CN120748552B - 一种带有诊断功能的污水处理检测方法及系统 - Google Patents

一种带有诊断功能的污水处理检测方法及系统

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Abstract

本发明提供一种带有诊断功能的污水处理检测方法及系统，首先接收污水处理流程中各处理单元上传的包含污水污染物成分数据、处理设备运行参数数据及反应池内菌群活性数据的多源检测数据，接着对多源检测数据进行跨单元关联映射处理，生成各处理单元间的物质转化关联网络，基于该网络构建污水处理系统的动态平衡模型，将实时采集的多源检测数据输入模型，解析出偏离平衡状态的异常关联节点及对应的异常影响因子，最后根据解析结果生成包含异常处理路径的诊断报告和设备调控指令，从而能够精准定位污水处理系统问题根源，及时调整设备参数恢复系统平衡，提高处理效率和稳定。

Description

一种带有诊断功能的污水处理检测方法及系统
技术领域
本发明涉及污水处理技术领域，具体而言，涉及一种带有诊断功能的污水处理检测方法及系统。
背景技术
在污水处理领域，确保污水处理系统稳定高效运行是保障环境质量和水资源可持续利用的关键。目前，污水处理过程中通常会在各个处理单元设置检测装置，以获取污水相关的数据信息。然而，现有的污水处理检测方法存在诸多局限性。
一方面，各处理单元的检测数据往往是独立收集和分析的，缺乏对不同处理单元之间数据关联性的深入挖掘。例如，仅关注单个反应池内污染物的去除效果，而忽略了前序处理单元设备运行参数对该反应池菌群活性及污染物处理效率的影响，导致无法全面获知整个污水处理系统中物质转化和能量流动的复杂过程。
另一方面，当污水处理系统出现异常时，现有的检测方法难以快速准确地定位问题根源。由于缺乏对系统整体动态平衡关系的建模和分析，运维人员通常只能凭借经验对各个处理单元进行逐一排查，不仅效率低下，而且容易遗漏关键问题，无法及时采取有效的处理措施，从而影响污水处理系统的正常运行和处理效果，甚至可能导致污水超标排放，对环境造成严重污染。
发明内容
鉴于上述提及的问题，结合本发明的第一方面，本发明实施例提供一种带有诊断功能的污水处理检测方法，所述方法包括：
接收污水处理流程中各处理单元上传的多源检测数据，所述多源检测数据包含污水的污染物成分数据、处理设备的运行参数数据及反应池内的菌群活性数据；
对所述多源检测数据进行跨单元关联映射处理，生成各处理单元间的物质转化关联网络，所述物质转化关联网络用于体现不同处理单元中污染物、设备运行参数与菌群活性之间的相互影响关系；
基于所述物质转化关联网络构建污水处理系统的动态平衡模型，所述动态平衡模型用于反映污水处理系统在稳定运行状态下各处理单元的参数匹配关系；
将实时采集的多源检测数据输入所述动态平衡模型，解析出偏离平衡状态的异常关联节点及对应的异常影响因子，所述异常关联节点为处理单元中出现参数失衡的节点，所述异常影响因子为导致参数失衡的污染物或设备运行参数；
根据所述异常关联节点及所述异常影响因子生成包含异常处理路径的诊断报告和设备调控指令，所述设备调控指令用于调整对应处理单元的设备运行参数以恢复系统平衡。
再一方面，本发明实施例还提供一种带有诊断功能的污水处理检测系统，包括处理器、机器可读存储介质，所述机器可读存储介质和所述处理器连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以实现上述的方法。
基于以上方面，本发明实施例通过接收污水处理流程中各处理单元上传的多源检测数据，对多源检测数据进行跨单元关联映射处理，生成各处理单元间的物质转化关联网络，深入揭示了不同处理单元中污染物、设备运行参数与菌群活性之间的复杂相互影响关系，基于物质转化关联网络构建的污水处理系统动态平衡模型，能够精准反映系统在稳定运行状态下各处理单元的参数匹配关系，将实时采集的多源检测数据输入动态平衡模型，可快速解析出偏离平衡状态的异常关联节点及对应的异常影响因子，实现了问题根源的精准定位，根据解析结果生成的包含异常处理路径的诊断报告和设备调控指令，能够指导运维人员及时采取有效的处理措施，调整对应处理单元的设备运行参数以恢复系统平衡，显著提高了污水处理系统的运行稳定性和处理效率，降低了污水超标排放的风险。
附图说明
图1是本发明实施例提供的带有诊断功能的污水处理检测方法的执行流程示意图。
图2是本发明实施例提供的带有诊断功能的污水处理检测系统的示例性硬件和软件组件的示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明进行具体说明，图1是本发明一种实施例提供的带有诊断功能的污水处理检测方法的流程示意图，下面对该带有诊断功能的污水处理检测方法进行详细介绍。
本实施例以城市生活污水处理厂为应用场景，该污水处理厂包含依次连接的格栅处理单元、调节池处理单元、初沉池处理单元、A/O生物反应池处理单元、二沉池处理单元、深度过滤处理单元和紫外消毒处理单元。各处理单元均配置有传感器组和数据传输模块，用于实时采集并上传数据。
步骤S110：接收污水处理流程中各处理单元上传的多源检测数据，所述多源检测数据包含污水的污染物成分数据、处理设备的运行参数数据及反应池内的菌群活性数据。
城市生活污水处理厂的中央控制系统通过工业以太网与各处理单元的数据传输模块建立连接。格栅处理单元的传感器组采集污水流经格栅后的悬浮物含量、格栅机截留物的数量等污染物成分数据，以及格栅机的运行频率、栅条间距对应的控制参数等运行参数数据，并通过数据传输模块上传至中央控制系统。
调节池处理单元的传感器组采集池内污水的pH值、水温、水量等污染物成分相关数据，以及搅拌器的运行转速、调节池液位控制参数等运行参数数据，同样通过数据传输模块上传。
初沉池处理单元上传的数据包括池出水的浊度、悬浮物浓度等污染物成分数据，以及刮泥机的运行周期、排泥泵的流量等运行参数数据。
A/O生物反应池处理单元作为核心处理单元，上传的数据更为丰富。其中，污染物成分数据包含好氧区和缺氧区的化学需氧量、氨氮、总氮、总磷浓度；运行参数数据包含好氧区曝气风机的风压、曝气量，缺氧区搅拌器的功率，回流泵的流量；菌群活性数据则通过设置在池内的生物传感器采集，包含好氧区的硝化细菌、好氧异养菌，缺氧区的反硝化细菌等多种菌群的种类，以及每种菌群的细胞浓度、呼吸速率等活性相关数据。
二沉池处理单元上传的污染物成分数据有出水的悬浮物浓度、透明度，运行参数数据包括刮泥机的运行速度、污泥回流比等。
深度过滤处理单元上传过滤后水的浊度、COD浓度等污染物成分数据，以及滤池的反冲洗周期、反冲洗水量等运行参数数据。
紫外消毒处理单元上传的污染物成分数据为出水的粪大肠菌群数，运行参数数据包含紫外灯管的功率、水流速度等。
中央控制系统的接收模块对各处理单元上传的数据进行解析，按照处理单元的编号和数据类型进行分类存储。数据存储格式采用结构化数据表，每条数据记录包含数据采集时间、处理单元标识、数据类型标识和数据值集合。
