公布日：2024.12.27
申请日：2024.11.15
分类号：G06F18/2433(2023.01)I;G06F17/11(2006.01)I;G06F18/214(2023.01)I;C02F1/00(2023.01)I;C02F3/00(2023.01)I
摘要
本申请提供了一种人工智能辅助的废水处理工艺优化方法、系统和介质。该方法包括：获取废水成分数据，根据废水成分数据获得适配工艺类型数据，根据适配工艺类型数据和废水回收需求数据确定出水水质指标需求数据，并处理获得适配工艺参数数据，根据适配工艺参数数据进行废水处理，获得不同处理环节的出水水质评估指数，进而确定标注环节，根据标注环节的运行偏差数据处理获得环节偏差等级数据，根据环节偏差等级数据处理获得优化工艺参数数据，根据优化工艺参数数据对标注环节进行工艺优化，并进行供需匹配度评估和设备稳定性评估，根据供需匹配度评估结果和设备稳定性评估结果进行工艺优化提醒；从而实现对废水处理工艺进行优化的目的。
权利要求书
1.一种人工智能辅助的废水处理工艺优化方法，其特征在于，包括以下步骤：获取废水成分数据，将废水成分数据输入预设输入预设废水处理工艺流程管控平台数据库中进行匹配识别，获得适配工艺类型数据；获取废水回收需求数据，根据所述适配工艺类型数据和废水回收需求数据确定出水水质指标需求数据，根据出水水质指标需求数据处理获得适配工艺参数数据；根据所述适配工艺参数数据进行废水处理，获得不同处理环节的出水水质指标数据，根据出水水质指标数据进行处理，获得出水水质评估指数，并确定标注环节；获取所述标注环节的运行偏差数据，根据运行偏差数据处理获得环节偏差等级数据，根据环节偏差等级数据处理获得优化工艺参数数据，根据优化工艺参数数据对标注环节进行工艺优化。
2.根据权利要求1所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化方法，其特征在于，所述获取废水成分数据，将废水成分数据输入预设输入预设废水处理工艺流程管控平台数据库中进行匹配识别，获得适配工艺类型数据，包括：获取废水成分数据，废水成分数据包括有机物浓度数据、氮磷含量数据、重金属含量数据和微生物含量数据；将所述有机物浓度数据、氮磷含量数据、重金属含量数据和微生物含量数据输入预设废水处理工艺流程管控平台数据库中进行匹配识别，获得适配工艺类型数据。
3.根据权利要求2所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化方法，其特征在于，所述获取废水回收需求数据，根据所述适配工艺类型数据和废水回收需求数据确定出水水质指标需求数据，根据出水水质指标需求数据处理获得适配工艺参数数据，包括：获取废水回收需求数据，包括浊度需求数据、重金属含量需求数据、盐分含量需求数据、营养物质含量需求数据和微生物含量需求数据；将所述浊度需求数据、重金属含量需求数据、盐分含量需求数据、营养物质含量需求数据和微生物含量需求数据以及所述适配工艺类型数据输入预设水质指标需求匹配模型中进行处理，获得出水水质指标需求数据；所述出水水质指标需求数据包括化学需氧量需求数据、生化需氧量需求数据、悬浮物含量需求数据、酸碱度需求数据、重金属含量需求数据和氮磷含量需求数据；将所述有机物浓度数据、氮磷含量数据、重金属含量数据和微生物含量数据以及所述化学需氧量需求数据、生化需氧量需求数据、悬浮物含量需求数据、酸碱度需求数据、重金属含量需求数据和氮磷含量需求数据输入预设废水处理工艺参数预测模型中进行处理，获得适配工艺参数数据。
4.根据权利要求3所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化方法，其特征在于，所述根据所述适配工艺参数数据进行废水处理，获得不同处理环节的出水水质指标数据，根据出水水质指标数据进行处理，获得出水水质评估指数，并确定标注环节，包括：根据所述适配工艺参数数据进行废水处理，获得不同处理环节的出水水质指标数据，包括化学需氧量数据、生化需氧量数据、悬浮物含量数据、酸碱度数据、重金属含量数据和氮磷含量数据；将不同处理环节的所述化学需氧量数据、生化需氧量数据、悬浮物含量数据、酸碱度数据、重金属含量数据和氮磷含量数据分别进行计算，获得不同处理环节对应的出水水质评估指数；将不同处理环节的所述出水水质评估指数分别与对应环节的预设出水水质评估指数阈值进行对比，将阈值对比结果不符合预设阈值对比结果要求的处理环节作为标注环节。
