CN116770930A - 一种用于模块化建筑的集成式污水排放系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于模块化建筑的集成式污水排放系统，涉及污水排放技术领域，包括：灰水回收利用；雨水收集和利用；循环水系统；高效能源利用；智能化水资源管理平台；高精度传感器；数据集成和分析；智能优化算法；实时监控和远程管理；故障报警和维护管理；本申请提高了适用于模块化建筑的污水排放系统的水资源回收和利用率，减少清洁水资源的使用，并且提供智能化的水资源管理平台，可以对污水排放系统进行监控、实时数据分析、运行优化和故障报警等，提高对模块化建筑的集成式污水排放系统的管理效率。

Description

一种用于模块化建筑的集成式污水排放系统

技术领域

本发明涉及污水排放技术领域，更具体地说，涉及一种用于模块化建筑的集成式污水排放系统。

背景技术

随着城市人口的增加和土地资源的有限性，模块化建筑在现代建筑领域中越来越受到关注。模块化建筑通过将建筑分成多个独立的模块，在工厂中预制，然后在现场进行组装，具有时间效率高、资源利用率高和灵活性强等优势。然而，模块化建筑中的污水处理和排放一直是一个具有挑战性的问题，比如污水回收利用的问题。

在传统建筑中，污水处理通常通过地下管道系统和集中式处理设施来完成。然而，模块化建筑由于其分散的特点，使得传统的污水处理方法难以适应。因此，现有的模块化建筑中多采用模块化设计的污水排放系统，方便根据具体建筑需求进行组合和扩展，以适应不同规模和布局的建筑。

传统适用于模块化建筑的污水排放系统需要一定数量的清洁水资源来处理污水，如用于冲洗和清洁设备、混合和稀释污水、提供适宜的环境条件以支持生物降解等。这些过程会大大增加住户的用水量，不仅提高住户的生活成本，还会造成水资源的浪费，而且现有的污水排放系统没有详细的管理平台，无法对更好的实现对水资源回收利用系统的远程监控、运行优化和故障预警。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种用于模块化建筑的集成式污水排放系统，它可以提高适用于模块化建筑的污水排放系统的水资源回收和利用率，减少清洁水资源的使用，并且提供智能化的水资源管理平台，可以对污水排放系统进行监控、实时数据分析、运行优化和故障报警等，提高对模块化建筑的集成式污水排放系统的管理效率。

为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案：

一种用于模块化建筑的集成式污水排放系统，包括：

灰水回收利用，引入灰水处理和回收系统，将洗衣机、浴室和厨房等非卫生设施的废水进行独立处理和过滤，使其成为可再利用的水源；

雨水收集和利用，设置雨水收集装置，收集和储存降水中的雨水，通过滤波和消毒等处理步骤，使其成为可再利用的水源；

循环水系统，循环水系统将污水经过适当的处理和净化，处理后的水用于冲洗和清洁设备、混合和稀释污水；

高效能源利用，通过在模块化建筑屋顶安装太阳能板，回收电能，为污水排放系统提供驱动能源；

智能化水资源管理平台，建立智能化水资源管理平台，通过数据分析和预测模型，实现对水资源回收利用系统的远程监控、运行优化和故障预警；

高精度传感器，采用高精度的水质传感器、流量传感器和水位传感器，实时收集各项水资源的详细数据，以确保对水资源的监测和数据采集的准确性；

数据集成和分析，建立数据库，将所述高精度传感器采集的数据进行整合和分析，通过数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，实现对水资源的智能分析和预测，以便进行运行优化和故障检测；

智能优化算法，对于智能化水资源管理平台中的数据分析和优化问题，最适合的智能优化算法是遗传算法，针对不同的功能模块进行运行优化；

实时监控和远程管理：处理后的数据生成图表、报表和实时数据，通过移动设备或网络界面监控和管理污水排放系统；

故障报警和维护管理，监测各个功能模块的运行状态和性能指标，及时发现故障和异常情况，并通过报警信息通知相关人员。

作为本发明的一种优选方案，模块化建筑中洗衣机、浴室和厨房等用水与马桶通过不同管道与污水排放系统连接，通过管道将收集的雨水、洗衣机、浴室和厨房等非卫生用水引入单独的收集装置中，收集装置会将灰水从排水系统中分离出来，并将其导入灰水处理系统。

