CN117602724A - 一种水处理智能加药调节管理方法及系统 - Google Patents
一种水处理智能加药调节管理方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117602724A CN117602724A CN202311631740.0A CN202311631740A CN117602724A CN 117602724 A CN117602724 A CN 117602724A CN 202311631740 A CN202311631740 A CN 202311631740A CN 117602724 A CN117602724 A CN 117602724A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- site
- adjustment
- dosing
- branch
- water
- 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
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 title claims abstract description 257
- 238000007726 management method Methods 0.000 title claims abstract description 25
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 91
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 80
- 238000000265 homogenisation Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 36
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 claims description 27
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 23
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 16
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 5
- 230000003750 conditioning effect Effects 0.000 claims 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 5
- 229910001385 heavy metal Inorganic materials 0.000 description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000000746 purification Methods 0.000 description 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 1
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 1
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 1
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000013043 chemical agent Substances 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 description 1
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 1
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 1
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 description 1
- 238000011176 pooling Methods 0.000 description 1
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- 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
-
- 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
-
- 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
- C02F1/58—Treatment of water, waste water, or sewage by removing specified dissolved compounds
-
- 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
- C02F1/58—Treatment of water, waste water, or sewage by removing specified dissolved compounds
- C02F1/62—Heavy metal compounds
-
