CN117699958B - 一种污水处理系统及污水处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及污水智能净化技术领域，尤其涉及一种污水处理系统及污水处理方法。所述方法包括以下步骤：获取水质监测原始数据；对水质监测原始数据进行数据预处理，生成标准水质监测数据；对标准水质监测数据进行水质成分信息筛选，得到水质成分信息数据；对水质成分信息数据进行水质环境脆弱性计算，生成水质环境脆弱性指数；基于水质环境脆弱性指数对标准水质监测数据进行感知节点虚拟部署，从而生成虚拟感知节点部署数据；对虚拟感知节点部署数据进行云平台接入，生成污水感知云平台。本发明通过智能感知、实时监控和闭环自适应决策学习，弥补了传统方法在监测精准性和自动化处理方面的不足，并提高了污水处理系统的效能。
Description
技术领域
本发明涉及污水智能净化技术领域，尤其涉及一种污水处理系统及污水处理方法。
背景技术
随着城市化和工业化的快速发展，水污染成为一个严重问题。最初的污水处理主要依赖于物理方法，如格栅和沉淀池，以去除大颗粒物质。然而，这些方法对于去除溶解性污染物和微生物效果有限。随着科技的日益发展，污水处理技术进入了更为成熟的阶段。生物反应器、曝气池和深度处理工艺逐渐成为主流。同时，化学处理方法也得到了发展，如氧化法和吸附法被广泛应用于去除废水中的重金属和难降解有机物。面对水资源日益紧缺和环境污染的严重性，人们对污水处理技术提出更高要求。新兴技术如膜分离、高级氧化和电化学处理逐渐崭露头角，具有更高的去除效率和能耗更低的特点。然而目前的抗生素在污水中的存在成为一个新兴问题，而且污水中存在的抗生素抗性基因，导致污水处理的难度加大，同时传统污水处理方法无法很好的根据实时的情况进行智能决策，从而适应水质波动和变化，导致污水监测的精度不高。
发明内容
基于此，有必要提供一种污水处理系统及污水处理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，一种污水处理方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：获取水质监测原始数据；对水质监测原始数据进行数据预处理，生成标准水质监测数据；对标准水质监测数据进行水质成分信息筛选，得到水质成分信息数据；对水质成分信息数据进行水质环境脆弱性计算，生成水质环境脆弱性指数；
步骤S2：基于水质环境脆弱性指数对标准水质监测数据进行感知节点虚拟部署，从而生成虚拟感知节点部署数据；对虚拟感知节点部署数据进行云平台接入，生成污水感知云平台；根据污水感知云平台对标准水质监测数据进行污水水质监控可视化，生成实时污水监控界面；
步骤S3：通过实时污水监控界面提取历史水质监测数据；对历史水质监测数据进行水质状态预测，从而生成水质状态预测数据；基于水质状态预测数据对历史水质监测数据进行污水微生物成分检测，生成污水微生物数据；根据污水微生物数据进行生物工艺降解，从而生成降解反应工艺数据；
步骤S4：基于降解反应工艺数据对实时污水监控界面进行降解酶排放时序确认，生成污水降解酶排放时序数据；对污水降解酶排放时序数据进行闭环自适应决策学习，生成实时污水决策输出数据；基于实时污水决策输出数据执行污水净化处理，以实现污水自动化处理。
本发明通过水质环境脆弱性指数可以用于水质监测结果的综合评估，帮助决策者了解水体的健康状况和可能的问题。该指数可以作为水资源管理、环境保护等领域的参考依据，指导相关政策和措施的制定。有助于及早发现水质问题，采取有效的措施预防水质环境恶化，促进水质的可持续发展。实时污水监控界面提供了对水质监测数据的实时访问和可视化展示，帮助相关人员及时了解污水的水质状况。通过污水感知云平台，监测数据可以进行集中管理和分析，有助于发现水质异常、预测水质变化趋势，并采取相应的应对措施。污水监控系统的建立可以提高污水处理和管理的效率，降低环境污染风险，保护水资源和生态环境。实时监控界面也可以为政府部门、企业和公众提供透明的污水治理信息，促进公众参与和监督。通过水质状态预测，系统能够提前识别潜在的水质问题，有助于及时采取措施进行治理。污水微生物数据提供了水体中微生物的详细信息，有助于深入了解污水中的微生物群落及其影响。基于微生物数据的生物工艺降解模型可以帮助优化处理过程，提高处理效率，减少处理成本。通过及时监测和生物工艺降解，系统能够降低对水环境的不良影响，有助于保护水资源和生态环境。通过基于降解反应工艺数据的确认，系统可以确定最佳的降解酶排放时序，提高处理效率。闭环自适应决策学习使系统能够根据实时数据和学习经验做出动态调整，适应不同污水质量和环境条件。实时污水决策输出数据提供了精确的处理方案，可以实现高效、自动化的污水净化处理，减少人为干预的需要。通过精准的污水处理，系统可以降低对环境的负面影响，提高处理效果，符合环保标准。因此，本发明通过智能感知、实时监控和闭环自适应决策学习，弥补了传统方法在监测精准性和自动化处理方面的不足，并提高了污水处理系统的效能。
在本说明书中，提供了一种污水处理系统，用于执行上述的污水处理方法，该污水处理系统包括：
水质筛选模块，用于获取水质监测原始数据；对水质监测原始数据进行数据预处理，生成标准水质监测数据；对标准水质监测数据进行水质成分信息筛选，得到水质成分信息数据；对水质成分信息数据进行水质环境脆弱性计算，生成水质环境脆弱性指数；
监控可视化模块，用于基于水质环境脆弱性指数对标准水质监测数据进行感知节点虚拟部署，从而生成虚拟感知节点部署数据；对虚拟感知节点部署数据进行云平台接入，生成污水感知云平台；根据污水感知云平台对标准水质监测数据进行污水水质监控可视化，生成实时污水监控界面；
工艺降解模块，用于通过实时污水监控界面提取历史水质监测数据；对历史水质监测数据进行水质状态预测，从而生成水质状态预测数据；基于水质状态预测数据对历史水质监测数据进行污水微生物成分检测，生成污水微生物数据；根据污水微生物数据进行生物工艺降解，从而生成降解反应工艺数据；
实时决策模块，用于基于降解反应工艺数据对实时污水监控界面进行降解酶排放时序确认，生成污水降解酶排放时序数据；对污水降解酶排放时序数据进行闭环自适应决策学习，生成实时污水决策输出数据；基于实时污水决策输出数据执行污水净化处理，以实现污水自动化处理。
本发明的有益效果在于通过数据预处理和水质成分信息筛选确保了获得的监测数据是高质量的标准水质监测数据。水质环境脆弱性指数的计算提供了对水质环境整体脆弱性的评估，有助于针对脆弱性区域采取更有针对性的措施。基于水质环境脆弱性指数进行感知节点虚拟部署使得监测资源能够更集中地覆盖脆弱区域，提高了监测的效率。污水感知云平台的建立实现了对虚拟感知节点部署数据的云端管理，为后续的实时监测和数据处理提供了基础。污水感知云平台结合水质环境脆弱性指数，提供了实时污水监控界面。这使得监测人员和决策者能够迅速了解当前污水状况，及时采取必要的措施。可视化工具的使用增加了对水质数据的理解和分析的便捷性。通过历史水质监测数据进行水质状态预测，为未来的水质状况提供了预测信息，有助于及早采取预防性的治理措施。污水微生物数据的获取为进一步的污水处理提供了基础，尤其是在生物工艺降解方面。通过降解反应工艺数据的闭环自适应决策学习，系统能够根据实时数据调整污水处理策略，提高了处理的智能性和适应性。实时污水决策输出数据的生成和执行，实现了对污水的自动化处理，减少了人工干预，提高了处理的效率和精确度。因此，本发明通过智能感知、实时监控和闭环自适应决策学习，弥补了传统方法在监测精准性和自动化处理方面的不足，并提高了污水处理系统的效能。
附图说明
图1为一种污水处理方法的步骤流程示意图；
图2为图1中步骤S3的详细实施步骤流程示意图；
图3为图2中步骤S34的详细实施步骤流程示意图；
图4为图3中步骤S345的详细实施步骤流程示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
