CN117049617B - 一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法及系统 - Google Patents
一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117049617B CN117049617B CN202311013652.4A CN202311013652A CN117049617B CN 117049617 B CN117049617 B CN 117049617B CN 202311013652 A CN202311013652 A CN 202311013652A CN 117049617 B CN117049617 B CN 117049617B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sewage
- treatment
- association
- circulation
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 239000010865 sewage Substances 0.000 title claims abstract description 282
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 109
- 239000002893 slag Substances 0.000 title claims abstract description 51
- 239000010813 municipal solid waste Substances 0.000 title claims abstract description 27
- 230000004087 circulation Effects 0.000 claims abstract description 88
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 78
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 69
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 59
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000004064 recycling Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 38
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 23
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 21
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims description 17
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 10
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims description 9
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 claims description 6
- 239000008213 purified water Substances 0.000 claims description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 6
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims description 5
- IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N Atomic nitrogen Chemical compound N#N IJGRMHOSHXDMSA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 4
- 239000013049 sediment Substances 0.000 claims description 3
- OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N Phosphorus Chemical compound [P] OAICVXFJPJFONN-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 229910001385 heavy metal Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 229910052757 nitrogen Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 229910052698 phosphorus Inorganic materials 0.000 claims description 2
- 239000011574 phosphorus Substances 0.000 claims description 2
- 235000021049 nutrient content Nutrition 0.000 claims 1