- 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
- C02F1/66—Treatment of water, waste water, or sewage by neutralisation; pH adjustment
-
- 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
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Organic Chemistry (AREA)
- Economics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Hydrology & Water Resources (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Marketing (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Public Health (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及水处理技术领域，具体公开了一种水处理智能加药调节管理方法及系统。本发明通过确定加药调节站点，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点；对加药调节站点进行实时检测，获取站点检测数据；对多个分支汇集测点进行实时检测，获取多个测点检测数据；进行匀质调节分析，确定匀质调节目标；按照匀质调节目标，在加药调节站点进行加药调节处理。能够确定加药调节站点，选择多个分支汇集测点，对站点检测数据和多个测点检测数据进行匀质调节分析，确定匀质调节目标，按照匀质调节目标，在加药调节站点进行加药调节处理，实现对一个区域内流动变化的水进行有效的加药调节，使得加药调节之后，区域内的水质均满足相关要求。
Description
技术领域
本发明属于水处理技术领域，尤其涉及一种水处理智能加药调节管理方法及系统。
背景技术
水处理，是通过物理、化学、生物等手段去除水中一些对生产、生活不需要的有害物质的过程，使水质达到一定使用标准。水处理的加药调节，是一种常见的水处理方式，主要是通过添加化学药剂来调节水的pH值、去除重金属和有害离子等，改善水质。
水处理的加药调节，需要先进行水质检测，再按照水质检测结果，进行针对性的加药调节，达到净化水质的效果。
现有技术中，通常是在加药调节位置处进行水质检测，只能够对流过的水实现达标的净化调节，然而，在加药调节位置的下游还具有水流分支汇集时，无法对一个区域内流动变化的水实现有效的加药调节，导致加药调节之后，受区域内水流分支汇集的影响，使得区域内的水质不满足相关要求。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种水处理智能加药调节管理方法及系统，旨在解决背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
一种水处理智能加药调节管理方法，所述方法具体包括以下步骤：
确定加药调节站点，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，构建点位分布网络；
对所述加药调节站点进行实时检测，获取站点检测数据；
对多个所述分支汇集测点进行实时检测，获取多个测点检测数据；
基于所述点位分布网络，对所述站点检测数据和多个所述测点检测数据进行匀质调节分析，确定匀质调节目标；
按照所述匀质调节目标，在所述加药调节站点进行加药调节处理。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述确定加药调节站点，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，构建点位分布网络具体包括以下步骤：
确定加药调节站点，并获取所述加药调节站点的站点位置；
根据所述站点位置，进行影响分析，确定影响方向和影响距离，标记调节影响区域；
在所述调节影响区域中，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，并获取多个测点位置；
按照所述站点位置和多个所述测点位置，构建点位分布网络。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述对所述加药调节站点进行实时检测，获取站点检测数据具体包括以下步骤：
对所述加药调节站点进行进入水质的实时检测，获取站点水质数据；
对所述加药调节站点进行排出水量的实时检测，获取站点排出水量；
综合所述站点水质数据和所述站点排出水量，生成所述加药调节站点的站点检测数据。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述对多个所述分支汇集测点进行实时检测，获取多个测点检测数据具体包括以下步骤：
对多个所述分支汇集测点进行进入水质的实时检测，获取多个测点水质数据；
对多个所述分支汇集测点进行分支水量的实时检测，获取多个分支水量数据；
对多个所述分支汇集测点进行汇集水量的实时检测，获取多个汇集水量数据；
综合多个所述测点水质数据、多个所述分支水量数据和多个所述汇集水量数据，生成多个所述分支汇集测点对应的多个测点检测数据。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述基于所述点位分布网络，对所述站点检测数据和多个所述测点检测数据进行匀质调节分析，确定匀质调节目标具体包括以下步骤：
基于所述点位分布网络，获取多个所述分支汇集测点的测点距离；