步骤S120：对所述多源检测数据进行跨单元关联映射处理，生成各处理单元间的物质转化关联网络，所述物质转化关联网络用于体现不同处理单元中污染物、设备运行参数与菌群活性之间的相互影响关系。
步骤S121：从所述多源检测数据中提取各处理单元的污染物成分数据中的特征污染物指标，所述特征污染物指标为在处理过程中发生显著变化的污染物种类及浓度。
针对格栅处理单元，分析其进水和出水的污染物成分数据，计算各类污染物的去除率。去除率通过（进水浓度-出水浓度）/进水浓度的方式计算。筛选出去除率超过设定比例的污染物，如悬浮物，将其确定为格栅处理单元的特征污染物指标，同时记录该污染物在进水和出水时的浓度数据。
调节池处理单元主要起到水质水量调节作用，其特征污染物指标为pH值和水温，因为这两项指标在调节池内会发生显著变化以适应后续处理工艺，需提取不同时刻的pH值和水温数据。
初沉池处理单元重点去除可沉降悬浮物和部分有机物，通过对比进水和出水数据，将悬浮物和五日生化需氧量作为特征污染物指标，提取对应的浓度数据。
A/O生物反应池处理单元中，好氧区的氨氮通过硝化作用转化为硝酸盐氮，缺氧区的硝酸盐氮通过反硝化作用转化为氮气，同时化学需氧量在好氧区和缺氧区均会被降解。因此，将氨氮、总氮、化学需氧量确定为该处理单元的特征污染物指标，分别提取好氧区进水、好氧区出水、缺氧区进水、缺氧区出水的浓度数据。
二沉池处理单元的特征污染物指标为悬浮物，提取其出水浓度数据。
深度过滤处理单元进一步去除细小悬浮物和部分溶解性有机物，将浊度和化学需氧量作为特征污染物指标，提取过滤前后的浓度数据。
紫外消毒处理单元的特征污染物指标为粪大肠菌群数，提取消毒前后的数量数据。
步骤S122：提取各处理单元的运行参数数据中的关键运行参数，所述关键运行参数为对污染物处理效果产生直接影响的设备运行参数。
步骤S1221：获取各处理单元的运行参数数据中的所有运行参数及对应的参数值。
格栅处理单元的运行参数包括格栅机的运行频率、栅条间距对应的控制参数、电机电流等，从上传的数据中提取这些参数在不同时刻的具体数值。
调节池处理单元的运行参数有搅拌器的运行转速、调节池液位控制参数、进水阀门开度、出水阀门开度等，提取各参数的参数值。
初沉池处理单元的运行参数包含刮泥机的运行周期、排泥泵的流量、污泥斗的排泥频率等，获取对应的参数值。
A/O生物反应池处理单元的运行参数除了好氧区曝气风机的风压、曝气量，缺氧区搅拌器的功率，回流泵的流量外，还包括污泥龄控制参数、溶解氧控制值等，提取这些参数的具体数值。
二沉池处理单元的运行参数有刮泥机的运行速度、污泥回流比、剩余污泥排放量等，提取各参数值。
深度过滤处理单元的运行参数包括滤池的反冲洗周期、反冲洗水量、过滤流速等，获取对应的参数值。
紫外消毒处理单元的运行参数包含紫外灯管的功率、水流速度、灯管清洁度参数等，提取各参数的参数值。
步骤S1222：收集各运行参数在不同取值下对应的污染物处理效果数据，所述污染物处理效果数据包含污染物去除率及处理后污染物浓度。
对于格栅处理单元的格栅机运行频率这一参数，收集在不同运行频率下，悬浮物的去除率和处理后悬浮物的浓度数据。同时，针对栅条间距对应的控制参数，收集不同参数值下的污染物处理效果数据。
调节池处理单元的搅拌器运行转速参数，收集不同转速下pH值的稳定程度（通过pH值的波动范围体现）和水温的均匀性（通过不同监测点水温的差异体现）等处理效果数据。
初沉池处理单元的刮泥机运行周期参数，收集不同周期下悬浮物的去除率和处理后悬浮物浓度数据；针对排泥泵流量参数，收集不同流量下的污染物处理效果数据。
A/O生物反应池处理单元的好氧区曝气量参数，收集不同曝气量下氨氮的去除率和处理后氨氮浓度数据；缺氧区搅拌器功率参数，收集不同功率下总氮的去除率数据；回流泵流量参数，收集不同流量下的总氮处理效果数据。
其它处理单元的各运行参数均按照类似方式，收集对应的污染物处理效果数据。
步骤S1223：计算每个运行参数与污染物处理效果数据之间的相关系数，所述相关系数用于表示两者之间的线性关联程度。
以格栅处理单元的格栅机运行频率与悬浮物去除率为例，将不同运行频率的参数值和对应的悬浮物去除率数据组成两组数据序列。采用相关系数计算方法，通过两组数据的协方差除以两组数据标准差的乘积，得到相关系数。
对于调节池处理单元的搅拌器运行转速与pH值波动范围，同样组成数据序列后计算相关系数，以反映两者的线性关联程度。
按照相同的方法，计算各处理单元中每个运行参数与对应的污染物处理效果数据之间的相关系数。
步骤S1224：筛选出相关系数的绝对值超过预设相关阈值的运行参数，作为候选关键运行参数。
设定预设相关阈值，对于格栅处理单元，若格栅机运行频率与悬浮物去除率的相关系数绝对值超过该阈值，则将格栅机运行频率确定为候选关键运行参数；若栅条间距对应的控制参数与污染物处理效果的相关系数绝对值未超过阈值，则不将其纳入候选范围。
对各处理单元的运行参数进行逐一筛选，得到所有候选关键运行参数。
步骤S1225：对所述候选关键运行参数进行敏感性分析，计算参数值发生单位变化时污染物处理效果的变化量，得到敏感性系数。
以A/O生物反应池处理单元的好氧区曝气量这一候选关键运行参数为例，在其它参数保持不变的情况下，使曝气量的参数值增加一个单位，记录此时氨氮去除率的变化量，该变化量即为该参数在当前取值下的敏感性系数。
在不同的参数取值区间内重复上述操作，得到该候选关键运行参数在不同区间的敏感性系数，取其平均值作为最终的敏感性系数。
按照同样的方式，计算所有候选关键运行参数的敏感性系数。
步骤S1226：将所述敏感性系数按照从大到小的顺序进行排序，选取排序靠前的运行参数作为关键运行参数，所述关键运行参数为对污染物处理效果产生直接影响的设备运行参数。
将A/O生物反应池处理单元的各候选关键运行参数的敏感性系数进行排序，若好氧区曝气量的敏感性系数排序靠前，则将其确定为该处理单元的关键运行参数。
其它处理单元也按照此方式，选取排序靠前的候选关键运行参数作为最终的关键运行参数。例如，格栅处理单元选取格栅机运行频率，调节池处理单元选取搅拌器运行转速，初沉池处理单元选取刮泥机运行周期等。
步骤S123：提取反应池内的菌群活性数据中的优势菌群指标，所述优势菌群指标为在污染物降解过程中起主导作用的菌群种类及活性。
步骤S1231：获取反应池内的菌群活性数据中的所有菌群种类及对应的活性值，所述活性值包含菌群数量及代谢速率。
A/O生物反应池处理单元的好氧区和缺氧区均设有生物传感器，通过基因测序和代谢监测技术，确定好氧区内存在硝化细菌（包括氨氧化细菌和亚硝酸盐氧化细菌）、好氧异养菌等菌群种类；缺氧区内存在反硝化细菌等菌群种类。
从菌群活性数据中提取每种菌群的数量，如每毫升混合液中的细胞个数；以及代谢速率，如氨氧化细菌的氨氧化速率、反硝化细菌的硝酸盐还原速率等活性值。
步骤S1232：分析每种菌群种类与特征污染物指标的降解关联度，所述降解关联度通过菌群存在时特征污染物的降解速率与菌群不存在时的降解速率的比值计算。
针对好氧区的氨氧化细菌，其对应的特征污染物指标为氨氮。在实验条件下，分别测量氨氧化细菌存在时A/O生物反应池好氧区氨氮的降解速率，以及通过无菌处理使氨氧化细菌不存在时的氨氮降解速率。将这两个降解速率的比值作为氨氧化细菌与氨氮的降解关联度。
