CN117171661A - 一种化工厂污水处理监控方法及系统 - Google Patents
一种化工厂污水处理监控方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117171661A CN117171661A CN202311450438.5A CN202311450438A CN117171661A CN 117171661 A CN117171661 A CN 117171661A CN 202311450438 A CN202311450438 A CN 202311450438A CN 117171661 A CN117171661 A CN 117171661A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- monitoring
- early warning
- equipment
- optimization
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 193
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 166
- 238000011282 treatment Methods 0.000 title claims abstract description 149
- 239000000126 substance Substances 0.000 title claims abstract description 36
- 239000010865 sewage Substances 0.000 title claims description 89
- 230000000813 microbial effect Effects 0.000 claims abstract description 102
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 76
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 67
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims abstract description 66
- 238000004065 wastewater treatment Methods 0.000 claims abstract description 65
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 39
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims abstract description 32
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 30
- 238000012706 support-vector machine Methods 0.000 claims abstract description 30
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 23
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims abstract description 21
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims abstract description 19
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 claims abstract description 18
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 11
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 138
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 121
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 63
- 244000005700 microbiome Species 0.000 claims description 46
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 claims description 37
- 230000008439 repair process Effects 0.000 claims description 33
- 238000007637 random forest analysis Methods 0.000 claims description 28
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 27
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 22
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 21
- 238000012300 Sequence Analysis Methods 0.000 claims description 20
- 239000002351 wastewater Substances 0.000 claims description 17
- 238000003066 decision tree Methods 0.000 claims description 16
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 13
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 claims description 12
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 12
- 230000000306 recurrent effect Effects 0.000 claims description 12
- 238000003064 k means clustering Methods 0.000 claims description 11
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 11
- 238000013527 convolutional neural network Methods 0.000 claims description 10
- 238000013486 operation strategy Methods 0.000 claims description 10
- 230000002265 prevention Effects 0.000 claims description 10
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims description 9
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 claims description 8
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 6
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 5
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims description 5
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 5
- QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N atomic oxygen Chemical compound [O] QVGXLLKOCUKJST-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 230000002503 metabolic effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000007102 metabolic function Effects 0.000 claims description 4
- 229910052760 oxygen Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000001301 oxygen Substances 0.000 claims description 4
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000001737 promoting effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims description 2
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 abstract description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract description 2
- 230000008676 import Effects 0.000 description 10
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 9
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 9
- 238000012549 training Methods 0.000 description 8
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 7