对所述站点检测数据进行评价分析，确定站点水质分数和站点排出分数；
对多个所述测点检测数据进行评价分析，确定多个测点水质分数、多个分支水量分数和多个汇集水量分数；
根据所述站点水质分数、所述站点排出分数、多个所述测点距离、多个所述测点水质分数、多个所述分支水量分数和多个所述汇集水量分数，计算匀质调节区间，并选择匀质调节目标。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述匀质调节区间的计算公式为：
T∈(Tmin,Tmax)；
其中，T为匀质调节区间，QZ为站点排出分数，MZ为站点水质分数，i代表第i个分支汇集测点，li为第i个分支汇集测点的测点距离，QHi为第i个分支汇集测点的汇集水量分数，MHi为第i个分支汇集测点的测点水质分数，QFi为第i个分支汇集测点的分支水量分数，QBmin为标准水质的最小值，QBmax为标准水质的最大值。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述选择匀质调节目标具体包括以下步骤：
将所述匀质调节区间与预设的标准调节区间进行重合分析，获取重合调节区间；
从所述重合调节区间中选择最小的值，并标记为匀质调节目标。
一种水处理智能加药调节管理系统，所述系统包括分支汇集分析模块、站点实时检测模块、测点实时检测模块、匀质调节分析模块和加药调节处理模块，其中：
分支汇集分析模块，用于确定加药调节站点，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，构建点位分布网络；
站点实时检测模块，用于对所述加药调节站点进行实时检测，获取站点检测数据；
测点实时检测模块，用于对多个所述分支汇集测点进行实时检测，获取多个测点检测数据；
匀质调节分析模块，用于基于所述点位分布网络，对所述站点检测数据和多个所述测点检测数据进行匀质调节分析，确定匀质调节目标；
加药调节处理模块，用于按照所述匀质调节目标，在所述加药调节站点进行加药调节处理。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述分支汇集分析模块具体包括：
站点确定单元，用于确定加药调节站点，并获取所述加药调节站点的站点位置；
影响分析单元，用于根据所述站点位置，进行影响分析，确定影响方向和影响距离，标记调节影响区域；
分支汇集分析单元，用于在所述调节影响区域中，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，并获取多个测点位置；
网络构建单元，用于按照所述站点位置和多个所述测点位置，构建点位分布网络。
作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述匀质调节分析模块具体包括：
距离获取单元，用于基于所述点位分布网络，获取多个所述分支汇集测点的测点距离；
站点评价分析单元，用于对所述站点检测数据进行评价分析，确定站点水质分数和站点排出分数；
测点评价分析单元，用于对多个所述测点检测数据进行评价分析，确定多个测点水质分数、多个分支水量分数和多个汇集水量分数；
调节计算单元，用于根据所述站点水质分数、所述站点排出分数、多个所述测点距离、多个所述测点水质分数、多个所述分支水量分数和多个所述汇集水量分数，计算匀质调节区间，并选择匀质调节目标。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明能够确定加药调节站点，选择多个分支汇集测点，对站点检测数据和多个测点检测数据进行匀质调节分析，确定匀质调节目标，按照匀质调节目标，在加药调节站点进行加药调节处理，实现对一个区域内流动变化的水进行有效的加药调节，使得加药调节之后，区域内的水质均满足相关要求；
(2)本发明能够根据站点水质分数、站点排出分数、多个测点距离、多个测点水质分数、多个分支水量分数和多个汇集水量分数，计算匀质调节区间，再将匀质调节区间与预设的标准调节区间进行重合分析，选择最小的匀质调节目标，使得匀质调节目标既能够满足相关的调节需求，又能够避免过度加药调节，降低水处理成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，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。
图1示出了本发明实施例提供的方法的流程图。
图2示出了本发明实施例提供的方法中下游分支汇集分析的流程图。
图3示出了本发明实施例提供的方法中加药调节站点实时检测的流程图。
图4示出了本发明实施例提供的方法中分支汇集测点实时检测的流程图。
图5示出了本发明实施例提供的方法中进行匀质调节分析的流程图。
图6示出了本发明实施例提供的方法中选择匀质调节目标的流程图。
图7示出了本发明实施例提供的系统的应用架构图。
图8示出了本发明实施例提供的系统中分支汇集分析模块的结构框图。
图9示出了本发明实施例提供的系统中匀质调节分析模块的结构框图。
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。
可以理解的是，水处理的加药调节，需要先进行水质检测，再按照水质检测结果，进行针对性的加药调节，达到净化水质的效果。现有技术中，通常是在加药调节位置处进行水质检测，只能够对流过的水实现达标的净化调节，然而，在加药调节位置的下游还具有水流分支汇集时，无法对一个区域内流动变化的水实现有效的加药调节，导致加药调节之后，受区域内水流分支汇集的影响，使得区域内的水质不满足相关要求。