为实现上述目的，请参阅图1至图4，一种污水处理方法，包括以下步骤：
步骤S1：获取水质监测原始数据；对水质监测原始数据进行数据预处理，生成标准水质监测数据；对标准水质监测数据进行水质成分信息筛选，得到水质成分信息数据；对水质成分信息数据进行水质环境脆弱性计算，生成水质环境脆弱性指数；
步骤S2：基于水质环境脆弱性指数对标准水质监测数据进行感知节点虚拟部署，从而生成虚拟感知节点部署数据；对虚拟感知节点部署数据进行云平台接入，生成污水感知云平台；根据污水感知云平台对标准水质监测数据进行污水水质监控可视化，生成实时污水监控界面；
步骤S3：通过实时污水监控界面提取历史水质监测数据；对历史水质监测数据进行水质状态预测，从而生成水质状态预测数据；基于水质状态预测数据对历史水质监测数据进行污水微生物成分检测，生成污水微生物数据；根据污水微生物数据进行生物工艺降解，从而生成降解反应工艺数据；
步骤S4：基于降解反应工艺数据对实时污水监控界面进行降解酶排放时序确认，生成污水降解酶排放时序数据；对污水降解酶排放时序数据进行闭环自适应决策学习，生成实时污水决策输出数据；基于实时污水决策输出数据执行污水净化处理，以实现污水自动化处理。
本发明通过水质环境脆弱性指数可以用于水质监测结果的综合评估，帮助决策者了解水体的健康状况和可能的问题。该指数可以作为水资源管理、环境保护等领域的参考依据，指导相关政策和措施的制定。有助于及早发现水质问题，采取有效的措施预防水质环境恶化，促进水质的可持续发展。实时污水监控界面提供了对水质监测数据的实时访问和可视化展示，帮助相关人员及时了解污水的水质状况。通过污水感知云平台，监测数据可以进行集中管理和分析，有助于发现水质异常、预测水质变化趋势，并采取相应的应对措施。污水监控系统的建立可以提高污水处理和管理的效率，降低环境污染风险，保护水资源和生态环境。实时监控界面也可以为政府部门、企业和公众提供透明的污水治理信息，促进公众参与和监督。通过水质状态预测，系统能够提前识别潜在的水质问题，有助于及时采取措施进行治理。污水微生物数据提供了水体中微生物的详细信息，有助于深入了解污水中的微生物群落及其影响。基于微生物数据的生物工艺降解模型可以帮助优化处理过程，提高处理效率，减少处理成本。通过及时监测和生物工艺降解，系统能够降低对水环境的不良影响，有助于保护水资源和生态环境。通过基于降解反应工艺数据的确认，系统可以确定最佳的降解酶排放时序，提高处理效率。闭环自适应决策学习使系统能够根据实时数据和学习经验做出动态调整，适应不同污水质量和环境条件。实时污水决策输出数据提供了精确的处理方案，可以实现高效、自动化的污水净化处理，减少人为干预的需要。通过精准的污水处理，系统可以降低对环境的负面影响，提高处理效果，符合环保标准。因此，本发明通过智能感知、实时监控和闭环自适应决策学习，弥补了传统方法在监测精准性和自动化处理方面的不足，并提高了污水处理系统的效能。
本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种污水处理方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述一种污水处理方法包括以下步骤：
步骤S1：获取水质监测原始数据；对水质监测原始数据进行数据预处理，生成标准水质监测数据；对标准水质监测数据进行水质成分信息筛选，得到水质成分信息数据；对水质成分信息数据进行水质环境脆弱性计算，生成水质环境脆弱性指数；
本发明实施例中，通过确定水质监测原始数据的获取源，可能包括传感器网络、实验室测试、遥感技术等。部署传感器、监测设备或从现有数据库中获取水质监测原始数据。进行数据质量控制，包括异常值检测、缺失值填充等，确保原始数据的准确性和完整性。剔除异常值、处理缺失值，确保数据的一致性和可靠性。使用平滑技术（如滤波器）降低数据噪声，使得数据更易于分析。对数据进行标准化或归一化，确保不同特征之间的尺度一致，避免某些特征对后续计算产生过大影响。定义水质成分信息的具体指标，可能包括PH值、溶解氧、浊度等。制定筛选标准，选择关键的水质成分信息，以确保数据集合适用于后续的水质环境脆弱性计算。从标准水质监测数据中提取符合筛选标准的水质成分信息。确定水质环境脆弱性指数的具体定义，可能涉及到多个水质成分信息的综合评估。为每个水质成分信息分配权重，反映其对脆弱性的相对重要性。使用合适的数学模型或算法，将水质成分信息转化为水质环境脆弱性指数。
步骤S2：基于水质环境脆弱性指数对标准水质监测数据进行感知节点虚拟部署，从而生成虚拟感知节点部署数据；对虚拟感知节点部署数据进行云平台接入，生成污水感知云平台；根据污水感知云平台对标准水质监测数据进行污水水质监控可视化，生成实时污水监控界面；
本发明实施例中，通过根据水质环境脆弱性指数，确定感知节点部署的位置，重点考虑脆弱性高的区域。使用模拟软件或算法，在指定位置模拟部署感知节点，并生成虚拟感知节点部署数据。考虑感知节点之间的通信范围和网络拓扑结构，确保数据的有效传输。设计污水感知云平台的架构，包括数据存储、处理、分析和展示等模块。开发与虚拟感知节点部署数据对接的接口，实现数据的实时接入和存储。部署云端服务，确保平台能够稳定运行，并具备扩展性和可维护性。设计污水水质监控的可视化界面，包括地图展示、数据图表、报警提示等。将标准水质监测数据通过污水感知云平台进行实时展示，提供用户友好的数据展示方式。确保监控界面能够实时更新数据，并及时响应用户操作。
步骤S3：通过实时污水监控界面提取历史水质监测数据；对历史水质监测数据进行水质状态预测，从而生成水质状态预测数据；基于水质状态预测数据对历史水质监测数据进行污水微生物成分检测，生成污水微生物数据；根据污水微生物数据进行生物工艺降解，从而生成降解反应工艺数据；
本发明实施例中，通过使用合适的数据提取工具，从实时污水监控界面中获取历史水质监测数据。将提取的历史数据存储在云平台或数据库中，以便后续分析和处理。选择与水质状态相关的特征，并使用合适的算法提取这些特征。使用机器学习或统计模型，基于历史水质监测数据进行训练，以预测未来水质状态。对模型进行验证，确保其对未知数据的泛化能力。采集实际污水样本，覆盖不同时间和地点，以获取具有代表性的微生物数据。使用适当的实验室技术，对样本进行微生物成分检测，获得相应的数据。分析污水微生物数据，识别主要的微生物成分和其相对浓度。基于微生物数据，设计适当的生物工艺降解方案，选择适当的微生物种类和反应条件。在污水处理系统中实施设计的生物工艺，监测反应过程，记录关键参数。
步骤S4：基于降解反应工艺数据对实时污水监控界面进行降解酶排放时序确认，生成污水降解酶排放时序数据；对污水降解酶排放时序数据进行闭环自适应决策学习，生成实时污水决策输出数据；基于实时污水决策输出数据执行污水净化处理，以实现污水自动化处理。
本发明实施例中，通过从步骤S3中获取的降解反应工艺数据中提取有关降解酶的排放时序信息。对排放时序数据进行清洗和预处理，处理异常值或缺失数据。使用适当的算法，确认降解酶的排放时序，确保准确反映降解反应的时间变化。将确认的降解酶排放时序数据集成到实时污水监控界面。将污水质量数据、降解酶排放时序数据作为输入，定义决策的输出标签。选择适当的机器学习模型，例如神经网络、决策树或回归模型，用于学习污水处理系统的决策规律。使用历史数据进行模型训练，并根据模型性能进行调优，确保模型能够适应不断变化的污水特性。实时获取污水监测数据和降解酶排放时序数据作为输入。利用训练好的机器学习模型对实时数据进行预测，生成实时污水决策输出数据。根据实时污水决策输出数据，执行相应的净化处理策略。这可能包括调整化学添加剂、改变污水流向或调整处理参数等。持续监控处理效果和污水质量，反馈实时数据到闭环系统中，用于学习和改进模型。
优选的，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：利用数据库获取水质监测原始数据；