- 238000004056 waste incineration Methods 0.000 abstract description 10
- 239000002699 waste material Substances 0.000 abstract description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 10
- 239000012535 impurity Substances 0.000 description 10
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 6
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000002844 melting Methods 0.000 description 2
- 230000008018 melting Effects 0.000 description 2
- 229910052717 sulfur Inorganic materials 0.000 description 2
- 239000011593 sulfur Substances 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 235000015097 nutrients Nutrition 0.000 description 1
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 description 1
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 1
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 1
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 description 1
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 239000011343 solid material Substances 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000005979 thermal decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C02—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F—TREATMENT OF WATER, WASTE WATER, SEWAGE, OR SLUDGE
- C02F1/00—Treatment of water, waste water, or sewage
- C02F1/008—Control or steering systems not provided for elsewhere in subclass C02F
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
- G06Q10/06316—Sequencing of tasks or work
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0283—Price estimation or determination
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Hydrology & Water Resources (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Processing Of Solid Wastes (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Operations Research (AREA)
Abstract
本发明公开了一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：构建污水标签，将污水处理设备和投入成本作为基础约束，结合污水标签进行污水处理拟合获得各工艺污水的处理评价数据；建立各工艺的需水与处理污水的循环关联，设定最小关联阈值，进行循环方案构建，并执行方案构建结果的方案寻优；构建循环控制的处理连接，配置污水处理设备与炉渣处理设备的设备连接，并进行污水处理数据库的控制参数匹配，进行污水处理控制。本发明解决了现有技术中垃圾焚烧炉渣的污水处理成本高、水资源浪费大的技术问题，达到了通过污水循环使用，降低垃圾焚烧炉渣的污水处理成本，减少水资源浪费的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法及系统。
背景技术
垃圾焚烧是一种能够有效减少固体垃圾数量的垃圾处理技术，通过高温和低氧的环境，可将垃圾转化为灰渣和烟气两部分。同时，该技术能够产生能源，如蒸汽、热水和电力等，可用于城市供能。但是垃圾焚烧设备在运行过程中，出渣机需要工艺水进行冷却，而冷却后的废水排入零米排水沟后直接进入污水管网排放，会造成部分生产用水浪费，影响经济效益。
发明内容
本申请提供了一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法及系统，用于解决现有技术中垃圾焚烧炉渣的污水处理成本高、水资源浪费大的技术问题。