为解决上述问题，本发明实施例通过确定加药调节站点，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，构建点位分布网络；对加药调节站点进行实时检测，获取站点检测数据；对多个分支汇集测点进行实时检测，获取多个测点检测数据；基于点位分布网络，对站点检测数据和多个测点检测数据进行匀质调节分析，确定匀质调节目标；按照匀质调节目标，在加药调节站点进行加药调节处理。能够确定加药调节站点，选择多个分支汇集测点，对站点检测数据和多个测点检测数据进行匀质调节分析，确定匀质调节目标，按照匀质调节目标，在加药调节站点进行加药调节处理，实现对一个区域内流动变化的水进行有效的加药调节，使得加药调节之后，区域内的水质均满足相关要求。
图1示出了本发明实施例提供的方法的流程示意图。
具体的，在本发明提供的一个优选实施方式中，一种水处理智能加药调节管理方法，所述方法具体包括以下步骤：
步骤S101，确定加药调节站点，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，构建点位分布网络。
在本发明实施例中，确定加药调节站点，获取加药调节站点的站点位置，基于加药调节站点的站点位置，确定水流相对流向，按照水流相对流向，进行水质调节的影响分析，确定影响方向和影响距离，进而按照影响方向和影响距离，沿着水流相对流向，标记调节影响区域，并在调节影响区域中，对下游的水流进行分支汇集识别，在识别出具有分支汇集的水流时，选择相应的分支汇集测点，可以得到多个分支汇集测点，获取多个测点位置，进而在预设的水流地图中，进行站点位置和多个测点位置的标记，构建点位分布网络。
可以理解的是，加药调节站点，是进行智能加药调节的水处理站点，能够在加药调节站点处进行pH值调节、重金属去除、悬浮物沉淀等水处理，影响整个调节影响区域。
可以理解的是，影响方向，与水流相对流向一致；影响距离，是预设值；能够按照影响方向和影响距离，确定调节影响区域。
可以理解的是，分支汇集的水流，是同时具有分支和汇集的状态的水流，能够对主水流分流，并向分水流进行水流汇集，因此，在水处理之后，具有较大的影响。
具体的，图2示出了本发明实施例提供的方法中下游分支汇集分析的流程图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述确定加药调节站点，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，构建点位分布网络具体包括以下步骤：
步骤S1011，确定加药调节站点，并获取所述加药调节站点的站点位置。
步骤S1012，根据所述站点位置，进行影响分析，确定影响方向和影响距离，标记调节影响区域。
步骤S1013，在所述调节影响区域中，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，并获取多个测点位置。
步骤S1014，按照所述站点位置和多个所述测点位置，构建点位分布网络。
进一步的，所述水处理智能加药调节管理方法还包括以下步骤：
步骤S102，对所述加药调节站点进行实时检测，获取站点检测数据。
在本发明实施例中，通过对进入加药调节站点的水流进行水质实时检测，获取站点水质数据，并且对加药调节站点排出的水量进行实时检测，获取站点排出水量，按照检测的时序关系，将站点水质数据和站点排出水量进行综合整理，生成加药调节站点的站点检测数据。
具体的，图3示出了本发明实施例提供的方法中加药调节站点实时检测的流程图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述对所述加药调节站点进行实时检测，获取站点检测数据具体包括以下步骤：
步骤S1021，对所述加药调节站点进行进入水质的实时检测，获取站点水质数据。
步骤S1022，对所述加药调节站点进行排出水量的实时检测，获取站点排出水量。
步骤S1023，综合所述站点水质数据和所述站点排出水量，生成所述加药调节站点的站点检测数据。
进一步的，所述水处理智能加药调节管理方法还包括以下步骤：
步骤S103，对多个所述分支汇集测点进行实时检测，获取多个测点检测数据。
在本发明实施例中，通过对汇集进入多个分支汇集测点的水流进行水质实时检测，获取多个测点水质数据，并且对多个分支汇集测点进行分支水流的水量的实时检测，获取多个分支水量数据，同时，对多个分支汇集测点进行汇集水流的水量的实时检测，获取多个汇集水量数据，进而按照检测的时序关系，将多个测点水质数据、多个分支水量数据和多个汇集水量数据进行综合整理，生成与多个分支汇集测点对应的多个测点检测数据。
具体的，图4示出了本发明实施例提供的方法中分支汇集测点实时检测的流程图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述对多个所述分支汇集测点进行实时检测，获取多个测点检测数据具体包括以下步骤：
步骤S1031，对多个所述分支汇集测点进行进入水质的实时检测，获取多个测点水质数据。
步骤S1032，对多个所述分支汇集测点进行分支水量的实时检测，获取多个分支水量数据。
步骤S1033，对多个所述分支汇集测点进行汇集水量的实时检测，获取多个汇集水量数据。
步骤S1034，综合多个所述测点水质数据、多个所述分支水量数据和多个所述汇集水量数据，生成多个所述分支汇集测点对应的多个测点检测数据。
进一步的，所述水处理智能加药调节管理方法还包括以下步骤：
步骤S104，基于所述点位分布网络，对所述站点检测数据和多个所述测点检测数据进行匀质调节分析，确定匀质调节目标。
在本发明实施例中，通过对点位分布网络进行距离的比例测量，获取多个分支汇集测点与加药调节站点之间的测点距离，且按照预设的评价标准数据，对站点检测数据进行评价分析，确定站点水质分数和站点排出分数，对多个测点检测数据进行评价分析，确定多个测点水质分数、多个分支水量分数和多个汇集水量分数，再根据站点水质分数、站点排出分数、多个测点距离、多个测点水质分数、多个分支水量分数和多个汇集水量分数，计算匀质调节区间，进而将匀质调节区间与预设的标准调节区间进行重合分析，获取重合调节区间，从重合调节区间中选择最小的值，并标记为匀质调节目标。