作为本发明的一种优选方案，灰水处理系统包括：

滤清器：滤清器去除灰水中的大颗粒固体物质、沉淀物和杂质等，以防止堵塞和损坏后续处理设备；

生物处理：通过利用微生物的活性将有机物质和污染物降解为较为稳定的化合物，生物处理单元通常包括生物反应器或生物滤池，提供适宜的环境条件以支持微生物的生长和降解作用；

混凝剂投加(可选)：根据需要，在生物处理之前或之后进行混凝剂的投加，混凝剂的作用是促使悬浮颗粒物和溶解物聚集形成较大的团簇，以便更容易进行后续处理和分离；

二次处理(可选)：通过过滤、消毒和反渗透等处理步骤，去除细菌、病毒和其他微生物，使灰水更接近清洁水的标准；

储存和供应：经过处理后的灰水储存在专用的储水容器中，以备非饮用用途，同时配备了智能化的供水系统，根据需求自动供应灰水，并保持水质的稳定性。

作为本发明的一种优选方案，循环水系统采用膜分离和化学处理组合的水处理技术，减少对清洁水的需求。

作为本发明的一种优选方案，数据集成和分析包括：

数据存储，数据库采用分布式存储系统存储数据，通过对不同源和不同格式的数据进行转换、数据清洗和数据整合，确保数据的一致性和可用性；

数据预处理，进行数据分析之前，需要进行数据清洗、去除异常值、填充缺失值、数据平滑等步骤，以提高数据的质量和准确性，其中：

数据清洗；

去除重复值，检查数据中是否存在重复记录，如果存在，则将其删除，以保持数据的唯一性；

处理错误值，使用统计方法、规则检测或专业知识检测并处理数据中的异常值、错误数据或不合理数据；

处理噪声，噪声是指数据中的随机干扰或错误信息，通过平滑技术、滤波器或插值方法来降低噪声的影响，以提高数据的质量；

格式标准化，对于包含文本或日期的数据，进行格式标准化，以确保数据的一致性和可比性；

异常值处理：

确定异常值，使用统计方法、箱线图、3σ原则等来识别数据中的异常值；

处理异常值，可以选择删除异常值、替换为缺失值或根据其他相关数据进行插值处理；

缺失值填充：

插值方法，基于相邻值的插值方法，如线性插值、多项式插值或样条插值，可以用于填补连续型数据的缺失值；

众数或平均数填充，对于离散型数据，可以使用众数或平均数来填充缺失值；

随机抽样，对于大数据集，可以通过随机抽样的方式来填充缺失值；

数据平滑：

移动平均，计算一段时间内数据的平均值，以减小数据的波动；

加权平均，根据数据的重要性或权重，对数据进行加权平均，以减小噪声的影响；

滤波器，应用数字滤波器，如中值滤波器或高斯滤波器，来平滑数据，减少噪声。

作为本发明的一种优选方案，遗传算法适应性强，适用于各种问题类型，能够处理离散型、连续型和混合型变量，并能够在搜索空间中找到全局最优解或近似最优解；并行性高，遗传算法的计算过程可以并行执行，从而加快搜索速度；无需梯度信息，遗传算法不需要问题的梯度信息，这使得它可以应用于复杂的非线性问题和黑盒函数优化；全局搜索能力强，遗传算法通过种群的多样性和交叉、变异操作的引入，能够在搜索空间中进行全局搜索。

作为本发明的一种优选方案，遗传算法公式：

初始化种群：

输入：种群大小N，染色体长度L

输出：初始种群P

算法：

P＝[Chromosome_1,Chromosome_2,...,Chromosome_N]

其中，每个染色体Chromosome_i＝[Gene_1,Gene_2,...,Gene_L]

