一种化工厂污水处理监控方法及系统与流程

本发明涉及废水处理，尤其涉及一种化工厂污水处理监控方法及系统。

背景技术：

1、废水处理技术领域是指一组专门用于处理和净化工业和城市废水的技术和方法。这个领域的目标是将废水从工业过程或城市排水系统中去除污染物和污染物物质，以确保排放到环境中的水具有足够的质量，不会对环境和人类健康造成危害。废水处理技术领域包括物理、化学和生物方法，用于去除污染物、杀菌和净化废水。

2、其中，化工厂污水处理监控方法的目的在于确保化工工厂产生的废水经过有效的处理和监控。这旨在实现多重目标，包括废水净化和排放合规性，资源回收，以及生态保护。具体而言，该方法通过物理、化学和生物处理手段去除废水中的有害物质，如化学物质和有机化合物，以确保排放到环境中的水质量符合法规的要求，不会对环境和生态系统造成危害。同时，废水处理监控方法还有助于回收可再利用的资源，减少资源浪费。这一过程通常依赖于监控技术，包括传感器和自动化系统，以监测和调整废水处理过程，确保其高效性和合规性。

3、现有的化工厂污水处理方法主要依赖于人工监控和经验决策，这种方法在处理复杂、大规模、实时变化的污水处理问题时，效率低下，错误率高，且无法发现和预警潜在故障。此外，现有方法也无法实时调整处理参数以适应环境变化，并且无法准确地预测微生物群落的最佳状态，导致污水处理效果不佳。所以，现有方法在故障预警、处理效果和效率上存在显著的不足之处。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种化工厂污水处理监控方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种化工厂污水处理监控方法，包括以下步骤：

3、s1：基于物联网技术，采用深度学习和强化学习方法，进行实时数据监控分析，优化废水处理参数，生成优化处理参数；

4、s2：基于所述优化处理参数，运用支持向量机和人工神经网络，预测微生物群落的组成，生成优化后的微生物群落状态；

5、s3：基于所述优化后的微生物群落状态，应用时间序列分析和随机森林方法，预测设备故障，生成设备状态和故障预警；

6、s4：基于所述设备状态和故障预警，结合机器学习技术，进行实时调整，建立污水处理过程；

7、s5：基于所述污水处理过程，利用深度学习模型，识别处理过程中的异常，生成视觉监控预警；

8、s6：基于所述视觉监控预警，采用深度学习算法，检测设备故障或异常，生成声学监控预警；

9、所述优化处理参数具体为设备在工作条件下的最佳工作状态，所述优化后的微生物群落状态具体指微生物种类和数量的优化组合，所述设备状态和故障预警具体为设备预测出现的故障，所述污水处理过程具体指无故障的连续处理流程，所述视觉监控预警包括污水处理中的异常流动、颜色变化，所述声学监控预警具体指预测设备产生的异常噪音或振动。

10、作为本发明的进一步方案，基于物联网技术，采用深度学习和强化学习方法，进行实时数据监控分析，优化废水处理参数，生成优化处理参数的步骤具体为：

11、s101：基于物联网技术，采用深度学习方法，收集并分析实时废水数据，对废水处理参数进行初步优化，生成初步优化参数；

12、s102：基于所述初步优化参数，采用强化学习算法，根据环境反馈再次调整和优化处理参数，生成二次优化参数；

13、s103：基于所述二次优化参数，采用模拟试验验证其效果，生成验证后的优化参数；

14、s104：将所述验证后的优化参数应用于实际废水处理过程，实现对废水处理过程的实时监控和参数优化，生成优化处理参数；

15、所述初步优化参数具体为废水处理过程中的ph值、温度、悬浮物浓度，所述二次优化参数具体为基于历史数据和实时数据调整的ph值、温度、悬浮物浓度，所述优化处理参数具体为应用于实际废水处理过程的、经过优化和验证的参数。

