着，通过分析不同参数的波动范围，采用变异系数cv，(coefficient ofvariation)定量表示波动性，其计算公式为：cv＝μ/σ，其中，σ为参数的标准差，μ为参数的均值；选择变异系数大于0.15的参数，表明其对系统动态变化较为敏感；同时，通过分析参数的功率谱密度(psd)，选择在>0.1hz的高频段的能量占比超过30％的参数，确保模型在动态调控时具有较强的响应能力；最后，优先保留可通过传感器实时监测的参数，保证模型在实时控制过程中的可操作性和反馈速度；本步骤基于相关性分析、因果关系分析、参数波动性和实时可监测性的筛选原则找到与曝气量最直接的参数。
5.根据权利要求1或2所述的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧水解酸化的...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁维波，梁曼丽，邓志伟，魏亮亮，赵维鑫，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：
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