本申请的第一个方面，提供了一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法，所述方法包括：构建污水标签，所述污水标签为建立与垃圾焚烧处理单元的数据连接后，通过交互的标识数据构建而成，其中，所述污水标签包括工艺的排出标签和工艺的需求水标签；
生成各工艺污水的处理评价数据，所述处理评价数据为将污水处理设备和投入成本作为基础约束，结合污水标签进行污水处理拟合获得的数据；建立各工艺的需水与处理污水的循环关联，其中，所述循环关联为处理污水与工艺需求水的适配关联，且所述循环关联包括关联值，循环关联通过调用工艺间的距离关联、需求量关联和处理评价数据建立；交互约束数据，设定最小关联阈值，通过所述最小关联阈值和所述循环关联进行循环方案构建，并执行方案构建结果的方案寻优；构建循环控制的处理连接，其中，所述处理连接为以方案寻优结果配置而成；依据所述处理连接配置污水处理设备与炉渣处理设备的设备连接，并进行污水处理数据库的控制参数匹配，根据匹配结果和所述处理连接进行污水处理控制。
本申请的第二个方面，提供了一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制系统，所述系统包括：污水标签构建模块，所述污水标签构建模块用于构建污水标签，所述污水标签为建立与垃圾焚烧处理单元的数据连接后，通过交互的标识数据构建而成，其中，所述污水标签包括工艺的排出标签和工艺的需求水标签；处理评价数据生成模块，所述处理评价数据生成模块用于生成各工艺污水的处理评价数据，所述处理评价数据为将污水处理设备和投入成本作为基础约束，结合污水标签进行污水处理拟合获得的数据；循环关联建立模块，所述循环关联建立模块用于建立各工艺的需水与处理污水的循环关联，其中，所述循环关联为处理污水与工艺需求水的适配关联，且所述循环关联包括关联值，循环关联通过调用工艺间的距离关联、需求量关联和处理评价数据建立；循环方案寻优模块，所述循环方案寻优模块用于交互约束数据，设定最小关联阈值，通过所述最小关联阈值和所述循环关联进行循环方案构建，并执行方案构建结果的方案寻优；处理连接构建模块，所述处理连接构建模块用于构建循环控制的处理连接，其中，所述处理连接为以方案寻优结果配置而成；污水处理控制模块，所述污水处理控制模块用于依据所述处理连接配置污水处理设备与炉渣处理设备的设备连接，并进行污水处理数据库的控制参数匹配，根据匹配结果和所述处理连接进行污水处理控制。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请提供的一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法，涉及数据处理技术领域，通过构建污水标签，将污水处理设备和投入成本作为基础约束，结合污水标签进行污水处理拟合获得各工艺污水的处理评价数据，然后建立各工艺的需水与处理污水的循环关联，设定最小关联阈值，进行循环方案构建，并执行方案构建结果的方案寻优，通过构建循环控制的处理连接，配置污水处理设备与炉渣处理设备的设备连接，并进行污水处理数据库的控制参数匹配，进行污水处理控制，解决了现有技术中垃圾焚烧炉渣的污水处理成本高、水资源浪费大的技术问题，实现了通过污水循环使用，来进行污水处理控制，进而降低垃圾焚烧炉渣的污水处理成本，减少水资源浪费，提高经济效益的技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法中获得所述处理评价数据的流程示意图；
图3为本申请实施例提供的一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法中获得循环关联的关联值的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制系统结构示意图。
附图标记说明：污水标签构建模块11，处理评价数据生成模块12，循环关联建立模块13，循环方案寻优模块14，处理连接构建模块15，污水处理控制模块16。
具体实施方式
本申请提供了一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法，用于解决现有技术中垃圾焚烧炉渣的污水处理成本高、水资源浪费大的技术问题。
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或服务器不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或模块。
实施例一
如图1所示，本申请提供了一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法，所述方法包括：
P100：构建污水标签，所述污水标签为建立与垃圾焚烧处理单元的数据连接后，通过交互的标识数据构建而成，其中，所述污水标签包括工艺的排出标签和工艺的需求水标签；
具体的，通过建立与垃圾焚烧处理单元的数据连接，获取垃圾焚烧处理单元的污水处理数据，构建污水标签，所述垃圾焚烧处理单元即通过适当的热分解、燃烧、熔融等反应，使垃圾经过高温下的氧化进行减容，成为残渣或者熔融固体物质的垃圾处理装置，通过获取垃圾焚烧处理单元的污水排出数据，可以得到垃圾焚烧过程中产生的污水的数据，包括污水的重金属、有机物和氮、磷等营养物质含量，以此作为标识数据，对污水进行标识，构建污水标签，所述污水标签包括工艺的排出标签和工艺的需求水标签，所述工艺的排出标签就是指各个工艺排出的污水的类型，所述需求水标签是指各个工艺需要的循环水的类型，所述循环水是经过污水处理后流入各工艺流程进行循环使用的水，污水处理后循环使用可以节省用水，减少污水排放。
P200：生成各工艺污水的处理评价数据，所述处理评价数据为将污水处理设备和投入成本作为基础约束，结合污水标签进行污水处理拟合获得的数据；
