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污水監控處理系統及智能分析處理方法

發布時間:2019-12-17 11:42:38  中國污水處理工程網

  申請日2019.09.11

  公開(公告)日2019.11.15

  IPC分類號G05B19/418

  摘要

  一種污水的監控處理系統及智能分析處理方法、存儲介質,該監控處理系統包括:信息采集裝置中的一個或多個傳感器用于設置于污水處理過程中的一個或多個環節處以檢測污水中的一種或多種參數;人工智能監控中心用于根據預先建立的污水調控模型對傳感器的數據進行智能分析,產生控制污水處理過程的調節指令;控制裝置中的一個或多個執行機構用于設置于污水處理過程中的一個或多個環節處且用于響應于調節指令以改變污水的處理狀態。由于人工智能監控中心能夠對傳感器的數據進行進一步地人工智能處理,使得其可以達到對污水處理過程的運行數據進行廣維度的、大數據量的、高運算速度的處理要求,利于實現及時、精準的運營調控作業。

  權利要求書

  1.一種污水的監控處理系統,其特征在于,包括:

  信息采集裝置,包括一個或多個傳感器,所述傳感器用于設置于污水處理過程中的一個或多個環節處,以檢測污水中的一種或多種參數;

  人工智能監控中心,與所述信息采集裝置連接,以獲取所述傳感器的數據;所述人工智能監控中心用于根據預先建立的污水調控模型對所述傳感器的數據進行智能分析,產生控制污水處理過程的調節指令;所述污水調控模型用于利用污水當前的水量和水質的參數預測接下來一段時間內污水的水量和水質的變化趨勢;

  控制裝置,包括一個或多個執行機構,所述執行機構用于設置于污水處理過程中的一個或多個環節處,且用于響應于所述調節指令以改變污水的處理狀態。

  2.如權利要求1所述的監控處理系統,其特征在于,所述污水處理過程包括調節池、柵格設備、沉砂池、厭氧池、好氧池、缺氧池、供氣設備、加藥設備、污泥回流設備、二沉池、污泥濃縮池、污泥脫水間、濾池、消毒池的環節;

  所述調節池用于接收生產設備生產過程中所產生的污水,并調節污水量和污水水質;

  所述柵格設備用于接收從調節池流出的污水,并去除污水中的懸浮物和/或漂浮物質;

  所述沉砂池用于接收從柵格設備流出的污水,并沉淀污水中的有害泥沙;

  所述厭氧池用于接收從沉砂池流出的污水,通過活性污泥里的厭氧微生物處理污水,其出水按照一定分配比例分別流入所述好氧池、缺氧池;

  所述好氧池用于接收從厭氧池流出的部分或全部污水,通過活性污泥里的好氧微生物處理污水;

  所述缺氧池用于接收從好氧池流出的全部污水以及從厭氧池流出的部分或全部污水,通過活性污泥里的好氧微生物、厭氧微生物處理污水;

  所述供氣設備用于調節好氧池和缺氧池的曝氣量;

  所述二沉池用于接收從缺氧池流出的污水,并使污水中的活性污泥沉降下來;

  所述加藥設備用于在二沉池的污水流入端進行投藥,用于除TP、降COD和/或調節pH;

  所述污泥回流設備用于調節二沉池中活性污泥向好氧池和/或厭氧池的回流量,以及用于調節所述缺氧池中活性污泥向所述好氧池的回流量;

  所述污泥濃縮池用于接收用從二沉池傳輸過來的活性污泥,并對活性污泥進一步沉降、濃縮和降解;

  所述污泥脫水間用于接收從污泥濃縮池傳輸過來的活性污泥,并對活性污泥進行脫水;

  所述濾池用于接收從二沉池流出的污水,并對污水進行疏水性污染物質的截留過濾;

  所述消毒池用于接收從濾池流出的污水,并對污水進行消毒處理以作為待排放的污水;