具体的，匀质调节区间的计算公式为：
T∈(Tmin,Tmax)；
其中，T为匀质调节区间，QZ为站点排出分数，MZ为站点水质分数，i代表第i个分支汇集测点，li为第i个分支汇集测点的测点距离，QHi为第i个分支汇集测点的汇集水量分数，MHi为第i个分支汇集测点的测点水质分数，QFi为第i个分支汇集测点的分支水量分数，QBmin为标准水质的最小值，QBmax为标准水质的最大值。
具体的，图5示出了本发明实施例提供的方法中进行匀质调节分析的流程图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述基于所述点位分布网络，对所述站点检测数据和多个所述测点检测数据进行匀质调节分析，确定匀质调节目标具体包括以下步骤：
步骤S1041，基于所述点位分布网络，获取多个所述分支汇集测点的测点距离。
步骤S1042，对所述站点检测数据进行评价分析，确定站点水质分数和站点排出分数。
步骤S1043，对多个所述测点检测数据进行评价分析，确定多个测点水质分数、多个分支水量分数和多个汇集水量分数。
步骤S1044，根据所述站点水质分数、所述站点排出分数、多个所述测点距离、多个所述测点水质分数、多个所述分支水量分数和多个所述汇集水量分数，计算匀质调节区间，并选择匀质调节目标。
具体的，图6示出了本发明实施例提供的方法中选择匀质调节目标的流程图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述选择匀质调节目标具体包括以下步骤：
步骤S10441，将所述匀质调节区间与预设的标准调节区间进行重合分析，获取重合调节区间。
步骤S10442，从所述重合调节区间中选择最小的值，并标记为匀质调节目标。
进一步的，所述水处理智能加药调节管理方法还包括以下步骤：
步骤S105，按照所述匀质调节目标，在所述加药调节站点进行加药调节处理。
在本发明实施例中，按照匀质调节目标，匹配对应的调节类型和调节量，再按照调节类型和调节量，在加药调节站点进行加药调节处理。
可以理解的是，不同的调节类型，对应有不同的匀质调节目标，而不同的匀质调节目标与调节量有等比例关系，其中，调节类型包括：pH值调节、悬浮物去除、重金属去除、污染物氧化等，不同的调节类型对应有不同的水处理药剂。
进一步的，图7示出了本发明实施例提供的系统的应用架构图。
其中，在本发明提供的又一个优选实施方式中，一种水处理智能加药调节管理系统，包括：
分支汇集分析模块101，用于确定加药调节站点，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，构建点位分布网络。
在本发明实施例中，分支汇集分析模块101确定加药调节站点，获取加药调节站点的站点位置，基于加药调节站点的站点位置，确定水流相对流向，按照水流相对流向，进行水质调节的影响分析，确定影响方向和影响距离，进而按照影响方向和影响距离，沿着水流相对流向，标记调节影响区域，并在调节影响区域中，对下游的水流进行分支汇集识别，在识别出具有分支汇集的水流时，分支汇集分析模块101选择相应的分支汇集测点，可以得到多个分支汇集测点，获取多个测点位置，进而在预设的水流地图中，进行站点位置和多个测点位置的标记，构建点位分布网络。
具体的，图8示出了本发明实施例提供的系统中分支汇集分析模块101的结构框图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述分支汇集分析模块101具体包括：
站点确定单元1011，用于确定加药调节站点，并获取所述加药调节站点的站点位置。
影响分析单元1012，用于根据所述站点位置，进行影响分析，确定影响方向和影响距离，标记调节影响区域。
分支汇集分析单元1013，用于在所述调节影响区域中，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，并获取多个测点位置。
网络构建单元1014，用于按照所述站点位置和多个所述测点位置，构建点位分布网络。
进一步的，所述水处理智能加药调节管理系统还包括：
站点实时检测模块102，用于对所述加药调节站点进行实时检测，获取站点检测数据。
在本发明实施例中，站点实时检测模块102通过对进入加药调节站点的水流进行水质实时检测，获取站点水质数据，并且对加药调节站点排出的水量进行实时检测，获取站点排出水量，按照检测的时序关系，将站点水质数据和站点排出水量进行综合整理，生成加药调节站点的站点检测数据。
测点实时检测模块103，用于对多个所述分支汇集测点进行实时检测，获取多个测点检测数据。
在本发明实施例中，测点实时检测模块103通过对汇集进入多个分支汇集测点的水流进行水质实时检测，获取多个测点水质数据，并且对多个分支汇集测点进行分支水流的水量的实时检测，获取多个分支水量数据，同时，对多个分支汇集测点进行汇集水流的水量的实时检测，获取多个汇集水量数据，进而按照检测的时序关系，将多个测点水质数据、多个分支水量数据和多个汇集水量数据进行综合整理，生成与多个分支汇集测点对应的多个测点检测数据。
匀质调节分析模块104，用于基于所述点位分布网络，对所述站点检测数据和多个所述测点检测数据进行匀质调节分析，确定匀质调节目标。
在本发明实施例中，匀质调节分析模块104通过对点位分布网络进行距离的比例测量，获取多个分支汇集测点与加药调节站点之间的测点距离，且按照预设的评价标准数据，对站点检测数据进行评价分析，确定站点水质分数和站点排出分数，对多个测点检测数据进行评价分析，确定多个测点水质分数、多个分支水量分数和多个汇集水量分数，再根据站点水质分数、站点排出分数、多个测点距离、多个测点水质分数、多个分支水量分数和多个汇集水量分数，计算匀质调节区间，进而将匀质调节区间与预设的标准调节区间进行重合分析，获取重合调节区间，从重合调节区间中选择最小的值，并标记为匀质调节目标。