- 238000013386 optimize process Methods 0.000 description 5
- 230000004913 activation Effects 0.000 description 4
- 230000001580 bacterial effect Effects 0.000 description 4
- 230000036541 health Effects 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- ORILYTVJVMAKLC-UHFFFAOYSA-N Adamantane Natural products C1C(C2)CC3CC1CC2C3 ORILYTVJVMAKLC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 230000010485 coping Effects 0.000 description 2
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 2
- 238000011369 optimal treatment Methods 0.000 description 2
- 241000894007 species Species 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 241000894006 Bacteria Species 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000010170 biological method Methods 0.000 description 1
- 238000013145 classification model Methods 0.000 description 1
- 230000002860 competitive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- YHXISWVBGDMDLQ-UHFFFAOYSA-N moclobemide Chemical compound C1=CC(Cl)=CC=C1C(=O)NCCN1CCOCC1 YHXISWVBGDMDLQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 150000002894 organic compounds Chemical class 0.000 description 1
- 230000002688 persistence Effects 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 238000004064 recycling Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000007670 refining Methods 0.000 description 1
- 230000001954 sterilising effect Effects 0.000 description 1
- 238000012731 temporal analysis Methods 0.000 description 1
- 238000000700 time series analysis Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Activated Sludge Processes (AREA)
Abstract
本发明涉及废水处理技术领域，具体为一种化工厂污水处理监控方法及系统，包括以下步骤：基于物联网技术，采用深度学习和强化学习方法，进行实时数据监控分析，优化废水处理参数，生成优化处理参数。本发明中，通过物联网技术，实现了实时数据采集和传输，确保了废水处理的持续性和及时性，结合深度学习和强化学习，系统可以自动优化处理参数，提高准确性，减少人工干预，利用支持向量机与神经网络，精确预测微生物群落组成，进一步提升处理效果，此外，机器学习技术预警设备故障，降低维修成本，确保稳定运行，深度学习还分析视觉和声学数据，及时识别并警告处理异常，确保处理质量和设备稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及废水处理技术领域，尤其涉及一种化工厂污水处理监控方法及系统。
背景技术
废水处理技术领域是指一组专门用于处理和净化工业和城市废水的技术和方法。这个领域的目标是将废水从工业过程或城市排水系统中去除污染物和污染物物质，以确保排放到环境中的水具有足够的质量，不会对环境和人类健康造成危害。废水处理技术领域包括物理、化学和生物方法，用于去除污染物、杀菌和净化废水。
其中，化工厂污水处理监控方法的目的在于确保化工工厂产生的废水经过有效的处理和监控。这旨在实现多重目标，包括废水净化和排放合规性，资源回收，以及生态保护。具体而言，该方法通过物理、化学和生物处理手段去除废水中的有害物质，如化学物质和有机化合物，以确保排放到环境中的水质量符合法规的要求，不会对环境和生态系统造成危害。同时，废水处理监控方法还有助于回收可再利用的资源，减少资源浪费。这一过程通常依赖于监控技术，包括传感器和自动化系统，以监测和调整废水处理过程，确保其高效性和合规性。
现有的化工厂污水处理方法主要依赖于人工监控和经验决策，这种方法在处理复杂、大规模、实时变化的污水处理问题时，效率低下，错误率高，且无法发现和预警潜在故障。此外，现有方法也无法实时调整处理参数以适应环境变化，并且无法准确地预测微生物群落的最佳状态，导致污水处理效果不佳。所以，现有方法在故障预警、处理效果和效率上存在显著的不足之处。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种化工厂污水处理监控方法及系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种化工厂污水处理监控方法，包括以下步骤：
S1：基于物联网技术，采用深度学习和强化学习方法，进行实时数据监控分析，优化废水处理参数，生成优化处理参数；
S2：基于所述优化处理参数，运用支持向量机和人工神经网络，预测微生物群落的组成，生成优化后的微生物群落状态；
S3：基于所述优化后的微生物群落状态，应用时间序列分析和随机森林方法，预测设备故障，生成设备状态和故障预警；
S4：基于所述设备状态和故障预警，结合机器学习技术，进行实时调整，建立污水处理过程；
S5：基于所述污水处理过程，利用深度学习模型，识别处理过程中的异常，生成视觉监控预警；
S6：基于所述视觉监控预警，采用深度学习算法，检测设备故障或异常，生成声学监控预警；
所述优化处理参数具体为设备在工作条件下的最佳工作状态，所述优化后的微生物群落状态具体指微生物种类和数量的优化组合，所述设备状态和故障预警具体为设备预测出现的故障，所述污水处理过程具体指无故障的连续处理流程，所述视觉监控预警包括污水处理中的异常流动、颜色变化，所述声学监控预警具体指预测设备产生的异常噪音或振动。
作为本发明的进一步方案，基于物联网技术，采用深度学习和强化学习方法，进行实时数据监控分析，优化废水处理参数，生成优化处理参数的步骤具体为：
S101：基于物联网技术，采用深度学习方法，收集并分析实时废水数据，对废水处理参数进行初步优化，生成初步优化参数；
S102：基于所述初步优化参数，采用强化学习算法，根据环境反馈再次调整和优化处理参数，生成二次优化参数；
S103：基于所述二次优化参数，采用模拟试验验证其效果，生成验证后的优化参数；
S104：将所述验证后的优化参数应用于实际废水处理过程，实现对废水处理过程的实时监控和参数优化，生成优化处理参数；
所述初步优化参数具体为废水处理过程中的pH值、温度、悬浮物浓度，所述二次优化参数具体为基于历史数据和实时数据调整的pH值、温度、悬浮物浓度，所述优化处理参数具体为应用于实际废水处理过程的、经过优化和验证的参数。
作为本发明的进一步方案，基于所述优化处理参数，运用支持向量机和人工神经网络，预测微生物群落的组成，生成优化后的微生物群落状态的步骤具体为：
S201：基于所述优化处理参数，采用支持向量机，分析和预测微生物群落的变化趋势，生成初步微生物群落状态；
S202：基于所述初步微生物群落状态，采用人工神经网络，细化微生物群落的预测结果，生成细化微生物群落状态；
S203：基于所述细化微生物群落状态，调整和优化微生物处理过程，生成优化后的微生物群落状态；
所述初步微生物群落状态具体为根据优化参数预测出的微生物群落的变化趋势，所述细化微生物群落状态具体包括预测出的微生物的种类、数量和活性，所述调整和优化微生物处理过程包括控制环境参数、维持氧化还原条件、生物引种，所述控制环境参数具体为调整微生物处理环境的参数，包括温度、pH值、氧气浓度；所述维持氧化还原条件包括在厌氧条件下促进厌氧微生物的生长；所述生物引种具体为引入具有代谢功能的微生物菌种，改变微生物群落的组成，所述优化后的微生物群落状态包括微生物组成、活性和代谢特征。
作为本发明的进一步方案，基于所述优化后的微生物群落状态，应用时间序列分析和随机森林方法，预测设备故障，生成设备状态和故障预警的步骤具体为：
S301：基于所述优化后的微生物群落状态，采用时间序列分析，预测废水处理设备的运行状态和故障，生成初步设备状态和故障预警；
S302：基于所述初步设备状态和故障预警，采用随机森林方法，对预测结果进行分析和修正，生成修正后的设备状态和故障预警；
S303：基于所述修正后的设备状态和故障预警，制定预防和维护策略；
S304：将所述预防和维护策略实施于实际操作中，确保设备的稳定运行，预防和处理故障，生成设备状态和故障预警；
所述初步设备状态和故障预警包括对设备性能的可视化表示或报警通知，所述制定预防和维护策略包括定期检查、清洁、维修、更换零部件。
作为本发明的进一步方案，基于所述设备状态和故障预警，结合机器学习技术，进行实时调整，建立污水处理过程的步骤具体为：
S401：基于所述设备状态和故障预警，采用支持向量机算法，进行数据分类，进行故障类型预测，生成初步优化的污水处理过程；
S402：基于所述初步优化的污水处理过程，采用决策树算法，进行关键决策点分析，优化处理流程，生成深度优化的污水处理过程；
