CN117105461A - 基于机器学习的大数据污水预测处理方法 - Google Patents

基于机器学习的大数据污水预测处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于机器学习的大数据污水预测处理方法，该大数据污水预测处理方法包括：步骤a.数据采集模块：该模块负责采集城市污水厂的进水数据，同时收集城市气象数据；步骤b.数据处理模块：该模块对采集的数据进行预处理和分析，利用大数据技术，建立污水预测模型；步骤c.模型训练：使用机器学习算法，对特征数据进行训练，建立污水预测模型；步骤d.控制器：根据污水预测模型的预测结果，以及预设的污水处理策略，制定污水处理方案；步骤e.执行器：该组件根据控制器的处理方案，控制污水处理设备的运行；步骤f.通信模块：该模块负责与外部系统进行数据交换和通信。通过大数据技术和机器学习算法，实现对污水产生量的精准预测，从而更好地应对污水产生量的波动，提高污水处理能力。

Description

基于机器学习的大数据污水预测处理方法
技术领域
本发明涉及大数据应用技术领域，特别是涉及基于机器学习的大数据污水预测处理方法。
背景技术
随着城市化进程的加速，污水处理问题的日益突出，传统的污水处理方法往往无法有效应对污水产生量的波动。而随着大数据技术的发展，人们开始探索如何利用大数据技术提升污水处理的能力。
发明内容
本发明提供了一种基于机器学习的大数据污水预测处理方法，旨在解决现有技术中无法准确预测污水产生量，从而导致污水处理能力无法有效利用的问题。
本发明的技术方案是：一种基于机器学习的大数据污水预测处理方法，该大数据污水预测处理方法包括：
步骤a.负责采集城市污水厂的进水数据，同时收集城市气象数据。负责从各种设备或传感器中采集数据，并将数据以安全、高效的方式传输到数据存储模块，确保数据完整性和安全性，采用现有成熟的优化算法，能够降低数据传输延迟，提高数据传输效率，
步骤b.采集的数据进行预处理和分析，利用大数据技术，建立污水预测模型。包括数据清洗、挖掘和分析等，采用现有成熟的、先进的数据处理算法和技术，能够提高数据处理效率，同时保证数据处理结果的准确性和可靠性。
收集到的数据存在缺失值、错误或异常值，可以通过均值填充、异常值处理、数据转换等方式来进行数据预处理；在这一步中，需要从收集的数据中提取出有意义的特征，以便用于后续建模，这些特征可能包括历史污水浓度、水质指标、天气条件、地理位置等，可以使用数据探索性分析、特征选择和特征创建等方法来提取和选择特征。
步骤c.使用机器学习算法，对特征数据进行训练，建立污水预测模型。根据预测目标和数据的特点，选择适合的模型进行训练，对于污水预测模型，可以考虑使用时间序列分析、机器学习或深度学习等方法。具体可以使用ARI MA模型、LSTM模型、神经网络等模型来进行训练。
训练完模型后，需要对模型进行评估和调整。具体可以使用交叉验证、ROC曲线等方法来评估模型的性能。如果模型的预测效果不理想，可以调整模型参数、改变特征选择或尝试其他模型。同时，需要对模型进行维护和更新，以确保其预测效果仍然准确和可靠。
同理，建立、训练、验证、维护和更新污水预测子模型。
步骤d.根据污水预测模型的预测结果，以及预设的污水处理策略，制定污水处理方案；根据设计的算法和传感器，选择合适的控制器，例如PLC(可编程逻辑控制器)、单片机、嵌入式系统等。
并且，制定污水处理控制策略：
1.反馈控制：根据传感器采集的数据(如溶解氧浓度、pH值等)来调节曝气量、进水量等参数，以实现水质的稳定控制。
2.前馈控制：根据进水量、水质等参数的变化，提前调整处理系统的运行参数，以减小对水质的影响。
3.复合控制：结合反馈控制和前馈控制，通过多种传感器采集的数据综合调整处理系统的运行参数，以提高控制效果。
步骤e.根据制定的处理方案，控制污水处理设备的运行；