其中，将污水处理设备和投入成本作为基础约束，结合污水标签进行污水处理拟合，也就是根据污水标签中的工艺的排出标签和工艺的需求水标签，进行不同程度的污水处理模拟，进而通过模拟计算出将污水处理到满足不同的需求水标签需要投入的成本，作为各工艺污水的处理评价数据，示例性的，进行某一工艺的污水模拟处理，分别计算只去除污水中铁杂质需要的成本，去除污水中铁、硫杂质需要的成本，去除污水中铁、硫、有机物需要的成本等，进而获得多个处理成本，以此作为处理评价数据，可以作为后续进行污水循环控制的基础数据。
进一步的，如图2所示，本申请实施例步骤P200还包括：
P210：搭建数字孪生模型，其中，所述数字孪生模型为依据所述污水处理设备的设备参数搭建而成；
P220：执行所述数字孪生模型的模型初始配置，所述初始配置依靠所述基础约束配置完成；
P230：通过所述数字孪生模型对所述污水标签进行数据解析，并根据解析结果进行数字模拟，拟合获得所述处理评价数据。
应当理解的是，以所述污水处理设备的设备参数为构建数据，结合孪生神经网络，搭建数字孪生模型，所述孪生神经网络是基于两个人工神经网络建立的耦合构架，以两个样本为输入，输出其嵌入高维空间的表征，以比较两个样本的相似程度，且权重共享的神经网络拼接而成。进一步的，依靠所述基础约束，也就是污水处理设备和投入成本，执行所述数字孪生模型的模型初始配置，也就是通过获取污水处理设备和投入成本数据作为训练数据，结合任意的人工神经网络进行有监督训练，例如结合BP神经网络构建初始模型，并对其进行训练、验证和测试，直至模型输出收敛，得到初始模型，也就是所述数字孪生模型的模型初始配置，所述数字孪生模型由多个共享权重的初始模型构成。
进一步的，通过所述数字孪生模型对所述污水标签进行数据解析，也就是使用所述数字孪生模型对所述污水标签进行标签识别，具体过程可以是，通过所述数字孪生模型的标准识别层获得多个标准标签解析数据，然后将所述污水标签输入所述数字孪生模型的样本识别层，获得样本标签解析数据，然后将样本标签解析数据分别与多个标准标签解析数据输入损失函数进行计算，获得多个特征损失值，通过特征损失值的大小来判断所述污水标签的类型，特征损失值越小，标签的相似性越大，特征损失值最小的标准标签解析数据对应的污水标签类型即为所述污水标签的类型。进一步的，将所述污水标签的类型作为解析结果，进行污水处理模拟，获得所述处理评价数据，也就是处理所述污水标签的污水需要投入的成本。
P300：建立各工艺的需水与处理污水的循环关联，其中，所述循环关联为处理污水与工艺需求水的适配关联，且所述循环关联包括关联值，循环关联通过调用工艺间的距离关联、需求量关联和处理评价数据建立；
可选的，通过调用工艺间的距离关联、需求量关联和处理评价数据，计算各工艺的处理污水与工艺需求水的关联值，进而根据关联值来筛选循环用水方案，以降低污水处理成本和垃圾焚烧用水成本。
进一步的，如图3所示，本申请实施例步骤P300还包括：
P310：根据所述污水处理设备与所述炉渣处理设备的设备位置，拟合循环路径；
P320：通过所述循环路径和单位路径成本确定所述距离关联；
P330：计算获得循环关联的关联值，计算如下：
K＝ρ1L+ρ2V+ρ3R；
其中，K为关联值，L为距离关联，ρ1为距离关联系数，V为需求量关联，ρ2为需求量关联系数，R为处理评价值，ρ3为评价关联系数，且ρ1+ρ2+ρ3＝1。
具体的，通过所述污水处理设备与所述炉渣处理设备的设备位置分布情况，进行污水循环设计，拟合多条循环路径，通过不同的污水循环路径，将所述污水处理设备处理过的污水重新输入到所述炉渣处理设备中，以满足所述炉渣处理设备的用水需求。进一步的，通过计算所述循环路径的单位路径成本，得到循环路径距离与成本的关联关系，并以此作为所述距离关联。
进一步的，通过工艺间的距离关联、需求量关联和处理评价数据，进行循环关联的关联值计算，计算公式为：K＝ρ1L+ρ2V+ρ3R；其中，K为关联值，关联值越大，说明处理污水与工艺需求水的适配度越高，L为距离关联，ρ1为距离关联系数，也就是距离关联的权重系数，V为需求量关联，ρ2为需求量关联系数，也就是工艺需求水需求的关联权重系数，R为处理评价值，ρ3为评价关联系数，也就是处理评价的关联系数，且ρ1+ρ2+ρ3＝1。
进一步的，本申请实施例步骤P330还包括：
P331：分别对污水处理设备和所述炉渣处理设备进行单位时间的处理量和需求量计算；
P332：对于任意处理污水与工艺需求水，将所述处理量与所述需求量的比值作为所述需求量关联。
可选的，分别计算污水处理设备在单位时间内的污水处理量，以及所述炉渣处理设备在单位时间内的用水需求量，选择任意的处理污水量及对应的工艺的需求用水量，计算所述处理量与所述需求量的比值，并将比值结果作为所述需求量关联，可以反映所述污水处理设备的处理量和所述炉渣处理设备的需求量的匹配度，因为处理过的污水在循环使用时需要掺入一定比例的净水来调整杂质沉淀量，因此所述需求量关联越接近0.9，相应的污水处理量和需求量的匹配度越高，越经济环保。
进一步的，本申请实施例步骤P330还包括：
P333：对于同一处理污水进行处理评价数据的成本集中值计算，将成本集中值计算结果作为成本均衡线；
P334：以所述成本均衡线作为评价基准，对所述处理评价数据进行比值计算；
P335：调用比值关联因子，依据所述比值关联因子对比值计算结果进行关联计算，生成所述处理评价值。
应当理解的是，对于同一处理污水进行处理评价数据的成本集中值计算，所述成本集中值可以是同一类型的污水的多个处理评价数据的算术平均数、中数、众数、加权平均数等，将成本集中值计算结果作为成本均衡线，以所述成本均衡线作为评价基准，与同一类型的污水的多个处理评价数据一一进行比值计算，获得比值计算结果。进一步的，调用比值关联因子，也就是污水处理成本的影响因子，与所述处理评价数据一一对应，依据所述比值关联因子设定权重系数，根据所述权重系数对比值计算结果进行关联计算，也就是加权平均计算，生成所述处理评价值。