对于反硝化细菌，对应的特征污染物指标为总氮。同样在实验条件下，测量反硝化细菌存在和不存在时总氮的降解速率，计算两者的比值，得到反硝化细菌与总氮的降解关联度。
按照相同的方法，计算好氧异养菌与化学需氧量等特征污染物指标的降解关联度。
步骤S1233：筛选出降解关联度超过预设关联阈值的菌群种类，作为候选优势菌群，并计算各候选优势菌群的活性值在所有菌群活性总值中的占比，得到活性占比。
设定预设关联阈值，若氨氧化细菌与氨氮的降解关联度超过该阈值，则将氨氧化细菌纳入候选优势菌群；反硝化细菌与总氮的降解关联度超过阈值，也将其纳入候选优势菌群。
计算候选优势菌群的活性值总和，例如将氨氧化细菌的数量和代谢速率分别与其它候选优势菌群的对应活性值相加，得到总活性值。再计算每种候选优势菌群的活性值占总活性值的比例，即活性占比。如氨氧化细菌的数量占所有候选优势菌群总数量的比例，以及其代谢速率占总代谢速率的比例，综合得到氨氧化细菌的活性占比。
步骤S1234：将所述活性占比超过预设活性占比阈值的候选优势菌群确定为优势菌群种类，提取所述优势菌群种类对应的活性值，作为优势菌群活性数据。
设定预设活性占比阈值，若氨氧化细菌的活性占比超过该阈值，则将其确定为优势菌群种类，并提取其数量和代谢速率等活性值作为优势菌群活性数据。
反硝化细菌和对化学需氧量降解关联度高且活性占比超阈值的好氧异养菌，均被确定为优势菌群种类，并提取对应的活性值。
步骤S1235：将所述优势菌群种类及对应的优势菌群活性数据组合，得到反应池内的菌群活性数据中的优势菌群指标，所述优势菌群指标为在污染物降解过程中起主导作用的菌群种类及活性。
将确定的优势菌群种类，如氨氧化细菌、亚硝酸盐氧化细菌、反硝化细菌、特定好氧异养菌，与其对应的活性值（数量、代谢速率）进行组合，形成A/O生物反应池处理单元的优势菌群指标。
这些优势菌群指标能够清晰反映在污染物降解过程中起主导作用的菌群情况，例如氨氧化细菌主导氨氮的初步氧化，反硝化细菌主导硝酸盐氮的还原等。
步骤S124：建立处理单元关联矩阵，所述处理单元关联矩阵的行代表前序处理单元，列代表后序处理单元，矩阵元素表示前序处理单元的输出物质对后序处理单元的输入物质的影响程度。
以城市生活污水处理厂的各处理单元为基础，构建处理单元关联矩阵。矩阵的行依次为格栅处理单元、调节池处理单元、初沉池处理单元、A/O生物反应池处理单元、二沉池处理单元、深度过滤处理单元；列依次为调节池处理单元、初沉池处理单元、A/O生物反应池处理单元、二沉池处理单元、深度过滤处理单元、紫外消毒处理单元。
矩阵元素的取值通过分析前序处理单元的输出物质对后序处理单元输入物质的影响程度确定。例如，格栅处理单元的输出物质进入调节池处理单元，其对调节池处理单元输入物质的影响程度通过格栅处理单元去除悬浮物的效率来体现，去除效率越高，影响程度越大，矩阵中对应元素的数值越大。
同样，调节池处理单元对初沉池处理单元的影响程度通过其调节水质水量的稳定性来确定；初沉池处理单元对A/O生物反应池处理单元的影响程度通过其去除悬浮物和有机物的效果来确定，以此类推，确定处理单元关联矩阵中各元素的数值。
步骤S125：将所述特征污染物指标、所述关键运行参数及所述优势菌群指标作为节点，输入所述处理单元关联矩阵，计算不同处理单元中节点之间的关联强度值，所述关联强度值为两个节点之间相互影响的程度量化值。
将各处理单元的特征污染物指标（如格栅处理单元的悬浮物、A/O生物反应池处理单元的氨氮等）、关键运行参数（如格栅机运行频率、好氧区曝气量等）、优势菌群指标（如氨氧化细菌、反硝化细菌等）作为独立的节点。
将这些节点输入处理单元关联矩阵，对于不同处理单元中的两个节点，如格栅处理单元的悬浮物节点和A/O生物反应池处理单元的化学需氧量节点，通过分析两者之间的物质转化关系和数据相关性，计算关联强度值。
关联强度值的计算综合考虑处理单元关联矩阵中对应处理单元的影响程度，以及两个节点所代表的参数之间的相关系数等因素，通过加权组合的方式得到，以量化两个节点之间的相互影响程度。
步骤S126：根据所述关联强度值，将各节点按照关联强度值的大小连接起来，形成初步的物质转化关联网络，并对所述初步的物质转化关联网络进行节点优化，合并关联强度值低于预设阈值的节点，保留关联强度值高于预设阈值的节点及连接关系。
设定预设阈值，将关联强度值高于该阈值的节点之间用线段连接起来，形成初步的物质转化关联网络。例如，格栅处理单元的悬浮物节点与初沉池处理单元的悬浮物节点关联强度值较高，将两者连接；A/O生物反应池处理单元的好氧区曝气量节点与氨氧化细菌节点关联强度值较高，将两者连接。
对于关联强度值低于预设阈值的节点，如深度过滤处理单元的浊度节点与紫外消毒处理单元的粪大肠菌群数节点，由于其相互影响程度较低，对这些节点进行合并处理，简化网络结构。
保留关联强度值高于预设阈值的节点及连接关系，形成优化后的物质转化关联网络的基础结构。
步骤S127：在优化后的物质转化关联网络中添加各节点对应的处理单元标识，生成最终的各处理单元间的物质转化关联网络，所述物质转化关联网络用于体现不同处理单元中污染物、设备运行参数与菌群活性之间的相互影响关系。
在优化后的物质转化关联网络中，每个节点都添加对应的处理单元标识。例如，悬浮物节点标注为“格栅处理单元-悬浮物”“初沉池处理单元-悬浮物”；好氧区曝气量节点标注为“A/O生物反应池处理单元-好氧区曝气量”；氨氧化细菌节点标注为“A/O生物反应池处理单元-氨氧化细菌”。
通过添加处理单元标识，使最终生成的物质转化关联网络能够清晰体现出不同处理单元中的污染物、设备运行参数与菌群活性之间的相互影响关系，如“A/O生物反应池处理单元-好氧区曝气量”节点与“A/O生物反应池处理单元-氨氧化细菌”节点之间的连接，体现了好氧区曝气量对氨氧化细菌活性的影响，而氨氧化细菌活性又会影响氨氮的降解效果。
步骤S130：基于所述物质转化关联网络构建污水处理系统的动态平衡模型，所述动态平衡模型用于反映污水处理系统在稳定运行状态下各处理单元的参数匹配关系。
步骤S131：收集污水处理系统在稳定运行时段内的多组物质转化关联网络及对应的各处理单元的参数数据集，所述参数数据集包含污染物成分数据、运行参数数据及菌群活性数据的稳定值。
选取城市生活污水处理厂连续多个稳定运行时段，每个时段持续一定时长。在每个稳定运行时段内，每隔固定时间间隔记录一次物质转化关联网络的状态，包括各节点的连接关系和关联强度值。
同时，采集对应时段内各处理单元的参数数据，如格栅处理单元的悬浮物浓度稳定值、格栅机运行频率稳定值；A/O生物反应池处理单元的氨氮浓度稳定值、好氧区曝气量稳定值、氨氧化细菌数量稳定值等，组成参数数据集。
将每个稳定运行时段内的物质转化关联网络与对应的参数数据集进行关联存储，形成多组训练样本。
步骤S132：对每组所述物质转化关联网络进行节点特征提取，得到各节点的特征向量，所述特征向量包含节点对应的污染物浓度、运行参数值及菌群活性值。