具体的，匀质调节区间的计算公式为：
T∈(Tmin,Tmax)；
其中，T为匀质调节区间，QZ为站点排出分数，MZ为站点水质分数，i代表第i个分支汇集测点，li为第i个分支汇集测点的测点距离，QHi为第i个分支汇集测点的汇集水量分数，MHi为第i个分支汇集测点的测点水质分数，QFi为第i个分支汇集测点的分支水量分数，QBmin为标准水质的最小值，QBmax为标准水质的最大值。
具体的，图9示出了本发明实施例提供的系统中匀质调节分析模块104的结构框图。
其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述匀质调节分析模块104具体包括：
距离获取单元1041，用于基于所述点位分布网络，获取多个所述分支汇集测点的测点距离。
站点评价分析单元1042，用于对所述站点检测数据进行评价分析，确定站点水质分数和站点排出分数。
测点评价分析单元1043，用于对多个所述测点检测数据进行评价分析，确定多个测点水质分数、多个分支水量分数和多个汇集水量分数。
调节计算单元1044，用于根据所述站点水质分数、所述站点排出分数、多个所述测点距离、多个所述测点水质分数、多个所述分支水量分数和多个所述汇集水量分数，计算匀质调节区间，并选择匀质调节目标。
进一步的，所述水处理智能加药调节管理系统还包括：
加药调节处理模块105，用于按照所述匀质调节目标，在所述加药调节站点进行加药调节处理。
在本发明实施例中，加药调节处理模块105按照匀质调节目标，匹配对应的调节类型和调节量，再按照调节类型和调节量，在加药调节站点进行加药调节处理。
应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
Claims (10)
1.一种水处理智能加药调节管理方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：
确定加药调节站点，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，构建点位分布网络；
对所述加药调节站点进行实时检测，获取站点检测数据；
对多个所述分支汇集测点进行实时检测，获取多个测点检测数据；
基于所述点位分布网络，对所述站点检测数据和多个所述测点检测数据进行匀质调节分析，确定匀质调节目标；
按照所述匀质调节目标，在所述加药调节站点进行加药调节处理。
2.根据权利要求1所述的水处理智能加药调节管理方法，其特征在于，所述确定加药调节站点，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，构建点位分布网络具体包括以下步骤：
确定加药调节站点，并获取所述加药调节站点的站点位置；
根据所述站点位置，进行影响分析，确定影响方向和影响距离，标记调节影响区域；
在所述调节影响区域中，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，并获取多个测点位置；
按照所述站点位置和多个所述测点位置，构建点位分布网络。
3.根据权利要求1所述的水处理智能加药调节管理方法，其特征在于，所述对所述加药调节站点进行实时检测，获取站点检测数据具体包括以下步骤：
对所述加药调节站点进行进入水质的实时检测，获取站点水质数据；
对所述加药调节站点进行排出水量的实时检测，获取站点排出水量；
综合所述站点水质数据和所述站点排出水量，生成所述加药调节站点的站点检测数据。
4.根据权利要求1所述的水处理智能加药调节管理方法，其特征在于，所述对多个所述分支汇集测点进行实时检测，获取多个测点检测数据具体包括以下步骤：
对多个所述分支汇集测点进行进入水质的实时检测，获取多个测点水质数据；
对多个所述分支汇集测点进行分支水量的实时检测，获取多个分支水量数据；
对多个所述分支汇集测点进行汇集水量的实时检测，获取多个汇集水量数据；
综合多个所述测点水质数据、多个所述分支水量数据和多个所述汇集水量数据，生成多个所述分支汇集测点对应的多个测点检测数据。
5.根据权利要求1所述的水处理智能加药调节管理方法，其特征在于，所述基于所述点位分布网络，对所述站点检测数据和多个所述测点检测数据进行匀质调节分析，确定匀质调节目标具体包括以下步骤：
基于所述点位分布网络，获取多个所述分支汇集测点的测点距离；
对所述站点检测数据进行评价分析，确定站点水质分数和站点排出分数；
对多个所述测点检测数据进行评价分析，确定多个测点水质分数、多个分支水量分数和多个汇集水量分数；
根据所述站点水质分数、所述站点排出分数、多个所述测点距离、多个所述测点水质分数、多个所述分支水量分数和多个所述汇集水量分数，计算匀质调节区间，并选择匀质调节目标。
6.根据权利要求5所述的水处理智能加药调节管理方法，其特征在于，所述匀质调节区间的计算公式为：
T∈(Tmin,Tmax)；
其中，T为匀质调节区间，QZ为站点排出分数，MZ为站点水质分数，i代表第i个分支汇集测点，li为第i个分支汇集测点的测点距离，QHi为第i个分支汇集测点的汇集水量分数，MHi为第i个分支汇集测点的测点水质分数，QFi为第i个分支汇集测点的分支水量分数，QBmin为标准水质的最小值，QBmax为标准水质的最大值。
7.根据权利要求6所述的水处理智能加药调节管理方法，其特征在于，所述选择匀质调节目标具体包括以下步骤：
将所述匀质调节区间与预设的标准调节区间进行重合分析，获取重合调节区间；
从所述重合调节区间中选择最小的值，并标记为匀质调节目标。