16、作为本发明的进一步方案，基于所述优化处理参数，运用支持向量机和人工神经网络，预测微生物群落的组成，生成优化后的微生物群落状态的步骤具体为：

17、s201：基于所述优化处理参数，采用支持向量机，分析和预测微生物群落的变化趋势，生成初步微生物群落状态；

18、s202：基于所述初步微生物群落状态，采用人工神经网络，细化微生物群落的预测结果，生成细化微生物群落状态；

19、s203：基于所述细化微生物群落状态，调整和优化微生物处理过程，生成优化后的微生物群落状态；

20、所述初步微生物群落状态具体为根据优化参数预测出的微生物群落的变化趋势，所述细化微生物群落状态具体包括预测出的微生物的种类、数量和活性，所述调整和优化微生物处理过程包括控制环境参数、维持氧化还原条件、生物引种，所述控制环境参数具体为调整微生物处理环境的参数，包括温度、ph值、氧气浓度；所述维持氧化还原条件包括在厌氧条件下促进厌氧微生物的生长；所述生物引种具体为引入具有代谢功能的微生物菌种，改变微生物群落的组成，所述优化后的微生物群落状态包括微生物组成、活性和代谢特征。

21、作为本发明的进一步方案，基于所述优化后的微生物群落状态，应用时间序列分析和随机森林方法，预测设备故障，生成设备状态和故障预警的步骤具体为：

22、s301：基于所述优化后的微生物群落状态，采用时间序列分析，预测废水处理设备的运行状态和故障，生成初步设备状态和故障预警；

23、s302：基于所述初步设备状态和故障预警，采用随机森林方法，对预测结果进行分析和修正，生成修正后的设备状态和故障预警；

24、s303：基于所述修正后的设备状态和故障预警，制定预防和维护策略；

25、s304：将所述预防和维护策略实施于实际操作中，确保设备的稳定运行，预防和处理故障，生成设备状态和故障预警；

26、所述初步设备状态和故障预警包括对设备性能的可视化表示或报警通知，所述制定预防和维护策略包括定期检查、清洁、维修、更换零部件。

27、作为本发明的进一步方案，基于所述设备状态和故障预警，结合机器学习技术，进行实时调整，建立污水处理过程的步骤具体为：

28、s401：基于所述设备状态和故障预警，采用支持向量机算法，进行数据分类，进行故障类型预测，生成初步优化的污水处理过程；

29、s402：基于所述初步优化的污水处理过程，采用决策树算法，进行关键决策点分析，优化处理流程，生成深度优化的污水处理过程；

30、s403：基于所述深度优化的污水处理过程，采用蒙特卡洛模拟方法，进行流程验证，生成验证后的污水处理过程；

31、s404：基于所述验证后的污水处理过程，采用线性规划算法，进行流程优化，确定污水处理过程；

32、所述深度优化的污水处理过程具体包括通过决策树算法分析得到的关键决策点，并进行的优化措施。

33、作为本发明的进一步方案，基于所述污水处理过程，利用深度学习模型，识别处理过程中的异常，生成视觉监控预警的步骤具体为：

34、s501：基于所述污水处理过程，采用卷积神经网络，对处理过程中的视觉信息进行特征提取，分析异常点，生成初步视觉监控预警；

35、s502：基于所述初步视觉监控预警，采用递归神经网络，进行时间序列分析，早期识别异常，生成基础视觉监控预警；

36、s503：基于所述基础视觉监控预警，采用贝叶斯分类器，进行风险评估，确定异常的可能性和影响，生成风险评估结果；

37、s504：基于所述风险评估结果，采用遗传算法，进行策略优化和调整，实现对废水处理过程的实时监控，生成视觉监控预警；

38、所述基础视觉监控预警具体包括通过递归神经网络进行时间序列分析后识别的异常信息，所述视觉监控预警具体为应用遗传算法优化策略后的废水处理过程的实时监控预警。

39、作为本发明的进一步方案，基于所述视觉监控预警，采用深度学习算法，检测设备故障或异常，生成声学监控预警的步骤具体为：

40、s601：基于所述视觉监控预警，采用自编码器，进行深度特征提取，识别废水处理设备的异常状态，生成初步声学监控预警；

41、s602：基于所述初步声学监控预警，采用随机森林算法，定位和预测设备故障，生成基础声学监控预警；

42、s603：基于所述基础声学监控预警，采用k-均值聚类，将同类故障归类，为维护和修复提供策略，生成设备维护和修复措施；

43、s604：基于所述设备维护和修复措施，采用神经网络优化，对设备的操作策略进行调整，生成声学监控预警；

44、所述设备维护和修复措施具体为根据k-均值聚类结果得到的故障类别，并为每类故障制定的维护和修复策略。

45、一种化工厂污水处理监控系统，所述化工厂污水处理监控系统用于执行上述化工厂污水处理监控方法，所述系统包括数据采集与预处理模块、微生物分析与调控模块、设备监控与维护模块、流程优化与故障预测模块、视觉监控与风险评估模块、声学监控与异常分析模块、策略实施与系统优化模块。

