CN115423384A - 基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统及方法，属于污水收集利用技术领域；通过将各个区域内污水的各项数据进行整合来对区域进行分类，以便可以为后续对不同区域的污水回收循环利用实施动态管理提供数据支持，将污水处理后的各方面数据进行整合来对其处理状态进行整体评估，以便可以动态实施对应的巡检方案，及时发现异常并针对性的进行处理，以此来提高污水处理回收循环利用的管理效果；本发明用于解决现有方案中分布式的污水收集循环利用整体效果不佳的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及污水收集利用技术领域，具体涉及基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统及方法。
背景技术
水资源本身就具有可再生的特性，而城市污水是水量稳定、供给可靠的一种潜在的水资源；因此，城市污水的再生利用是开源节流、减轻水体污染、改善生态环境、解决城市缺水的有效途径之一；中水也叫再生水或回收水，是城市污水、废水经净化处理后达到可回用标准，能在一定范围内使用的非饮用水，其水质介于污水和自来水之间。
现有的污水收集循环利用方案在实施时，大多数是将收集的污水进行输送至污水处理厂进行统一处理再分配，由于城市的不同区域产生的污水量不同，所在区域的绿水浇灌或者洒水的需求也不相同，没有将不同的区域进行模块化处理来对区域内产生的污水进行回收处理并动态分配，导致分布式的污水收集循环利用整体效果不佳。
发明内容
本发明的目的在于提供基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统及方法，用于解决现有方案中分布式的污水收集循环利用整体效果不佳的技术问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统，包括：
区域监管模块，用于对分布在不同区域的目标进行统计和处理，得到区域分析集；包括：
统计各个区域的占地总面积并标记为J1；
获取不同区域内的目标总数以及各个目标的位置，并将目标总数标记为J2；统计各个目标的生活人数并标记J3；
提取标记的各项数据的数值并联立计算获取各个区域的区域评估值QG；将若干个区域评估值降序排列，得到区估排序集；
在预设的监测周期内，统计各个目标每天产生的污水量并汇总求和得到区域的污水总量F1以及日平均污水总量F2；
获取区域内需要水资源的总面积并标记为F3；
将各个区域对应的区域评估值QG以及污水总量F1和日平均污水总量F2进行联立整合，提取各项数据的数值并通过计算获取各个区域污水收集的状态评估值ZP；
区域分析模块，用于将若干个状态评估值降序排列，并依次将状态评估值与预设的状态评估阈值进行匹配，得到包含若干个状态评估值以及分析后得到的一类区域、二类区域和三类区域的区域分析集；
污水处理监测模块，用于对收集的污水处理进行监测，得到污水监测集，并根据污水监测集自适应的对污水处理状态进行告警和提示；
调控监管模块，用于根据区域分析集来对不同类型的区域之间水资源的交互进行监测，并将回收处理后的水资源富裕的区域与水资源匮乏的区域之间实施动态调配。
优选地，区域评估值QG的计算公式为：
式中， g1、g2、g3为预设的比例系数且0＜g1＜g2＜g3。
优选地，状态评估值ZP的计算公式为：
式中，f1、f2为预设的比例系数且0＜f2＜f1。
优选地，对收集的污水处理进行监测，包括：
将上一次对污水处理装置进行清理的时间点设定为基准点，根据基准点统计污水处理的总次数并标记为C1；统计每次污水处理的总体积并标记为C2，以及每次污水处理的总时长并标记为C3；
提取标记的各项数据的数值并联立，通过计算获取污水的运行评估值YP；运行评估值YP的计算公式为：
式中，y1、y2为预设的比例系数且0＜y2＜y1。
优选地，通过污水处理分析模块将运行评估值与预设的运行评估阈值进行匹配；
若运行评估值小于运行评估阈值，则判定污水处理的整体状态正常并成第一评估信号，根据第一评估信号采用现有的巡检方案来对污水处理的运行进行巡检；
若运行评估值不小于运行评估阈值且不大于运行评估阈值的m%，m为大于一百的实数，则判定污水处理的整体状态轻度异常并生成第二评估信号，根据第二评估信号缩短现有巡检方案的巡检时间来提高污水处理巡检的频次；