5.根据权利要求4所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化方法，其特征在于，所述获取所述标注环节的运行偏差数据，根据运行偏差数据处理获得环节偏差等级数据，根据环节偏差等级数据处理获得优化工艺参数数据，根据优化工艺参数数据对标注环节进行工艺优化，包括：获取所述标注环节的运行偏差数据，包括进水速度偏差数据、运行时间偏差数据、能耗偏差数据和出水流量偏差数据；根据所述进水速度偏差数据、运行时间偏差数据、能耗偏差数据和出水流量偏差数据进行计算，获得环节偏差评估指数；将所述环节偏差评估指数与预设环节偏差评估指数阈值进行对比，若阈值对比结果不符合预设阈值对比结果要求，则根据阈值对比结果所属的范围等级确定环节偏差等级数据；将所述环节偏差等级数据输入预设废水处理工艺流程管控平台数据库中进行匹配识别，获得优化工艺参数数据；根据所述优化工艺参数数据对所述标注环节进行工艺优化。
6.根据权利要求5所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化方法，其特征在于，还包括：获取工艺优化后的出水水质评估指数和出水产量数据，将工艺优化后的出水水质评估指数作为优化出水水质评估指数；将所述优化出水水质评估指数输入预设供给用户匹配数据库中进行匹配识别，获得推荐供给用户数据；获取推荐供给用户的废水使用量需求数据和出水水质指标需求指数；根据所述出水水质评估指数、出水水质指标需求指数、出水产量数据和废水使用量需求数据进行计算，获得供需匹配度评估指数；将所述供需匹配度评估指数与预设供需匹配度评估指数阈值进行对比，若阈值对比结果不符合预设阈值对比结果要求，则进行工艺优化提醒。
7.根据权利要求6所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化方法，其特征在于，还包括：对废水处理设备进行高负荷测试，获取废水进水量数据、设备运行参数偏差数据、设备能耗偏差数据及其对应出水水质评估指数；根据所述优化出水水质评估指数以及所述废水进水量数据、设备运行参数偏差数据、设备能耗偏差数据及其对应出水水质评估指数进行计算，获得设备稳定性评估指数；将所述设备稳定性评估指数与预设设备稳定性评估指数阈值进行对比，若阈值对比结果不符合预设阈值对比结果要求，则进行工艺优化提醒。
8.一种人工智能辅助的废水处理工艺优化系统，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储人工智能辅助的废水处理工艺优化方法的程序，所述人工智能辅助的废水处理工艺优化的方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：获取废水成分数据，将废水成分数据输入预设输入预设废水处理工艺流程管控平台数据库中进行匹配识别，获得适配工艺类型数据；获取废水回收需求数据，根据所述适配工艺类型数据和废水回收需求数据确定出水水质指标需求数据，根据出水水质指标需求数据处理获得适配工艺参数数据；根据所述适配工艺参数数据进行废水处理，获得不同处理环节的出水水质指标数据，根据出水水质指标数据进行处理，获得出水水质评估指数，并确定标注环节；获取所述标注环节的运行偏差数据，根据运行偏差数据处理获得环节偏差等级数据，根据环节偏差等级数据处理获得优化工艺参数数据，根据优化工艺参数数据对标注环节进行工艺优化。
9.根据权利要求8所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化系统，其特征在于，所述获取废水成分数据，将废水成分数据输入预设输入预设废水处理工艺流程管控平台数据库中进行匹配识别，获得适配工艺类型数据，包括：获取废水成分数据，废水成分数据包括有机物浓度数据、氮磷含量数据、重金属含量数据和微生物含量数据；将所述有机物浓度数据、氮磷含量数据、重金属含量数据和微生物含量数据输入预设废水处理工艺流程管控平台数据库中进行匹配识别，获得适配工艺类型数据。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储人工智能辅助的废水处理工艺优化程序，所述人工智能辅助的废水处理工艺优化程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化方法的步骤。
发明内容