对于每组物质转化关联网络中的每个节点，如“格栅处理单元-悬浮物”节点，提取该节点在对应稳定运行时段内的悬浮物浓度稳定值；“A/O生物反应池处理单元-好氧区曝气量”节点，提取好氧区曝气量稳定值；“A/O生物反应池处理单元-氨氧化细菌”节点，提取氨氧化细菌的数量和代谢速率稳定值。
将这些提取到的数值按照预设顺序排列，形成每个节点的特征向量。例如，“A/O生物反应池处理单元-氨氧化细菌”节点的特征向量可以由氨氧化细菌数量稳定值和代谢速率稳定值组成，是一个二维的数值组合。
步骤S133：将同一稳定运行时段内的节点特征向量与参数数据集进行关联对齐，建立节点特征与稳定参数之间的映射关系。
在同一稳定运行时段内，将每个节点的特征向量与参数数据集中对应的参数值进行匹配。例如，“A/O生物反应池处理单元-氨氮”节点的特征向量（氨氮浓度稳定值）与参数数据集中A/O生物反应池处理单元的氨氮稳定值相关联；“A/O生物反应池处理单元-好氧区曝气量”节点的特征向量与参数数据集中的好氧区曝气量稳定值相关联。
通过上述关联对齐，明确节点特征向量中的每个数值与参数数据集中具体参数的对应关系，从而建立起节点特征与稳定参数之间的映射关系，确保模型训练时输入与输出的对应性。
步骤S134：采用图神经网络算法对关联对齐后的节点特征向量及映射关系进行训练，构建初始动态平衡模型，所述初始动态平衡模型能够根据输入的物质转化关联网络输出对应的参数匹配关系。
步骤S1341：将关联对齐后的节点特征向量输入图神经网络的输入层，对所述节点特征向量进行维度转换处理，使节点特征向量的维度与图神经网络的隐藏层维度相匹配。
图神经网络的输入层接收各节点的特征向量，这些特征向量可能具有不同的维度。例如，某些节点的特征向量是二维的，某些是三维的。输入层通过矩阵变换的方式对这些特征向量进行维度转换，将其统一转换为与隐藏层维度一致的向量。
例如，若隐藏层维度为特定数值，输入层会对二维特征向量进行扩展，对三维特征向量进行压缩，以确保进入隐藏层的所有向量维度相同，便于后续处理。
步骤S1342：在所述图神经网络的隐藏层中，通过邻接矩阵描述各节点之间的连接关系，基于所述连接关系对节点特征向量进行聚合处理，得到包含邻居节点信息的聚合特征向量。
隐藏层中，根据物质转化关联网络的结构构建邻接矩阵，邻接矩阵中的元素表示节点之间是否存在连接以及连接的关联强度。对于每个节点，隐藏层会收集其所有邻居节点的特征向量。
例如，“A/O生物反应池处理单元-氨氧化细菌”节点的邻居节点可能包括“A/O生物反应池处理单元-好氧区曝气量”节点和“A/O生物反应池处理单元-氨氮”节点。隐藏层会将这些邻居节点的特征向量与该节点自身的特征向量按照关联强度进行加权组合，得到聚合特征向量，该聚合特征向量包含了该节点及其邻居节点的综合信息。
步骤S1343：对所述聚合特征向量进行非线性激活处理，生成激活特征向量，并将所述激活特征向量输入图神经网络的输出层，通过全连接层对激活特征向量进行处理，输出各处理单元的参数匹配关系预测值，所述参数匹配关系预测值包含污染物浓度匹配范围、运行参数匹配区间及菌群活性匹配区间。
对聚合特征向量应用非线性激活函数，使特征向量具有更强的表达能力，生成激活特征向量。激活特征向量被输入到输出层，输出层的全连接层将激活特征向量与预设的权重矩阵相乘，并加上偏置项，经过处理后得到参数匹配关系预测值。
例如，对于A/O生物反应池处理单元，输出的参数匹配关系预测值可能包括氨氮浓度匹配范围、好氧区曝气量匹配区间、氨氧化细菌活性匹配区间等，这些区间表示在稳定运行状态下各参数之间的合理匹配范围。
步骤S1344：计算所述参数匹配关系预测值与实际参数匹配关系的损失值，采用反向传播算法调整图神经网络的权重参数，使损失值最小化。
将输出层得到的参数匹配关系预测值与关联对齐后的实际参数匹配关系进行比较，通过损失函数计算两者之间的差异，得到损失值。损失函数可以综合考虑各参数匹配区间的偏差程度。
采用反向传播算法，从输出层开始，逐层计算损失值对各层权重参数的梯度，根据梯度方向调整权重参数，以减小损失值。该过程会反复进行，直到损失值达到较小的水平。
步骤S1345：设置训练迭代次数阈值，当训练迭代次数达到阈值时，停止训练，将当前的图神经网络模型确定为初始动态平衡模型。
在模型训练过程中，设定训练迭代次数阈值。每次迭代都会使用一组训练样本进行前向计算和反向传播调整。当迭代次数达到设定的阈值时，无论损失值是否达到最小，都停止训练，将此时的图神经网络模型保存为初始动态平衡模型。
步骤S135：选取部分稳定运行时段的物质转化关联网络及参数数据集作为验证集，输入所述初始动态平衡模型，得到参数匹配关系预测结果。
从收集的稳定运行时段数据中，随机选取一部分未参与训练的物质转化关联网络及对应的参数数据集作为验证集。将验证集中的物质转化关联网络输入初始动态平衡模型，模型会输出各处理单元的参数匹配关系预测结果。
步骤S136：计算所述参数匹配关系预测结果与验证集中实际参数匹配关系的偏差值，若偏差值超过预设偏差阈值，则调整图神经网络算法的层间连接权重。
对比验证集的参数匹配关系预测结果与实际参数匹配关系，计算两者之间的偏差值。偏差值的计算可以通过比较各参数匹配区间的重合度、中心值偏差等方式进行。
如果偏差值超过预设偏差阈值，说明初始动态平衡模型的预测精度不够，需要调整图神经网络各层之间的连接权重。调整方式与训练过程中的反向传播类似，但仅使用验证集数据进行微调。
步骤S137：重复进行模型训练及参数调整过程，直至偏差值小于等于预设偏差阈值，得到最终的污水处理系统的动态平衡模型，所述动态平衡模型用于反映污水处理系统在稳定运行状态下各处理单元的参数匹配关系。
将调整后的权重参数应用到图神经网络中，重新使用训练集进行训练，并再次使用验证集进行验证。如此反复，不断调整权重参数，直到验证集的偏差值小于等于预设偏差阈值。
此时得到的图神经网络模型即为最终的动态平衡模型，该动态平衡模型能够准确反映污水处理系统在稳定运行状态下，各处理单元的污染物浓度、运行参数、菌群活性之间的参数匹配关系。
步骤S140：将实时采集的多源检测数据输入所述动态平衡模型，解析出偏离平衡状态的异常关联节点及对应的异常影响因子，所述异常关联节点为处理单元中出现参数失衡的节点，所述异常影响因子为导致参数失衡的污染物或设备运行参数。
步骤S141：对实时采集的多源检测数据进行节点映射处理，将数据对应到物质转化关联网络的各节点上，生成实时物质转化关联网络。
中央控制系统实时接收各处理单元上传的多源检测数据，如格栅处理单元实时上传的悬浮物浓度、格栅机运行频率；A/O生物反应池处理单元实时上传的氨氮浓度、好氧区曝气量、氨氧化细菌活性等数据。
根据物质转化关联网络中各节点的定义，将实时采集的数据映射到对应的节点上。例如，将实时的氨氮浓度数据映射到“A/O生物反应池处理单元-氨氮”节点，将实时的好氧区曝气量数据映射到“A/O生物反应池处理单元-好氧区曝气量”节点，形成实时物质转化关联网络，该实时物质转化关联网络中的节点值均为当前时刻的实时数据。
步骤S142：将所述实时物质转化关联网络输入所述动态平衡模型，得到各处理单元的参数匹配关系标准值。
将实时物质转化关联网络输入动态平衡模型，模型根据其内部的参数匹配关系映射，输出各处理单元在当前运行状态下应有的参数匹配关系标准值。