8.一种水处理智能加药调节管理系统，其特征在于，所述系统包括分支汇集分析模块、站点实时检测模块、测点实时检测模块、匀质调节分析模块和加药调节处理模块，其中：
分支汇集分析模块，用于确定加药调节站点，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，构建点位分布网络；
站点实时检测模块，用于对所述加药调节站点进行实时检测，获取站点检测数据；
测点实时检测模块，用于对多个所述分支汇集测点进行实时检测，获取多个测点检测数据；
匀质调节分析模块，用于基于所述点位分布网络，对所述站点检测数据和多个所述测点检测数据进行匀质调节分析，确定匀质调节目标；
加药调节处理模块，用于按照所述匀质调节目标，在所述加药调节站点进行加药调节处理。
9.根据权利要求7所述的水处理智能加药调节管理系统，其特征在于，所述分支汇集分析模块具体包括：
站点确定单元，用于确定加药调节站点，并获取所述加药调节站点的站点位置；
影响分析单元，用于根据所述站点位置，进行影响分析，确定影响方向和影响距离，标记调节影响区域；
分支汇集分析单元，用于在所述调节影响区域中，进行下游的分支汇集分析，选择多个分支汇集测点，并获取多个测点位置；
网络构建单元，用于按照所述站点位置和多个所述测点位置，构建点位分布网络。
10.根据权利要求7所述的水处理智能加药调节管理系统，其特征在于，所述匀质调节分析模块具体包括：
距离获取单元，用于基于所述点位分布网络，获取多个所述分支汇集测点的测点距离；
站点评价分析单元，用于对所述站点检测数据进行评价分析，确定站点水质分数和站点排出分数；
测点评价分析单元，用于对多个所述测点检测数据进行评价分析，确定多个测点水质分数、多个分支水量分数和多个汇集水量分数；
调节计算单元，用于根据所述站点水质分数、所述站点排出分数、多个所述测点距离、多个所述测点水质分数、多个所述分支水量分数和多个所述汇集水量分数，计算匀质调节区间，并选择匀质调节目标。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311631740.0A CN117602724B (zh) | 2023-12-01 | 2023-12-01 | 一种水处理智能加药调节管理方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311631740.0A CN117602724B (zh) | 2023-12-01 | 2023-12-01 | 一种水处理智能加药调节管理方法及系统 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117602724A true CN117602724A (zh) | 2024-02-27 |
| CN117602724B CN117602724B (zh) | 2024-05-28 |
Family
ID=89953109
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311631740.0A Active CN117602724B (zh) | 2023-12-01 | 2023-12-01 | 一种水处理智能加药调节管理方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117602724B (zh) |
Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110304475A1 (en) * | 2010-06-10 | 2011-12-15 | Hach Company | Server monitoring of flow and sampling apparatus and/or logger |
| CN102903014A (zh) * | 2012-09-06 | 2013-01-30 | 戴会超 | 江湖交汇水系水环境质量监测站点的优化布置方法 |
| CN103175513A (zh) * | 2013-03-01 | 2013-06-26 | 戴会超 | 水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控系统及方法 |
| CN105800755A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-07-27 | 上海应用技术学院 | 一种废水混凝处理单元水质在线监控系统及方法 |
| CN109580509A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-04-05 | 北京英视睿达科技有限公司 | 全光谱水质监测方法和系统 |
| CN114331246A (zh) * | 2020-09-30 | 2022-04-12 | 力合科技（湖南）股份有限公司 | 水质检测方法及系统 |
| CN114580793A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-06-03 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 基于多源互补以及局部调控的水环境优化方法及系统 |
| CN116011756A (zh) * | 2022-12-28 | 2023-04-25 | 清华大学 | 基于nsga-ii算法的河道水质多目标优化调度方法 |
-
2023