P400：交互约束数据，设定最小关联阈值，通过所述最小关联阈值和所述循环关联进行循环方案构建，并执行方案构建结果的方案寻优；
示例性的，获取约束数据，所述约束数据是指影响污水循环使用的各类参数的阈值，例如处理过的污水中各类杂质的最高含量数据，如铁屑类杂质的含量的最大值，若处理过的污水杂质含量过大，则不能进行循环使用，根据所述约束数据，设定最小关联阈值，也就是所述关联值的最小值，如设置为30％，以所述最小关联阈值和所述循环关联为基准，构建多个污水循环方案，以此作为方案构建结果，并在所述多个污水循环方案中进行方案寻优，选择距离关联最小、需求量关联最接近0.9，处理评价数据最小，也就循环路径成本最低、循环水供需关系最匹配、污水处理成本最低的方案，作为最佳的污水循环方案。
P500：构建循环控制的处理连接，其中，所述处理连接为以方案寻优结果配置而成；
在本申请一种可能的实施例中，通过方案寻优结果，获取最佳的污水循环方案，并按照最佳的污水循环方案构建循环控制的处理连接，也就是搭建污水循环系统，通过循环路径的布设，将所述污水处理设备与所述炉渣处理设备进行连接，通过设置相应的水流量控制节点，实现后续进行污水循环控制。
P600：依据所述处理连接配置污水处理设备与炉渣处理设备的设备连接，并进行污水处理数据库的控制参数匹配，根据匹配结果和所述处理连接进行污水处理控制。
应当理解的是，参照所述处理连接，也就是污水循环系统，配置污水处理设备与炉渣处理设备的设备连接方式，并根据所述污水标签从污水处理数据库中匹配相应的控制参数，然后根据控制参数控制所述污水循环系统进行污水处理。应当注意的是，在进行污水循环使用前，需要对处理过的污水进行水质检测，判断处理过的污水是否能满足目标工艺的用水要求，例如杂质含量是否超标不能够使用，是否会因杂质过多堵塞设备等，若处理过的污水水质不满足用水要求，则终止本次污水循环，使用新水作为工艺需求水，直至下次循环。
进一步的，本申请实施例步骤P600还包括：
P610：进行炉渣处理设备生成污水的污水循环标识；
P620a：当所述污水循环标识包括多个工艺循环时，则执行对应处理污水的预警监测；
P630a：根据预警监测的成分监测结果生成异常影响因子；
P640a：通过所述异常影响因子进行对应处理污水的处理管理。
具体的，对所述炉渣处理设备生成的污水进行污水循环标识，也就是对循环使用的污水进行使用设备标识，当所述污水循环标识包括多个工艺循环时，也就是当前排出的污水的所述污水循环标识包括多个设备时，说明当前排出的污水被多个设备循环使用过，包含了多个设备的特性，则执行对应处理污水的预警监测，也就是根据多个设备特性进行污水成分检测，并根据预警监测的成分监测结果生成异常影响因子，所述异常影响因子就是影响污水循环使用的异常因素，例如污水在循环使用过程中与某一工艺内的物质发生化学反应，生成有害物质，通过所述异常影响因子进行对应处理污水的处理管理，以避免循环水不达标影响正常的垃圾焚烧处理工作。
进一步的，本申请实施例步骤P600还包括：
P620b：当所述污水循环标识包括单个工艺的多次循环时，则生成沉淀量监测；
P630b：通过沉淀量监测结果生成沉淀影响因子；
P640b：基于所述沉淀影响因子调整循环的污水和净水比例，以完成污水的循环控制。
应当理解的是，当所述污水循环标识只包括单个工艺的多次循环时，则对循环使用的污水进行沉淀量监测，获得铁屑、有机物等的沉淀量监测结果，通过沉淀量监测结果生成沉淀影响因子，也就是计算出循环用水的杂质沉淀量对各工艺的影响程度，并基于所述沉淀影响因子调整循环的污水和净水比例，也就是通过调整循环用水中污水与净水的比例，来调整循环用水的杂质沉淀量，进而降低循环水杂质对各工艺影响，以完成污水的循环控制。
综上所述，本申请实施例至少具有如下技术效果：
本申请通过构建污水标签，将污水处理设备和投入成本作为基础约束，结合污水标签进行污水处理拟合获得各工艺污水的处理评价数据；建立各工艺的需水与处理污水的循环关联，设定最小关联阈值，进行循环方案构建，并执行方案构建结果的方案寻优；构建循环控制的处理连接，配置污水处理设备与炉渣处理设备的设备连接，并进行污水处理数据库的控制参数匹配，进行污水处理控制。
达到了通过污水循环使用，来进行污水处理控制，进而降低垃圾焚烧炉渣的污水处理成本，减少水资源浪费的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制系统，本申请实施例中的系统与方法实施例基于同样的发明构思。其中，所述系统包括：
污水标签构建模块11，所述污水标签构建模块11用于构建污水标签，所述污水标签为建立与垃圾焚烧处理单元的数据连接后，通过交互的标识数据构建而成，其中，所述污水标签包括工艺的排出标签和工艺的需求水标签；
处理评价数据生成模块12，所述处理评价数据生成模块12用于生成各工艺污水的处理评价数据，所述处理评价数据为将污水处理设备和投入成本作为基础约束，结合污水标签进行污水处理拟合获得的数据；
循环关联建立模块13，所述循环关联建立模块13用于建立各工艺的需水与处理污水的循环关联，其中，所述循环关联为处理污水与工艺需求水的适配关联，且所述循环关联包括关联值，循环关联通过调用工艺间的距离关联、需求量关联和处理评价数据建立；
循环方案寻优模块14，所述循环方案寻优模块14用于交互约束数据，设定最小关联阈值，通过所述最小关联阈值和所述循环关联进行循环方案构建，并执行方案构建结果的方案寻优；
处理连接构建模块15，所述处理连接构建模块15用于构建循环控制的处理连接，其中，所述处理连接为以方案寻优结果配置而成；
污水处理控制模块16，所述污水处理控制模块16用于依据所述处理连接配置污水处理设备与炉渣处理设备的设备连接，并进行污水处理数据库的控制参数匹配，根据匹配结果和所述处理连接进行污水处理控制。
进一步的，所述处理评价数据生成模块12还用于执行以下步骤：
搭建数字孪生模型，其中，所述数字孪生模型为依据所述污水处理设备的设备参数搭建而成；