S403：基于所述深度优化的污水处理过程，采用蒙特卡洛模拟方法，进行流程验证，生成验证后的污水处理过程；
S404：基于所述验证后的污水处理过程，采用线性规划算法，进行流程优化，确定污水处理过程；
所述深度优化的污水处理过程具体包括通过决策树算法分析得到的关键决策点，并进行的优化措施。
作为本发明的进一步方案，基于所述污水处理过程，利用深度学习模型，识别处理过程中的异常，生成视觉监控预警的步骤具体为：
S501：基于所述污水处理过程，采用卷积神经网络，对处理过程中的视觉信息进行特征提取，分析异常点，生成初步视觉监控预警；
S502：基于所述初步视觉监控预警，采用递归神经网络，进行时间序列分析，早期识别异常，生成基础视觉监控预警；
S503：基于所述基础视觉监控预警，采用贝叶斯分类器，进行风险评估，确定异常的可能性和影响，生成风险评估结果；
S504：基于所述风险评估结果，采用遗传算法，进行策略优化和调整，实现对废水处理过程的实时监控，生成视觉监控预警；
所述基础视觉监控预警具体包括通过递归神经网络进行时间序列分析后识别的异常信息，所述视觉监控预警具体为应用遗传算法优化策略后的废水处理过程的实时监控预警。
作为本发明的进一步方案，基于所述视觉监控预警，采用深度学习算法，检测设备故障或异常，生成声学监控预警的步骤具体为：
S601：基于所述视觉监控预警，采用自编码器，进行深度特征提取，识别废水处理设备的异常状态，生成初步声学监控预警；
S602：基于所述初步声学监控预警，采用随机森林算法，定位和预测设备故障，生成基础声学监控预警；
S603：基于所述基础声学监控预警，采用K-均值聚类，将同类故障归类，为维护和修复提供策略，生成设备维护和修复措施；
S604：基于所述设备维护和修复措施，采用神经网络优化，对设备的操作策略进行调整，生成声学监控预警；
所述设备维护和修复措施具体为根据K-均值聚类结果得到的故障类别，并为每类故障制定的维护和修复策略。
一种化工厂污水处理监控系统，所述化工厂污水处理监控系统用于执行上述化工厂污水处理监控方法，所述系统包括数据采集与预处理模块、微生物分析与调控模块、设备监控与维护模块、流程优化与故障预测模块、视觉监控与风险评估模块、声学监控与异常分析模块、策略实施与系统优化模块。
作为本发明的进一步方案，所述数据采集与预处理模块基于物联网技术，采用深度学习方法、并结合强化学习算法，对废水实时数据进行深度收集和分析，对处理参数进行初步优化，生成初步优化参数；
所述微生物分析与调控模块基于初步优化参数，采用支持向量机及人工神经网络算法，对微生物群落的变化趋势进行分析与预测，生成细化微生物群落状态；
所述设备监控与维护模块基于细化微生物群落状态，采用时间序列分析和随机森林方法，预测废水处理设备未来时间段的运行状态和故障，生成修正后的设备状态和故障预警；
所述流程优化与故障预测模块基于修正后的设备状态和故障预警，采用支持向量机算法、决策树算法，通过蒙特卡洛模拟方法与线性规划算法进行处理流程中数据分类、关键决策点分析以及流程的优化，生成优化验证后的污水处理过程；
所述视觉监控与风险评估模块基于优化验证后的污水处理过程，采用卷积神经网络与递归神经网络，对视觉信息进行特征提取，并通过贝叶斯分类器进行风险评估，生成风险评估结果；
所述声学监控与异常分析模块基于风险评估结果，采用自编码器和随机森林算法进行深度特征提取和设备故障定位预测，并通过K-均值聚类制定维护和修复策略，生成设备维护和修复措施；
所述策略实施与系统优化模块基于设备维护和修复措施，采用神经网络优化方法，对设备的操作策略进行深度优化，生成最终优化措施和运行策略；
所述初步优化参数具体为废水中包括污染物的浓度、pH值指标的最佳预设值，所述细化微生物群落状态具体为对微生物群体过程参数的深度优化值，所述修正后的设备状态和故障预警包括处理设备健康状态、故障潜在因素，所述优化验证后的污水处理过程具体为经过深度优化的废水处理流程，所述风险评估结果具体为异常情况出现的概率和影响程度，所述设备维护和修复措施具体为对设备进行修复和维护的步骤和策略。
作为本发明的进一步方案，所述数据采集与预处理模块包括实时数据收集子模块、深度学习分析子模块、参数初步优化子模块；
所述微生物分析与调控模块包括微生物趋势分析子模块、群落状态预测子模块、微生物处理优化子模块；
所述设备监控与维护模块包括设备状态监控子模块、故障预警分析子模块、预防维护策略制定子模块；
所述流程优化与故障预测模块包括数据分类与分析子模块、关键决策点分析子模块、流程验证与优化子模块；
所述视觉监控与风险评估模块包括视觉信息特征提取子模块、异常点分析子模块、风险评估子模块；
所述声学监控与异常分析模块包括深度特征提取子模块、设备故障定位子模块、维护修复策略制定子模块；
所述策略实施与系统优化模块包括操作策略调整子模块、系统性能监控子模块、运行策略优化子模块。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过物联网技术的引入，实现了实时数据采集和传输，确保了废水处理监控的持续性和及时性，大大提高了数据的实时性和准确性。通过深度学习对数据进行实时分析，与强化学习相结合，能够自动优化废水处理参数，从而达到最佳的处理效果，减少了人工调整的频率和出错的可能性。支持向量机与人工神经网络相结合，能够更精确地预测微生物群落的组成，为微生物处理提供了更准确的依据，提高了废水处理的效果。通过这种结合，可以准确预测设备可能出现的故障，提前给出故障预警，大大减少了因设备故障带来的生产停滞和维修成本。机器学习技术能够根据实时数据调整污水处理过程，确保处理过程持续稳定，避免了因参数调整带来的不稳定性。通过深度学习模型对视觉数据进行分析，能够识别出处理过程中的异常，如异常流动、颜色变化等，及时进行调整或警告，保障了处理质量。通过深度学习算法检测设备的声学数据，可以预测设备可能出现的异常噪音或振动，进一步增强了对设备状态的监控和预警。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图；
图2为本发明的S1细化流程图；
图3为本发明的S2细化流程图；
图4为本发明的S3细化流程图；
图5为本发明的S4细化流程图；
图6为本发明的S5细化流程图；
图7为本发明的S6细化流程图；
图8为本发明的系统流程图；
图9为本发明的系统框架示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一：请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种化工厂污水处理监控方法，包括以下步骤：
S1：基于物联网技术，采用深度学习和强化学习方法，进行实时数据监控分析，优化废水处理参数，生成优化处理参数；
S2：基于优化处理参数，运用支持向量机和人工神经网络，预测微生物群落的组成，生成优化后的微生物群落状态；
S3：基于优化后的微生物群落状态，应用时间序列分析和随机森林方法，预测设备故障，生成设备状态和故障预警；
S4：基于设备状态和故障预警，结合机器学习技术，进行实时调整，建立污水处理过程；
S5：基于污水处理过程，利用深度学习模型，识别处理过程中的异常，生成视觉监控预警；
S6：基于视觉监控预警，采用深度学习算法，检测设备故障或异常，生成声学监控预警；
优化处理参数具体为设备在工作条件下的最佳工作状态，优化后的微生物群落状态具体指微生物种类和数量的优化组合，设备状态和故障预警具体为设备预测出现的故障，污水处理过程具体指无故障的连续处理流程，视觉监控预警包括污水处理中的异常流动、颜色变化，声学监控预警具体指预测设备产生的异常噪音或振动。
首先，通过物联网技术、深度学习和强化学习相结合，实现了对废水处理参数的实时监控与优化。这一技术组合使得系统能够在不断变化的环境条件下，动态调整废水处理参数，提高了废水处理效率，降低了资源浪费。
优化后的处理参数为后续的微生物群落状态预测提供了更准确的基础。通过支持向量机和人工神经网络，系统能够预测微生物群落的组成，为废水处理提供更科学的指导，避免了因微生物失衡引起的处理效果下降。
基于微生物群落状态的优化，采用时间序列分析和随机森林方法，系统能够预测设备的故障。这种预测使得设备维护更具预见性，降低了突发故障的可能性，提高了系统的稳定性和持续性。
结合机器学习技术的实时调整能够根据设备状态和故障预警进行即时反馈，保持污水处理过程的连续性。这种自适应性使得系统更具适应性，能够应对不同条件下的废水处理需求。
利用深度学习模型进行处理过程中异常的识别，以及通过视觉和声学监控预警系统，能够及时发现并响应异常情况。这种实时监控与预警系统，提高了废水处理过程的安全性和可靠性，避免了潜在的安全隐患。
请参阅图2，基于物联网技术，采用深度学习和强化学习方法，进行实时数据监控分析，优化废水处理参数，生成优化处理参数的步骤具体为：
S101：基于物联网技术，采用深度学习方法，收集并分析实时废水数据，对废水处理参数进行初步优化，生成初步优化参数；
S102：基于初步优化参数，采用强化学习算法，根据环境反馈再次调整和优化处理参数，生成二次优化参数；
S103：基于二次优化参数，采用模拟试验验证其效果，生成验证后的优化参数；
S104：将验证后的优化参数应用于实际废水处理过程，实现对废水处理过程的实时监控和参数优化，生成优化处理参数；
初步优化参数具体为废水处理过程中的pH值、温度、悬浮物浓度，二次优化参数具体为基于历史数据和实时数据调整的pH值、温度、悬浮物浓度，优化处理参数具体为应用于实际废水处理过程的、经过优化和验证的参数。
示例：废水处理中的pH值优化
实时数据采集和深度学习初步优化：实时采集pH值数据，例如，pH值在7.0到8.5之间。使用深度学习方法，分析实时数据并生成初步优化参数。基于初步优化参数，采用强化学习算法。在实际废水处理过程中，根据环境反馈，再次调整pH值参数。
示例数据：pH值设定在7.5。实际处理中，环境反馈要求pH值应在7.2到7.8之间。
模拟试验验证：使用历史数据和实时数据进行模拟试验，验证二次优化参数的效果。验证后的优化参数应具有更佳的稳定性，保持在7.2到7.8之间。
应用于实际处理过程：将验证后的优化参数应用于实际废水处理过程，以维持pH值在7.2到7.8之间。物联网技术实时监测pH值，确保其维持在设定的范围内。
请参阅图3，基于优化处理参数，运用支持向量机和人工神经网络，预测微生物群落的组成，生成优化后的微生物群落状态的步骤具体为：
S201：基于优化处理参数，采用支持向量机，分析和预测微生物群落的变化趋势，生成初步微生物群落状态；
S202：基于初步微生物群落状态，采用人工神经网络，细化微生物群落的预测结果，生成细化微生物群落状态；