例如，对于A/O生物反应池处理单元，动态平衡模型输出的参数匹配关系标准值可能包括氨氮浓度应在的标准范围、好氧区曝气量的标准区间、氨氧化细菌活性的标准范围等，这些标准值是基于系统稳定运行状态确定的。
步骤S143：提取所述实时物质转化关联网络中各节点的实时参数值，与对应的参数匹配关系标准值进行比对，计算偏差率。
从实时物质转化关联网络中提取各节点的实时参数值，如“A/O生物反应池处理单元-氨氮”节点的实时浓度值、“A/O生物反应池处理单元-好氧区曝气量”节点的实时参数值等。
将每个节点的实时参数值与动态平衡模型输出的对应参数匹配关系标准值进行比对，计算偏差率。偏差率通过（实时参数值-标准值中心值）/标准值范围的方式计算，其中标准值中心值为参数匹配关系标准值区间的中点，标准值范围为区间的最大值与最小值之差。
步骤S144：筛选出偏差率超过预设偏差率阈值的节点，标记为候选异常关联节点。
设定预设偏差率阈值，对每个节点的偏差率进行判断。若某节点的偏差率超过该阈值，如“A/O生物反应池处理单元-氨氮”节点的实时浓度值远高于标准值范围，其偏差率超过预设偏差率阈值，则将该节点标记为候选异常关联节点。
经过筛选，得到所有候选异常关联节点的集合。
步骤S145：对所述候选异常关联节点进行影响范围分析，确定该候选异常关联节点的异常状态对相邻节点的影响程度，生成影响程度评分。
步骤S1451：获取所述候选异常关联节点在物质转化关联网络中的相邻节点列表，所述相邻节点为与候选异常关联节点存在直接连接关系的节点。
以候选异常关联节点“A/O生物反应池处理单元-氨氮”为例，在物质转化关联网络中查找与其存在直接连接关系的节点，如“A/O生物反应池处理单元-氨氧化细菌”节点、“A/O生物反应池处理单元-好氧区曝气量”节点、“二沉池处理单元-悬浮物”节点等，组成相邻节点列表。
步骤S1452：计算所述候选异常关联节点的偏差率与相邻节点的偏差率的关联性系数，所述关联性系数用于表示两者偏差率变化的同步程度。
将候选异常关联节点“A/O生物反应池处理单元-氨氮”的偏差率随时间变化的数据序列，与每个相邻节点的偏差率随时间变化的数据序列进行比对。
通过计算两组数据序列的相关程度，得到关联性系数。关联性系数的取值范围在-1到1之间，接近1表示两者偏差率变化同步程度高，接近-1表示同步程度低。
步骤S1453：根据所述关联性系数及相邻节点的数量，计算影响扩散指数，所述影响扩散指数与关联性系数及相邻节点数量呈正相关。
影响扩散指数的计算综合考虑关联性系数和相邻节点的数量。对于每个候选异常关联节点，将其与各相邻节点的关联性系数取绝对值后求和，再乘以相邻节点的数量，得到影响扩散指数。
例如，若候选异常关联节点有3个相邻节点，对应的关联性系数绝对值分别为0.8、0.6、0.7，求和后为2.1，乘以相邻节点数量3，得到影响扩散指数为6.3。
步骤S1454：提取候选异常关联节点在物质转化关联网络中的中心度值，所述中心度值用于表示该候选异常关联节点在所述物质转化关联网络中的连接重要性。
中心度值通过候选异常关联节点在物质转化关联网络中的连接数量和关联强度来确定。连接数量越多、关联强度越大，中心度值越高，表明该节点在网络中越重要，其异常状态对其它节点的潜在影响越大。
例如，“A/O生物反应池处理单元-氨氮”节点可能与多个节点存在连接，其中心度值相对较高。
步骤S1455：将所述影响扩散指数与中心度值进行加权求和，得到影响程度评分，所述加权求和的权重根据节点类型预设。
根据候选异常关联节点的类型，如污染物节点、运行参数节点、菌群活性节点，预设影响扩散指数和中心度值的权重。例如，对于污染物节点，影响扩散指数的权重可能设为0.6，中心度值的权重设为0.4。
将影响扩散指数乘以对应的权重，加上中心度值乘以对应的权重，得到影响程度评分。
步骤S1456：将所述影响程度评分按照从高到低的顺序进行排序，选取排序靠前的设定数量的候选异常关联节点作为重点分析对象。
对所有候选异常关联节点的影响程度评分进行排序，选取排名前几位的节点作为重点分析对象，这些节点的异常状态对系统的影响较大，需要优先处理。
步骤S1457：基于所述重点分析对象的影响程度评分，确定其对相邻节点的影响程度等级。
根据重点分析对象的影响程度评分划分等级，如高、中、低三个等级。评分在某个区间以上为高影响程度等级，表明其异常状态对相邻节点的影响显著；在某个区间内为中影响程度等级；以下为低影响程度等级。
步骤S146：根据所述影响程度评分从候选异常关联节点中确定偏离平衡状态的异常关联节点。
将影响程度评分超过预设影响阈值的候选异常关联节点确定为异常关联节点。例如，若预设影响阈值对应的评分为5.0，影响程度评分为6.3的候选异常关联节点则被确定为异常关联节点。
这些异常关联节点是处理单元中出现参数失衡的节点，需要进一步分析其异常原因。
步骤S147：提取所述异常关联节点对应的实时参数值及参数匹配关系标准值，分析导致偏差的参数类型，确定为异常影响因子，所述异常影响因子为导致参数失衡的污染物或设备运行参数。
对于异常关联节点“A/O生物反应池处理单元-氨氮”，提取其实时氨氮浓度值和参数匹配关系标准值中的氨氮浓度标准范围，分析偏差原因。
若发现好氧区曝气量的实时值低于参数匹配关系标准值中的区间，且氨氧化细菌活性也低于标准范围，结合物质转化关联网络中节点的连接关系，判断好氧区曝气量可能是导致氨氮浓度异常的原因，将好氧区曝气量确定为异常影响因子。
若分析发现是上游来水中某种污染物浓度过高导致下游处理单元参数异常，则将该污染物确定为异常影响因子。
步骤S150：根据所述异常关联节点及所述异常影响因子生成包含异常处理路径的诊断报告和设备调控指令，所述设备调控指令用于调整对应处理单元的设备运行参数以恢复系统平衡。
步骤S151：从预设的故障诊断知识库中调取与所述异常关联节点及异常影响因子对应的历史处理案例，所述历史处理案例包含异常原因分析、处理路径及设备调整记录。
故障诊断知识库中存储了城市生活污水处理厂过去发生的各类异常情况的处理案例。根据确定的异常关联节点（如“A/O生物反应池处理单元-氨氮”）和异常影响因子（如好氧区曝气量），在知识库中进行检索，调取所有相关的历史处理案例。
这些历史处理案例详细记录了当时的异常原因，如好氧区曝气风机故障导致曝气量不足；处理路径，如检修曝气风机、调整曝气量；以及设备调整的具体记录，如将曝气量从某值调整到另一值等。
步骤S152：对所述历史处理案例进行相似性匹配，筛选出与当前异常情况相似度最高的案例作为参考案例。
步骤S1521：提取历史处理案例中的异常关联节点特征、异常影响因子特征及处理单元状态特征，构建案例特征向量。
对于每个历史处理案例，提取异常关联节点的类型（如污染物节点）、所在处理单元、偏差率范围等作为异常关联节点特征；提取异常影响因子的类型（如运行参数）、参数值偏差范围等作为异常影响因子特征；提取当时其它相关处理单元的运行状态参数范围作为处理单元状态特征，如格栅处理单元的运行频率范围、调节池处理单元的pH值范围等。