适应度评估：

输入：种群P

输出：适应度值F

算法：

F＝[fitness(Chromosome_1),fitness(Chromosome_2),...,fitness(Chromosome_N)]

选择操作：

输入：种群P，适应度值F，选择概率P_s

输出：选择的染色体P_selected

算法：

交叉操作：

输入：选择的染色体P_selected，交叉概率P_c

输出：交叉后的染色体P_crossover

算法：

变异操作：

输入：交叉后的染色体P_crossover，变异概率P_m输出：变异后的染色体P_mutated

算法：

更新种群：

输入：变异后的染色体P_mutated

输出：更新后的种群P_updated

算法：

P_updated＝P_mutated

终止条件判断：

输入：更新后的种群P_updated，终止条件输出：是否满足终止条件

算法：

如果满足终止条件，则返回真；否则返回假。

作为本发明的一种优选方案，故障报警系统基于传感器和监测设备获取实时数据，并通过数据分析和规则引擎判断设备的工作状态是否正常，用于监测和检测智能化水资源管理平台中的设备和系统的故障状态，当设备出现异常情况或故障时，故障报警系统能够实时发出警报，并提供相关的故障信息和位置定位，以便运维人员及时采取措施进行修复；

维护管理系统记录智能化水资源管理平台中的设备和系统的运行状态、维护历史和维修记录，并提供维护计划和维修指南，维护管理系统可以实现以下功能：

定期巡检和保养：通过制定巡检计划和保养任务，对设备进行定期巡检、清洁和维护，以确保设备的正常运行和寿命；

维修申报和工单管理：运维人员可以通过维护管理系统提交维修申报，系统将生成相应的维修工单并进行分派和跟踪；

维修历史和分析：维护管理系统记录设备的维修历史，包括故障类型、维修时间和维修人员等信息，通过对维修数据的分析，可以识别设备常见故障模式，并采取预防措施。

相比于现有技术，本发明的优点在于：

(1)在本申请中，通过各类高精度传感器和监测设备，可以实时监测和分析污水排放系统中的水质、水量和污染物浓度等参数，通过数据分析和智能算法，优化污水处理和回收系统的运行，提高水资源的回收和利用效率；基于实时数据和模型预测，调整污水处理过程中的参数，以最大程度地减少对清洁水资源的需求。

(2)在本申请中，设置智能化水资源管理平台，能够实时监测水资源系统的运行状况，并通过数据分析技术对大量数据进行处理和分析，有助于及时发现问题、识别异常情况和预测趋势，为决策提供准确的数据支持，使管理人员能够根据实时数据和系统建议做出优化决策。

(3)在本申请中，智能化水资源管理平台能够对水资源进行精确的监控和管理，实现资源的合理配置和有效利用，通过优化运行和控制策略，可以节约水资源、降低能耗和减少废水排放，实现可持续发展的目标。

(4)在本申请中，智能化水资源管理平台配备故障报警系统，能够及时检测和报警设备故障，提高故障排除的速度。通过远程监控功能，管理人员可以随时远程访问和监控水资源系统的运行状态，及时处理问题并避免损失。

附图说明

图1为本发明的系统框图结构示意图；

图2为本发明的故障报警系统的工作逻辑示意图。

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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1～2所示，一种用于模块化建筑的集成式污水排放系统，包括：

灰水回收利用，引入灰水处理和回收系统，将洗衣机、浴室和厨房等非卫生设施的废水进行独立处理和过滤，使其成为可再利用的水源；

雨水收集和利用，设置雨水收集装置，收集和储存降水中的雨水，通过滤波和消毒等处理步骤，使其成为可再利用的水源；

循环水系统，循环水系统将污水经过适当的处理和净化，处理后的水用于冲洗和清洁设备、混合和稀释污水；

高效能源利用，通过在模块化建筑屋顶安装太阳能板，回收电能，为污水排放系统提供驱动能源；

智能化水资源管理平台，建立智能化水资源管理平台，通过数据分析和预测模型，实现对水资源回收利用系统的远程监控、运行优化和故障预警；

高精度传感器，采用高精度的水质传感器、流量传感器和水位传感器，实时收集各项水资源的详细数据，以确保对水资源的监测和数据采集的准确性；

数据集成和分析，建立数据库，将所述高精度传感器采集的数据进行整合和分析，通过数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，实现对水资源的智能分析和预测，以便进行运行优化和故障检测；