若运行评估值大于运行评估阈值的m%，则判定污水处理的整体状态中度异常并生成第三评估信号，根据第三评估信号缩短第二评估信号对应巡检方案的巡检时间来提高污水处理巡检的频次；
运行评估值以及分析后对应的第一评估信号、第二评估信号和第三评估信号构成污水监测集。
优选地，根据区域分析集来对不同类型的区域之间水资源的交互进行监测，包括：
当污水收集处理后进行循环使用时，获取各个类型区域的可利用水资源总量以及已使用水资源总量；
根据可利用水资源总量和已使用水资源总量获取待利用水资源总量，根据待利用水资源总量的大小来对若干个不同的区域进行降序排列，得到区域排序集；
若区域排序集中对应的待利用水资源总量存在数值小于零，则对不同类型的区域之间水资源的交互进行评估，将最大的待利用水资源总量对应的区域标记为提供区域，并将数值小于零的待利用水资源总量对应的区域标记为接收区域；
对提供区域与接收区域的待利用水资源总量进行求和得到水资源和值L1；获取提供区域与接收区域之间的距离并标记为L2；提取两者的数值并联立计算获取提供区域与接收区域的适配度SP。
优选地，适配度SP的计算公式为：
SP=(s1×L1+s2×L2)/(s1+s2+1.362)
式中，s1、s2为预设的比例系数且0＜s2＜s1。
优选地，通过调控处理模块将若干个适配度升序排列，并将排首位的适配度对应的接收区域标记为选中区域；
将排首位的提供区域和选中区域从区域排序集中剔除，并对剩余的区域按相同的方式进行匹配，直至区域排序集中所有的待利用水资源总量均不小于零。
为了解决问题，本发明还公开了基于人工智能的分布式污水收集循环利用方法，包括：
对分布在不同区域的目标进行统计和处理，将各个区域的占地总面积、不同区域内的目标总数以及各个目标的生活人数进行联立整合得到区域评估值；
将各个区域对应的区域评估值以及污水总量和日平均污水总量进行联立整合获取各个区域污水收集的状态评估值，将若干个状态评估值依次与预设的状态评估阈值进行匹配，得到包含一类区域、二类区域和三类区域的区域分析集；
对收集的污水处理进行监测，将污水处理的总次数、每次污水处理的总体积和每次污水处理的总时长进行联立整合获取运行评估值并分析，得到包含第一评估信号、第二评估信号和第三评估信号的污水监测集，并根据污水监测集自适应的对污水处理状态进行告警和提示；
根据区域分析集来对不同类型的区域之间水资源的交互进行监测，并将回收处理后的水资源富裕的区域与水资源匮乏的区域之间实施动态调配。
相比于现有方案，本发明实现的有益效果：
本发明公开的一方面，通过将各个区域内污水的各项数据进行整合来对区域进行分类，以便可以为后续对不同区域的污水回收循环利用实施动态管理提供数据支持，将污水处理后的各方面数据进行整合来对其处理状态进行整体评估，以便可以动态实施对应的巡检方案，及时发现异常并针对性的进行处理，以此来提高污水处理回收循环利用的管理效果。
本发明公开的另一方面，通过将不同污水处理回收利用状态进行整合来对回收处理后的水资源进行动态利用评估，通过将不同区域的污水回收处理情况和使用情况进行整合，将回收处理后的水资源富裕的区域与水资源匮乏的区域之间实施动态调配，来提高污水处理回收循环利用的使用效果。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统的模块框图。
图2为本发明基于人工智能的分布式污水收集循环利用方法的流程框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，本发明为基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统，包括区域监管模块、区域分析模块、污水处理监测模块、污水处理分析模块、调控监管模块、调控处理模块；
本发明实施例中，应用场景可以为城市中生活污水的回收，通过对分布在不同区域的生活污水进行模块化处理和管理，并将处理后的水资源动态调配来对城市中不同区域的绿化进行浇灌或者洒水，来提高污水收集循环利用的整体效果；
区域监管模块，用于对分布在不同区域的目标进行统计和处理，得到区域分析集；包括：
统计各个区域的占地总面积并标记为J1；其中，区域可以为小区，也可以为现有行政分布的街道，目标可以为不同的家庭；
获取不同区域内的目标总数以及各个目标的位置，并将目标总数标记为J2；
统计各个目标的生活人数并标记J3；
提取标记的各项数据的数值并联立计算获取各个区域的区域评估值QG；区域评估值QG的计算公式为：