  所述傳感器用于設置在所述調節池、沉砂池、厭氧池、好氧池、缺氧池、供氣設備、二沉池、濾池中的一個或多個環節處,并且用于檢測對應環節處污水的一種或多種參數。

  3.如權利要求2所述的監控處理系統,其特征在于,所述傳感器包括COD傳感器、TP傳感器、TN傳感器、pH傳感器、SS傳感器、MLSS傳感器、NH3-N傳感器、超聲波流量計、超聲波泥位計、渦街流量計、氣壓計,以及用于檢測污水的酸堿度、氧化還原電位、溶解氧濃度和水溫的一體式多參數傳感器中的一者或多者。

  4.如權利要求2所述的監控處理系統,其特征在于,所述控制裝置的執行機構用于設置在所述調節池、厭氧池、好氧池、缺氧池、供氣設備、加藥設備、污泥回流設備、二沉池、濾池中的一個或多個環節處,并且用于控制調節池的出水量、好氧池的進水量、缺氧池的分別來自厭氧池和好氧池的進水量、供氣設備的曝氣量、加藥設備的投藥量、污泥回流設備的流量、二沉池的污泥輸出量、濾池的反沖洗頻率中的一者或多者;

  所述執行機構為電動閥門、電動泵、氣動閥門、氣動泵或風機,以及相配套的繼電器或變頻器。

  5.如權利要求1-4中任一項所述的監控處理系統,其特征在于,所述人工智能監控中心包括:

  智能分析裝置,內部預先建立有所述污水調控模型;所述智能分析裝置用于接收所述傳感器的數據以獲知污水的當前參數,并且利用污水的當前參數預測接下來一段時間內污水的變化趨勢,以及觸發相應的污水調節機制以應對所述變化趨勢;

  指令產生裝置,與所述智能分析裝置連接,用于響應于所述智能分析裝置觸發的污水調節機制,產生與所述污水調節機制相對應的調節指令。

  6.如權利要求5所述的監控處理系統,其特征在于,所述污水調控模型的建立過程包括:

  根據所述傳感器的數據制作訓練集,所述訓練集中的數據為所檢測污水中的一部分參數在前一段時間對應的數據,所述訓練集中的數據的標簽為所檢測污水中的一部分參數在后一段時間對應的數據;

  利用所述訓練集,通過機器學習,訓練得到污水調控模型。

  7.一種污水的智能分析處理方法,其特征在于,包括:

  獲取一個或多個傳感器的數據,所述傳感器用于設置于污水處理過程中的一個或多個環節處,以檢測污水中的一種或多種參數;

  根據預先建立的污水調控模型對所述傳感器的數據進行智能分析,以利用污水的當前參數預測接下來一段時間內污水的變化趨勢;

  根據所述變化趨勢產生對應的調節指令,以使得污水處理過程中的一個或多個環節響應于所述調節指令并改變污水的處理狀態。

  8.如權利要求7所述的智能分析處理方法,其特征在于,所述傳感器包括COD傳感器、TP傳感器、TN傳感器、pH傳感器、SS傳感器、MLSS傳感器、NH3-N傳感器、超聲波流量計、超聲波泥位計、渦街流量計、氣壓計,以及用于檢測污水的酸堿度、氧化還原電位、溶解氧濃度和水溫的一體式多參數傳感器中的一者或多者。

  9.如權利要求8所述的智能分析處理方法,其特征在于,所述污水調控模型的建立過程包括:

  根據所述傳感器的數據制作訓練集,所述訓練集中的數據為所檢測污水中的一部分參數在前一段時間對應的數據,所述訓練集中的數據的標簽為所檢測污水中的一部分參數在后一段時間對應的數據;

  利用所述訓練集,通過機器學習,訓練得到污水調控模型。

  10.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于,包括程序,所述程序能夠被處理器執行以實現如權利要求7-9中任一項所述的智能分析處理方法。