智能优化算法，对于智能化水资源管理平台中的数据分析和优化问题，最适合的智能优化算法是遗传算法，针对不同的功能模块进行运行优化；

实时监控和远程管理：处理后的数据生成图表、报表和实时数据，通过移动设备或网络界面监控和管理污水排放系统；

故障报警和维护管理，监测各个功能模块的运行状态和性能指标，及时发现故障和异常情况，并通过报警信息通知相关人员。

具体的，模块化建筑中洗衣机、浴室和厨房等用水与马桶通过不同管道与污水排放系统连接，通过管道将收集的雨水、洗衣机、浴室和厨房等非卫生用水引入单独的收集装置中，收集装置会将灰水从排水系统中分离出来，并将其导入灰水处理系统，处理后的灰水可以用于冲洗和清洁设备、混合和稀释污水、冲洗马桶、灌溉植物、清洁地面等非饮用水用途，从而减少对清洁水的需求。

具体的，灰水处理系统包括：

滤清器：滤清器去除灰水中的大颗粒固体物质、沉淀物和杂质等，以防止堵塞和损坏后续处理设备；

生物处理：通过利用微生物的活性将有机物质和污染物降解为较为稳定的化合物，生物处理单元通常包括生物反应器或生物滤池，提供适宜的环境条件以支持微生物的生长和降解作用；

混凝剂投加(可选)：根据需要，在生物处理之前或之后进行混凝剂的投加，混凝剂的作用是促使悬浮颗粒物和溶解物聚集形成较大的团簇，以便更容易进行后续处理和分离；

二次处理(可选)：通过过滤、消毒和反渗透等处理步骤，去除细菌、病毒和其他微生物，使灰水更接近清洁水的标准；

储存和供应：经过处理后的灰水储存在专用的储水容器中，以备非饮用用途，同时配备了智能化的供水系统，根据需求自动供应灰水，并保持水质的稳定性。

具体的，循环水系统采用膜分离和化学处理组合的水处理技术，减少对清洁水的需求，循环水系统能够有效去除污染物和有害物质，提高污水处理的效率，从而减少对清洁水的使用，以最大程度地利用可再利用的水资源，减少对清洁水的消耗。