式中， g1、g2、g3为预设的比例系数且0＜g1＜g2＜g3，g1可以取值为0.035，g2可以取值为0.081，g3可以取值为0.115；
需要说明的是，区域评估值是用于将区域内不同方面的各项数据进行整合来对其产生的污水影响进行整体评估的数值；
将若干个区域评估值降序排列，得到区估排序集；
在预设的监测周期内，监测周期可以为天，也可以为周，统计各个目标每天产生的污水量并汇总求和得到区域的污水总量F1以及日平均污水总量F2；
获取区域内需要水资源的总面积并标记为F3，这里的需要水资源的总面积是指污水处理后循环使用的对象面积之和，对象可以为区域内公共绿化的面积，以及需要洒水的道路面积；
将各个区域对应的区域评估值QG以及污水总量F1和日平均污水总量F2进行联立整合，提取各项数据的数值并通过计算获取各个区域污水收集的状态评估值ZP；状态评估值ZP的计算公式为：
式中，f1、f2为预设的比例系数且0＜f2＜f1，f1可以取值为1.635，f2可以取值为0.755；
区域分析模块，用于将若干个状态评估值降序排列，并依次将状态评估值与预设的状态评估阈值进行匹配；
若状态评估值小于状态评估阈值，则将状态评估值对应的区域标记为一类区域；
若状态评估值不小于状态评估阈值且不大于状态评估阈值的v%，v为大于一百的实数，则将状态评估值对应的区域标记为二类区域；
若状态评估值大于状态评估阈值的v%，则将状态评估值对应的区域标记为三类区域；
若干个状态评估值以及分析后得到的一类区域、二类区域和三类区域构成区域分析集。
本发明实施例中，状态评估值是用于将各个区域内污水的各项数据进行整合来对区域进行分类的数值；基于状态评估值来对不同的区域进行分类，以便可以对不同区域的污水回收循环利用实施动态管理，来提高所有区域的污水回收循环利用的整体效果。
污水处理监测模块，用于对收集的污水处理进行监测，得到污水监测集，并根据污水监测集自适应的对污水处理状态进行告警和提示；包括：
将上一次对污水处理装置进行清理的时间点设定为基准点，根据基准点统计污水处理的总次数并标记为C1；
统计每次污水处理的总体积并标记为C2，以及每次污水处理的总时长并标记为C3；
提取标记的各项数据的数值并联立，通过计算获取污水的运行评估值YP；运行评估值YP的计算公式为：
式中，y1、y2为预设的比例系数且0＜y2＜y1，y1可以取值为0.647，y2可以取值为0.353；
需要说明的是，现有的生活污水处理产生的污泥，需要及时进行稳定的处理，避免污泥对污水处理回收利用产生影响；运行评估值是用于将污水处理后的各方面数据进行整合来对其处理状态进行整体评估的数值；
基于运行评估值来获取污水处理的整体状态，以便可以动态实施对应的巡检方案，及时发现异常并针对性的进行处理，以此来提高污水处理回收循环利用的管理效果。
污水处理分析模块，用于将运行评估值与预设的运行评估阈值进行匹配；
若运行评估值小于运行评估阈值，则判定污水处理的整体状态正常并成第一评估信号，根据第一评估信号采用现有的巡检方案来对污水处理的运行进行巡检；
若运行评估值不小于运行评估阈值且不大于运行评估阈值的m%，m为大于一百的实数，则判定污水处理的整体状态轻度异常并生成第二评估信号，根据第二评估信号缩短现有巡检方案的巡检时间来提高污水处理巡检的频次；
若运行评估值大于运行评估阈值的m%，则判定污水处理的整体状态中度异常并生成第三评估信号，根据第三评估信号缩短第二评估信号对应巡检方案的巡检时间来提高污水处理巡检的频次；
运行评估值以及分析后对应的第一评估信号、第二评估信号和第三评估信号构成污水监测集。
本发明实施例中，相比于现有方案中固定式的常规巡检方案，或者需要工作人员凭借经验进行巡检的方案，通过对运行评估值进行匹配分析获取污水处理的整体状态并自适应的动态调整巡检频次，可以满足不同时期和不同状态的污水处理的巡检要求。
调控监管模块，用于根据区域分析集来对不同类型的区域之间水资源的交互进行监测，包括：
当污水收集处理后进行循环使用时，获取各个类型区域的可利用水资源总量以及已使用水资源总量；
根据可利用水资源总量和已使用水资源总量获取待利用水资源总量，根据待利用水资源总量的大小来对若干个不同的区域进行降序排列，得到区域排序集；
若区域排序集中对应的待利用水资源总量存在数值小于零，则对不同类型的区域之间水资源的交互进行评估，将最大的待利用水资源总量对应的区域标记为提供区域，并将数值小于零的待利用水资源总量对应的区域标记为接收区域，对提供区域与接收区域的待利用水资源总量进行求和得到水资源和值L1；