- 2023-12-01 CN CN202311631740.0A patent/CN117602724B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110304475A1 (en) * | 2010-06-10 | 2011-12-15 | Hach Company | Server monitoring of flow and sampling apparatus and/or logger |
| CN102903014A (zh) * | 2012-09-06 | 2013-01-30 | 戴会超 | 江湖交汇水系水环境质量监测站点的优化布置方法 |
| CN103175513A (zh) * | 2013-03-01 | 2013-06-26 | 戴会超 | 水利工程影响下基于物联网的流域水文水质监控系统及方法 |
| CN105800755A (zh) * | 2016-05-12 | 2016-07-27 | 上海应用技术学院 | 一种废水混凝处理单元水质在线监控系统及方法 |
| CN109580509A (zh) * | 2018-12-03 | 2019-04-05 | 北京英视睿达科技有限公司 | 全光谱水质监测方法和系统 |
| CN114331246A (zh) * | 2020-09-30 | 2022-04-12 | 力合科技（湖南）股份有限公司 | 水质检测方法及系统 |
| CN114580793A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-06-03 | 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 | 基于多源互补以及局部调控的水环境优化方法及系统 |
| CN116011756A (zh) * | 2022-12-28 | 2023-04-25 | 清华大学 | 基于nsga-ii算法的河道水质多目标优化调度方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117602724B (zh) | 2024-05-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wang et al. | Multi-criteria building energy performance benchmarking through variable clustering based compromise TOPSIS with objective entropy weighting | |
| CN111695730B (zh) | 基于arima及rnn的立磨振动预测方法及装置 | |
| CN117602724B (zh) | 一种水处理智能加药调节管理方法及系统 | |
| CN114315057B (zh) | 水处理控制方法、系统、计算机设备及存储介质 | |
| CN116070967A (zh) | 综合能耗监测管理系统 | |
| CN112906738A (zh) | 一种水质检测及处理方法 | |
| CN117094516B (zh) | 一种基于固定效应模型的城市群月生活需水量预测方法 | |
| CN114840591B (zh) | 一种分段开关功率数据的确定方法及装置 | |
| CN114062638A (zh) | 水质检测方法、系统、计算机设备及存储介质 | |
| CN113435796B (zh) | 一种基于单连接点的水质水量预警方法、系统 | |
| CN115985411A (zh) | 基于高斯过程回归模型的高分子熔融指数软测量方法 | |
| CN113362597B (zh) | 一种基于非参数建模的交通序列数据异常检测方法及系统 | |
| CN114315058A (zh) | 水处理控制方法、系统、计算机设备及存储介质 | |
| CN113643529A (zh) | 基于大数据分析的停车场车道拥堵预测方法及系统 | |
| CN113469386A (zh) | 一种基于大数据的城市管道管理系统及方法 | |
| CN107766972B (zh) | 一种能源流量延迟时间的获取方法和装置 | |
| CN113361556B (zh) | 污染相似案例自动识别的方法和装置 | |
| CN112939114A (zh) | 水环境治理方法、系统、计算机设备及存储介质 | |
| CN113685972B (zh) | 一种空调系统控制策略识别方法、装置、设备及介质 | |
| Gusev | The question of estimating the efficiency of investment costs in the agro-industrial complex | |
| Hamchevici et al. | Pollution by nutrients in the Danube Basin | |
| CN116976046B (zh) | 基于管网追踪的污水监控方法及系统 | |
| CN117057819B (zh) | 一种雨水管网污水排放溯源分析方法及系统 | |
| Pandita et al. | Deep Learning Approach to predict PM10 pollutant by using other Air Pollutants and Meteorological Factors | |
| CN113724826B (zh) | 医疗行为的监控方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
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 |