具体的，数据集成和分析包括：

数据存储，数据库采用分布式存储系统存储数据，通过对不同源和不同格式的数据进行转换、数据清洗和数据整合，确保数据的一致性和可用性；

数据预处理，进行数据分析之前，需要进行数据清洗、去除异常值、填充缺失值、数据平滑等步骤，以提高数据的质量和准确性，其中：

数据清洗；

去除重复值，检查数据中是否存在重复记录，如果存在，则将其删除，以保持数据的唯一性；

处理错误值，使用统计方法、规则检测或专业知识检测并处理数据中的异常值、错误数据或不合理数据；

处理噪声，噪声是指数据中的随机干扰或错误信息，通过平滑技术、滤波器或插值方法来降低噪声的影响，以提高数据的质量；

格式标准化，对于包含文本或日期的数据，进行格式标准化，以确保数据的一致性和可比性；

异常值处理：

确定异常值，使用统计方法、箱线图、3σ原则等来识别数据中的异常值；

处理异常值，可以选择删除异常值、替换为缺失值或根据其他相关数据进行插值处理；

缺失值填充：

插值方法，基于相邻值的插值方法，如线性插值、多项式插值或样条插值，可以用于填补连续型数据的缺失值；

众数或平均数填充，对于离散型数据，可以使用众数或平均数来填充缺失值；

随机抽样，对于大数据集，可以通过随机抽样的方式来填充缺失值；

数据平滑：

移动平均，计算一段时间内数据的平均值，以减小数据的波动；

加权平均，根据数据的重要性或权重，对数据进行加权平均，以减小噪声的影响；

滤波器，应用数字滤波器，如中值滤波器或高斯滤波器，来平滑数据，减少噪声。

具体的，遗传算法适应性强，适用于各种问题类型，能够处理离散型、连续型和混合型变量，并能够在搜索空间中找到全局最优解或近似最优解；并行性高，遗传算法的计算过程可以并行执行，从而加快搜索速度；无需梯度信息，遗传算法不需要问题的梯度信息，这使得它可以应用于复杂的非线性问题和黑盒函数优化；全局搜索能力强，遗传算法通过种群的多样性和交叉、变异操作的引入，能够在搜索空间中进行全局搜索。

具体的，遗传算法公式：

初始化种群：

输入：种群大小N，染色体长度L

输出：初始种群P

算法：

P＝[Chromosome_1,Chromosome_2,...,Chromosome_N]

其中，每个染色体Chromosome_i＝[Gene_1,Gene_2,...,Gene_L]

适应度评估：

输入：种群P

输出：适应度值F

算法：

F＝[fitness(Chromosome_1),fitness(Chromosome_2),...,fitness(Chromosome_N)]

选择操作：

输入：种群P，适应度值F，选择概率P_s

输出：选择的染色体P_selected

算法：

交叉操作：

输入：选择的染色体P_selected，交叉概率P_c

输出：交叉后的染色体P_crossover

算法：

变异操作：

输入：交叉后的染色体P_crossover，变异概率P_m输出：变异后的染色体P_mutated

算法：

更新种群：

输入：变异后的染色体P_mutated

输出：更新后的种群P_updated

算法：

P_updated＝P_mutated

终止条件判断：

输入：更新后的种群P_updated，终止条件输出：是否满足终止条件

算法：

如果满足终止条件，则返回真；否则返回假。

具体的，故障报警系统基于传感器和监测设备获取实时数据，并通过数据分析和规则引擎判断设备的工作状态是否正常，用于监测和检测智能化水资源管理平台中的设备和系统的故障状态，当设备出现异常情况或故障时，故障报警系统能够实时发出警报，并提供相关的故障信息和位置定位，以便运维人员及时采取措施进行修复；

维护管理系统记录智能化水资源管理平台中的设备和系统的运行状态、维护历史和维修记录，并提供维护计划和维修指南，维护管理系统可以实现以下功能：

定期巡检和保养：通过制定巡检计划和保养任务，对设备进行定期巡检、清洁和维护，以确保设备的正常运行和寿命；

维修申报和工单管理：运维人员可以通过维护管理系统提交维修申报，系统将生成相应的维修工单并进行分派和跟踪；

维修历史和分析：维护管理系统记录设备的维修历史，包括故障类型、维修时间和维修人员等信息，通过对维修数据的分析，可以识别设备常见故障模式，并采取预防措施。

显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所做的举例，而并非是对本发明实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (8)

1.一种用于模块化建筑的集成式污水排放系统，其特征在于，包括：

灰水回收利用，引入灰水处理和回收系统，将洗衣机、浴室和厨房等非卫生设施的废水进行独立处理和过滤，使其成为可再利用的水源；

雨水收集和利用，设置雨水收集装置，收集和储存降水中的雨水，通过滤波和消毒等处理步骤，使其成为可再利用的水源；

循环水系统，循环水系统将污水经过适当的处理和净化，处理后的水用于冲洗和清洁设备、混合和稀释污水；

高效能源利用，通过在模块化建筑屋顶安装太阳能板，回收电能，为污水排放系统提供驱动能源；

智能化水资源管理平台，建立智能化水资源管理平台，通过数据分析和预测模型，实现对水资源回收利用系统的远程监控、运行优化和故障预警；

高精度传感器，采用高精度的水质传感器、流量传感器和水位传感器，实时收集各项水资源的详细数据，以确保对水资源的监测和数据采集的准确性；

数据集成和分析，建立数据库，将所述高精度传感器采集的数据进行整合和分析，通过数据挖掘、机器学习和人工智能等技术，实现对水资源的智能分析和预测，以便进行运行优化和故障检测；