获取提供区域与接收区域之间的距离并标记为L2；
提取两者的数值并联立计算获取提供区域与接收区域的适配度SP；适配度SP的计算公式为：
SP=(s1×L1+s2×L2)/(s1+s2+1.362)
式中，s1、s2为预设的比例系数且0＜s2＜s1，s1可以取值为0.532，s2可以取值为0.468；
调控处理模块，用于将若干个适配度升序排列，并将排首位的适配度对应的接收区域标记为选中区域；
将排首位的提供区域和选中区域从区域排序集中剔除，并对剩余的区域按相同的方式进行匹配，直至区域排序集中所有的待利用水资源总量均不小于零。
本发明实施例中，适配度是用于将不同污水处理回收利用状态进行整合来对回收处理后的水资源进行动态利用评估的数值，通过将不同区域的污水回收处理情况和使用情况进行整合，将回收处理后的水资源富裕的区域与水资源匮乏的区域之间实施动态调配，来提高污水处理回收循环利用的使用效果；这里的水资源匮乏可以理解为污水回收处理后得到水资源无法满足区域内用水的需求；
此外，上述中涉及的公式均是去除量纲取其数值计算，是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的比例系数以及分析过程中各个预设的阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
实施例二
如图2所示，本发明为基于人工智能的分布式污水收集循环利用方法，包括：
对分布在不同区域的目标进行统计和处理，将各个区域的占地总面积、不同区域内的目标总数以及各个目标的生活人数进行联立整合得到区域评估值；
将各个区域对应的区域评估值以及污水总量和日平均污水总量进行联立整合获取各个区域污水收集的状态评估值，将若干个状态评估值依次与预设的状态评估阈值进行匹配，得到包含一类区域、二类区域和三类区域的区域分析集；
对收集的污水处理进行监测，将污水处理的总次数、每次污水处理的总体积和每次污水处理的总时长进行联立整合获取运行评估值并分析，得到包含第一评估信号、第二评估信号和第三评估信号的污水监测集，并根据污水监测集自适应的对污水处理状态进行告警和提示；
根据区域分析集来对不同类型的区域之间水资源的交互进行监测，并将回收处理后的水资源富裕的区域与水资源匮乏的区域之间实施动态调配。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的发明实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
Claims (9)
1.基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统，其特征在于，包括：
区域监管模块，用于对分布在不同区域的目标进行统计和处理，得到区域分析集；包括：
统计各个区域的占地总面积并标记为J1；
获取不同区域内的目标总数以及各个目标的位置，并将目标总数标记为J2；统计各个目标的生活人数并标记J3；
提取标记的各项数据的数值并联立计算获取各个区域的区域评估值QG；将若干个区域评估值降序排列，得到区估排序集；
在预设的监测周期内，统计各个目标每天产生的污水量并汇总求和得到区域的污水总量F1以及日平均污水总量F2；
获取区域内需要水资源的总面积并标记为F3；
将各个区域对应的区域评估值QG以及污水总量F1和日平均污水总量F2进行联立整合，提取各项数据的数值并通过计算获取各个区域污水收集的状态评估值ZP；
区域分析模块，用于将若干个状态评估值降序排列，并依次将状态评估值与预设的状态评估阈值进行匹配，得到包含若干个状态评估值以及分析后得到的一类区域、二类区域和三类区域的区域分析集；
污水处理监测模块，用于对收集的污水处理进行监测，得到污水监测集，并根据污水监测集自适应的对污水处理状态进行告警和提示；
调控监管模块，用于根据区域分析集来对不同类型的区域之间水资源的交互进行监测，并将回收处理后的水资源富裕的区域与水资源匮乏的区域之间实施动态调配。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统，其特征在于，区域评估值QG的计算公式为：