将这些特征按照预设的顺序排列，形成每个历史处理案例的案例特征向量。案例特征向量中的每个元素对应一个具体的特征值，共同描述该历史案例的异常情况。
步骤S1522：提取当前异常情况中的异常关联节点特征、异常影响因子特征及处理单元状态特征，构建当前特征向量。
对于当前的异常情况，同样提取异常关联节点的类型、所在处理单元、偏差率范围等特征；异常影响因子的类型、参数值偏差范围等特征；以及当前其它相关处理单元的运行状态参数范围作为处理单元状态特征。
按照与案例特征向量相同的顺序排列这些特征，构建当前特征向量，使其与案例特征向量的结构一致，以便进行相似度比较。
步骤S1523：计算所述案例特征向量与当前特征向量的相似度，得到相似度评分，并将所述相似度评分按照从高到低的顺序对历史处理案例进行排序，选取排序首位的历史处理案例作为初步参考案例。
计算案例特征向量与当前特征向量的相似度时，对于每个对应的特征元素，计算其相似程度。例如，对于异常关联节点所在处理单元这一特征，若历史案例与当前情况相同，则该特征的相似度为1；若不同，则为0。
对于偏差率范围、参数值偏差范围等数值型特征，计算两者范围的重叠程度，重叠程度越高，相似度越高。将所有特征的相似度进行加权求和，得到该历史处理案例与当前异常情况的相似度评分。
将所有历史处理案例的相似度评分按照从高到低的顺序排序，选取排名第一的历史处理案例作为初步参考案例。
步骤S1524：验证初步参考案例的处理路径在当前污水处理系统中的可行性，检查处理路径涉及的设备及处理单元是否与当前污水处理系统一致，若可行，则将初步参考案例确定为参考案例；若不可行，则选取排序次位的历史处理案例进行可行性验证，直至找到可行的参考案例。
查看初步参考案例的处理路径中涉及的设备，如曝气风机的型号、数量，处理单元的结构等，与当前城市生活污水处理厂的设备及处理单元进行比对。
若两者的设备型号、处理单元结构等一致，且处理路径中的操作步骤在当前系统中能够实施，如调整曝气量的操作在当前的控制系统中可实现，则认为该初步参考案例可行，将其确定为参考案例。
若初步参考案例涉及的设备在当前系统中不存在，或处理步骤无法实施，则该案例不可行，选取排序次位的历史处理案例进行同样的可行性验证，直到找到可行的参考案例为止。
步骤S153：根据所述参考案例的处理路径，结合当前污水处理系统的物质转化关联网络，规划出从异常关联节点到正常状态的异常处理路径，所述异常处理路径包含需要调整的处理单元顺序及参数调整方向。
参考案例的处理路径可能为“检查A/O生物反应池处理单元的曝气风机-调整好氧区曝气量-监测氨氮浓度变化”。结合当前的物质转化关联网络，分析各节点之间的连接关系和影响程度，对参考案例的处理路径进行调整。
例如，当前的物质转化关联网络显示，好氧区曝气量的调整还会影响氨氧化细菌的活性，而氨氧化细菌活性又会影响氨氮的降解。因此，在规划异常处理路径时，除了调整曝气量，还需增加监测氨氧化细菌活性的步骤。
最终确定的异常处理路径为“检查A/O生物反应池处理单元的曝气风机-逐步提高好氧区曝气量至参数匹配关系标准值区间-实时监测氨氧化细菌活性及氨氮浓度-当氨氮浓度降至标准范围后，稳定好氧区曝气量”，其中明确了需要调整的处理单元为A/O生物反应池处理单元，参数调整方向为提高好氧区曝气量。
步骤S154：基于所述异常关联节点的位置及异常影响因子的类型，生成诊断报告的核心内容，所述核心内容包含异常现象描述、异常原因推断及异常处理路径说明。
异常关联节点为“A/O生物反应池处理单元-氨氮”，异常影响因子为好氧区曝气量。诊断报告的核心内容中，异常现象描述为“A/O生物反应池处理单元的氨氮浓度实时值高于参数匹配关系标准值范围”。
异常原因推断结合参考案例和当前数据，推断为“好氧区曝气量低于标准区间，导致氨氧化细菌活性不足，氨氮降解效率下降”。
异常处理路径说明详细描述规划出的异常处理路径，包括每个步骤的操作目的和预期效果。
步骤S155：在所述诊断报告中添加异常关联节点的标识、异常影响因子的具体参数及处理路径的步骤分解，形成目标诊断报告。
在诊断报告中明确标注异常关联节点的标识为“A/O生物反应池处理单元-氨氮”，异常影响因子的具体参数为“好氧区曝气量实时值为X，参数匹配关系标准值区间为Y-Z”。
将异常处理路径分解为具体的步骤，如步骤一：检查曝气风机运行状态，确认是否存在故障；步骤二：若风机正常，通过控制系统将好氧区曝气量从X逐步提高至Y；步骤三：每间隔固定时间，记录氨氧化细菌活性和氨氮浓度数据；步骤四：当氨氮浓度降至标准范围后，保持当前曝气量稳定运行。
通过添加这些内容，形成内容完整、条理清晰的目标诊断报告。
步骤S156：根据异常处理路径及所述目标诊断报告中的参数调整方向，确定需要调控的设备标识及对应的参数调整值。
异常处理路径涉及调整A/O生物反应池处理单元的好氧区曝气量，对应的设备为该处理单元的曝气风机，设备标识为“曝气风机-F01”。
根据参数匹配关系标准值区间Y-Z，结合当前曝气量X，确定参数调整值为将曝气量从X调整至Y-Z区间内的某个值，该值根据历史数据和当前系统状态确定，如调整至(Y+Z)/2。
步骤S157：将所述设备标识、参数调整值及调整顺序组合，生成设备调控指令，所述设备调控指令用于调整对应处理单元的设备运行参数。
设备调控指令的内容为“设备标识：曝气风机-F01；参数调整值：将曝气量从X调整至(Y+Z)/2；调整顺序：首先检查设备状态，无故障后逐步调整，每调整一次间隔固定时间，监测相关参数变化”。
该设备调控指令通过中央控制系统发送至A/O生物反应池处理单元的设备控制模块，设备控制模块根据设备调控指令调整曝气风机的运行参数，以恢复系统的平衡状态。
图2示出了本申请一些实施例提供的可以实现本申请思想的带有诊断功能的污水处理检测系统100的示例性硬件和软件组件的示意图。例如，处理器120可以用于带有诊断功能的污水处理检测系统100上，并且用于执行本申请中的功能。
带有诊断功能的污水处理检测系统100可以是通用服务器或特殊用途的服务器，两者都可以用于实现本申请的带有诊断功能的污水处理检测方法。本申请尽管仅示出了一个服务器，但是为了方便起见，可以在多个类似平台上以分布式方式实现本申请描述的功能，以均衡处理负载。
例如，带有诊断功能的污水处理检测系统100可以包括连接到网络的网络端口110、用于执行程序指令的一个或多个处理器120、通信总线130、和不同形式的存储介质140，例如，磁盘、ROM、或RAM，或其任意组合。示例性地，带有诊断功能的污水处理检测系统100还可以包括存储在ROM、RAM、或其它类型的非暂时性存储介质、或其任意组合中的程序指令。根据这些程序指令可以实现本申请的方法。带有诊断功能的污水处理检测系统100还包括计算机与其它输入输出设备之间的I/O接口150。
为了便于说明，在带有诊断功能的污水处理检测系统100中仅描述了一个处理器。然而，应当注意，本申请中的带有诊断功能的污水处理检测系统100还可以包括多个处理器，因此本申请中描述的一个处理器执行的步骤也可以由多个处理器联合执行或单独执行。例如，若带有诊断功能的污水处理检测系统100的处理器执行步骤A和步骤B，则应该理解，步骤A和步骤B也可以由两个不同的处理器共同执行或者在一个处理器中单独执行。例如，第一处理器执行步骤A，第二处理器执行步骤B，或者第一处理器和第二处理器共同执行步骤A和B。