智能优化算法，对于智能化水资源管理平台中的数据分析和优化问题，最适合的智能优化算法是遗传算法，针对不同的功能模块进行运行优化；

实时监控和远程管理，处理后的数据生成图表、报表和实时数据，通过移动设备或网络界面监控和管理污水排放系统；

故障报警和维护管理，监测各个功能模块的运行状态和性能指标，及时发现故障和异常情况，并通过报警信息通知相关人员。

2.根据权利要求1所述的用于模块化建筑的集成式污水排放系统，其特征在于：模块化建筑中洗衣机、浴室和厨房等用水与马桶通过不同管道与污水排放系统连接，通过管道将收集的雨水、洗衣机、浴室和厨房等非卫生用水引入单独的收集装置中，收集装置会将灰水从排水系统中分离出来，并将其导入灰水处理系统，处理后的灰水可以用于冲洗和清洁设备、混合和稀释污水、冲洗马桶、灌溉植物、清洁地面等非饮用水用途，从而减少对清洁水的需求。

3.根据权利要求1所述的用于模块化建筑的集成式污水排放系统，其特征在于：灰水处理系统包括：

滤清器：滤清器去除灰水中的大颗粒固体物质、沉淀物和杂质等，以防止堵塞和损坏后续处理设备；

生物处理：通过利用微生物的活性将有机物质和污染物降解为较为稳定的化合物，生物处理单元通常包括生物反应器或生物滤池，提供适宜的环境条件以支持微生物的生长和降解作用；

混凝剂投加(可选)：根据需要，在生物处理之前或之后进行混凝剂的投加，混凝剂的作用是促使悬浮颗粒物和溶解物聚集形成较大的团簇，以便更容易进行后续处理和分离；

二次处理(可选)：通过过滤、消毒和反渗透等处理步骤，去除细菌、病毒和其他微生物，使灰水更接近清洁水的标准；

储存和供应：经过处理后的灰水储存在专用的储水容器中，以备非饮用用途，同时配备了智能化的供水系统，根据需求自动供应灰水，并保持水质的稳定性。

4.根据权利要求1所述的用于模块化建筑的集成式污水排放系统，其特征在于：循环水系统采用膜分离和化学处理组合的水处理技术，减少对清洁水的需求，循环水系统能够有效去除污染物和有害物质，提高污水处理的效率，从而减少对清洁水的使用，以最大程度地利用可再利用的水资源，减少对清洁水的消耗。