  說明書

  一種污水的監控處理系統及智能分析處理方法、存儲介質

  技術領域

  本發明涉及污水處理技術領域,具體涉及一種污水的監控處理系統及智能分析處理方法、存儲介質。

  背景技術

  隨著城市化、工業化的不斷提速,我國水環境已遭到嚴重破壞并有繼續惡化的趨勢。污水排放不但嚴重影響著居民的日常生活,而且破壞了大自然的生態平衡。為了降低污染物的排放總量,全國各地已經紛紛建立了污水處理廠,然而在污水處理過程還長期存在著電能消耗過大、運行成本居高、副產物造成二次污染、因運營控制不當而導致出水超標的問題,因此,研究污水處理過程優化控制實現節能降耗意義重大,是未來污水處理行業必然的發展趨勢。例如,在工廠的生產周期中,生產旺季所產生的污水量大、污染物濃度高、水質變化快,對于其污水處理設施、設備造成極大的壓力,大大增加了超標排放的風險。那么,在工業污水處理時,對進水水量、水質調節以及各階段處理工藝的運行參數調控極重要,為保障出水水質,通常采用過飽和式運營控制來應對污水水質、水量的變化情形,這就導致了運營成本的不合理增加。

  現有污水處理系統中,常常通過在污水處理各環節、污水處理設備和地點中設備相應的傳感器,來監測污水量以及污水水質情況,然后根據傳感器所監測的數據,來控制污水處理流程和相應設備,例如調節污水進水量、投藥時機、投藥量等。

  國內可用于污水處理的自動化污水處理系統已初步成熟,可以滿足一些要求條件不高的污水處理場合,并不適用于高標準的污水處理要求,究其原因是沒有可以處理大量運行數據、快速運算、并且具有可預測水質變化趨勢的中央處理器。僅依靠運營現場的具有豐富經驗和良好職業素質的運營管理人員依靠分析判斷來下達指令,以調動基礎運營人員去進行日常的運營工作的運營管理模式,很容易出現指揮人員判斷錯誤、處理不及時,執行人員理解不到位、落實不及時的情況,不僅造成人力調節錯亂的情形,還增加了污水處理過程的用工成本。

  在污水處理過程中,污水信息所包含的各種參數都是動態變化的,當前還沒有根據污水處理設備的實際運行參數來進行狀態預判和過程自動控制的能力,不能達到保持出水穩定達標排放的運行狀態,智能化的程度還有待提高。

  發明內容

  本發明主要解決的技術問題是如何改善現有污水處理系統的數據分析能力,以提高污水處理過程的準確性和智能性。為解決上述技術問題,本申請提供一種污水的監控處理系統及智能分析處理方法、存儲介質。

  根據第一方面,一種實施例中提供一種污水的監控處理系統,包括:

  信息采集裝置,包括一個或多個傳感器,所述傳感器用于設置于污水處理過程中的一個或多個環節處,以檢測污水中的一種或多種參數;

  人工智能監控中心,與所述信息采集裝置連接,以獲取所述傳感器的數據;所述人工智能監控中心用于根據預先建立的污水調控模型對所述傳感器的數據進行智能分析,產生控制污水處理過程的調節指令;所述污水調控模型用于利用污水當前的水量和水質的參數預測接下來一段時間內污水的水量和水質的變化趨勢;