此外，本发明实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中预设有计算机可执行指令，当处理器执行所述计算机可执行指令时，实现如上带有诊断功能的污水处理检测方法。
应当注意的是，为了简化本发明披露的表述，从而帮助对一个或以上发明实施例的理解，前文对本发明实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。

Claims (9)

1.一种带有诊断功能的污水处理检测方法，其特征在于，所述方法包括：
接收污水处理流程中各处理单元上传的多源检测数据，所述多源检测数据包含污水的污染物成分数据、处理设备的运行参数数据及反应池内的菌群活性数据；
对所述多源检测数据进行跨单元关联映射处理，生成各处理单元间的物质转化关联网络，所述物质转化关联网络用于体现不同处理单元中污染物、设备运行参数与菌群活性之间的相互影响关系；
基于所述物质转化关联网络构建污水处理系统的动态平衡模型，所述动态平衡模型用于反映污水处理系统在稳定运行状态下各处理单元的参数匹配关系；
将实时采集的多源检测数据输入所述动态平衡模型，解析出偏离平衡状态的异常关联节点及对应的异常影响因子，所述异常关联节点为处理单元中出现参数失衡的节点，所述异常影响因子为导致参数失衡的污染物或设备运行参数；
根据所述异常关联节点及所述异常影响因子生成包含异常处理路径的诊断报告和设备调控指令，所述设备调控指令用于调整对应处理单元的设备运行参数以恢复系统平衡；
所述对所述多源检测数据进行跨单元关联映射处理，生成各处理单元间的物质转化关联网络，包括：
从所述多源检测数据中提取各处理单元的污染物成分数据中的特征污染物指标，所述特征污染物指标为在处理过程中发生显著变化的污染物种类及浓度；
提取各处理单元的运行参数数据中的关键运行参数，所述关键运行参数为对污染物处理效果产生直接影响的设备运行参数；
提取反应池内的菌群活性数据中的优势菌群指标，所述优势菌群指标为在污染物降解过程中起主导作用的菌群种类及活性；
建立处理单元关联矩阵，所述处理单元关联矩阵的行代表前序处理单元，列代表后序处理单元，矩阵元素表示前序处理单元的输出物质对后序处理单元的输入物质的影响程度；
将所述特征污染物指标、所述关键运行参数及所述优势菌群指标作为节点，输入所述处理单元关联矩阵，计算不同处理单元中节点之间的关联强度值，所述关联强度值为两个节点之间相互影响的程度量化值；
根据所述关联强度值，将各节点按照关联强度值的大小连接起来，形成初步的物质转化关联网络，并对所述初步的物质转化关联网络进行节点优化，合并关联强度值低于预设阈值的节点，保留关联强度值高于预设阈值的节点及连接关系；
在优化后的物质转化关联网络中添加各节点对应的处理单元标识，生成最终的各处理单元间的物质转化关联网络，所述物质转化关联网络用于体现不同处理单元中污染物、设备运行参数与菌群活性之间的相互影响关系。
2.根据权利要求1所述的带有诊断功能的污水处理检测方法，其特征在于，所述提取各处理单元的运行参数数据中的关键运行参数，包括：
获取各处理单元的运行参数数据中的所有运行参数及对应的参数值；
收集各运行参数在不同取值下对应的污染物处理效果数据，所述污染物处理效果数据包含污染物去除率及处理后污染物浓度；
计算每个运行参数与污染物处理效果数据之间的相关系数，所述相关系数用于表示两者之间的线性关联程度；
筛选出相关系数的绝对值超过预设相关阈值的运行参数，作为候选关键运行参数；
对所述候选关键运行参数进行敏感性分析，计算参数值发生单位变化时污染物处理效果的变化量，得到敏感性系数；
将所述敏感性系数按照从大到小的顺序进行排序，选取排序靠前的运行参数作为关键运行参数，所述关键运行参数为对污染物处理效果产生直接影响的设备运行参数；
以及，所述提取反应池内的菌群活性数据中的优势菌群指标，所述优势菌群指标为在污染物降解过程中起主导作用的菌群种类及活性，包括：
获取反应池内的菌群活性数据中的所有菌群种类及对应的活性值，所述活性值包含菌群数量及代谢速率；
分析每种菌群种类与特征污染物指标的降解关联度，所述降解关联度通过菌群存在时特征污染物的降解速率与菌群不存在时的降解速率的比值计算；
筛选出降解关联度超过预设关联阈值的菌群种类，作为候选优势菌群，并计算各候选优势菌群的活性值在所有菌群活性总值中的占比，得到活性占比；
将所述活性占比超过预设活性占比阈值的候选优势菌群确定为优势菌群种类，提取所述优势菌群种类对应的活性值，作为优势菌群活性数据；
将所述优势菌群种类及对应的优势菌群活性数据组合，得到反应池内的菌群活性数据中的优势菌群指标，所述优势菌群指标为在污染物降解过程中起主导作用的菌群种类及活性。
3.根据权利要求1所述的带有诊断功能的污水处理检测方法，其特征在于，所述基于所述物质转化关联网络构建污水处理系统的动态平衡模型，包括：
收集污水处理系统在稳定运行时段内的多组物质转化关联网络及对应的各处理单元的参数数据集，所述参数数据集包含污染物成分数据、运行参数数据及菌群活性数据的稳定值；
对每组所述物质转化关联网络进行节点特征提取，得到各节点的特征向量，所述特征向量包含节点对应的污染物浓度、运行参数值及菌群活性值；
将同一稳定运行时段内的节点特征向量与参数数据集进行关联对齐，建立节点特征与稳定参数之间的映射关系；
采用图神经网络算法对关联对齐后的节点特征向量及映射关系进行训练，构建初始动态平衡模型，所述初始动态平衡模型能够根据输入的物质转化关联网络输出对应的参数匹配关系；
选取部分稳定运行时段的物质转化关联网络及参数数据集作为验证集，输入所述初始动态平衡模型，得到参数匹配关系预测结果；
计算所述参数匹配关系预测结果与验证集中实际参数匹配关系的偏差值，若偏差值超过预设偏差阈值，则调整图神经网络算法的层间连接权重；
重复进行模型训练及参数调整过程，直至偏差值小于等于预设偏差阈值，得到最终的污水处理系统的动态平衡模型，所述动态平衡模型用于反映污水处理系统在稳定运行状态下各处理单元的参数匹配关系。
4.根据权利要求3所述的带有诊断功能的污水处理检测方法，其特征在于，所述采用图神经网络算法对关联对齐后的节点特征向量及映射关系进行训练，构建初始动态平衡模型，包括：
将关联对齐后的节点特征向量输入图神经网络的输入层，对所述节点特征向量进行维度转换处理，使节点特征向量的维度与图神经网络的隐藏层维度相匹配；
在所述图神经网络的隐藏层中，通过邻接矩阵描述各节点之间的连接关系，基于所述连接关系对节点特征向量进行聚合处理，得到包含邻居节点信息的聚合特征向量；
对所述聚合特征向量进行非线性激活处理，生成激活特征向量，并将所述激活特征向量输入图神经网络的输出层，通过全连接层对激活特征向量进行处理，输出各处理单元的参数匹配关系预测值，所述参数匹配关系预测值包含污染物浓度匹配范围、运行参数匹配区间及菌群活性匹配区间；
计算所述参数匹配关系预测值与实际参数匹配关系的损失值，采用反向传播算法调整图神经网络的权重参数，使损失值最小化；