5.根据权利要求1所述的用于模块化建筑的集成式污水排放系统，其特征在于：数据集成和分析包括：

数据存储，数据库采用分布式存储系统存储数据，通过对不同源和不同格式的数据进行转换、数据清洗和数据整合，确保数据的一致性和可用性；

数据预处理，进行数据分析之前，需要进行数据清洗、去除异常值、填充缺失值、数据平滑等步骤，以提高数据的质量和准确性，其中：

数据清洗；

去除重复值，检查数据中是否存在重复记录，如果存在，则将其删除，以保持数据的唯一性；

处理错误值，使用统计方法、规则检测或专业知识检测并处理数据中的异常值、错误数据或不合理数据；

处理噪声，噪声是指数据中的随机干扰或错误信息，通过平滑技术、滤波器或插值方法来降低噪声的影响，以提高数据的质量；

格式标准化，对于包含文本或日期的数据，进行格式标准化，以确保数据的一致性和可比性；

异常值处理：

确定异常值，使用统计方法、箱线图、3σ原则等来识别数据中的异常值；

处理异常值，可以选择删除异常值、替换为缺失值或根据其他相关数据进行插值处理；

缺失值填充：

插值方法，基于相邻值的插值方法，如线性插值、多项式插值或样条插值，可以用于填补连续型数据的缺失值；

众数或平均数填充，对于离散型数据，可以使用众数或平均数来填充缺失值；

随机抽样，对于大数据集，可以通过随机抽样的方式来填充缺失值；

数据平滑：

移动平均，计算一段时间内数据的平均值，以减小数据的波动；

加权平均，根据数据的重要性或权重，对数据进行加权平均，以减小噪声的影响；

滤波器，应用数字滤波器，如中值滤波器或高斯滤波器，来平滑数据，减少噪声。

6.根据权利要求1所述的用于模块化建筑的集成式污水排放系统，其特征在于：遗传算法适应性强，适用于各种问题类型，能够处理离散型、连续型和混合型变量，并能够在搜索空间中找到全局最优解或近似最优解；并行性高，遗传算法的计算过程可以并行执行，从而加快搜索速度；无需梯度信息，遗传算法不需要问题的梯度信息，这使得它可以应用于复杂的非线性问题和黑盒函数优化；全局搜索能力强，遗传算法通过种群的多样性和交叉、变异操作的引入，能够在搜索空间中进行全局搜索。

7.根据权利要求6所述的用于模块化建筑的集成式污水排放系统，其特征在于：遗传算法公式：

初始化种群：

输入：种群大小N，染色体长度L

输出：初始种群P

算法：

P＝[Chromosome_1,Chromosome_2,...,Chromosome_N]

其中，每个染色体Chromosome_i＝[Gene_1,Gene_2,...,Gene_L]

适应度评估：

输入：种群P

输出：适应度值F

算法：

F＝[fitness(Chromosome_1),fitness(Chromosome_2),...,fitness(Chromosome_N)]

选择操作：

输入：种群P，适应度值F，选择概率P_s

输出：选择的染色体P_selected

算法：

P_selected＝[]

fori＝1toNdo

j＝从P中按照选择概率P_s选择一个染色体的索引

P_selected.append(P[j])

endfor

交叉操作：

输入：选择的染色体P_selected，交叉概率P_c

输出：交叉后的染色体P_crossover

算法：

P_crossover＝[]

fori＝1toN/2do

j,k＝从P_selected中选择两个染色体的索引

if随机生成的值小于交叉概率P_cthen

c1,c2＝交叉操作(P_selected[j],P_selected[k])

P_crossover.append(c1)

P_crossover.append(c2)

else

P_crossover.append(P_selected[j])

P_crossover.append(P_selected[k])

endif

endfor

变异操作：

输入：交叉后的染色体P_crossover，变异概率P_m输出：变异后的染色体P_mutated

算法：

P_mutated＝[]

fori＝1toNdo

if随机生成的值小于变异概率P_mthen

c＝变异操作(P_crossover[i])

P_mutated.append(c)

else

P_mutated.append(P_crossover[i])

endif

endfor

更新种群：

输入：变异后的染色体P_mutated

输出：更新后的种群P_updated

算法：

P_updated＝P_mutated

终止条件判断：

输入：更新后的种群P_updated，终止条件输出：是否满足终止条件

算法：

如果满足终止条件，则返回真；否则返回假。

8.根据权利要求1所述的用于模块化建筑的集成式污水排放系统，其特征在于：故障报警系统基于传感器和监测设备获取实时数据，并通过数据分析和规则引擎判断设备的工作状态是否正常，用于监测和检测智能化水资源管理平台中的设备和系统的故障状态，当设备出现异常情况或故障时，故障报警系统能够实时发出警报，并提供相关的故障信息和位置定位，以便运维人员及时采取措施进行修复；

维护管理系统记录智能化水资源管理平台中的设备和系统的运行状态、维护历史和维修记录，并提供维护计划和维修指南，维护管理系统可以实现以下功能：

定期巡检和保养：通过制定巡检计划和保养任务，对设备进行定期巡检、清洁和维护，以确保设备的正常运行和寿命；

维修申报和工单管理：运维人员可以通过维护管理系统提交维修申报，系统将生成相应的维修工单并进行分派和跟踪；

维修历史和分析：维护管理系统记录设备的维修历史，包括故障类型、维修时间和维修人员等信息，通过对维修数据的分析，可以识别设备常见故障模式，并采取预防措施。