  控制裝置,包括一個或多個執行機構,所述執行機構用于設置于污水處理過程中的一個或多個環節處,且用于響應于所述調節指令以改變污水的處理狀態。

  所述污水處理過程包括調節池、柵格設備、沉砂池、厭氧池、好氧池、缺氧池、供氣設備、加藥設備、污泥回流設備、二沉池、污泥濃縮池、污泥脫水間、濾池、消毒池的環節;所述調節池用于接收生產設備生產過程中所產生的污水,并調節污水量和污水水質;所述柵格設備用于接收從調節池流出的污水,并去除污水中的懸浮物和/或漂浮物質;所述沉砂池用于接收從柵格設備流出的污水,并沉淀污水中的有害泥沙;所述厭氧池用于接收從沉砂池流出的污水,通過活性污泥里的厭氧微生物處理污水,其出水按照一定分配比例分別流入所述好氧池、缺氧池;所述好氧池用于接收從厭氧池流出的部分或全部污水,通過活性污泥里的好氧微生物處理污水;所述缺氧池用于接收從好氧池流出的全部污水以及從厭氧池流出的部分或全部污水,通過活性污泥里的好氧微生物、厭氧微生物處理污水;所述供氣設備用于調節好氧池和缺氧池的曝氣量;所述二沉池用于接收從缺氧池流出的污水,并使污水中的活性污泥沉降下來;所述加藥設備用于在二沉池的污水流入端進行投藥,用于除TP、降COD和/或調節pH;所述污泥回流設備用于調節二沉池中活性污泥向好氧池和/或厭氧池的回流量,以及用于調節所述缺氧池中活性污泥向所述好氧池的回流量;所述污泥濃縮池用于接收用從二沉池傳輸過來的活性污泥,并對活性污泥進一步沉降、濃縮和降解;所述污泥脫水間用于接收從污泥濃縮池傳輸過來的活性污泥,并對活性污泥進行脫水;所述濾池用于接收從二沉池流出的污水,并對污水進行疏水性污染物質的截留過濾;所述消毒池用于接收從濾池流出的污水,并對污水進行消毒處理以作為待排放的污水;所述傳感器用于設置在所述調節池、沉砂池、厭氧池、好氧池、缺氧池、供氣設備、二沉池、濾池中的一個或多個環節處,并且用于檢測對應環節處污水的一種或多種參數。

  所述傳感器包括COD傳感器、TP傳感器、TN傳感器、pH傳感器、SS傳感器、MLSS傳感器、NH3-N傳感器、超聲波流量計、超聲波泥位計、渦街流量計、氣壓計,以及用于檢測污水的酸堿度、氧化還原電位、溶解氧濃度和水溫的一體式多參數傳感器中的一者或多者。

  所述控制裝置的執行機構用于設置在所述調節池、厭氧池、好氧池、缺氧池、供氣設備、加藥設備、污泥回流設備、二沉池、濾池中的一個或多個環節處,并且用于控制調節池的出水量、好氧池的進水量、缺氧池的分別來自厭氧池和好氧池的進水量、供氣設備的曝氣量、加藥設備的投藥量、污泥回流設備的流量、二沉池的污泥輸出量、濾池的反沖洗頻率中的一者或多者;所述執行機構為電動閥門、電動泵、氣動閥門、氣動泵或風機,以及相配套的繼電器或變頻器。

  所述人工智能監控中心包括:智能分析裝置,內部預先建立有所述污水調控模型;所述智能分析裝置用于接收所述傳感器的數據以獲知污水的當前參數,并且利用污水的當前參數預測接下來一段時間內污水的變化趨勢,以及觸發相應的污水調節機制以應對所述變化趨勢;指令產生裝置,與所述智能分析裝置連接,用于響應于所述智能分析裝置觸發的污水調節機制,產生與所述污水調節機制相對應的調節指令。

  所述污水調控模型的建立過程包括:根據所述傳感器的數據制作訓練集,所述訓練集中的數據為所檢測污水中的一部分參數在前一段時間對應的數據,所述訓練集中的數據的標簽為所檢測污水中的一部分參數在后一段時間對應的數據;利用所述訓練集,通過機器學習,訓練得到污水調控模型。

  第二方面,一種實施例中提供一種污水的智能分析處理方法,包括:獲取一個或多個傳感器的數據,所述傳感器用于設置于污水處理過程中的一個或多個環節處,以檢測污水中的一種或多種參數;根據預先建立的污水調控模型對所述傳感器的數據進行智能分析,以利用污水的當前參數預測接下來一段時間內污水的變化趨勢;根據所述變化趨勢產生對應的調節指令,以使得污水處理過程中的一個或多個環節響應于所述調節指令并改變污水的處理狀態。