S203：基于细化微生物群落状态，调整和优化微生物处理过程，生成优化后的微生物群落状态；
初步微生物群落状态具体为根据优化参数预测出的微生物群落的变化趋势，细化微生物群落状态具体包括预测出的微生物的种类、数量和活性，调整和优化微生物处理过程包括控制环境参数、维持氧化还原条件、生物引种，控制环境参数具体为调整微生物处理环境的参数，包括温度、pH值、氧气浓度；维持氧化还原条件包括在厌氧条件下促进厌氧微生物的生长；生物引种具体为引入具有代谢功能的微生物菌种，改变微生物群落的组成，优化后的微生物群落状态包括微生物组成、活性和代谢特征。
利用已经优化的处理参数来监测微生物群落的趋势，并使用支持向量机（Support Vector Machine， SVM） 算法进行初步分析。实时监测废水处理过程中的微生物数据，包括细菌数量、种类、活性等。例如，每小时记录微生物样本。从监测数据中提取特征，例如不同细菌的相对数量和活性。包括百分比的细菌数量和其他统计特征。基于提取的特征，建立支持向量机模型，以分析微生物群落的变化趋势。SVM模型输出初步的微生物群落状态的预测结果，例如细菌数量的增减趋势。
再使用人工神经网络 (Artificial Neural Network, ANN) 来细化微生物群落状态的预测。将初步微生物群落状态的预测结果作为输入数据，这包括细菌数量、种类的趋势等。建立人工神经网络模型，该模型可以更详细地预测微生物的种类、数量和活性。ANN模型将输出细化的微生物群落状态，包括更具体的微生物种类、数量和活性的预测结果。
根据微生物群落状态的预测结果，调整和优化微生物处理过程以确保最佳处理效果。根据细化微生物群落状态的结果，调整废水处理环境参数，如温度、pH值、氧气浓度，以满足微生物群落的需求。维持氧化还原条件，在需要时，在厌氧条件下促进厌氧微生物的生长，确保微生物群落的适宜条件。引入具有代谢功能的微生物菌种，以改变微生物群落的组成，以更好地满足废水处理的需求。根据调整和优化后的处理参数，微生物群落状态变得更为稳定和适应，包括微生物组成、活性和代谢特征的改进。
请参阅图4，基于优化后的微生物群落状态，应用时间序列分析和随机森林方法，预测设备故障，生成设备状态和故障预警的步骤具体为：
S301：基于优化后的微生物群落状态，采用时间序列分析，预测废水处理设备的运行状态和故障，生成初步设备状态和故障预警；
S302：基于初步设备状态和故障预警，采用随机森林方法，对预测结果进行分析和修正，生成修正后的设备状态和故障预警；
S303：基于修正后的设备状态和故障预警，制定预防和维护策略；
S304：将预防和维护策略实施于实际操作中，确保设备的稳定运行，预防和处理故障，生成设备状态和故障预警；
初步设备状态和故障预警包括对设备性能的可视化表示或报警通知，制定预防和维护策略包括定期检查、清洁、维修、更换零部件。
S301中，选择时间序列分析方法，如ARIMA（自回归差分移动平均模型）、Exponential Smoothing（指数平滑模型）或Prophet（先知模型），以预测设备运行状态和故障。
# 代码示例 - 使用Prophet进行时间序列预测：
from fbprophet import Prophet；
model = Prophet()；
model.fit(train_data)；
future = model.make_future_dataframe(periods=365)；
forecast = model.predict(future)。
生成初步设备状态和故障预警：根据模型预测结果，生成初步的设备状态和故障预警。
# 代码示例 - 生成初步设备状态和故障预警：
predicted_states = forecast[['ds', 'yhat']]。
S302中，为随机森林方法准备数据，包括将初步设备状态和故障预警与其他相关数据（例如环境条件）合并，以创建特征矩阵。
# 代码示例 - 数据特征工程：
feature_matrix = create_feature_matrix(predicted_states, additional_data)。
使用修正前的预测结果作为目标变量，训练一个随机森林模型。
# 代码示例 - 随机森林模型训练：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier；
model = RandomForestClassifier()；
model.fit(feature_matrix, labels)。
使用随机森林模型分析初步预测结果，然后对其进行修正，以提高准确性和鲁棒性。
# 代码示例 - 修正预测结果：
corrected_states = model.predict(feature_matrix)。
生成修正后的设备状态和故障预警：根据随机森林模型的输出，生成修正后的设备状态和故障预警。
# 代码示例 - 生成修正后的设备状态和故障预警：
final_states = corrected_states。
S303中，分析修正后的预测结果：分析修正后的设备状态和故障预警，识别潜在的问题和趋势。
# 代码示例 - 分析修正后的设备状态：
analyze_final_states(final_states)。
制定预防和维护策略：根据分析结果，制定预防和维护策略，包括定期检查、清洁、维修和零部件更换计划。
# 代码示例 - 制定预防和维护策略：
maintenance_plan = create_maintenance_plan(final_states)。
S304中，将制定的预防和维护策略应用于实际操作中。确保按计划进行定期检查、清洁、维修和零部件更换。
# 代码示例 - 实施策略：
implement_maintenance_plan(maintenance_plan)。
设备状态监控：持续监控设备状态和故障预警，使用实时数据和模型输出来调整维护策略。
# 代码示例 - 设备状态监控：
while True:
real_time_data = get_real_time_data()；
predicted_states = model.predict(real_time_data)；
if predicted_states == "故障":
send_alert()
请参阅图5，基于设备状态和故障预警，结合机器学习技术，进行实时调整，建立污水处理过程的步骤具体为：
S401：基于设备状态和故障预警，采用支持向量机算法，进行数据分类，进行故障类型预测，生成初步优化的污水处理过程；
S402：基于初步优化的污水处理过程，采用决策树算法，进行关键决策点分析，优化处理流程，生成深度优化的污水处理过程；
S403：基于深度优化的污水处理过程，采用蒙特卡洛模拟方法，进行流程验证，生成验证后的污水处理过程；
S404：基于验证后的污水处理过程，采用线性规划算法，进行流程优化，确定污水处理过程；
深度优化的污水处理过程具体包括通过决策树算法分析得到的关键决策点，并进行的优化措施。
S401中，为机器学习算法准备标记好的数据，其中包括设备状态和故障预警，以及相应的故障类型标签。
# 代码示例 - 数据标记：
labeled_data = prepare_labeled_data(device_states, fault_warnings,fault_labels)。
支持向量机训练：使用支持向量机算法训练分类模型，以进行故障类型预测。
# 代码示例 - 支持向量机训练：
from sklearn.svm import SVC；
svm_model = SVC()；
svm_model.fit(X, y) # X是特征数据，y是标签。
预测故障类型：使用训练好的支持向量机模型对新数据进行故障类型预测。
# 代码示例 - 预测故障类型：
predicted_fault_type = svm_model.predict(new_data)。
S402中，为决策树算法准备数据，包括初步优化的污水处理过程和与其相关的数据。
# 代码示例 - 数据特征工程：
feature_matrix = create_feature_matrix(optimized_process, related_data)。
决策树训练：使用决策树算法训练模型，以分析关键决策点。
# 代码示例 - 决策树训练：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier；
decision_tree_model = DecisionTreeClassifier()；
decision_tree_model.fit(X, y) # X是特征数据，y是标签。
分析关键决策点：使用训练好的决策树模型分析初步优化的污水处理过程，识别关键决策点，并提出优化措施。
# 代码示例 - 分析关键决策点：
critical_decisions = analyze_decision_tree(decision_tree_model)；
optimization_measures = propose_optimization(critical_decisions)。
S403中，蒙特卡洛模拟：使用蒙特卡洛模拟方法对深度优化的污水处理过程进行验证，考虑不确定性和随机性。
# 代码示例 - 蒙特卡洛模拟：
simulated_process = monte_carlo_simulation(optimized_process,uncertainty_data)。
验证污水处理过程：分析蒙特卡洛模拟的结果，验证深度优化的污水处理过程的可行性和鲁棒性。
# 代码示例 - 验证污水处理过程：
is_valid = validate_process(simulated_process)。
S404中，使用线性规划算法对验证后的污水处理过程进行进一步优化，以确定最佳的污水处理流程。
# 代码示例 - 线性规划优化：
optimized_process = linear_programming(simulated_process)。
请参阅图6，基于污水处理过程，利用深度学习模型，识别处理过程中的异常，生成视觉监控预警的步骤具体为：
S501：基于污水处理过程，采用卷积神经网络，对处理过程中的视觉信息进行特征提取，分析异常点，生成初步视觉监控预警；
S502：基于初步视觉监控预警，采用递归神经网络，进行时间序列分析，早期识别异常，生成基础视觉监控预警；
S503：基于基础视觉监控预警，采用贝叶斯分类器，进行风险评估，确定异常的可能性和影响，生成风险评估结果；
S504：基于风险评估结果，采用遗传算法，进行策略优化和调整，实现对废水处理过程的实时监控，生成视觉监控预警；