设置训练迭代次数阈值，当训练迭代次数达到阈值时，停止训练，将当前的图神经网络模型确定为初始动态平衡模型。
5.根据权利要求1所述的带有诊断功能的污水处理检测方法，其特征在于，所述将实时采集的多源检测数据输入所述动态平衡模型，解析出偏离平衡状态的异常关联节点及对应的异常影响因子，包括：
对实时采集的多源检测数据进行节点映射处理，将数据对应到物质转化关联网络的各节点上，生成实时物质转化关联网络；
将所述实时物质转化关联网络输入所述动态平衡模型，得到各处理单元的参数匹配关系标准值；
提取所述实时物质转化关联网络中各节点的实时参数值，与对应的参数匹配关系标准值进行比对，计算偏差率；
筛选出偏差率超过预设偏差率阈值的节点，标记为候选异常关联节点；
对所述候选异常关联节点进行影响范围分析，确定该述候选异常关联节点进行节点的异常状态对相邻节点的影响程度，生成影响程度评分；
根据所述影响程度评分从候选异常关联节点中确定偏离平衡状态的异常关联节点；
提取所述异常关联节点对应的实时参数值及参数匹配关系标准值，分析导致偏差的参数类型，确定为异常影响因子，所述异常影响因子为导致参数失衡的污染物或设备运行参数。
6.根据权利要求5所述的带有诊断功能的污水处理检测方法，其特征在于，所述对所述候选异常关联节点进行影响范围分析，确定该候选异常关联节点的异常状态对相邻节点的影响程度，生成影响程度评分，包括：
获取所述候选异常关联节点在物质转化关联网络中的相邻节点列表，所述相邻节点为与候选异常关联节点存在直接连接关系的节点；
计算所述候选异常关联节点的偏差率与相邻节点的偏差率的关联性系数，所述关联性系数用于表示两者偏差率变化的同步程度；
根据所述关联性系数及相邻节点的数量，计算影响扩散指数，所述影响扩散指数与关联性系数及相邻节点数量呈正相关；
提取候选异常关联节点在物质转化关联网络中的中心度值，所述中心度值用于表示该候选异常关联节点在所述物质转化关联网络中的连接重要性；
将所述影响扩散指数与中心度值进行加权求和，得到影响程度评分，所述加权求和的权重根据节点类型预设；
将所述影响程度评分按照从高到低的顺序进行排序，选取排序靠前的设定数量的候选异常关联节点作为重点分析对象；
基于所述重点分析对象的影响程度评分，确定其对相邻节点的影响程度等级。
7.根据权利要求1所述的带有诊断功能的污水处理检测方法，其特征在于，所述根据所述异常关联节点及所述异常影响因子生成包含异常处理路径的诊断报告和设备调控指令，包括：
从预设的故障诊断知识库中调取与所述异常关联节点及异常影响因子对应的历史处理案例，所述历史处理案例包含异常原因分析、处理路径及设备调整记录；
对所述历史处理案例进行相似性匹配，筛选出与当前异常情况相似度最高的案例作为参考案例；
根据所述参考案例的处理路径，结合当前污水处理系统的物质转化关联网络，规划出从异常关联节点到正常状态的异常处理路径，所述异常处理路径包含需要调整的处理单元顺序及参数调整方向；
基于所述异常关联节点的位置及异常影响因子的类型，生成诊断报告的核心内容，所述核心内容包含异常现象描述、异常原因推断及异常处理路径说明；
在所述诊断报告中添加异常关联节点的标识、异常影响因子的具体参数及处理路径的步骤分解，形成目标诊断报告；
根据异常处理路径及所述目标诊断报告中的参数调整方向，确定需要调控的设备标识及对应的参数调整值；
将所述设备标识、参数调整值及调整顺序组合，生成设备调控指令，所述设备调控指令用于调整对应处理单元的设备运行参数。
8.根据权利要求7所述的带有诊断功能的污水处理检测方法，其特征在于，所述对所述历史处理案例进行相似性匹配，筛选出与当前异常情况相似度最高的案例作为参考案例，包括：
提取历史处理案例中的异常关联节点特征、异常影响因子特征及处理单元状态特征，构建案例特征向量；
提取当前异常情况中的异常关联节点特征、异常影响因子特征及处理单元状态特征，构建当前特征向量；
计算所述案例特征向量与当前特征向量的相似度，得到相似度评分，并将所述相似度评分按照从高到低的顺序对历史处理案例进行排序，选取排序首位的历史处理案例作为初步参考案例；
验证初步参考案例的处理路径在当前污水处理系统中的可行性，检查处理路径涉及的设备及处理单元是否与当前污水处理系统一致，若可行，则将初步参考案例确定为参考案例；若不可行，则选取排序次位的历史处理案例进行可行性验证，直至找到可行的参考案例。
9.一种带有诊断功能的污水处理检测系统，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器和所述处理器连接，所述存储器用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述存储器中的程序、指令或代码，以实现上述权利要求1-8任意一项所述的带有诊断功能的污水处理检测方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN120930071B (zh) * 2025-10-10 2026-01-02 内蒙古农业大学 应用于火山岩净水系统的数据融合处理方法及系统
CN120939760B (zh) * 2025-10-15 2026-02-03 开源环境科技集团有限公司 中空纤维膜清洗压力自适应调节控制方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN119484589A (zh) * 2025-01-10 2025-02-18 洛阳泽衡环境科技有限公司 用于污水处理设备的远程控制方法、系统及存储介质

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117708976A (zh) * 2023-12-11 2024-03-15 中车长春轨道客车股份有限公司 悬浮导向系统性能优化的控制方法、装置及电子设备
CN118157321A (zh) * 2024-03-26 2024-06-07 南京恒星自动化设备有限公司 以铁路电力监控装置为平台的智能箱式变电站及监控方法
CN120218555A (zh) * 2025-03-28 2025-06-27 南京光时代数字科技有限公司 一种基于人工智能的水资源调度优化方法及系统
CN119914989B (zh) * 2025-04-03 2025-07-29 深圳华建综合能源技术有限公司 一种基于虚拟电厂响应的空调调度方法及装置
CN120445371B (zh) * 2025-05-22 2026-01-23 天津市森特奈电子有限公司 一种智能流量传感器测试分析方法及系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN119484589A (zh) * 2025-01-10 2025-02-18 洛阳泽衡环境科技有限公司 用于污水处理设备的远程控制方法、系统及存储介质

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