【技术实现步骤摘要】
本申请涉及污水处理水质参数智能预测领域，特别是涉及一种基于深度学习的地埋式污水处理厂出水水质预测方法。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速和工业化程度的提高，华南地区等经济活跃地区的污水排放量不断增加，给城市水环境带来了巨大压力。传统的污水处理方法已难以满足日益严格的环保要求，因此，需要采用更加高效、智能的污水处理技术和方法。地埋式污水处理厂作为一种占地面积小、噪音低、环境影响小的污水处理方式，在华南地区得到了广泛应用。然而，由于地埋式污水处理厂运行环境的特殊性，其出水水质预测和控制面临诸多挑战。其中，总氮、总磷和氨氮是污水处理出水中重要的污染物指标，它们与水体富营养化、生态环境破坏以及公共健康风险密切相关。然而，这些指标在污水处理中的去除受到多种因素的影响，包括进水水质、处理工艺、环境温度等，预测难度较大。据已知运行的情况，往往地埋式污水厂的出水总氮(tnout)可能会出现超标风险，出水总磷(tpout)的去除主要发生在生化处理单元和深度处理单元。化学除磷主要依靠在高效沉淀池添加除磷药剂，药剂消耗对生产成本的影响较大。对以上出水水质参...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的地埋式污水处理厂出水水质预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的地埋式污水处理厂出水水质预测方法，其特征在于，所述进水和出水数据至少包括：进出水流量、污泥浓度、PH值、化学需氧量、生化需氧量、总氮量、总磷量。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的地埋式污水处理厂出水水质预测方法，其特征在于，所述预处理包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的地埋式污水处理厂出水水质预测方法，其特征在于，得到样本数据的步骤之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于深度学...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的地埋式污水处理厂出水水质预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的地埋式污水处理厂出水水质预测方法，其特征在于，所述进水和出水数据至少包括：进出水流量、污泥浓度、ph值、化学需氧量、生化需氧量、总氮量、总磷量。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的地埋式污水处理厂出水水质预测方法，其特征在于，所述预处理包括：
4.根据权利要求1所述的基于深度学习的地埋式污水处理厂出水水质预测方法，其特征在于，得到样本数据的步骤之前，还包括：
5.根据权利要求4所述的基于深度学习的地埋式污水处理厂出水水质预测方法，其特征在于，所述特征至少包括：水质监测数据、环境数据以及处理工艺参数。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的基于深度学习...
【专利技术属性】
技术研发人员：阮方潇，张立国，刘蕾，陈福明，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：
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