基础视觉监控预警具体包括通过递归神经网络进行时间序列分析后识别的异常信息，视觉监控预警具体为应用遗传算法优化策略后的废水处理过程的实时监控预警。
利用卷积神经网络 (CNN) 分析处理过程中的视觉信息，提取特征，以识别潜在异常。收集污水处理过程中的视觉数据，如摄像头拍摄的图像或视频，并对其进行预处理。随后，使用卷积神经网络来提取图像特征，如纹理、颜色、形状等。这些特征将有助于识别异常点，例如设备故障或液位异常。异常点的识别将生成初步的视觉监控预警，其中包括异常的描述、位置信息以及时间戳。
使用递归神经网络 (RNN) 进行时间序列分析，以早期识别异常，生成基础视觉监控预警。将初步视觉监控预警与时间序列数据相关联，包括处理过程中的各种参数，如流量、压力、温度等。建立RNN（递归神经网络）模型，利用视觉监控预警和时间序列数据，以识别与视觉异常相关的模式和趋势。通过RNN分析时间序列数据，能够早期识别异常迹象，这有助于提前预警和采取干预措施。基础视觉监控预警包括异常的描述、时间戳以及可能的原因。
使用贝叶斯分类器进行风险评估，以确定异常的可能性和影响，生成风险评估结果。建立贝叶斯分类器，将基础视觉监控预警与已知的风险模型进行比较，以确定异常的可能性和潜在影响。贝叶斯分类器对每个异常进行评估，生成风险评估结果，其中包括潜在的危险等级和建议的应对措施。
利用遗传算法进行策略优化和调整，实现对废水处理过程的实时监控，生成最终的视觉监控预警。应用遗传算法来优化处理过程的策略，以最大程度减少潜在风险，包括参数调整、设备切换等操作。根据遗传算法的结果，生成最终的实时监控预警，这些预警包括具体的操作建议、风险水平以及应对异常的策略。
请参阅图7，基于视觉监控预警，采用深度学习算法，检测设备故障或异常，生成声学监控预警的步骤具体为：
S601：基于视觉监控预警，采用自编码器，进行深度特征提取，识别废水处理设备的异常状态，生成初步声学监控预警；
S602：基于初步声学监控预警，采用随机森林算法，定位和预测设备故障，生成基础声学监控预警；
S603：基于基础声学监控预警，采用K-均值聚类，将同类故障归类，为维护和修复提供策略，生成设备维护和修复措施；
S604：基于设备维护和修复措施，采用神经网络优化，对设备的操作策略进行调整，生成声学监控预警；
设备维护和修复措施具体为根据K-均值聚类结果得到的故障类别，并为每类故障制定的维护和修复策略。
S601中，使用深度自编码器训练模型，以提取视觉监控数据中的深度特征。
# 代码示例 - 自编码器训练：
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense，
from tensorflow.keras.models import Model；
# 构建自编码器模型：
input_data = Input(shape=(input_dim,))，
encoded = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_data)，
decoded = Dense(input_dim, activation='sigmoid')(encoded)，
autoencoder = Model(input_data, decoded)；
# 编译和训练自编码器：
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')，
autoencoder.fit(X_train, X_train, epochs=50, batch_size=256)；
特征提取：使用已训练好的自编码器模型提取深度特征。
# 代码示例 - 特征提取：
encoder = Model(inputs=input_data, outputs=encoded)，
encoded_features = encoder.predict(X)。
S602中，使用深度特征和声学监控数据训练随机森林模型，以定位和预测设备故障。
# 代码示例 - 随机森林训练：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier，
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)。
rf_model.fit(X_train, y_train) # X_train包括深度特征和声学监控数据，y_train是故障标签。
预测故障：使用训练好的随机森林模型对新数据进行故障定位和预测。
# 代码示例 - 预测故障：
predicted_fault = rf_model.predict(X_test)。
S603中，使用K-均值聚类将同类故障归类。
# 代码示例 - K-均值聚类：
from sklearn.cluster import KMeans，
kmeans = KMeans(n_clusters=num_clusters)，
cluster_labels = kmeans.fit_predict(encoded_features) # 使用深度特征。
维护策略：为每个故障类别制定相应的维护和修复策略。
S604中，使用神经网络模型来优化设备的操作策略。
# 代码示例 - 神经网络优化：
from tensorflow.keras.models import Sequential，
from tensorflow.keras.layers import Dense，
model = Sequential()，
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=input_dim))，
model.add(Dense(units=num_actions, activation='softmax'))，
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')，
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)。
生成声学监控预警：使用训练好的神经网络模型生成声学监控预警。
# 代码示例 - 生成声学监控预警：
acoustic_alert = model.predict(new_data)。
请参阅图8，一种化工厂污水处理监控系统，化工厂污水处理监控系统用于执行上述化工厂污水处理监控方法，系统包括数据采集与预处理模块、微生物分析与调控模块、设备监控与维护模块、流程优化与故障预测模块、视觉监控与风险评估模块、声学监控与异常分析模块、策略实施与系统优化模块。
数据采集与预处理模块基于物联网技术，采用深度学习方法、并结合强化学习算法，对废水实时数据进行深度收集和分析，对处理参数进行初步优化，生成初步优化参数；
微生物分析与调控模块基于初步优化参数，采用支持向量机及人工神经网络算法，对微生物群落的变化趋势进行分析与预测，生成细化微生物群落状态；
设备监控与维护模块基于细化微生物群落状态，采用时间序列分析和随机森林方法，预测废水处理设备未来时间段的运行状态和故障，生成修正后的设备状态和故障预警；
流程优化与故障预测模块基于修正后的设备状态和故障预警，采用支持向量机算法、决策树算法，通过蒙特卡洛模拟方法与线性规划算法进行处理流程中数据分类、关键决策点分析以及流程的优化，生成优化验证后的污水处理过程；
视觉监控与风险评估模块基于优化验证后的污水处理过程，采用卷积神经网络与递归神经网络，对视觉信息进行特征提取，并通过贝叶斯分类器进行风险评估，生成风险评估结果；
声学监控与异常分析模块基于风险评估结果，采用自编码器和随机森林算法进行深度特征提取和设备故障定位预测，并通过K-均值聚类制定维护和修复策略，生成设备维护和修复措施；
策略实施与系统优化模块基于设备维护和修复措施，采用神经网络优化方法，对设备的操作策略进行深度优化，生成最终优化措施和运行策略；
初步优化参数具体为废水中包括污染物的浓度、pH值指标的最佳预设值，细化微生物群落状态具体为对微生物群体过程参数的深度优化值，修正后的设备状态和故障预警包括处理设备健康状态、故障潜在因素，优化验证后的污水处理过程具体为经过深度优化的废水处理流程，风险评估结果具体为异常情况出现的概率和影响程度，设备维护和修复措施具体为对设备进行修复和维护的步骤和策略。
首先，系统对环境保护产生了积极影响。系统基于强大的人工智能技术对废水实时数据进行深度收集和分析，以及对污染物浓度和pH值进行初始优化，使得废水处理过程更加精确和高效。这种高效的、精细的废水处理可以显著降低化工厂对环境的影响，减少污染物的排放，保护水资源，从而对环境的可持续发展发挥积极作用。
其次，该系统提高了化工厂运营的效率和稳定性。系统针对微生物群落状态的调整，设备状态的预警与维护，以及处理流程的优化，都会极大提高化工厂的产品质量和生产效率，降低故障率和停机时间。视觉监控和风险评估模块能有效地进行风险评估，声学监控和异常分析模块也可以对设备进行故障定位预测和制定维护修复策略，这些都使全面监控成为可能，为化工厂节省大量人力和物力资源。
再者，该系统在数据处理和优化方面具有出色的性能。它运用复杂的机器学习和深度学习算法，进行高效准确的数据分类、特征抽取和异常预测，提供了决策支持，对于提升化工厂智能化水平大有裨益。
最后，策略实施与系统优化模块的应用使得化工厂可以在理解和应对各种问题和难题时，制定出更精细、精确的策略，甚至可以预测并避免潜在问题的发生。这无疑使其在物联网、大数据和人工智能时代具有强大的竞争优势。
请参阅图9，数据采集与预处理模块包括实时数据收集子模块、深度学习分析子模块、参数初步优化子模块；
微生物分析与调控模块包括微生物趋势分析子模块、群落状态预测子模块、微生物处理优化子模块；
设备监控与维护模块包括设备状态监控子模块、故障预警分析子模块、预防维护策略制定子模块；
流程优化与故障预测模块包括数据分类与分析子模块、关键决策点分析子模块、流程验证与优化子模块；
视觉监控与风险评估模块包括视觉信息特征提取子模块、异常点分析子模块、风险评估子模块；
声学监控与异常分析模块包括深度特征提取子模块、设备故障定位子模块、维护修复策略制定子模块；
策略实施与系统优化模块包括操作策略调整子模块、系统性能监控子模块、运行策略优化子模块。
数据采集与预处理模块中，实时数据收集子模块负责基于物联网技术，实时采集废水中的各项数据，如污染物的浓度、pH值等。深度学习分析子模块运用深度学习方法，对收集到的实时数据进行深入分析，挖掘废水中潜在的模式和规律。参数初步优化子模块结合强化学习算法，对深度学习的分析结果进行进一步处理，生成废水中污染物浓度和pH值的最佳预设值。