本申请的目的在于提供一种人工智能辅助的废水处理工艺优化方法、系统和介质，首先根据废水成分数据获得适配工艺类型，根据适配工艺类型和废水回收需求确定出水水质指标需求，进而获得适配工艺参数数据，然后对不同处理环节的出水水质进行评估，进而对水质异常的环节进行标注，然后判定标注环节的环节偏差等级，进而获得优化工艺参数数据，并进行供需匹配度评估和设备稳定性评估，根据供需匹配度评估结果和设备稳定性评估结果进行工艺优化提醒，从而实现对废水处理工艺进行智能优化的目的。
本申请还提供了一种人工智能辅助的废水处理工艺优化方法，包括以下步骤：获取废水成分数据，将废水成分数据输入预设输入预设废水处理工艺流程管控平台数据库中进行匹配识别，获得适配工艺类型数据；获取废水回收需求数据，根据所述适配工艺类型数据和废水回收需求数据确定出水水质指标需求数据，根据出水水质指标需求数据处理获得适配工艺参数数据；根据所述适配工艺参数数据进行废水处理，获得不同处理环节的出水水质指标数据，根据出水水质指标数据进行处理，获得出水水质评估指数，并确定标注环节；获取所述标注环节的运行偏差数据，根据运行偏差数据处理获得环节偏差等级数据，根据环节偏差等级数据处理获得优化工艺参数数据，根据优化工艺参数数据对标注环节进行工艺优化。
可选地，在本申请所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化方法中，所述获取废水成分数据，将废水成分数据输入预设输入预设废水处理工艺流程管控平台数据库中进行匹配识别，获得适配工艺类型数据，包括：获取废水成分数据，废水成分数据包括有机物浓度数据、氮磷含量数据、重金属含量数据和微生物含量数据；将所述有机物浓度数据、氮磷含量数据、重金属含量数据和微生物含量数据输入预设废水处理工艺流程管控平台数据库中进行匹配识别，获得适配工艺类型数据。
可选地，在本申请所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化方法中，所述获取废水回收需求数据，根据所述适配工艺类型数据和废水回收需求数据确定出水水质指标需求数据，根据出水水质指标需求数据处理获得适配工艺参数数据，包括：获取废水回收需求数据，包括浊度需求数据、重金属含量需求数据、盐分含量需求数据、营养物质含量需求数据和微生物含量需求数据；将所述浊度需求数据、重金属含量需求数据、盐分含量需求数据、营养物质含量需求数据和微生物含量需求数据以及所述适配工艺类型数据输入预设水质指标需求匹配模型中进行处理，获得出水水质指标需求数据；所述出水水质指标需求数据包括化学需氧量需求数据、生化需氧量需求数据、悬浮物含量需求数据、酸碱度需求数据、重金属含量需求数据和氮磷含量需求数据；将所述有机物浓度数据、氮磷含量数据、重金属含量数据和微生物含量数据以及所述化学需氧量需求数据、生化需氧量需求数据、悬浮物含量需求数据、酸碱度需求数据、重金属含量需求数据和氮磷含量需求数据输入预设废水处理工艺参数预测模型中进行处理，获得适配工艺参数数据。
可选地，在本申请所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化方法中，所述根据所述适配工艺参数数据进行废水处理，获得不同处理环节的出水水质指标数据，根据出水水质指标数据进行处理，获得出水水质评估指数，并确定标注环节，包括：根据所述适配工艺参数数据进行废水处理，获得不同处理环节的出水水质指标数据，包括化学需氧量数据、生化需氧量数据、悬浮物含量数据、酸碱度数据、重金属含量数据和氮磷含量数据；将不同处理环节的所述化学需氧量数据、生化需氧量数据、悬浮物含量数据、酸碱度数据、重金属含量数据和氮磷含量数据分别进行计算，获得不同处理环节对应的出水水质评估指数；将不同处理环节的所述出水水质评估指数分别与对应环节的预设出水水质评估指数阈值进行对比，将阈值对比结果不符合预设阈值对比结果要求的处理环节作为标注环节。
可选地，在本申请所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化方法中，所述获取所述标注环节的运行偏差数据，根据运行偏差数据处理获得环节偏差等级数据，根据环节偏差等级数据处理获得优化工艺参数数据，根据优化工艺参数数据对标注环节进行工艺优化，包括：获取所述标注环节的运行偏差数据，包括进水速度偏差数据、运行时间偏差数据、能耗偏差数据和出水流量偏差数据；根据所述进水速度偏差数据、运行时间偏差数据、能耗偏差数据和出水流量偏差数据进行计算，获得环节偏差评估指数；将所述环节偏差评估指数与预设环节偏差评估指数阈值进行对比，若阈值对比结果不符合预设阈值对比结果要求，则根据阈值对比结果所属的范围等级确定环节偏差等级数据；将所述环节偏差等级数据输入预设废水处理工艺流程管控平台数据库中进行匹配识别，获得优化工艺参数数据；根据所述优化工艺参数数据对所述标注环节进行工艺优化。