46、作为本发明的进一步方案，所述数据采集与预处理模块基于物联网技术，采用深度学习方法、并结合强化学习算法，对废水实时数据进行深度收集和分析，对处理参数进行初步优化，生成初步优化参数；

47、所述微生物分析与调控模块基于初步优化参数，采用支持向量机及人工神经网络算法，对微生物群落的变化趋势进行分析与预测，生成细化微生物群落状态；

48、所述设备监控与维护模块基于细化微生物群落状态，采用时间序列分析和随机森林方法，预测废水处理设备未来时间段的运行状态和故障，生成修正后的设备状态和故障预警；

49、所述流程优化与故障预测模块基于修正后的设备状态和故障预警，采用支持向量机算法、决策树算法，通过蒙特卡洛模拟方法与线性规划算法进行处理流程中数据分类、关键决策点分析以及流程的优化，生成优化验证后的污水处理过程；

50、所述视觉监控与风险评估模块基于优化验证后的污水处理过程，采用卷积神经网络与递归神经网络，对视觉信息进行特征提取，并通过贝叶斯分类器进行风险评估，生成风险评估结果；

51、所述声学监控与异常分析模块基于风险评估结果，采用自编码器和随机森林算法进行深度特征提取和设备故障定位预测，并通过k-均值聚类制定维护和修复策略，生成设备维护和修复措施；

52、所述策略实施与系统优化模块基于设备维护和修复措施，采用神经网络优化方法，对设备的操作策略进行深度优化，生成最终优化措施和运行策略；

53、所述初步优化参数具体为废水中包括污染物的浓度、ph值指标的最佳预设值，所述细化微生物群落状态具体为对微生物群体过程参数的深度优化值，所述修正后的设备状态和故障预警包括处理设备健康状态、故障潜在因素，所述优化验证后的污水处理过程具体为经过深度优化的废水处理流程，所述风险评估结果具体为异常情况出现的概率和影响程度，所述设备维护和修复措施具体为对设备进行修复和维护的步骤和策略。

54、作为本发明的进一步方案，所述数据采集与预处理模块包括实时数据收集子模块、深度学习分析子模块、参数初步优化子模块；

55、所述微生物分析与调控模块包括微生物趋势分析子模块、群落状态预测子模块、微生物处理优化子模块；

56、所述设备监控与维护模块包括设备状态监控子模块、故障预警分析子模块、预防维护策略制定子模块；

57、所述流程优化与故障预测模块包括数据分类与分析子模块、关键决策点分析子模块、流程验证与优化子模块；

58、所述视觉监控与风险评估模块包括视觉信息特征提取子模块、异常点分析子模块、风险评估子模块；

59、所述声学监控与异常分析模块包括深度特征提取子模块、设备故障定位子模块、维护修复策略制定子模块；

60、所述策略实施与系统优化模块包括操作策略调整子模块、系统性能监控子模块、运行策略优化子模块。

61、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

62、本发明中，通过物联网技术的引入，实现了实时数据采集和传输，确保了废水处理监控的持续性和及时性，大大提高了数据的实时性和准确性。通过深度学习对数据进行实时分析，与强化学习相结合，能够自动优化废水处理参数，从而达到最佳的处理效果，减少了人工调整的频率和出错的可能性。支持向量机与人工神经网络相结合，能够更精确地预测微生物群落的组成，为微生物处理提供了更准确的依据，提高了废水处理的效果。通过这种结合，可以准确预测设备可能出现的故障，提前给出故障预警，大大减少了因设备故障带来的生产停滞和维修成本。机器学习技术能够根据实时数据调整污水处理过程，确保处理过程持续稳定，避免了因参数调整带来的不稳定性。通过深度学习模型对视觉数据进行分析，能够识别出处理过程中的异常，如异常流动、颜色变化等，及时进行调整或警告，保障了处理质量。通过深度学习算法检测设备的声学数据，可以预测设备可能出现的异常噪音或振动，进一步增强了对设备状态的监控和预警。