微生物分析与调控模块中，微生物趋势分析子模块利用支持向量机及人工神经网络，对微生物群落的变化趋势进行深入探索和分析。群落状态预测子模块根据分析结果，预测微生物的种类和数量，并生成微生物群落的优化状态。微生物处理优化子模块对预测的群落状态进行深度优化，确保微生物群体过程参数达到最佳。
设备监控与维护模块中，设备状态监控子模块利用时间序列分析，实时跟踪废水处理设备的运行状态。故障预警分析子模块结合随机森林方法，对设备的健康状态和潜在故障进行预测。预防维护策略制定子模块根据预测的故障进行策略制定，以预防可能的设备故障。
流程优化与故障预测模块中，数据分类与分析子模块使用支持向量机算法和决策树算法，对数据进行分类和深入分析。关键决策点分析子模块采用蒙特卡洛模拟和线性规划，分析处理流程中的关键决策点。流程验证与优化子模块对整个处理流程进行验证，确保达到预期的优化效果。
视觉监控与风险评估模块中，视觉信息特征提取子模块运用卷积神经网络与递归神经网络，对视觉信息进行深度特征提取。异常点分析子模块根据特征提取的结果，识别处理过程中的异常流动和颜色变化。风险评估子模块通过贝叶斯分类器，对异常点进行风险评估。
声学监控与异常分析模块中，深度特征提取子模块采用自编码器和随机森林，对声学数据进行深度特征提取。设备故障定位子模块利用提取的特征，预测设备故障的具体位置。维护修复策略制定子模块根据故障定位结果，制定具体的维护和修复策略。
策略实施与系统优化模块中，操作策略调整子模块使用神经网络，对设备的操作策略进行深度调整。系统性能监控子模块持续监控系统的运行状态，确保一切正常。运行策略优化子模块根据系统性能的实时反馈，对运行策略进行进一步的优化。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种化工厂污水处理监控方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于物联网技术，采用深度学习和强化学习方法，进行实时数据监控分析，优化废水处理参数，生成优化处理参数；
基于所述优化处理参数，运用支持向量机和人工神经网络，预测微生物群落的组成，生成优化后的微生物群落状态；
基于所述优化后的微生物群落状态，应用时间序列分析和随机森林方法，预测设备故障，生成设备状态和故障预警；
基于所述设备状态和故障预警，结合机器学习技术，进行实时调整，建立污水处理过程；
基于所述污水处理过程，利用深度学习模型，识别处理过程中的异常，生成视觉监控预警；
基于所述视觉监控预警，采用深度学习算法，检测设备故障或异常，生成声学监控预警；
所述优化处理参数具体为设备在工作条件下的最佳工作状态，所述优化后的微生物群落状态具体指微生物种类和数量的优化组合，所述设备状态和故障预警具体为设备预测出现的故障，所述污水处理过程具体指无故障的连续处理流程，所述视觉监控预警包括污水处理中的异常流动、颜色变化，所述声学监控预警具体指预测设备产生的异常噪音或振动。
2.根据权利要求1所述的化工厂污水处理监控方法，其特征在于，基于物联网技术，采用深度学习和强化学习方法，进行实时数据监控分析，优化废水处理参数，生成优化处理参数的步骤具体为：
基于物联网技术，采用深度学习方法，收集并分析实时废水数据，对废水处理参数进行初步优化，生成初步优化参数；
基于所述初步优化参数，采用强化学习算法，根据环境反馈再次调整和优化处理参数，生成二次优化参数；
基于所述二次优化参数，采用模拟试验验证其效果，生成验证后的优化参数；
将所述验证后的优化参数应用于实际废水处理过程，实现对废水处理过程的实时监控和参数优化，生成优化处理参数；
所述初步优化参数具体为废水处理过程中的pH值、温度、悬浮物浓度，所述二次优化参数具体为基于历史数据和实时数据调整的pH值、温度、悬浮物浓度，所述优化处理参数具体为应用于实际废水处理过程的、经过优化和验证的参数。
3.根据权利要求1所述的化工厂污水处理监控方法，其特征在于，基于所述优化处理参数，运用支持向量机和人工神经网络，预测微生物群落的组成，生成优化后的微生物群落状态的步骤具体为：
基于所述优化处理参数，采用支持向量机，分析和预测微生物群落的变化趋势，生成初步微生物群落状态；
基于所述初步微生物群落状态，采用人工神经网络，细化微生物群落的预测结果，生成细化微生物群落状态；
基于所述细化微生物群落状态，调整和优化微生物处理过程，生成优化后的微生物群落状态；
所述初步微生物群落状态具体为根据优化参数预测出的微生物群落的变化趋势，所述细化微生物群落状态具体包括预测出的微生物的种类、数量和活性，所述调整和优化微生物处理过程包括控制环境参数、维持氧化还原条件、生物引种，所述控制环境参数具体为调整微生物处理环境的参数，包括温度、pH值、氧气浓度；所述维持氧化还原条件包括在厌氧条件下促进厌氧微生物的生长；所述生物引种具体为引入具有代谢功能的微生物菌种，改变微生物群落的组成，所述优化后的微生物群落状态包括微生物组成、活性和代谢特征。
4.根据权利要求1所述的化工厂污水处理监控方法，其特征在于，基于所述优化后的微生物群落状态，应用时间序列分析和随机森林方法，预测设备故障，生成设备状态和故障预警的步骤具体为：
基于所述优化后的微生物群落状态，采用时间序列分析，预测废水处理设备的运行状态和故障，生成初步设备状态和故障预警；
基于所述初步设备状态和故障预警，采用随机森林方法，对预测结果进行分析和修正，生成修正后的设备状态和故障预警；
基于所述修正后的设备状态和故障预警，制定预防和维护策略；
将所述预防和维护策略实施于实际操作中，确保设备的稳定运行，预防和处理故障，生成设备状态和故障预警；
所述初步设备状态和故障预警包括对设备性能的可视化表示或报警通知，所述制定预防和维护策略包括定期检查、清洁、维修、更换零部件。
5.根据权利要求1所述的化工厂污水处理监控方法，其特征在于，基于所述设备状态和故障预警，结合机器学习技术，进行实时调整，建立污水处理过程的步骤具体为：
基于所述设备状态和故障预警，采用支持向量机算法，进行数据分类，进行故障类型预测，生成初步优化的污水处理过程；
基于所述初步优化的污水处理过程，采用决策树算法，进行关键决策点分析，优化处理流程，生成深度优化的污水处理过程；
基于所述深度优化的污水处理过程，采用蒙特卡洛模拟方法，进行流程验证，生成验证后的污水处理过程；
基于所述验证后的污水处理过程，采用线性规划算法，进行流程优化，确定污水处理过程；
所述深度优化的污水处理过程具体包括通过决策树算法分析得到的关键决策点，并进行的优化措施。
6.根据权利要求1所述的化工厂污水处理监控方法，其特征在于，基于所述污水处理过程，利用深度学习模型，识别处理过程中的异常，生成视觉监控预警的步骤具体为：
基于所述污水处理过程，采用卷积神经网络，对处理过程中的视觉信息进行特征提取，分析异常点，生成初步视觉监控预警；
基于所述初步视觉监控预警，采用递归神经网络，进行时间序列分析，早期识别异常，生成基础视觉监控预警；
基于所述基础视觉监控预警，采用贝叶斯分类器，进行风险评估，确定异常的可能性和影响，生成风险评估结果；
基于所述风险评估结果，采用遗传算法，进行策略优化和调整，实现对废水处理过程的实时监控，生成视觉监控预警；
所述基础视觉监控预警具体包括通过递归神经网络进行时间序列分析后识别的异常信息，所述视觉监控预警具体为应用遗传算法优化策略后的废水处理过程的实时监控预警。
7.根据权利要求1所述的化工厂污水处理监控方法，其特征在于，基于所述视觉监控预警，采用深度学习算法，检测设备故障或异常，生成声学监控预警的步骤具体为：
基于所述视觉监控预警，采用自编码器，进行深度特征提取，识别废水处理设备的异常状态，生成初步声学监控预警；
基于所述初步声学监控预警，采用随机森林算法，定位和预测设备故障，生成基础声学监控预警；
基于所述基础声学监控预警，采用K-均值聚类，将同类故障归类，为维护和修复提供策略，生成设备维护和修复措施；
基于所述设备维护和修复措施，采用神经网络优化，对设备的操作策略进行调整，生成声学监控预警；
所述设备维护和修复措施具体为根据K-均值聚类结果得到的故障类别，并为每类故障制定的维护和修复策略。
8.一种化工厂污水处理监控系统，其特征在于，根据权利要求1-7任一项所述的化工厂污水处理监控方法，所述系统包括数据采集与预处理模块、微生物分析与调控模块、设备监控与维护模块、流程优化与故障预测模块、视觉监控与风险评估模块、声学监控与异常分析模块、策略实施与系统优化模块。
9.根据权利要求8所述的化工厂污水处理监控系统，其特征在于，所述数据采集与预处理模块基于物联网技术，采用深度学习与强化学习算法进行废水数据深度收集和分析，输出初步优化参数；
所述微生物分析与调控模块基于初步优化参数，运用支持向量机及人工神经网络算法分析微生物群落趋势，输出微生物群落状态；
所述设备监控与维护模块依据微生物群落状态，采用时间序列分析和随机森林方法，预测设备运行状态和故障，输出设备状态预警；
所述流程优化与故障预测模块基于设备状态预警，结合支持向量机算法和决策树算法，通过蒙特卡洛模拟和线性规划算法进行流程优化，输出污水处理过程；
所述视觉监控与风险评估模块基于优化后的污水处理过程，采用卷积神经网络与递归神经网络进行视觉特征提取，通过贝叶斯分类器评估风险，输出风险评估结果；
所述声学监控与异常分析模块基于风险评估，使用自编码器和随机森林算法进行设备故障定位预测，采用K-均值聚类制定维护策略，输出维护和修复措施；
所述策略实施与系统优化模块根据设备维护措施，运用神经网络优化方法，对策略进行深度优化，输出最终运行策略。
10.根据权利要求8所述的化工厂污水处理监控系统，其特征在于，所述数据采集与预处理模块包括实时数据收集子模块、深度学习分析子模块、参数初步优化子模块；
所述微生物分析与调控模块包括微生物趋势分析子模块、群落状态预测子模块、微生物处理优化子模块；
所述设备监控与维护模块包括设备状态监控子模块、故障预警分析子模块、预防维护策略制定子模块；
所述流程优化与故障预测模块包括数据分类与分析子模块、关键决策点分析子模块、流程验证与优化子模块；
所述视觉监控与风险评估模块包括视觉信息特征提取子模块、异常点分析子模块、风险评估子模块；
所述声学监控与异常分析模块包括深度特征提取子模块、设备故障定位子模块、维护修复策略制定子模块；