可选地，在本申请所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化方法中，还包括：获取工艺优化后的出水水质评估指数和出水产量数据，将工艺优化后的出水水质评估指数作为优化出水水质评估指数；将所述优化出水水质评估指数输入预设供给用户匹配数据库中进行匹配识别，获得推荐供给用户数据；获取推荐供给用户的废水使用量需求数据和出水水质指标需求指数；根据所述出水水质评估指数、出水水质指标需求指数、出水产量数据和废水使用量需求数据进行计算，获得供需匹配度评估指数；将所述供需匹配度评估指数与预设供需匹配度评估指数阈值进行对比，若阈值对比结果不符合预设阈值对比结果要求，则进行工艺优化提醒。
可选地，在本申请所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化方法中，还包括：对废水处理设备进行高负荷测试，获取废水进水量数据、设备运行参数偏差数据、设备能耗偏差数据及其对应出水水质评估指数；根据所述优化出水水质评估指数以及所述废水进水量数据、设备运行参数偏差数据、设备能耗偏差数据及其对应出水水质评估指数进行计算，获得设备稳定性评估指数；将所述设备稳定性评估指数与预设设备稳定性评估指数阈值进行对比，若阈值对比结果不符合预设阈值对比结果要求，则进行工艺优化提醒。
第二方面，本申请提供了一种人工智能辅助的废水处理工艺优化系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中存储人工智能辅助的废水处理工艺优化方法的程序，所述人工智能辅助的废水处理工艺优化方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：获取废水成分数据，将废水成分数据输入预设输入预设废水处理工艺流程管控平台数据库中进行匹配识别，获得适配工艺类型数据；获取废水回收需求数据，根据所述适配工艺类型数据和废水回收需求数据确定出水水质指标需求数据，根据出水水质指标需求数据处理获得适配工艺参数数据；根据所述适配工艺参数数据进行废水处理，获得不同处理环节的出水水质指标数据，根据出水水质指标数据进行处理，获得出水水质评估指数，并确定标注环节；获取所述标注环节的运行偏差数据，根据运行偏差数据处理获得环节偏差等级数据，根据环节偏差等级数据处理获得优化工艺参数数据，根据优化工艺参数数据对标注环节进行工艺优化。
可选地，在本申请所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化系统中，所述获取废水成分数据，将废水成分数据输入预设输入预设废水处理工艺流程管控平台数据库中进行匹配识别，获得适配工艺类型数据，包括：获取废水成分数据，废水成分数据包括有机物浓度数据、氮磷含量数据、重金属含量数据和微生物含量数据；将所述有机物浓度数据、氮磷含量数据、重金属含量数据和微生物含量数据输入预设废水处理工艺流程管控平台数据库中进行匹配识别，获得适配工艺类型数据。
第三方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储人工智能辅助的废水处理工艺优化方法程序，所述人工智能辅助的废水处理工艺优化方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的人工智能辅助的废水处理工艺优化方法的步骤。
由上可知，本申请提供的一种人工智能辅助的废水处理工艺优化方法、系统和介质，首先根据废水成分数据获得适配工艺类型，根据适配工艺类型和废水回收需求确定出水水质指标需求，进而获得适配工艺参数数据，然后对不同处理环节的出水水质进行评估，进而对水质异常的环节进行标注，然后判定标注环节的环节偏差等级，进而获得优化工艺参数数据，并进行供需匹配度评估和设备稳定性评估，根据供需匹配度评估结果和设备稳定性评估结果进行工艺优化提醒，从而实现对废水处理工艺进行智能优化的目的。
（发明人：刘天来;丘冠权;陈晨;吴煊;梁洪敏;张晟;龙腾;吴从发;鲍永建）