式中， g1、g2、g3为预设的比例系数且0＜g1＜g2＜g3。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统，其特征在于，状态评估值ZP的计算公式为：
式中， 1、2为预设的比例系数且0＜2＜1。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统，其特征在于，对收集的污水处理进行监测，包括：
将上一次对污水处理装置进行清理的时间点设定为基准点，根据基准点统计污水处理的总次数并标记为C1；统计每次污水处理的总体积并标记为C2，以及每次污水处理的总时长并标记为C3；
提取标记的各项数据的数值并联立，通过计算获取污水的运行评估值YP；运行评估值YP的计算公式为：
式中，y1、y2为预设的比例系数且0＜y2＜y1。
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统，其特征在于，通过污水处理分析模块将运行评估值与预设的运行评估阈值进行匹配；
若运行评估值小于运行评估阈值，则判定污水处理的整体状态正常并成第一评估信号，根据第一评估信号采用现有的巡检方案来对污水处理的运行进行巡检；
若运行评估值不小于运行评估阈值且不大于运行评估阈值的m%，m为大于一百的实数，则判定污水处理的整体状态轻度异常并生成第二评估信号，根据第二评估信号缩短现有巡检方案的巡检时间来提高污水处理巡检的频次；
若运行评估值大于运行评估阈值的m%，则判定污水处理的整体状态中度异常并生成第三评估信号，根据第三评估信号缩短第二评估信号对应巡检方案的巡检时间来提高污水处理巡检的频次；
运行评估值以及分析后对应的第一评估信号、第二评估信号和第三评估信号构成污水监测集。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统，其特征在于，根据区域分析集来对不同类型的区域之间水资源的交互进行监测，包括：
当污水收集处理后进行循环使用时，获取各个类型区域的可利用水资源总量以及已使用水资源总量；
根据可利用水资源总量和已使用水资源总量获取待利用水资源总量，根据待利用水资源总量的大小来对若干个不同的区域进行降序排列，得到区域排序集；
若区域排序集中对应的待利用水资源总量存在数值小于零，则对不同类型的区域之间水资源的交互进行评估，将最大的待利用水资源总量对应的区域标记为提供区域，并将数值小于零的待利用水资源总量对应的区域标记为接收区域；
对提供区域与接收区域的待利用水资源总量进行求和得到水资源和值L1；获取提供区域与接收区域之间的距离并标记为L2；提取两者的数值并联立计算获取提供区域与接收区域的适配度SP。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统，其特征在于，适配度SP的计算公式为：SP=(s1×L1+s2×L2)/(s1+s2+1.362)
式中，s1、s2为预设的比例系数且0＜s2＜s1。
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统，其特征在于，通过调控处理模块将若干个适配度升序排列，并将排首位的适配度对应的接收区域标记为选中区域；
将排首位的提供区域和选中区域从区域排序集中剔除，并对剩余的区域按相同的方式进行匹配，直至区域排序集中所有的待利用水资源总量均不小于零。
9.基于人工智能的分布式污水收集循环利用方法，应用于权利要求1-8任一项所述的基于人工智能的分布式污水收集循环利用系统，其特征在于，包括：
对分布在不同区域的目标进行统计和处理，将各个区域的占地总面积、不同区域内的目标总数以及各个目标的生活人数进行联立整合得到区域评估值；
将各个区域对应的区域评估值以及污水总量和日平均污水总量进行联立整合获取各个区域污水收集的状态评估值，将若干个状态评估值依次与预设的状态评估阈值进行匹配，得到包含一类区域、二类区域和三类区域的区域分析集；
对收集的污水处理进行监测，将污水处理的总次数、每次污水处理的总体积和每次污水处理的总时长进行联立整合获取运行评估值并分析，得到包含第一评估信号、第二评估信号和第三评估信号的污水监测集，并根据污水监测集自适应的对污水处理状态进行告警和提示；
根据区域分析集来对不同类型的区域之间水资源的交互进行监测，并将回收处理后的水资源富裕的区域与水资源匮乏的区域之间实施动态调配。
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