步骤S12：对水质监测原始数据进行数据预处理，生成标准水质监测数据，其中数据预处理包括数据清洗、数据缺失值填充和数据标准化；
步骤S13：对标准水质监测数据进行水质成分信息筛选，得到水质成分信息数据，其中水质成分信息数据包括水质温度数据、水质PH值数据和水质元素数据；
步骤S14：根据水质环境脆弱性分析公式对水质温度数据、水质PH值数据和水质元素数据进行水质环境脆弱性计算，生成水质环境脆弱性指数。
本发明通过从已有的数据库中获取水质监测的原始数据，这些数据可能包括各种水质参数的测量结果，比如温度、PH值、溶解氧等。数据预处理是为了准备数据进行后续的分析和建模。这一步骤包括数据清洗、缺失值填充和数据标准化等操作，以确保数据的质量和一致性。从经过预处理的水质监测数据中筛选出与水质成分相关的信息。通常会选择温度、PH值、各种元素等作为水质成分信息。根据特定的水质环境脆弱性分析公式，结合水质温度、PH值、元素等数据，计算水质环境的脆弱性指数。这个指数可以帮助评估水质环境的健康状况和稳定性。通过筛选水质成分信息和计算脆弱性指数，可以更全面地了解水质环境的情况，有助于及早发现和解决潜在的水质问题。脆弱性指数的生成可以为决策者提供重要参考，指导相关政策和措施的制定，保护水资源和环境健康。
本发明实施例中，通过确保与水质监测数据库建立连接，执行适当的查询以获取所需的原始数据。提取数据库中的水质监测原始数据，并将其存储在适当的数据结构中，如数据框(DataFrame)或其他数据库。处理异常值、错误数据，确保数据的一致性和准确性。采用合适的方法填充缺失值，可以使用插值方法、均值、中值等。将数据转换为统一的尺度，常见的标准化方法包括 Min-Max 标准化或 Z-score 标准化。确定哪些水质成分信息是关键的，例如温度、PH值、溶解氧、重金属含量等。使用适当的方法从标准水质监测数据中筛选出所需的水质成分信息。设计或选择适当的水质环境脆弱性分析公式，该公式可能涉及到各个水质成分的权重和相互关系。将水质温度数据、PH值数据和水质元素数据作为输入，代入水质环境脆弱性公式，执行计算，生成水质环境脆弱性指数。
优选的，步骤S14中的水质环境脆弱性分析公式具体如下：
式中，表示为水质环境脆弱性指数，表示为监测起始时间，表示为监测结束
时间，表示为空间域大小，表示为水质温度数据，表示为参考温度，表示为温度数
据的标准差，表示为水质pH值数据，表示为参考pH值，表示为pH值数据的标准
差，表示为第个水质元素数据，表示为第个参考元素浓度，表示为第个元素数据
的标准差，表示为元素的数量。
本发明通过分析并整合了一种水质环境脆弱性分析公式，公式中的温度、pH值和
元素浓度是影响水质环境脆弱性的重要因素。温度的升高、pH值的变化以及元素浓度的偏
离参考值都可能对水质环境造成负面影响。差异标准化可以将不同变量的差异量化为一个
统一的尺度，使得它们可以进行比较和综合评估。平方求和可以将不同变量的差异进行综
合，使得水质环境脆弱性指数更加敏感和综合。通过将温度差异、值差异和元素浓度差
异标准化并进行平方求和，该公式将不同变量对水质环境的贡献综合起来，以获得一个水
质环境脆弱性指数。这个指数可以用来评估水体的脆弱程度，即其对温度、值和元素浓
度变化的敏感性和容忍度。较高的指数值表示水体对这些变化更加脆弱，而较低的指数值
表示水体更具韧性和适应性。公式中的标准差参数、和代表了对应数据的变化范
围，用于标准化差异。较大的标准差值表示数据变化范围较大，相对较小的差异可能对水质
环境脆弱性产生更小的影响，参考值参数、和代表了水质环境的期望状态或参
考状态。通过与参考值进行比较，可以衡量水质环境与期望状态的偏离程度。通过调整积分
范围参数和用于确定时间范围，以考虑水质环境的变化趋势。通过积分时间范围内的每
个时间点的水质环境脆弱性指数，可以综合考虑时间上的变化。在使用本领域常规的水质
环境脆弱性分析公式时，可以得到水质环境脆弱性指数，通过应用本发明提供的水质环境
脆弱性分析公式，可以更加精确的计算出水质环境脆弱性指数。
优选的，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对标准水质监测数据进行监测范围分析，生成污水监测范围数据；基于水质环境脆弱性指数对污水监测范围数据进行传感器感知节点确认，得到感知节点定位数据；
步骤S22：基于感知节点定位数据进行感知节点虚拟部署，从而生成虚拟感知节点部署数据；对虚拟感知节点部署数据进行节点间通信距离分析，生成感知节点通信距离数据；通过感知节点通信距离数据和感知节点定位数据进行网络拓扑规划，生成感知节点网络拓扑图；
步骤S23：利用物联网通信协议对感知节点网络拓扑图进行云平台接入，生成污水感知云平台；根据污水感知云平台对标准水质监测数据进行数据传输，生成实时污水传输数据；
步骤S24：对实时污水传输数据进行云计算数据存储，生成实时污水存储数据；通过实时污水存储数据进行污水水质监控可视化，生成实时污水监控界面。
本发明通过分析水质监测数据的监测范围，能够识别出关键区域，有助于集中资源进行更精准的监测。基于水质环境脆弱性指数进行感知节点确认，可以确保感知节点的布局更有针对性，提高监测效率。通过虚拟感知节点部署，可以在模拟环境中评估感知节点的最佳位置，以最大程度地覆盖监测范围，减少盲区。基于感知节点定位数据和通信距离数据进行网络拓扑规划，可以优化感知节点之间的通信，提高网络效率。将感知节点网络拓扑图接入云平台，实现对感知节点的集中管理和监控，提高系统的可扩展性和灵活性。利用物联网通信协议进行数据传输，能够实现实时的水质监测数据传送，提供及时的信息支持。通过云计算数据存储实现对实时污水数据的高效管理和存储，方便后续的分析和查询。实时污水监控界面提供直观的可视化信息，有助于决策者和操作人员更好地理解水质状况，及时采取措施。
本发明实施例中，通过使用地理信息系统（GIS）等工具，对水质监测数据进行地理空间分析，确定监测范围。考虑监测站点的分布、水体流动情况等因素，生成污水监测范围数据。设计水质环境脆弱性指数，考虑环境因素如水流、污染源等，确定传感器布设的关键区域。根据脆弱性指数对监测范围数据进行筛选和确认，得到感知节点定位数据。利用仿真软件或算法模拟感知节点的虚拟部署，考虑水体流向、污染扩散规律等因素，生成虚拟感知节点部署数据。基于虚拟部署数据，使用通信技术和数学模型分析感知节点之间的通信距离。考虑通信信号强度、障碍物干扰等因素，生成感知节点通信距离数据。结合感知节点定位数据和通信距离数据，使用网络规划软件或算法设计感知节点的网络拓扑结构。确定节点之间的连接关系和数据传输路径，生成感知节点网络拓扑图。根据感知节点网络拓扑图设计物联网通信协议，实现感知节点数据的传输和接入云平台。配置传感器和网关设备，确保数据的可靠传输和接收。利用云计算平台搭建污水感知云平台，包括服务器、数据库、数据处理和分析模块等组件。将感知节点数据接入云平台，建立实时数据传输通道。将实时污水传输数据存储到云平台的数据库中，采用分布式存储和备份策略确保数据的安全性和可靠性。设置数据存储周期和数据清理策略，管理数据的存储空间。开发污水水质监控系统，利用数据可视化技术实时展示污水监测数据。设计监控界面和图表，包括实时数据更新、趋势分析、告警提示等功能，提供直观的监测信息。
优选的，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：通过实时污水监控界面提取历史水质监测数据；
步骤S32：将历史水质监测数据进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；通过卷积神经网络算法对模型训练集进行模型训练，生成水质训练模型；根据模型测试集对水质训练模型进行模型优化测试，生成水质状态预测模型；
步骤S33：将历史水质监测数据导入至水质状态预测模型中进行水质状态预测，从而生成水质状态预测数据；基于水质状态预测数据对历史水质监测数据进行污水微生物成分检测，生成影响水质状态的污水微生物数据；