  所述傳感器包括COD傳感器、TP傳感器、TN傳感器、pH傳感器、SS傳感器、MLSS傳感器、NH3-N傳感器、超聲波流量計、超聲波泥位計、渦街流量計、氣壓計,以及用于檢測污水的酸堿度、氧化還原電位、溶解氧濃度和水溫的一體式多參數傳感器中的一者或多者。

  所述污水調控模型的建立過程包括:根據所述傳感器的數據制作訓練集,所述訓練集中的數據為所檢測污水中的一部分參數在前一段時間對應的數據,所述訓練集中的數據的標簽為所檢測污水中的一部分參數在后一段時間對應的數據;利用所述訓練集,通過機器學習,訓練得到污水調控模型。

  根據第三方面,一種實施例中提供一種計算機可讀存儲介質,包括程序,所述程序能夠被處理器執行以實現上述第二方面中所述的方法。

  本申請的有益效果是:

  一種污水的監控處理系統及智能分析處理方法、存儲介質,該監控處理系統包括信息采集裝置、人工智能監控中心和控制裝置,其中,信息采集裝置包括一個或多個傳感器,該些傳感器用于設置于污水處理過程中的一個或多個環節處以檢測污水中的一種或多種參數;人工智能監控中心與信息采集裝置連接以獲取傳感器的數據;人工智能監控中心用于根據預先建立的污水調控模型對傳感器的數據進行智能分析,產生控制污水處理過程的調節指令;該污水調控模型用于利用污水當前的水量和水質的參數預測接下來一段時間內污水的水量和水質的變化趨勢;控制裝置包括一個或多個執行機構,該些執行機構用于設置于污水處理過程中的一個或多個環節處且用于響應于調節指令以改變污水的處理狀態。第一方面,由于人工智能監控中心通過信息采集裝置獲取傳感器的數據并對數據進行進一步地處理,使得人工智能監控中心能夠達到對污水處理過程的運行數據進行廣維度的、大數據量的、高運算速度的處理要求,利于實現及時、精準的運營調控作業;第二方面,由于人工智能監控中心根據預先建立的污水調控模型對傳感器的數據進行智能分析,從而產生控制污水處理過程的調節指令,使得人工智能監控中心能夠根據污水調控模型以及相關的深度學習技術進行不斷地人工智能分析,并且不斷地學習進步,如此可以適用不同處理規模、工藝設計、污水水質、排放標準的污水處理過程,從而智能化地控制污水處理設施的作業過程,實現更全面、更穩定的運行控制功能;第三方面,由于為人工智能監控中心設置了智能分析裝置,從而通過智能分析裝置利用污水的當前參數預測接下來一段時間內工廠生產車間排放的污水的變化趨勢以及觸發相應的污水調節機制以應對該變化趨勢,使得人工智能監控中心可以預測未來一段時間內的水質變化,實現更高維度的全局把控;第四方面,基于監控處理系統而提供的智能分析處理方法具有對傳感器數據進行智能分析的作用,可以利用污水的當前參數預測接下來一段時間內污水的變化趨勢,從而利于對污水處理過程中的一個或多個環節進行調節時,達到預先知曉、快速反應、及時處理的調節效果;第五方面,由于物理沉積、化學反應等環節的存在致使污水的處理過程具有滯后性的特點,往往不能夠直接發現處理狀態中的問題并及時地解決問題,會導致污水的重新治理所需要的時間被延長,無法達到預期的治理效果,而本申請請求保護的污水的智能分析處理方法可以很好地避免這一不良現象的發生,采用實時預測+提前治理的應對機制,能夠有效地應對污水的變化趨勢并及時地改變污水的處理狀態,從而保證出水水質持久地達到標準要求;第六方面,本申請技術方案在利用實時預測+提前治理的應對機制時,還能夠起到充分利用化學藥劑、充分進行化學反應的作用,可以最大限度地節省化學藥劑的使用量,甚至能夠節約30%的化學藥劑,降低污水處理作業的藥品投入成本。(發明人孫煜皓)

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