步骤f.负责与外部系统进行数据交换和通信。根据需求，选择一个适合的通信模块。例如，可以选择Wi-F i模块、蓝牙模块、LoRa模块、NB-I oT模块等。选择的标准应包括但不限于满足你的功能需求、性能优良、易于使用和价格合理等。通信模块需要与后台系统进行数据交换，因此需要确定使用的通信协议。例如，可以选择MQTT协议、HTTP协议，或者根据需求自定义协议。
进一步的技术方案中，采集的城市污水厂的进水数据，包括污水流量、水质参数、水温、PH值；收集的城市气象数据，包括湿度、风向、降雨量、PH值。
进一步的技术方案中，通过机器学习和深度学习，再根据历史数据和实时数据，预测未来一段时间内的污水情况。
进一步的技术方案中，当污水预测模型预测到未来一段时间内的污水水质较差时，控制器可以自动调整污水处理流程，以提高处理效率。
进一步的技术方案中，当污水预测模型预测到未来一段时间内的污水流量增加时，执行器自动调整污水处理的流量和速度。
进一步的技术方案中，通信模块负责与城市智慧环保系统共享数据，接收和发送指令。
进一步的技术方案中，该方法还包括有用于分别分析、处理各段污水处理过程的实时状态和趋势，用于精确训练对应污水处理段的污水预测子模型，用于做到整体的污水预测模型和局部的污水预测子模型的协同配合，相互比对分析。
本发明的有益效果是：
(1)、提高污水处理能力：通过大数据技术和机器学习算法，实现对污水产生量的精准预测，从而更好地应对污水产生量的波动，提高污水处理能力。
(2)、节能减排：根据实际污水产生量和处理需求，自动调整污水处理装置的处理能力，避免能源的浪费，实现节能减排。
(3)、智能决策优化：通过智能决策系统，优化污水处理过程，提高处理效果和效率。
(4)、远程管理监控：通过云平台对整个系统进行管理和监控，提高管理效率和控制精度。
(5)、通过自动控制系统，可以实现污水处理的自动化和智能化，提高了污水处理效率和质量。
具体实施方式
下面结合本发明的实施例作进一步说明。
实施例1：
本发明的技术方案是：一种基于机器学习的大数据污水预测处理方法，该大数据污水预测处理方法包括：
步骤a.负责采集城市污水厂的进水数据，同时收集城市气象数据。负责从各种设备或传感器中采集数据，并将数据以安全、高效的方式传输到数据存储模块，确保数据完整性和安全性，采用现有成熟的优化算法，能够降低数据传输延迟，提高数据传输效率，
步骤b.采集的数据进行预处理和分析，利用大数据技术，建立污水预测模型。该数据处理模块包括数据清洗、挖掘和分析等，该模块采用现有成熟的、先进的数据处理算法和技术，能够提高数据处理效率，同时保证数据处理结果的准确性和可靠性。
收集到的数据存在缺失值、错误或异常值，可以通过均值填充、异常值处理、数据转换等方式来进行数据预处理；在这一步中，需要从收集的数据中提取出有意义的特征，以便用于后续建模，这些特征可能包括历史污水浓度、水质指标、天气条件、地理位置等，可以使用数据探索性分析、特征选择和特征创建等方法来提取和选择特征。
步骤c.使用机器学习算法，对特征数据进行训练，建立污水预测模型。根据预测目标和数据的特点，选择适合的模型进行训练，对于污水预测模型，可以考虑使用时间序列分析、机器学习或深度学习等方法。具体可以使用ARI MA模型、LSTM模型、神经网络等模型来进行训练。
训练完模型后，需要对模型进行评估和调整。具体可以使用交叉验证、ROC曲线等方法来评估模型的性能。如果模型的预测效果不理想，可以调整模型参数、改变特征选择或尝试其他模型。同时，需要对模型进行维护和更新，以确保其预测效果仍然准确和可靠。
同理，建立、训练、验证、维护和更新污水预测子模型。
步骤d.根据污水预测模型的预测结果，以及预设的污水处理策略，制定污水处理方案；根据设计的算法和传感器，选择合适的控制器，例如PLC(可编程逻辑控制器)、单片机、嵌入式系统等。
并且，制定污水处理控制策略，根据实际情况选择一种或者多种相应的控制方式：
1.反馈控制：根据传感器采集的数据(如溶解氧浓度、pH值等)来调节曝气量、进水量等参数，以实现水质的稳定控制。