执行所述数字孪生模型的模型初始配置，所述初始配置依靠所述基础约束配置完成；
通过所述数字孪生模型对所述污水标签进行数据解析，并根据解析结果进行数字模拟，拟合获得所述处理评价数据。
进一步的，所述循环关联建立模块13还用于执行以下步骤：
根据所述污水处理设备与所述炉渣处理设备的设备位置，拟合循环路径；
通过所述循环路径和单位路径成本确定所述距离关联；
计算获得循环关联的关联值，计算如下：
K＝ρ1L+ρ2V+ρ3R；
其中，K为关联值，L为距离关联，ρ1为距离关联系数，V为需求量关联，ρ2为需求量关联系数，R为处理评价值，ρ3为评价关联系数，且ρ1+ρ2+ρ3＝1。
进一步的，所述循环关联建立模块13还用于执行以下步骤：
分别对污水处理设备和所述炉渣处理设备进行单位时间的处理量和需求量计算；
对于任意处理污水与工艺需求水，将所述处理量与所述需求量的比值作为所述需求量关联。
进一步的，所述循环关联建立模块13还用于执行以下步骤：
对于同一处理污水进行处理评价数据的成本集中值计算，将成本集中值计算结果作为成本均衡线；
以所述成本均衡线作为评价基准，对所述处理评价数据进行比值计算；
调用比值关联因子，依据所述比值关联因子对比值计算结果进行关联计算，生成所述处理评价值。
进一步的，所述污水处理控制模块16还用于执行以下步骤：
进行炉渣处理设备生成污水的污水循环标识；
当所述污水循环标识包括多个工艺循环时，则执行对应处理污水的预警监测；
根据预警监测的成分监测结果生成异常影响因子；
通过所述异常影响因子进行对应处理污水的处理管理。
进一步的，所述污水处理控制模块16还用于执行以下步骤：
当所述污水循环标识包括单个工艺的多次循环时，则生成沉淀量监测；
通过沉淀量监测结果生成沉淀影响因子；
基于所述沉淀影响因子调整循环的污水和净水比例，以完成污水的循环控制。
需要说明的是，上述本申请实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。且上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
以上所述仅为本申请的较佳实施例，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
本说明书和附图仅仅是本申请的示例性说明，且视为已覆盖本申请范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。
Claims (4)
1.一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法，其特征在于，所述方法包括：
构建污水标签，所述污水标签为建立与垃圾焚烧处理单元的数据连接后，通过交互的标识数据构建而成，通过获取垃圾焚烧处理单元的污水排出数据，得到垃圾焚烧过程中产生的污水的数据，包括污水的重金属、有机物和氮、磷营养物质含量，以此作为标识数据，对污水进行标识，构建污水标签；其中，所述污水标签包括工艺的排出标签和工艺的需求水标签；
生成各工艺污水的处理评价数据，所述处理评价数据为将污水处理设备和投入成本作为基础约束，结合污水标签进行污水处理拟合获得的数据；
搭建数字孪生模型，其中，所述数字孪生模型为依据所述污水处理设备的设备参数搭建而成；
执行所述数字孪生模型的模型初始配置，所述初始配置依靠所述基础约束配置完成；
通过所述数字孪生模型对所述污水标签进行数据解析，并根据解析结果进行数字模拟，拟合获得所述处理评价数据；
建立各工艺的需求水与处理污水的循环关联，其中，所述循环关联为处理污水与工艺需求水的适配关联，且所述循环关联包括关联值，循环关联通过调用工艺间的距离关联、需求量关联和处理评价数据建立；
根据所述污水处理设备与炉渣处理设备的设备位置，拟合循环路径；
通过所述循环路径和单位路径成本确定所述距离关联；
计算获得循环关联的关联值，计算如下：
K＝ρ1L+ρ2V+ρ3R；
其中，K为关联值，L为距离关联，ρ1为距离关联系数，V为需求量关联，ρ2为需求量关联系数，R为处理评价值，ρ3为评价关联系数，且ρ1+ρ2+ρ3＝1；
分别对污水处理设备和所述炉渣处理设备进行单位时间的处理量和需求量计算；
对于任意处理污水与工艺需求水，将所述处理量与所述需求量的比值作为所述需求量关联；
对于同一处理污水进行处理评价数据的成本集中值计算，将成本集中值计算结果作为成本均衡线；
以所述成本均衡线作为评价基准，对所述处理评价数据进行比值计算；
调用比值关联因子，依据所述比值关联因子对比值计算结果进行关联计算，生成所述处理评价值；
交互约束数据，设定最小关联阈值，通过所述最小关联阈值和所述循环关联进行循环方案构建，并执行方案构建结果的方案寻优；
所述约束数据是指影响污水循环使用的各类参数的阈值；
构建循环控制的处理连接，其中，所述处理连接为以方案寻优结果配置而成；
依据所述处理连接配置污水处理设备与炉渣处理设备的设备连接，并进行污水处理数据库的控制参数匹配，根据匹配结果和所述处理连接进行污水处理控制。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
进行炉渣处理设备生成污水的污水循环标识；
当所述污水循环标识包括多个工艺循环时，则执行对应处理污水的预警监测；
根据预警监测的成分监测结果生成异常影响因子；
通过所述异常影响因子进行对应处理污水的处理管理。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当所述污水循环标识包括单个工艺的多次循环时，则生成沉淀量监测；
通过沉淀量监测结果生成沉淀影响因子；
基于所述沉淀影响因子调整循环的污水和净水比例，以完成污水的循环控制。
4.实施权利要求1-3任一项所述方法的控制系统，其特征在于，所述系统包括：