步骤S34：对污水微生物数据进行抗生素抗性基因分析，生成污水微生物抗性基因标记数据；基于流体动力学对污水微生物抗性基因标记数据进行生物工艺降解，从而生成降解反应工艺数据。
本发明通过实时监测界面可以为运营人员提供即时的水质监测数据，使其能够及时了解当前水体状况。历史数据提取则为数据分析、建模和预测提供了必要的信息基础。通过卷积神经网络（CNN）进行模型训练，能够从历史数据中学习水质变化的复杂模式，提高预测模型的准确性。水质状态预测模型的建立和使用可用于提前预测水质的变化趋势，有助于采取及时的控制和修复措施。对污水微生物进行检测，可以提供更全面的水质信息，尤其是在涉及微生物对水质的影响时。抗生素抗性基因分析有助于评估水体中的微生物抗性情况，为相关公共卫生问题提供重要参考。基于流体动力学的生物工艺降解有助于通过微生物处理降解水中的有机污染物。这种降解方法可作为环保和可持续发展的手段，有助于改善水体质量。
作为本发明的一个实例，参考图2所示，在本实例中所述步骤S3包括：
步骤S31：通过实时污水监控界面提取历史水质监测数据；
本发明实施例中，通过部署一个实时污水监测系统，该系统应当包含传感器网络、数据采集设备和监控界面。传感器可以测量各种水质参数，例如pH值、溶解氧、温度、浊度等。配置数据采集设备，确保能够实时获取传感器传来的数据。设定数据采集频率，以确保获得足够密集的数据以反映水体变化。建立数据库或数据存储系统，用于存储实时采集的水质监测数据。设计一个实时监控界面，该界面应该能够显示实时水质监测数据。确保监控界面提供了对历史数据的访问功能，允许用户检索和查看过去的监测数据。制定数据提取的方法和算法，以从实时监测界面中提取历史水质监测数据。这可能涉及到对监测界面的API（应用程序接口）的调用，或者通过界面本身提供的导出功能。如有可能，设计自动化的数据提取工具，以定期或根据需要自动从监测界面提取历史水质监测数据。这可以通过脚本编程、自动化工具或集成现有的数据提取工具来实现。
步骤S32：将历史水质监测数据进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；通过卷积神经网络算法对模型训练集进行模型训练，生成水质训练模型；根据模型测试集对水质训练模型进行模型优化测试，生成水质状态预测模型；
本发明实施例中，通过将历史水质监测数据划分为模型训练集和模型测试集。通常，可以采用随机划分或按时间序列划分的方法。确保训练集包含足够多的样本，以便模型学习水质数据的特征，而测试集用于评估模型的泛化性能。对水质监测数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、填充缺失值等操作。标准化或归一化数据，确保各个特征具有相似的尺度，有助于模型的训练和收敛。根据问题的性质设计适当的卷积神经网络结构。考虑水质数据的时空关系，可以包含卷积层、池化层和全连接层等。确定输入层的特征数量和输出层的类别或数值，根据任务来调整模型的架构。使用模型训练集对设计好的CNN模型进行训练。这涉及到通过反向传播算法来优化模型的权重和偏差。选择合适的损失函数和优化算法，监控训练过程中的性能指标。使用模型测试集评估模型的性能。可以使用各种性能指标，如准确度、精确度、召回率等，来评估模型的质量。根据评估结果进行模型优化，可能包括调整模型参数、修改网络结构、采用正则化方法等。一旦满足性能要求，将最终训练好的模型作为水质状态预测模型。该模型可以用于未来水质状态的预测和监测。
步骤S33：将历史水质监测数据导入至水质状态预测模型中进行水质状态预测，从而生成水质状态预测数据；基于水质状态预测数据对历史水质监测数据进行污水微生物成分检测，生成影响水质状态的污水微生物数据；
本发明实施例中，通过将历史水质监测数据按照预定的格式导入水质状态预测模型中。使用已经训练好的水质状态预测模型对输入数据进行预测。这可以通过模型的推理功能完成，给出水质状态的预测结果。将水质状态预测模型的输出结果作为水质状态预测数据保存。这些数据可能包含对不同水质参数或类别的预测值，根据具体任务而定。基于水质状态预测数据，选择对污水微生物成分有影响的特定参数或类别。利用历史水质监测数据中相关的微生物数据，进行检测和分析。这可能需要使用专门的微生物检测方法，例如基因测序技术或传统的微生物学实验方法。将检测得到的污水微生物数据与水质状态预测数据关联，生成新的数据集。这些数据可以包含不同微生物的浓度、种类、生物学指标等信息，反映了水体中微生物成分的变化。将水质状态预测数据和污水微生物数据整合，形成一个综合的数据集。利用这个数据集进行进一步的分析，可以揭示水质状态和微生物成分之间的关系，为水体管理和监测提供更深层次的信息。
步骤S34：对污水微生物数据进行抗生素抗性基因分析，生成污水微生物抗性基因标记数据；基于流体动力学对污水微生物抗性基因标记数据进行生物工艺降解，从而生成降解反应工艺数据。
本发明实施例中，通过准备包含污水微生物样本的数据集，其中可能包括来自不同地点和时间的样本数据。使用生物信息学工具（例如BLAST、HMMER等）对污水微生物数据进行基因筛选，识别其中的抗生素抗性基因。对筛选出的抗性基因进行进一步的分析和注释，包括确定基因的类型、功能以及可能的抗性机制。将识别出的抗性基因与原始污水微生物数据相关联，生成抗性基因标记数据集。利用流体动力学模型对污水处理系统进行建模，考虑流体的流动、混合和反应。基于已有的研究和实验数据，开发抗性基因在污水处理系统中的降解模型。这可能涉及到微生物的生长动力学、降解速率等参数的确定。使用流体动力学模型模拟污水在处理系统中的流动和反应过程，结合抗性基因降解模型，预测抗性基因在不同条件下的降解效率。基于模拟结果和优化算法，生成降解反应工艺数据，包括最佳处理条件、降解速率、去除效率等信息。
优选的，步骤S34包括以下步骤：
步骤S341：基于污水微生物数据进行污水取样，得到污水样本；通过原基因组学技术对污水样本进行深度测序，生成污水样本深度测序数据；将污水样本深度测序数据和预设的抗生素抗性基因数据库进行基因标记鉴定，生成污水微生物抗性基因标记数据；
步骤S342：通过生物学建模方法对污水微生物抗性基因标记数据进行污水微生物群落影响模拟，生成抗生素抗性基因影响数据；对抗生素抗性基因影响数据进行网络关联分析，生成微生物网络；
步骤S343：根据微生物网络对污水微生物数据进行微生物群落抗生素抗性基因博弈分析，得到污水微生物群落抗性基因博弈数据；通过污水微生物群落抗性基因博弈数据进行抗生素抗性策略制定，生成抗生素抗性策略；
步骤S344：利用抗生素抗性策略对污水微生物抗性基因标记数据进行蛋白工程降解酶设计，生成污水降解酶群数据；对污水降解酶群数据进行高通量酶群筛选，从而生成抗生素降解酶数据，其中高通量酶群筛选包括酶结构筛选和酶活性筛选；
步骤S345：基于抗生素降解酶数据进行反应投射器设计，生成抗基因处理反应器；通过抗基因处理反应器对污水微生物抗性基因标记数据进行生物工艺降解，从而生成降解反应工艺数据。
本发明通过深度测序和基因标记鉴定，识别污水微生物中存在的抗生素抗性基因。提供了关于污水中抗生素抗性基因类型和丰度的重要信息，为后续的分析和处理提供基础数据。通过生物学建模和网络分析，理解抗生素抗性基因在污水微生物群落中的传播和影响方式。帮助确定抗生素抗性基因在微生物群落中的作用机制，为制定针对性的处理策略提供理论支持。根据微生物网络分析结果，制定针对性的抗生素抗性策略，以降低抗生素抗性基因在污水中的传播。提供了具体的操作指南和策略，有助于实际操作中的污水处理和管理。通过蛋白工程设计和高通量筛选，获取具有高效降解抗生素的酶。提供了针对性的生物技术手段，能够在污水处理过程中高效地降解抗生素，减少其对环境的影响。设计抗基因处理反应器，并利用该反应器对污水中的抗生素抗性基因进行生物工艺降解。提供了一种实际操作的工艺流程，能够有效地降解污水中的抗生素抗性基因，减少其在环境中的传播。
作为本发明的一个实例，参考图3所示，在本实例中所述步骤S34包括：
步骤S341：基于污水微生物数据进行污水取样，得到污水样本；通过原基因组学技术对污水样本进行深度测序，生成污水样本深度测序数据；将污水样本深度测序数据和预设的抗生素抗性基因数据库进行基因标记鉴定，生成污水微生物抗性基因标记数据；
本发明实施例中，通过选择代表性的污水采样点，涵盖可能存在抗生素抗性微生物的不同来源。使用合适的采样容器和方法，确保采集的样本具有足够的代表性。提取采集的污水样本中的微生物基因组DNA。利用原基因组学技术，如Illumina、PacBio或OxfordNanopore等测序平台，对微生物基因组进行深度测序。确保测序覆盖度足够高，以确保对微生物群落的全面了解。利用专门设计的生物信息学工具对深度测序数据进行处理，包括去除低质量序列、去除污染物等。使用预设的抗生素抗性基因数据库，如ARG-ANNOT、ResFinder等，进行基因标记鉴定。确保标记鉴定的准确性和可靠性。结合基因标记鉴定结果，生成污水微生物抗性基因标记数据，其中包括各个抗生素抗性基因的存在与相对丰度。对数据进行标准化和归一化，以便后续的分析和比较。
步骤S342：通过生物学建模方法对污水微生物抗性基因标记数据进行污水微生物群落影响模拟，生成抗生素抗性基因影响数据；对抗生素抗性基因影响数据进行网络关联分析，生成微生物网络；
本发明实施例中，通过选择适当的生物学建模方法，例如系统生物学建模、代谢网络建模等，以模拟污水微生物群落的动态行为。考虑微生物之间的相互作用、代谢途径和抗生素抗性基因的影响，构建相应的模型。确保模型能够反映真实的微生物群落结构和抗生素抗性基因的影响。利用建立的生物学模型，通过数学方程或计算模拟等方法，模拟抗生素抗性基因在微生物群落中的扩散和演化过程。考虑抗生素选择压力、微生物的生长动力学等因素，模拟抗生素抗性基因的表达、传递和维持机制。生成抗生素抗性基因影响数据，描述微生物群落中抗生素抗性基因的时空分布和影响程度。利用生成的抗生素抗性基因影响数据，进行网络关联分析，建立微生物群落的相互关系网络。考虑微生物之间的共生、竞争关系，以及抗生素抗性基因的协同作用。使用网络分析工具，如Cytoscape等，可视化微生物网络，识别关键的微生物群落成员和抗生素抗性基因的相互作用。
步骤S343：根据微生物网络对污水微生物数据进行微生物群落抗生素抗性基因博弈分析，得到污水微生物群落抗性基因博弈数据；通过污水微生物群落抗性基因博弈数据进行抗生素抗性策略制定，生成抗生素抗性策略；
本发明实施例中，通过利用步骤S342生成的微生物网络和污水微生物数据，进行微生物群落抗生素抗性基因博弈分析。考虑微生物之间的相互作用、抗生素抗性基因的传递方式，以及可能存在的竞争和协同关系。使用博弈论等方法，分析微生物群落中抗生素抗性基因的竞争和演化过程，得到污水微生物群落抗性基因博弈数据。基于得到的污水微生物群落抗性基因博弈数据，制定抗生素抗性策略。考虑抗生素抗性基因的扩散机制、微生物的生态位和竞争关系，制定针对性的抗生素抗性管理措施。考虑可能的环境因素，如温度、pH等，对抗生素抗性策略进行优化和适应性调整。结合微生物群落抗生素抗性基因博弈分析的结果，生成具体的抗生素抗性策略。确定控制抗生素抗性的关键节点，制定干预措施，可能包括抗生素使用管理、微生物群落调控等。确保制定的策略是可行的，符合实际操作条件，并具有潜在的生态和经济效益。
步骤S344：利用抗生素抗性策略对污水微生物抗性基因标记数据进行蛋白工程降解酶设计，生成污水降解酶群数据；对污水降解酶群数据进行高通量酶群筛选，从而生成抗生素降解酶数据，其中高通量酶群筛选包括酶结构筛选和酶活性筛选；
本发明实施例中，通过利用步骤S343中生成的抗生素抗性策略，了解抗生素的特定作用机制和微生物的抗性机制。确定目标抗生素或一类抗生素，以便在后续的酶设计中专注于这些特定的抗生素。使用污水微生物抗性基因标记数据，特别是与抗生素抗性相关的基因标记数据，确定可能与目标抗生素降解相关的基因和蛋白。运用蛋白工程技术，设计具有高效降解目标抗生素的酶。这可能包括修改已有酶的结构或设计全新的酶。利用分子模拟、结构生物学和生物信息学等工具，对设计的降解酶进行初步评估，确保其结构和功能的合理性。结合蛋白工程设计的降解酶，生成污水降解酶群数据。这可能包括不同变种或同源基因的组合，以确保酶群在复杂的污水环境中具有稳定性和高效性。考虑污水中可能存在的其他物质，如有机废物、重金属等，对酶的适应性进行评估。进行酶结构筛选，通过分析酶的三维结构，筛选出具有良好结构稳定性的候选酶。进行酶活性筛选，通过实验或计算方法，评估酶的降解活性，筛选出在污水中表现出较高活性的酶。结合结构和活性的筛选结果，生成最终的抗生素降解酶数据。对所得酶数据进行优化，考虑其在实际污水处理中的应用。进行实验验证，验证所设计的酶在污水中对目标抗生素的降解效果，并评估其稳定性和可行性。
步骤S345：基于抗生素降解酶数据进行反应投射器设计，生成抗基因处理反应器；通过抗基因处理反应器对污水微生物抗性基因标记数据进行生物工艺降解，从而生成降解反应工艺数据。
本发明实施例中，通过确保充分了解在S344步骤中生成的抗生素降解酶数据，包括酶的结构、活性、底物特异性等信息。根据抗生素降解酶的特性，确定最适宜的反应条件，包括温度、pH值、底物浓度等参数。根据酶的性质和反应条件，选择适当的反应器类型，可以是批处理反应器、连续流动反应器等。根据设计的反应条件，搭建实际的反应器系统。这可能包括反应器的物理结构、温度控制系统、pH调节系统等。考虑将抗生素降解酶固定在反应器中，以提高其稳定性和重复使用性。这可以通过吸附、共价结合等方法实现。确保反应器中底物和酶之间的有效传质，以及反应器内的混合效果。这对于提高降解效率至关重要。将污水微生物抗性基因标记数据引入反应器系统中，确保充分接触到抗生素降解酶。实时监测反应器中的反应情况，通过调控温度、pH等参数，优化生物工艺降解过程。确定适当的反应时间，以在保证高效降解的同时避免不必要的资源浪费。对污水样品中的微生物抗性基因标记进行监测，评估降解效果。记录反应过程中的各项参数，包括反应时间、底物浓度的变化、降解产物等。对降解反应工艺数据进行分析，评估反应器的性能和优化空间。根据实验结果进行反应条件的优化，以提高降解效率和降解速度。对最优化后的抗基因处理反应器进行验证实验，确保其在不同条件下的稳定性和可行性。
优选的，步骤S345包括以下步骤：
步骤S3451：通过抗生素降解酶数据进行反应投射器设计，生成抗基因处理反应器设计数据；对抗基因处理反应器设计数据进行反应器内部流场分析，生成反应器内部流场数据；基于反应器内部流场数据进行排放温度分析，生成反应器内部排放温度数据；
步骤S3452：通过降解酶活性失效评估公式对反应器内部流场数据和反应器内部排放温度数据进行酶活性评判，得到降解酶排放活性评估数据；将降解酶排放活性评估数据和预设的标准酶活性评估指标进行对比，当降解酶排放活性评估数据大于或等于预设的标准酶活性评估指标时，则生成第一排放速率；
步骤S3453：当降解酶排放活性评估数据小于的标准酶活性评估指标时，则对第一排放速率进行缓速排放，生成第二排放速率；基于第一排放速率和第二排放速率对抗基因处理反应器设计数据进行整合生产，从而得到抗基因处理反应器；
步骤S3454：根据微生物网络对污水微生物抗性基因标记数据进行污水微生物群落密度划分，生成污水微生物多群落数据和污水微生物低群落数据；将抗基因处理反应器以第一排放速率对污水微生物多群落数据进行生物工艺降解，以生成多群落生物降解数据；
步骤S3455：将抗基因处理反应器以第二排放速率对污水微生物低群落数据进行生物工艺降解，以生成低群落生物降解数据；将多群落生物降解数据和低群落生物降解数据进行降解数据整合，从而得到降解反应工艺数据。
本发明通过利用抗生素降解酶数据进行反应投射器设计，生成抗基因处理反应器设计数据。对反应器设计数据进行内部流场分析，得到反应器内部流场数据。利用反应器内部流场数据进行排放温度分析，生成反应器内部排放温度数据。利用降解酶活性失效评估公式对反应器内部流场数据和排放温度数据进行酶活性评判。得到降解酶排放活性评估数据。将降解酶排放活性评估数据与预设的标准酶活性评估指标进行对比，以确定是否满足标准。若满足标准，则生成第一排放速率。若降解酶排放活性评估数据未达到标准，对第一排放速率进行缓速排放，生成第二排放速率。基于第一和第二排放速率对抗基因处理反应器设计数据进行整合生产，生成抗基因处理反应器。利用微生物网络对污水微生物抗性基因标记数据进行群落密度划分。生成污水微生物多群落数据和污水微生物低群落数据。利用第一排放速率对多群落数据进行生物工艺降解，生成多群落生物降解数据。利用第二排放速率对低群落数据进行生物工艺降解，生成低群落生物降解数据。整合多群落和低群落生物降解数据，得到最终的降解反应工艺数据。
作为本发明的一个实例，参考图4所示，在本实例中所述步骤S345包括：
步骤S3451：通过抗生素降解酶数据进行反应投射器设计，生成抗基因处理反应器设计数据；对抗基因处理反应器设计数据进行反应器内部流场分析，生成反应器内部流场数据；基于反应器内部流场数据进行排放温度分析，生成反应器内部排放温度数据；
本发明实施例中，通过利用步骤S344中生成的抗生素降解酶数据，确定适用于反应投射器设计的酶的种类和性质。考虑酶的降解效率、活性、稳定性以及在复杂环境中的适应性，以确保在反应器中酶能够有效降解目标抗生素。基于抗生素降解酶数据，设计反应投射器，包括反应器的结构、尺寸、混合器和排放口等。选择合适的材料，确保其对酶具有良好的兼容性，并具备耐腐蚀性和耐高温性等特性。考虑反应器的操作条件，如温度、压力和pH值，以及可能的污染物存在，制定适当的操作方案。利用计算流体力学（CFD）等工具，进行反应器内部流场分析。模拟反应器中酶的扩散和分布，以确保酶充分接触目标抗生素，提高降解效率。分析流场的速度分布、湍流程度等参数，优化反应器结构，以提高混合效果和降解效率。在流场分析的基础上，进行排放温度分析，考虑反应器内部的热平衡。模拟反应器运行时的温度分布，确保反应器在操作过程中不会因温度过高或过低而影响酶的活性和稳定性。考虑可能的降解产物和副产物的生成，以及它们在不同温度下的行为。结合流场分析和排放温度分析的结果，生成反应器设计数据。包括最优的反应器结构参数、酶的加入方式、操作温度范围等，以确保反应器在实际运行中能够高效地降解目标抗生素。
步骤S3452：通过降解酶活性失效评估公式对反应器内部流场数据和反应器内部排放温度数据进行酶活性评判，得到降解酶排放活性评估数据；将降解酶排放活性评估数据和预设的标准酶活性评估指标进行对比，当降解酶排放活性评估数据大于或等于预设的标准酶活性评估指标时，则生成第一排放速率；
本发明实施例中，通过制定一种降解酶活性失效评估公式，该公式应考虑反应器内部流场数据和反应器内部排放温度数据对酶活性的影响。考虑因素可能包括温度、流速、物质浓度等，建立一个数学模型，描述降解酶在不同条件下的活性。利用建立的降解酶活性失效评估公式，对反应器内部流场数据和排放温度数据进行酶活性评判。分析每个点的酶活性，得到在反应器内不同位置的降解酶活性评估数据。根据酶活性评判的结果，得到降解酶排放活性评估数据。这些数据反映了反应器内部不同区域的降解酶活性水平，可作为评估系统性能的指标。针对特定应用场景和处理要求，设定预设的标准酶活性评估指标。这些指标可以是一种特定的酶活性水平，用于判断反应器的降解性能是否符合要求。将降解酶排放活性评估数据与预设的标准酶活性评估指标进行对比。如果降解酶排放活性评估数据大于或等于预设的标准酶活性评估指标，则表示系统中的降解酶活性达到或超过了设计要求。当降解酶排放活性评估数据满足预设的标准时，生成第一排放速率。第一排放速率是系统输出的一个关键参数，它表示在满足酶活性要求的情况下，反应器每单位时间内能够处理的抗生素污染物的量。在系统运行过程中，实时监测反应器内部流场数据和排放温度数据，以及降解酶的活性。根据监测结果进行反馈控制，确保系统始终维持良好的性能和降解效率。
步骤S3453：当降解酶排放活性评估数据小于的标准酶活性评估指标时，则对第一排放速率进行缓速排放，生成第二排放速率；基于第一排放速率和第二排放速率对抗基因处理反应器设计数据进行整合生产，从而得到抗基因处理反应器；
本发明实施例中，通过使用先前建立的降解酶活性失效评估公式和评判方法，检查降解酶排放活性评估数据是否小于预设的标准酶活性评估指标。如果降解酶排放活性评估数据小于预设的标准酶活性评估指标，启动缓速排放策略。缓速排放可以通过调整反应器内部操作条件，例如减缓废水的流速或调整温度等，以减少降解酶的排放。在缓速排放状态下，重新评估降解酶的排放活性，并生成第二排放速率。第二排放速率应反映在缓速排放条件下，系统处理抗生素污染物的能力，这可以是一个降低的速率。将第一排放速率和第二排放速率整合到抗基因处理反应器的设计数据中。这可能涉及到重新调整反应器的结构、容量、流通系统等设计参数，以确保在不同排放速率下仍然能够有效处理抗生素污染物。基于整合的设计数据，制造和组装抗基因处理反应器。反应器的设计应能够适应在不同排放速率下的工作条件，以确保在变化的酶活性情况下仍能维持高效的抗生素降解性能。在抗基因处理反应器运行时，实时监测降解酶的排放活性以及处理效果。根据实际运行情况，进行必要的调整和优化，以确保系统在不同情况下都能够有效地处理抗生素污染物。
步骤S3454：根据微生物网络对污水微生物抗性基因标记数据进行污水微生物群落密度划分，生成污水微生物多群落数据和污水微生物低群落数据；将抗基因处理反应器以第一排放速率对污水微生物多群落数据进行生物工艺降解，以生成多群落生物降解数据；
本发明实施例中，通过使用微生物网络分析技术，对污水中的微生物抗性基因标记数据进行分析。通过网络分析，识别微生物之间的相互作用，包括竞争、合作和共生关系。基于微生物网络的分析结果，对污水微生物群落进行密度划分。根据微生物群落的密度，将其分为多群落和低群落两类。将微生物群落密度划分结果转化为数据形式，生成污水微生物多群落数据和污水微生物低群落数据。使用抗基因处理反应器，以第一排放速率对污水微生物多群落数据进行生物降解。抗基因处理反应器可能采用生物反应器、生物滤池等生物处理技术，以高效降解污水中的抗性基因标记物。监测抗基因处理反应器中的微生物降解过程，记录生物降解数据。根据处理反应器的运行情况和降解效果，生成多群落生物降解数据。
步骤S3455：将抗基因处理反应器以第二排放速率对污水微生物低群落数据进行生物工艺降解，以生成低群落生物降解数据；将多群落生物降解数据和低群落生物降解数据进行降解数据整合，从而得到降解反应工艺数据。
本发明实施例中，通过调整抗基因处理反应器，使其适应第二排放速率。确保反应器参数、温度、pH值等条件符合低群落微生物的降解需求。将污水微生物低群落数据引入抗基因处理反应器，并设置第二排放速率。监测反应器中的微生物活动、群落结构变化和降解过程。在第二排放速率下，监测并记录污水微生物低群落的降解数据。包括降解速率、降解效率、残留抗性基因标记物浓度等数据。将第一排放速率下得到的多群落生物降解数据与第二排放速率下得到的低群落生物降解数据进行整合。整合过程可能涉及数据标准化、比对和统计分析等步骤。通过整合后的数据，得到污水微生物群落在不同排放速率下的降解反应工艺数据。这些数据可包括整体降解效果、微生物群落结构的响应、不同速率下的抗性基因标记物去除效果等。
优选的，步骤S3452中的降解酶活性失效评估公式具体如下：
式中，表示为酶活性失效评估数据，表示为降解速率常数，表示为底物浓度，表示为酶浓度，表示为温度，表示为酶失效速率，表示为反应器的起始体积，表示
为反应器的结束体积，表示为局部酶活性，表示为局部底物浓度，表示为局部流场数
据，表示为局部排放温度数据，表示为评估开始时间，表示为评估结束时间，表示为
生物群落数量。
本发明通过分析并整合了一种降解酶活性失效评估公式，公式中的酶活性失效评估数据，该值反映了酶活性的失效程度，可以用于评估反应器的性能和效果。降解速率常数，表示酶降解反应的速率，即酶催化底物降解的速度。较大的α值表示底物降解速度更快。底物浓度，表示反应器中的底物浓度，较高的底物浓度可以加速酶的活性失效。酶浓度，表示反应器中的酶浓度，较高的酶浓度可以提高酶活性，但过高的浓度可能导致酶的失活。温度，表示反应器内部的温度。温度对酶的活性具有显著影响，通常在一定范围内，较高的温度可以提高酶的活性，但过高的温度可能导致酶的失活。酶失效速率，表示酶失效的速率常数，即酶活性降低的速度。较大的γ值表示酶失效速度更快。生物群落数量，表示反应器中的生物群落数量。较多的生物群落数量可能会对酶活性产生影响，可以提高反应器的稳定性。在使用本领域常规的降解酶活性失效评估公式时，可以得到酶活性失效评估数据，通过应用本发明提供的降解酶活性失效评估公式，可以更加精确的计算出酶活性失效评估数据。通过公式中的积分项和各个参数的组合，可以综合考虑底物浓度、酶浓度、温度、流场数据和排放温度数据对酶活性失效的影响，并估计出酶活性失效的程度。这样的评估可以帮助优化反应器的设计和操作，提高酶反应的效率和稳定性。
优选的，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：基于降解反应工艺数据对实时污水监控界面进行污水净化区域划分，生成污水净化区域划分数据；对污水净化区域划分数据进行降解酶排放时序确认，生成污水降解酶排放时序数据；
步骤S42：通过决策树算法对污水降解酶排放时序数据进行污水处理时序决策，生成污水处理决策数据；对污水处理决策数据进行闭环自适应决策学习，生成实时污水决策输出数据；基于实时污水决策输出数据执行污水净化处理，以实现污水自动化处理。
本发明通过基于降解反应工艺数据，污水净化区域划分更加准确和精细，使得不同区域的处理更具针对性。通过实时监控，能够迅速发现污水中的问题区域，从而及时采取针对性的措施，提高处理效率。降解酶排放时序数据的确认为实时监控提供了时序维度的信息，有助于更好地理解污水处理过程的动态变化。生成的数据可用于精确管理污水处理中的降解酶排放，以优化整个处理过程。使用决策树算法对降解酶排放时序数据进行分析和决策，提高了污水处理的自动性和智能性。污水处理决策数据的生成为后续的自适应学习提供了基础，有助于不断优化处理决策。通过对处理决策数据的闭环自适应学习，系统能够根据实际情况不断调整和改进决策，提高系统的适应性和稳定性。生成实时污水决策输出数据，使系统能够即时作出决策响应，实现了对污水处理的实时监控和调整。整合实时污水决策输出数据，使得系统能够自动执行污水净化处理，提高了处理过程的效能和自动化水平。自动化处理减少了人为干预的需要，降低了操作成本，提高了系统的稳定性和可靠性。
本发明实施例中，通过收集实时污水监控界面的数据，包括降解反应工艺数据和污水净化区域划分数据。对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和异常值处理，确保数据的质量和准确性。基于降解反应工艺数据，利用数据挖掘或空间分析技术对污水净化区域进行划分。对划分后的区域进行降解酶排放时序确认，生成污水降解酶排放时序数据。利用决策树算法对污水降解酶排放时序数据进行处理时序决策，生成污水处理决策数据。建立闭环自适应学习系统，对污水处理决策数据进行监控和反馈，通过模型训练和参数调整不断优化决策模型。根据闭环自适应学习得到的实时污水决策数据，生成实时污水决策输出数据。基于实时污水决策输出数据，自动执行污水净化处理，可以采用自动控制系统或程序化控制系统实现污水处理的自动化。实时监控污水处理过程，包括监测处理效果和系统运行状态。根据监控结果进行反馈，对系统参数进行调整和优化，保证污水处理过程的稳定性和效率。定期对系统进行评估和改进，包括算法模型的更新、参数的调整以及设备的维护和升级，以适应污水处理环境的变化和需求的不断演化。
在本说明书中，提供了一种污水处理系统，用于执行上述的污水处理方法，该污水处理系统包括：
水质筛选模块，用于获取水质监测原始数据；对水质监测原始数据进行数据预处理，生成标准水质监测数据；对标准水质监测数据进行水质成分信息筛选，得到水质成分信息数据；对水质成分信息数据进行水质环境脆弱性计算，生成水质环境脆弱性指数；
监控可视化模块，用于基于水质环境脆弱性指数对标准水质监测数据进行感知节点虚拟部署，从而生成虚拟感知节点部署数据；对虚拟感知节点部署数据进行云平台接入，生成污水感知云平台；根据污水感知云平台对标准水质监测数据进行污水水质监控可视化，生成实时污水监控界面；
工艺降解模块，用于通过实时污水监控界面提取历史水质监测数据；对历史水质监测数据进行水质状态预测，从而生成水质状态预测数据；基于水质状态预测数据对历史水质监测数据进行污水微生物成分检测，生成污水微生物数据；根据污水微生物数据进行生物工艺降解，从而生成降解反应工艺数据；
实时决策模块，用于基于降解反应工艺数据对实时污水监控界面进行降解酶排放时序确认，生成污水降解酶排放时序数据；对污水降解酶排放时序数据进行闭环自适应决策学习，生成实时污水决策输出数据；基于实时污水决策输出数据执行污水净化处理，以实现污水自动化处理。
本发明的有益效果在于通过数据预处理和水质成分信息筛选确保了获得的监测数据是高质量的标准水质监测数据。水质环境脆弱性指数的计算提供了对水质环境整体脆弱性的评估，有助于针对脆弱性区域采取更有针对性的措施。基于水质环境脆弱性指数进行感知节点虚拟部署使得监测资源能够更集中地覆盖脆弱区域，提高了监测的效率。污水感知云平台的建立实现了对虚拟感知节点部署数据的云端管理，为后续的实时监测和数据处理提供了基础。污水感知云平台结合水质环境脆弱性指数，提供了实时污水监控界面。这使得监测人员和决策者能够迅速了解当前污水状况，及时采取必要的措施。可视化工具的使用增加了对水质数据的理解和分析的便捷性。通过历史水质监测数据进行水质状态预测，为未来的水质状况提供了预测信息，有助于及早采取预防性的治理措施。污水微生物数据的获取为进一步的污水处理提供了基础，尤其是在生物工艺降解方面。通过降解反应工艺数据的闭环自适应决策学习，系统能够根据实时数据调整污水处理策略，提高了处理的智能性和适应性。实时污水决策输出数据的生成和执行，实现了对污水的自动化处理，减少了人工干预，提高了处理的效率和精确度。因此，本发明通过智能感知、实时监控和闭环自适应决策学习，弥补了传统方法在监测精准性和自动化处理方面的不足，并提高了污水处理系统的效能。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (4)
1.一种污水处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：获取水质监测原始数据；对水质监测原始数据进行数据预处理，生成标准水质监测数据；对标准水质监测数据进行水质成分信息筛选，得到水质成分信息数据；对水质成分信息数据进行水质环境脆弱性计算，生成水质环境脆弱性指数；其中，步骤S1具体为：
步骤S11：利用数据库获取水质监测原始数据；
步骤S12：对水质监测原始数据进行数据预处理，生成标准水质监测数据，其中数据预处理包括数据清洗、数据缺失值填充和数据标准化；
步骤S13：对标准水质监测数据进行水质成分信息筛选，得到水质成分信息数据，其中水质成分信息数据包括水质温度数据、水质PH值数据和水质元素数据；
步骤S14：根据水质环境脆弱性分析公式对水质温度数据、水质PH值数据和水质元素数据进行水质环境脆弱性计算，生成水质环境脆弱性指数；其中，水质环境脆弱性分析公式如下所示：
；
式中，表示为水质环境脆弱性指数，/>表示为监测起始时间，/>表示为监测结束时间，表示为空间域大小，/>表示为水质温度数据，/>表示为参考温度，/>表示为温度数据的标准差，/>表示为水质pH值数据，/>表示为参考pH值，/>表示为pH值数据的标准差，/>表示为第/>个水质元素数据，/>表示为第/>个参考元素浓度，/>表示为第/>个元素数据的标准差，/>表示为元素的数量；
步骤S2：基于水质环境脆弱性指数对标准水质监测数据进行感知节点虚拟部署，从而生成虚拟感知节点部署数据；对虚拟感知节点部署数据进行云平台接入，生成污水感知云平台；根据污水感知云平台对标准水质监测数据进行污水水质监控可视化，生成实时污水监控界面；
步骤S3：通过实时污水监控界面提取历史水质监测数据；对历史水质监测数据进行水质状态预测，从而生成水质状态预测数据；基于水质状态预测数据对历史水质监测数据进行污水微生物成分检测，生成污水微生物数据；根据污水微生物数据进行生物工艺降解，从而生成降解反应工艺数据；其中，步骤S3具体为：
步骤S31：通过实时污水监控界面提取历史水质监测数据；
步骤S32：将历史水质监测数据进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；通过卷积神经网络算法对模型训练集进行模型训练，生成水质训练模型；根据模型测试集对水质训练模型进行模型优化测试，生成水质状态预测模型；
步骤S33：将历史水质监测数据导入至水质状态预测模型中进行水质状态预测，从而生成水质状态预测数据；基于水质状态预测数据对历史水质监测数据进行污水微生物成分检测，生成影响水质状态的污水微生物数据；
步骤S34：对污水微生物数据进行抗生素抗性基因分析，生成污水微生物抗性基因标记数据；基于流体动力学对污水微生物抗性基因标记数据进行生物工艺降解，从而生成降解反应工艺数据；其中，步骤S34具体为：
步骤S341：基于污水微生物数据进行污水取样，得到污水样本；通过原基因组学技术对污水样本进行深度测序，生成污水样本深度测序数据；将污水样本深度测序数据和预设的抗生素抗性基因数据库进行基因标记鉴定，生成污水微生物抗性基因标记数据；
步骤S342：通过生物学建模方法对污水微生物抗性基因标记数据进行污水微生物群落影响模拟，生成抗生素抗性基因影响数据；对抗生素抗性基因影响数据进行网络关联分析，生成微生物网络；
步骤S343：根据微生物网络对污水微生物数据进行微生物群落抗生素抗性基因博弈分析，得到污水微生物群落抗性基因博弈数据；通过污水微生物群落抗性基因博弈数据进行抗生素抗性策略制定，生成抗生素抗性策略；
步骤S344：利用抗生素抗性策略对污水微生物抗性基因标记数据进行蛋白工程降解酶设计，生成污水降解酶群数据；对污水降解酶群数据进行高通量酶群筛选，从而生成抗生素降解酶数据，其中高通量酶群筛选包括酶结构筛选和酶活性筛选；
步骤S345：基于抗生素降解酶数据进行反应投射器设计，生成抗基因处理反应器；通过抗基因处理反应器对污水微生物抗性基因标记数据进行生物工艺降解，从而生成降解反应工艺数据，其中，步骤S345具体为：
步骤S3451：通过抗生素降解酶数据进行反应投射器设计，生成抗基因处理反应器设计数据；对抗基因处理反应器设计数据进行反应器内部流场分析，生成反应器内部流场数据；基于反应器内部流场数据进行排放温度分析，生成反应器内部排放温度数据；
步骤S3452：通过降解酶活性失效评估公式对反应器内部流场数据和反应器内部排放温度数据进行酶活性评判，得到降解酶排放活性评估数据；将降解酶排放活性评估数据和预设的标准酶活性评估指标进行对比，当降解酶排放活性评估数据大于或等于预设的标准酶活性评估指标时，则生成第一排放速率；其中，降解酶活性失效评估公式如下所示：
；
式中，表示为酶活性失效评估数据，/>表示为降解速率常数，/>表示为底物浓度，/>表示为酶浓度，/>表示为温度，/>表示为酶失效速率，/>表示为反应器的起始体积，/>表示为反应器的结束体积，/>表示为局部酶活性，/>表示为局部底物浓度，/>表示为局部流场数据，/>表示为局部排放温度数据，/>表示为评估开始时间，/>表示为评估结束时间，/>表示为生物群落数量；
步骤S3453：当降解酶排放活性评估数据小于预设的标准酶活性评估指标时，则对第一排放速率进行缓速排放，生成第二排放速率；基于第一排放速率和第二排放速率对抗基因处理反应器设计数据进行整合生产，从而得到抗基因处理反应器；
步骤S3454：根据微生物网络对污水微生物抗性基因标记数据进行污水微生物群落密度划分，生成污水微生物多群落数据和污水微生物低群落数据；将抗基因处理反应器以第一排放速率对污水微生物多群落数据进行生物工艺降解，以生成多群落生物降解数据；
步骤S3455：将抗基因处理反应器以第二排放速率对污水微生物低群落数据进行生物工艺降解，以生成低群落生物降解数据；将多群落生物降解数据和低群落生物降解数据进行降解数据整合，从而得到降解反应工艺数据；
步骤S4：基于降解反应工艺数据对实时污水监控界面进行降解酶排放时序确认，生成污水降解酶排放时序数据；对污水降解酶排放时序数据进行闭环自适应决策学习，生成实时污水决策输出数据；基于实时污水决策输出数据执行污水净化处理，以实现污水自动化处理。
2.根据权利要求1所述的污水处理方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对标准水质监测数据进行监测范围分析，生成污水监测范围数据；基于水质环境脆弱性指数对污水监测范围数据进行传感器感知节点确认，得到感知节点定位数据；
步骤S22：基于感知节点定位数据进行感知节点虚拟部署，从而生成虚拟感知节点部署数据；对虚拟感知节点部署数据进行节点间通信距离分析，生成感知节点通信距离数据；通过感知节点通信距离数据和感知节点定位数据进行网络拓扑规划，生成感知节点网络拓扑图；
步骤S23：利用物联网通信协议对感知节点网络拓扑图进行云平台接入，生成污水感知云平台；根据污水感知云平台对标准水质监测数据进行数据传输，生成实时污水传输数据；
步骤S24：对实时污水传输数据进行云计算数据存储，生成实时污水存储数据；通过实时污水存储数据进行污水水质监控可视化，生成实时污水监控界面。
3.根据权利要求1所述的污水处理方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：基于降解反应工艺数据对实时污水监控界面进行污水净化区域划分，生成污水净化区域划分数据；对污水净化区域划分数据进行降解酶排放时序确认，生成污水降解酶排放时序数据；
步骤S42：通过决策树算法对污水降解酶排放时序数据进行污水处理时序决策，生成污水处理决策数据；对污水处理决策数据进行闭环自适应决策学习，生成实时污水决策输出数据；基于实时污水决策输出数据执行污水净化处理，以实现污水自动化处理。
4.一种污水处理系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的污水处理方法，该污水处理系统包括：
水质筛选模块，用于获取水质监测原始数据；对水质监测原始数据进行数据预处理，生成标准水质监测数据；对标准水质监测数据进行水质成分信息筛选，得到水质成分信息数据；对水质成分信息数据进行水质环境脆弱性计算，生成水质环境脆弱性指数；
监控可视化模块，用于基于水质环境脆弱性指数对标准水质监测数据进行感知节点虚拟部署，从而生成虚拟感知节点部署数据；对虚拟感知节点部署数据进行云平台接入，生成污水感知云平台；根据污水感知云平台对标准水质监测数据进行污水水质监控可视化，生成实时污水监控界面；
工艺降解模块，用于通过实时污水监控界面提取历史水质监测数据；对历史水质监测数据进行水质状态预测，从而生成水质状态预测数据；基于水质状态预测数据对历史水质监测数据进行污水微生物成分检测，生成污水微生物数据；根据污水微生物数据进行生物工艺降解，从而生成降解反应工艺数据；
实时决策模块，用于基于降解反应工艺数据对实时污水监控界面进行降解酶排放时序确认，生成污水降解酶排放时序数据；对污水降解酶排放时序数据进行闭环自适应决策学习，生成实时污水决策输出数据；基于实时污水决策输出数据执行污水净化处理，以实现污水自动化处理。
Priority Applications (1)
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