2.前馈控制：根据进水量、水质等参数的变化，提前调整处理系统的运行参数，以减小对水质的影响。
3.复合控制：结合反馈控制和前馈控制，通过多种传感器采集的数据综合调整处理系统的运行参数，以提高控制效果。
步骤e.根据制定的处理方案，控制污水处理设备的运行；
步骤f.负责与外部系统进行数据交换和通信。根据你的需求，选择一个适合的通信模块。例如，你可以选择Wi-F i模块、蓝牙模块、LoRa模块、NB-I oT模块等。选择的标准应包括但不限于满足你的功能需求、性能优良、易于使用和价格合理等。通信模块需要与后台系统进行数据交换，因此需要确定使用的通信协议。例如，你可以选择MQTT协议、HTTP协议，或者根据需求自定义协议。
进一步的技术方案中，所述数据采集模块采集的城市污水厂的进水数据，包括污水流量、水质参数、水温、PH值；其收集的城市气象数据，包括湿度、风向、降雨量、PH值。
进一步的技术方案中，通过机器学习和深度学习，再根据历史数据和实时数据，预测未来一段时间内的污水情况。
进一步的技术方案中，当污水预测模型预测到未来一段时间内的污水水质较差时，可以自动调整污水处理流程，以提高处理效率。
自动根据实际情况，选择预处理模块、主处理模块、深度处理模块、排放控制模块、污泥处理与处置模块其中的任意一种多种方法结合形成的污水处理流程。
1.预处理模块：
在进入主处理流程之前，污水通常需要进行预处理，以去除大颗粒物质，如悬浮物、泥沙、垃圾等。这可以防止这些物质堵塞或损坏主处理流程的设备和管道。常见的预处理方法包括格栅、沉砂池、初沉池等。
2.主处理模块：
主处理阶段是污水处理的核心环节，主要包括以下几个步骤：
a.水解酸化：将污水的有机物质在水解酸化池中进行水解和酸化，使大分子有机物分解为小分子有机物，提高污水的可生化性，为后续的好氧处理提供有利条件。
b.好氧生物模块：通过好氧生物反应器，利用好氧微生物对污水中的有机物进行氧化分解。好氧生物处理可以有效降低污水中的有机物和氨氮含量。
c.缺氧生物模块：在缺氧生物反应器中，利用兼性厌氧微生物对污水中的有机物进行反硝化作用，将污水中氨氮转化为氮气，实现脱氮。缺氧生物处理通常与好氧生物处理结合使用，形成A2O或氧化沟等工艺。
d.二沉池：经过好氧和缺氧处理后的污水进入二沉池，通过重力作用将污泥与水分离。二沉池的污泥可回流到前端生物处理环节，维持系统内的微生物浓度。
3.深度处理模块：
对于排放标准要求较高的污水，需要进行深度处理。深度处理可以进一步降低污水中的有机物、氨氮、总氮、总磷等污染物。根据具体需求和排放标准，可以选择以下几种方法：
a.化学沉淀：利用化学沉淀剂(如石灰、硫酸亚铁等)与污水中的磷酸盐、总磷等反应，生成沉淀物，通过沉淀和过滤去除污染物。
b.膜生物反应器(MBR)：将生物反应器和膜分离技术结合，通过膜组件对活性污泥进行分离和过滤，提高出水水质。
c.臭氧氧化：利用臭氧的强氧化性，对污水中的有机物和氨氮进行氧化分解。臭氧氧化后，通常需要再进行生物处理或化学沉淀等步骤，以去除剩余的污染物。
4.排放控制模块：
经过预处理、主处理和深度处理后的污水，已经满足排放标准。在排放之前，需要进行消毒处理，以杀死污水中的病原体和细菌。
5.污泥处理与处置模块：
在污水处理过程中会产生大量污泥，这些污泥需要进行妥善的处理和处置。例如，污泥浓缩、污泥脱水、污泥稳定化等。
进一步的技术方案中，当污水预测模型预测到未来一段时间内的污水流量增加时，执行器自动调整污水处理的流量和速度。
进一步的技术方案中，负责与城市智慧环保系统共享数据，接收和发送指令。
进一步的技术方案中，该方法还包括有多个、且用于分别分析、处理各段污水处理过程的实时状态和趋势，用于精确训练对应污水处理段的污水预测子模型，用于做到整体的污水预测模型和局部的污水预测子模型的协同配合，相互比对分析，以便于更好地掌控污水处理整体与局部的区别之处，通过大数据技术和机器学习算法，实现对污水产生量的精准预测，从而更好地应对污水产生量的波动，提高污水处理能力。