污水标签构建模块，所述污水标签构建模块用于构建污水标签，所述污水标签为建立与垃圾焚烧处理单元的数据连接后，通过交互的标识数据构建而成，其中，所述污水标签包括工艺的排出标签和工艺的需求水标签；
处理评价数据生成模块，所述处理评价数据生成模块用于生成各工艺污水的处理评价数据，所述处理评价数据为将污水处理设备和投入成本作为基础约束，结合污水标签进行污水处理拟合获得的数据；
循环关联建立模块，所述循环关联建立模块用于建立各工艺的需水与处理污水的循环关联，其中，所述循环关联为处理污水与工艺需求水的适配关联，且所述循环关联包括关联值，循环关联通过调用工艺间的距离关联、需求量关联和处理评价数据建立；
循环方案寻优模块，所述循环方案寻优模块用于交互约束数据，设定最小关联阈值，通过所述最小关联阈值和所述循环关联进行循环方案构建，并执行方案构建结果的方案寻优；
处理连接构建模块，所述处理连接构建模块用于构建循环控制的处理连接，其中，所述处理连接为以方案寻优结果配置而成；
污水处理控制模块，所述污水处理控制模块用于依据所述处理连接配置污水处理设备与炉渣处理设备的设备连接，并进行污水处理数据库的控制参数匹配，根据匹配结果和所述处理连接进行污水处理控制。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311013652.4A CN117049617B (zh) | 2023-08-14 | 2023-08-14 | 一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311013652.4A CN117049617B (zh) | 2023-08-14 | 2023-08-14 | 一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117049617A CN117049617A (zh) | 2023-11-14 |
| CN117049617B true CN117049617B (zh) | 2024-02-02 |
Family
ID=88665684
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311013652.4A Active CN117049617B (zh) | 2023-08-14 | 2023-08-14 | 一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117049617B (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09301748A (ja) * | 1996-05-16 | 1997-11-25 | Kawasaki Heavy Ind Ltd | 安定なスラグの製造方法 |
| JP2007229550A (ja) * | 2006-02-27 | 2007-09-13 | Toshiba Corp | 下水処理場運転支援装置 |
| CN106094517A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-11-09 | 上海环保工程成套有限公司 | 一种变工况污水处理过程的多模型预测控制方法 |
| CN112132700A (zh) * | 2019-06-24 | 2020-12-25 | 谢文彬 | 用于调控水质的配方决策方法 |
| CN114203262A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-03-18 | 陕西盛康实业发展有限公司 | 一种基于可循环清洁压裂液体系的污水利用方法及系统 |
| WO2022232603A1 (en) * | 2021-04-30 | 2022-11-03 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Energy services through integrated flexible operation of wastewater systems |
| CN116119877A (zh) * | 2023-02-20 | 2023-05-16 | 无锡瑞泰恒自动化系统科技有限公司 | 一种基于物联网技术的污水自动化处理方法及系统 |
-
2023
- 2023-08-14 CN CN202311013652.4A patent/CN117049617B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09301748A (ja) * | 1996-05-16 | 1997-11-25 | Kawasaki Heavy Ind Ltd | 安定なスラグの製造方法 |
| JP2007229550A (ja) * | 2006-02-27 | 2007-09-13 | Toshiba Corp | 下水処理場運転支援装置 |
| CN106094517A (zh) * | 2016-06-17 | 2016-11-09 | 上海环保工程成套有限公司 | 一种变工况污水处理过程的多模型预测控制方法 |
| CN112132700A (zh) * | 2019-06-24 | 2020-12-25 | 谢文彬 | 用于调控水质的配方决策方法 |
| WO2022232603A1 (en) * | 2021-04-30 | 2022-11-03 | The Board Of Trustees Of The Leland Stanford Junior University | Energy services through integrated flexible operation of wastewater systems |