所述策略实施与系统优化模块包括操作策略调整子模块、系统性能监控子模块、运行策略优化子模块。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311450438.5A CN117171661B (zh) | 2023-11-03 | 2023-11-03 | 一种化工厂污水处理监控方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311450438.5A CN117171661B (zh) | 2023-11-03 | 2023-11-03 | 一种化工厂污水处理监控方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117171661A true CN117171661A (zh) | 2023-12-05 |
| CN117171661B CN117171661B (zh) | 2024-01-26 |
Family
ID=88939873
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311450438.5A Active CN117171661B (zh) | 2023-11-03 | 2023-11-03 | 一种化工厂污水处理监控方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117171661B (zh) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117389236A (zh) * | 2023-12-11 | 2024-01-12 | 山东三岳化工有限公司 | 一种环氧丙烷生产过程优化方法及系统 |
| CN117409003A (zh) * | 2023-12-14 | 2024-01-16 | 四川宏亿复合材料工程技术有限公司 | 一种用于铁轨减震扣件的垫板的检测方法 |
| CN117434912A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-23 | 宁晋县润博达医疗防护用品有限公司 | 无纺布制品生产环境监控方法及系统 |
| CN117494032A (zh) * | 2024-01-03 | 2024-02-02 | 长春市鸣玺科技有限公司 | 建筑能耗实时监测控制系统及方法 |
| CN117688464A (zh) * | 2024-02-04 | 2024-03-12 | 国网上海市电力公司 | 一种基于多源传感器数据的隐患分析方法及系统 |
| CN117819706A (zh) * | 2024-03-01 | 2024-04-05 | 广东新泰隆环保集团有限公司 | 一种用于农村污水处理的生物转盘污水处理系统 |
| CN117911012A (zh) * | 2024-03-20 | 2024-04-19 | 成都思越智能装备股份有限公司 | 基于设备生态检测及运行状态评估的设备健康管理系统 |
| CN118270946A (zh) * | 2024-04-17 | 2024-07-02 | 济宁兖州区公用水务有限公司 | 一种污水处理系统及其方法 |
| CN118311915A (zh) * | 2024-06-11 | 2024-07-09 | 山东金呈阳建设工程有限公司 | 一种基于大数据的污水处理设备运行监测方法及系统 |
| CN118333402A (zh) * | 2024-06-12 | 2024-07-12 | 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) | 基于生命周期的水处理技术次生健康风险计算方法及系统 |
| CN118444699A (zh) * | 2024-07-08 | 2024-08-06 | 北京新桥技术发展有限公司 | 一种高原服务区污水处理无人值守监控方法及系统 |
Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106986449A (zh) * | 2017-05-04 | 2017-07-28 | 青岛哈工程正和环保科技有限公司 | 一种船舶生活污水处理控制系统及控制方法 |
| CN107741738A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-02-27 | 重庆华绿环保科技发展有限责任公司 | 一种污水处理过程监控智能预警云系统及污水处理监测预警方法 |
| CN108376456A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-08-07 | 广东小天才科技有限公司 | 一种溺水监控方法及可穿戴设备 |
| CN110751339A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-04 | 北京化工大学 | 管道腐蚀速率预测的方法、装置和计算机设备 |
| CN111291937A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-06-16 | 合肥学院 | 基于支持向量分类与gru神经网络联合的处理污水水质预测方法 |
| CN112101789A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-18 | 清华大学合肥公共安全研究院 | 一种基于人工智能的水污染报警等级识别方法 |
| CN112786119A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-11 | 浙江大学 | 多工艺类型农污设施tn处理效果预测方法、装置、介质 |
| CN113248025A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-08-13 | 大唐融合通信股份有限公司 | 一种农村生活污水处理的控制方法、云端服务器及系统 |
| CN113494939A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-10-12 | 浙江工商大学 | 一种农村生活污水分散式监测方法 |
| KR102348977B1 (ko) * | 2020-11-18 | 2022-01-11 | (주)파이브텍 | 바이오가스플랜트 통합운영관리 플랫폼 시스템 |
| US20230112496A1 (en) * | 2022-07-20 | 2023-04-13 | Hangzhou Innovation Institute, Beihang University | Remote monitoring method, system and storage medium for sewage treatment process |
| CN116451142A (zh) * | 2023-06-09 | 2023-07-18 | 山东云泷水务环境科技有限公司 | 一种基于机器学习算法的水质传感器故障检测方法 |
| CN116596322A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-08-15 | 中电建物业管理有限公司 | 一种基于大数据可视化的物业设备管理方法及系统 |
| CN116633978A (zh) * | 2023-07-24 | 2023-08-22 | 珠水(广东)生态环境研究院有限公司 | 基于物联网的污水处理远程监控系统 |
| CN116625327A (zh) * | 2023-07-24 | 2023-08-22 | 海南智慧海事科技有限公司 | 一种大数据驱动的海洋环境监测与预警方法 |
| CN116796907A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-09-22 | 桂林理工大学 | 一种基于物联网的水环境动态监测系统及其方法 |
| CN116841262A (zh) * | 2023-06-27 | 2023-10-03 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 基于机器视觉的智慧工厂生产在线监测分析系统 |
-
2023
- 2023-11-03 CN CN202311450438.5A patent/CN117171661B/zh active Active
Patent Citations (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106986449A (zh) * | 2017-05-04 | 2017-07-28 | 青岛哈工程正和环保科技有限公司 | 一种船舶生活污水处理控制系统及控制方法 |
| CN107741738A (zh) * | 2017-10-20 | 2018-02-27 | 重庆华绿环保科技发展有限责任公司 | 一种污水处理过程监控智能预警云系统及污水处理监测预警方法 |
| CN108376456A (zh) * | 2018-02-05 | 2018-08-07 | 广东小天才科技有限公司 | 一种溺水监控方法及可穿戴设备 |
| CN110751339A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-04 | 北京化工大学 | 管道腐蚀速率预测的方法、装置和计算机设备 |
| CN111291937A (zh) * | 2020-02-25 | 2020-06-16 | 合肥学院 | 基于支持向量分类与gru神经网络联合的处理污水水质预测方法 |
| CN112101789A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-18 | 清华大学合肥公共安全研究院 | 一种基于人工智能的水污染报警等级识别方法 |
| KR102348977B1 (ko) * | 2020-11-18 | 2022-01-11 | (주)파이브텍 | 바이오가스플랜트 통합운영관리 플랫폼 시스템 |
| CN112786119A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-11 | 浙江大学 | 多工艺类型农污设施tn处理效果预测方法、装置、介质 |
| CN113494939A (zh) * | 2021-04-15 | 2021-10-12 | 浙江工商大学 | 一种农村生活污水分散式监测方法 |
| CN113248025A (zh) * | 2021-05-31 | 2021-08-13 | 大唐融合通信股份有限公司 | 一种农村生活污水处理的控制方法、云端服务器及系统 |
| US20230112496A1 (en) * | 2022-07-20 | 2023-04-13 | Hangzhou Innovation Institute, Beihang University | Remote monitoring method, system and storage medium for sewage treatment process |
| CN116451142A (zh) * | 2023-06-09 | 2023-07-18 | 山东云泷水务环境科技有限公司 | 一种基于机器学习算法的水质传感器故障检测方法 |
| CN116841262A (zh) * | 2023-06-27 | 2023-10-03 | 北京红山信息科技研究院有限公司 | 基于机器视觉的智慧工厂生产在线监测分析系统 |
| CN116796907A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-09-22 | 桂林理工大学 | 一种基于物联网的水环境动态监测系统及其方法 |
| CN116596322A (zh) * | 2023-07-17 | 2023-08-15 | 中电建物业管理有限公司 | 一种基于大数据可视化的物业设备管理方法及系统 |
| CN116633978A (zh) * | 2023-07-24 | 2023-08-22 | 珠水(广东)生态环境研究院有限公司 | 基于物联网的污水处理远程监控系统 |
| CN116625327A (zh) * | 2023-07-24 | 2023-08-22 | 海南智慧海事科技有限公司 | 一种大数据驱动的海洋环境监测与预警方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| K. WAN ET AL: "Deep Learning-based Management For Wastewater Treatment Plants Under Blockchain Environment", 《2020 IEEE/CIC INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMMUNICATIONS IN CHINA》, pages 106 - 110 * |
| 张成彬等: "基于物联网与深度学习的污水处理智能监控系统设计", 《软件导刊》, vol. 16, no. 10, pages 89 - 91 * |
| 陈淑芳等: "基于物联网的分散式生活污水处理系统设计分析", 《中国新通信》, vol. 23, no. 22, pages 24 - 25 * |
Cited By (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117389236A (zh) * | 2023-12-11 | 2024-01-12 | 山东三岳化工有限公司 | 一种环氧丙烷生产过程优化方法及系统 |
| CN117389236B (zh) * | 2023-12-11 | 2024-02-13 | 山东三岳化工有限公司 | 一种环氧丙烷生产过程优化方法及系统 |
| CN117409003A (zh) * | 2023-12-14 | 2024-01-16 | 四川宏亿复合材料工程技术有限公司 | 一种用于铁轨减震扣件的垫板的检测方法 |
| CN117409003B (zh) * | 2023-12-14 | 2024-02-20 | 四川宏亿复合材料工程技术有限公司 | 一种用于铁轨减震扣件的垫板的检测方法 |
| CN117434912B (zh) * | 2023-12-21 | 2024-02-20 | 宁晋县润博达医疗防护用品有限公司 | 无纺布制品生产环境监控方法及系统 |
| CN117434912A (zh) * | 2023-12-21 | 2024-01-23 | 宁晋县润博达医疗防护用品有限公司 | 无纺布制品生产环境监控方法及系统 |
| CN117494032B (zh) * | 2024-01-03 | 2024-04-02 | 长春市鸣玺科技有限公司 | 建筑能耗实时监测控制系统及方法 |
| CN117494032A (zh) * | 2024-01-03 | 2024-02-02 | 长春市鸣玺科技有限公司 | 建筑能耗实时监测控制系统及方法 |
| CN117688464A (zh) * | 2024-02-04 | 2024-03-12 | 国网上海市电力公司 | 一种基于多源传感器数据的隐患分析方法及系统 |
| CN117688464B (zh) * | 2024-02-04 | 2024-04-19 | 国网上海市电力公司 | 一种基于多源传感器数据的隐患分析方法及系统 |
| CN117819706A (zh) * | 2024-03-01 | 2024-04-05 | 广东新泰隆环保集团有限公司 | 一种用于农村污水处理的生物转盘污水处理系统 |
| CN117819706B (zh) * | 2024-03-01 | 2024-05-24 | 广东新泰隆环保集团有限公司 | 一种用于农村污水处理的生物转盘污水处理系统 |
| CN117911012A (zh) * | 2024-03-20 | 2024-04-19 | 成都思越智能装备股份有限公司 | 基于设备生态检测及运行状态评估的设备健康管理系统 |
| CN117911012B (zh) * | 2024-03-20 | 2024-05-28 | 成都思越智能装备股份有限公司 | 基于设备生态检测及运行状态评估的设备健康管理系统 |
| CN118270946A (zh) * | 2024-04-17 | 2024-07-02 | 济宁兖州区公用水务有限公司 | 一种污水处理系统及其方法 |
| CN118311915A (zh) * | 2024-06-11 | 2024-07-09 | 山东金呈阳建设工程有限公司 | 一种基于大数据的污水处理设备运行监测方法及系统 |
| CN118333402A (zh) * | 2024-06-12 | 2024-07-12 | 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) | 基于生命周期的水处理技术次生健康风险计算方法及系统 |
| CN118333402B (zh) * | 2024-06-12 | 2024-09-27 | 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) | 基于生命周期的水处理技术次生健康风险计算方法及系统 |
| CN118444699A (zh) * | 2024-07-08 | 2024-08-06 | 北京新桥技术发展有限公司 | 一种高原服务区污水处理无人值守监控方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117171661B (zh) | 2024-01-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN117171661B (zh) | 一种化工厂污水处理监控方法及系统 | |
| CN114297954B (zh) | 一种基于污水处理厂的大数据智能分析数字管控平台 | |
| CN103744293B (zh) | 基于模糊神经网络的废水处理监控方法和系统 | |
| CN102807301A (zh) | 再生水厂出水水质在线监测与实时预测系统及其控制方法 | |
| CN116216819B (zh) | 智慧水务数据分析管理系统及方法 | |
| CN117699958B (zh) | 一种污水处理系统及污水处理方法 | |
| KR101237444B1 (ko) | 하폐수 처리장의 공정진단 시스템 및 방법 | |
| CN117930786B (zh) | 钢铁生产过程智能化数字孪生仿真系统 | |
| CN116589078B (zh) | 基于数据融合的污水处理智能控制方法及系统 | |
| CN116991130A (zh) | 一种石化生产智能化自动化控制系统和方法 | |
| CN117393076A (zh) | 耐热环氧树脂生产过程智能监测方法及系统 | |
| CN117852693A (zh) | 一种集成人工智能算法的滚塑机远程优化装置及方法 | |
| CN117964023A (zh) | 一种基于人工智能算法控制的污水处理控制系统 | |
| CN117851900A (zh) | 一种基于物联网的大气环境控制系统 | |
| KR101269056B1 (ko) | 단위공정 해석 모델을 이용한 실시간 정수처리 공정 평가 시스템 및 그 방법 | |
| CN117228894A (zh) | 一种精确曝气污水处理工艺方法 | |
| CN117689218B (zh) | 一种适用于工业企业生产现场环境风险智能化管控系统 | |
| CN118270946A (zh) | 一种污水处理系统及其方法 | |
| CN118350510A (zh) | 一种基于雨水收集系统多级净化技术的雨水利用方法 | |
| CN117237773B (zh) | 一种基于多模态的污水净化分析方法及系统 | |
| Imen et al. | Application of machine learning at wastewater treatment facilities: a review of the science, challenges and barriers by level of implementation | |
| CN117935956A (zh) | 一种生活污水生物基碳脱氮处理系统 | |
| CN111675257B (zh) | 一种污水处理厂的远程集控方法与系统 | |
| CN117566824A (zh) | 一种基于物联网的智能一体化膜法污水处理工艺 | |
| CN114971164B (zh) | 一种基于人工智能的污泥处理设备异常检测方法及系统 |
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 |