实施例2：
一种基于机器学习的大数据污水预测处理系统，基于实施例1所述的大数据污水预测处理方法，该大数据污水预测处理系统包括：
a.数据采集模块：该模块负责采集城市污水厂的进水数据，同时收集城市气象数据；其中，所述数据采集模块采集的城市污水厂的进水数据，包括污水流量、水质参数、水温、PH值；其收集的城市气象数据，包括湿度、风向、降雨量、PH值。
b.数据处理模块：该模块对采集的数据进行预处理和分析，利用大数据技术，建立污水预测模型；
c.模型训练：使用机器学习算法，对特征数据进行训练，建立污水预测模型；
通过机器学习和深度学习，再根据历史数据和实时数据，预测未来一段时间内的污水情况。
当污水预测模型预测到未来一段时间内的污水水质较差时，控制器自动调整污水处理流程，以提高处理效率。
d.控制器：根据污水预测模型的预测结果，以及预设的污水处理策略，制定污水处理方案；
e.执行器：该组件根据控制器的处理方案，控制污水处理设备的运行；当污水预测模型预测到未来一段时间内的污水流量增加时，执行器自动调整污水处理的流量和速度。
f.通信模块：该模块负责与外部系统进行数据交换和通信。通信模块用于与城市智慧环保系统共享数据，接收和发送指令。
所述数据处理模块还包括有多个分段处理子模块，用于分别分析、处理各段污水处理过程的实时状态和趋势，用于精确训练对应污水处理段的污水预测子模型，用于做到整体的污水预测模型和局部的污水预测子模型的协同配合，相互比对分析。
以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于机器学习的大数据污水预测处理方法，其特征在于，该大数据污水预测处理方法包括：
步骤a.采集城市污水厂的进水数据，同时收集城市气象数据；
步骤b.采集的数据进行预处理和分析，利用大数据技术，建立污水预测模型；
步骤c.使用机器学习算法，对特征数据进行训练，建立污水预测模型；
步骤d.根据污水预测模型的预测结果，以及预设的污水处理策略，制定污水处理方案；
步骤e.根据制定的处理方案，控制污水处理设备的运行；
步骤f.负责与外部系统进行数据交换和通信。
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的大数据污水预测处理方法，其特征在于，
采集的城市污水厂的进水数据，包括污水流量、水质参数、水温、PH值；收集的城市气象数据，包括湿度、风向、降雨量、PH值。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的大数据污水预测处理方法，其特征在于，
通过机器学习和深度学习，再根据历史数据和实时数据，预测未来一段时间内的污水情况。
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的大数据污水预测处理方法，其特征在于，
当污水预测模型预测到未来一段时间内的污水水质较差时，自动调整污水处理流程，以提高处理效率。
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的大数据污水预测处理方法，其特征在于，
当污水预测模型预测到未来一段时间内的污水流量增加时，自动调整污水处理的流量和速度。
6.根据权利要求1所述的基于机器学习的大数据污水预测处理方法，其特征在于，负责与与城市智慧环保系统共享数据，接收和发送指令。
7.根据权利要求1所述的基于机器学习的大数据污水预测处理方法，其特征在于，
该方法还包括有多个、且用于分别分析、处理各段污水处理过程的实时状态和趋势，用于精确训练对应污水处理段的污水预测子模型，用于做到整体的污水预测模型和局部的污水预测子模型的协同配合，相互比对分析。
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