| CN114203262A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-03-18 | 陕西盛康实业发展有限公司 | 一种基于可循环清洁压裂液体系的污水利用方法及系统 |
| CN116119877A (zh) * | 2023-02-20 | 2023-05-16 | 无锡瑞泰恒自动化系统科技有限公司 | 一种基于物联网技术的污水自动化处理方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117049617A (zh) | 2023-11-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN107038334B (zh) | 循环流化床生活垃圾焚烧锅炉co排放预测系统及方法 | |
| Han et al. | Industrial IoT for intelligent steelmaking with converter mouth flame spectrum information processed by deep learning | |
| Nasrudin et al. | Performance comparison of feedforward neural network training algorithms in modelling microwave pyrolysis of oil palm fibre for hydrogen and biochar production | |
| CN112952807B (zh) | 考虑风电不确定性与需求响应的多目标优化调度方法 | |
| CN117049617B (zh) | 一种垃圾焚烧炉渣的污水处理控制方法及系统 | |
| Verma et al. | Water cycle algorithm tuned robust fractional‐order proportional–integral–derivative controller for energy optimization and control of nonlinear multiple stage evaporator: a case study of paper mill | |
| Alcamisi et al. | Process integration solutions for water networks in integrated steel making plants | |
| CN104200280B (zh) | 一种用于风电功率预测的方法及系统 | |
| CN110738131A (zh) | 基于深度学习神经网络的垃圾分类管理方法及装置 | |
| Pettersson et al. | Design of robust heat recovery systems in paper machines | |
| CN109740783A (zh) | 基于危废处理场选址的双目标规划方法 | |
| CN113757684A (zh) | 一种垃圾焚烧发电的方法及系统 | |
| Tian et al. | Approach of technical decision-making by element flow analysis and Monte-Carlo simulation of municipal solid waste stream | |
| CN115358152A (zh) | 垃圾焚烧气体控制与反馈调节系统和方法 | |
| CN116224774A (zh) | 一种污泥干化处理寻优控制方法及系统 | |
| KR20230060646A (ko) | 인공지능기반 통합 소화시스템 자산관리 및 운영 플랫폼 | |
| Huisman et al. | The QWERTY concept, a powerful concept for evaluating the environmental consequences of end-of-life processing of consumer electronic products | |
| Shekdar et al. | Evaluation of multifarious solid waste management systems-A goal programming approach | |
| CN108899905A (zh) | 一种复杂电网中关键节点的辨识方法及装置 | |
| CN117987160B (zh) | 一种高效有机固废热解过程自适应控制方法及系统 | |
| Egusa et al. | Introduction of Remote Monitoring and Operational Support Systems Aiming at Optimal Management of Waste to Energy Plants | |
| CN114835363B (zh) | 一种干燥碳化一体化系统及干燥碳化方法 | |
| CN108830473B (zh) | 耦合区域网络的规划方法及其系统 | |
| Bamdad | Optimization of pulp and acid leaching operations in zinc ingot production process with the data mining approach | |
| CN116511227B (zh) | 基于物联网溯源管理的危废螯合再生利用平台、装置及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |