公布日：2024.12.27
申請日：2024.11.15
分類號：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
本申請提供了一種人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法、系統和介質。該方法包括：獲取廢水成分數據，根據廢水成分數據獲得適配工藝類型數據，根據適配工藝類型數據和廢水回收需求數據確定出水水質指標需求數據，并處理獲得適配工藝參數數據，根據適配工藝參數數據進行廢水處理，獲得不同處理環節的出水水質評估指數，進而確定標注環節，根據標注環節的運行偏差數據處理獲得環節偏差等級數據，根據環節偏差等級數據處理獲得優化工藝參數數據，根據優化工藝參數數據對標注環節進行工藝優化，并進行供需匹配度評估和設備穩定性評估，根據供需匹配度評估結果和設備穩定性評估結果進行工藝優化提醒；從而實現對廢水處理工藝進行優化的目的。
權利要求書
1.一種人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取廢水成分數據，將廢水成分數據輸入預設輸入預設廢水處理工藝流程管控平臺數據庫中進行匹配識別，獲得適配工藝類型數據；獲取廢水回收需求數據，根據所述適配工藝類型數據和廢水回收需求數據確定出水水質指標需求數據，根據出水水質指標需求數據處理獲得適配工藝參數數據；根據所述適配工藝參數數據進行廢水處理，獲得不同處理環節的出水水質指標數據，根據出水水質指標數據進行處理，獲得出水水質評估指數，并確定標注環節；獲取所述標注環節的運行偏差數據，根據運行偏差數據處理獲得環節偏差等級數據，根據環節偏差等級數據處理獲得優化工藝參數數據，根據優化工藝參數數據對標注環節進行工藝優化。
2.根據權利要求1所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法，其特征在于，所述獲取廢水成分數據，將廢水成分數據輸入預設輸入預設廢水處理工藝流程管控平臺數據庫中進行匹配識別，獲得適配工藝類型數據，包括：獲取廢水成分數據，廢水成分數據包括有機物濃度數據、氮磷含量數據、重金屬含量數據和微生物含量數據；將所述有機物濃度數據、氮磷含量數據、重金屬含量數據和微生物含量數據輸入預設廢水處理工藝流程管控平臺數據庫中進行匹配識別，獲得適配工藝類型數據。
3.根據權利要求2所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法，其特征在于，所述獲取廢水回收需求數據，根據所述適配工藝類型數據和廢水回收需求數據確定出水水質指標需求數據，根據出水水質指標需求數據處理獲得適配工藝參數數據，包括：獲取廢水回收需求數據，包括濁度需求數據、重金屬含量需求數據、鹽分含量需求數據、營養物質含量需求數據和微生物含量需求數據；將所述濁度需求數據、重金屬含量需求數據、鹽分含量需求數據、營養物質含量需求數據和微生物含量需求數據以及所述適配工藝類型數據輸入預設水質指標需求匹配模型中進行處理，獲得出水水質指標需求數據；所述出水水質指標需求數據包括化學需氧量需求數據、生化需氧量需求數據、懸浮物含量需求數據、酸堿度需求數據、重金屬含量需求數據和氮磷含量需求數據；將所述有機物濃度數據、氮磷含量數據、重金屬含量數據和微生物含量數據以及所述化學需氧量需求數據、生化需氧量需求數據、懸浮物含量需求數據、酸堿度需求數據、重金屬含量需求數據和氮磷含量需求數據輸入預設廢水處理工藝參數預測模型中進行處理，獲得適配工藝參數數據。
4.根據權利要求3所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法，其特征在于，所述根據所述適配工藝參數數據進行廢水處理，獲得不同處理環節的出水水質指標數據，根據出水水質指標數據進行處理，獲得出水水質評估指數，并確定標注環節，包括：根據所述適配工藝參數數據進行廢水處理，獲得不同處理環節的出水水質指標數據，包括化學需氧量數據、生化需氧量數據、懸浮物含量數據、酸堿度數據、重金屬含量數據和氮磷含量數據；將不同處理環節的所述化學需氧量數據、生化需氧量數據、懸浮物含量數據、酸堿度數據、重金屬含量數據和氮磷含量數據分別進行計算，獲得不同處理環節對應的出水水質評估指數；將不同處理環節的所述出水水質評估指數分別與對應環節的預設出水水質評估指數閾值進行對比，將閾值對比結果不符合預設閾值對比結果要求的處理環節作為標注環節。
5.根據權利要求4所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法，其特征在于，所述獲取所述標注環節的運行偏差數據，根據運行偏差數據處理獲得環節偏差等級數據，根據環節偏差等級數據處理獲得優化工藝參數數據，根據優化工藝參數數據對標注環節進行工藝優化，包括：獲取所述標注環節的運行偏差數據，包括進水速度偏差數據、運行時間偏差數據、能耗偏差數據和出水流量偏差數據；根據所述進水速度偏差數據、運行時間偏差數據、能耗偏差數據和出水流量偏差數據進行計算，獲得環節偏差評估指數；將所述環節偏差評估指數與預設環節偏差評估指數閾值進行對比，若閾值對比結果不符合預設閾值對比結果要求，則根據閾值對比結果所屬的范圍等級確定環節偏差等級數據；將所述環節偏差等級數據輸入預設廢水處理工藝流程管控平臺數據庫中進行匹配識別，獲得優化工藝參數數據；根據所述優化工藝參數數據對所述標注環節進行工藝優化。
6.根據權利要求5所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法，其特征在于，還包括：獲取工藝優化后的出水水質評估指數和出水產量數據，將工藝優化后的出水水質評估指數作為優化出水水質評估指數；將所述優化出水水質評估指數輸入預設供給用戶匹配數據庫中進行匹配識別，獲得推薦供給用戶數據；獲取推薦供給用戶的廢水使用量需求數據和出水水質指標需求指數；根據所述出水水質評估指數、出水水質指標需求指數、出水產量數據和廢水使用量需求數據進行計算，獲得供需匹配度評估指數；將所述供需匹配度評估指數與預設供需匹配度評估指數閾值進行對比，若閾值對比結果不符合預設閾值對比結果要求，則進行工藝優化提醒。
7.根據權利要求6所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法，其特征在于，還包括：對廢水處理設備進行高負荷測試，獲取廢水進水量數據、設備運行參數偏差數據、設備能耗偏差數據及其對應出水水質評估指數；根據所述優化出水水質評估指數以及所述廢水進水量數據、設備運行參數偏差數據、設備能耗偏差數據及其對應出水水質評估指數進行計算，獲得設備穩定性評估指數；將所述設備穩定性評估指數與預設設備穩定性評估指數閾值進行對比，若閾值對比結果不符合預設閾值對比結果要求，則進行工藝優化提醒。
8.一種人工智能輔助的廢水處理工藝優化系統，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法的程序，所述人工智能輔助的廢水處理工藝優化的方法程序被所述處理器執行時實現如下步驟：獲取廢水成分數據，將廢水成分數據輸入預設輸入預設廢水處理工藝流程管控平臺數據庫中進行匹配識別，獲得適配工藝類型數據；獲取廢水回收需求數據，根據所述適配工藝類型數據和廢水回收需求數據確定出水水質指標需求數據，根據出水水質指標需求數據處理獲得適配工藝參數數據；根據所述適配工藝參數數據進行廢水處理，獲得不同處理環節的出水水質指標數據，根據出水水質指標數據進行處理，獲得出水水質評估指數，并確定標注環節；獲取所述標注環節的運行偏差數據，根據運行偏差數據處理獲得環節偏差等級數據，根據環節偏差等級數據處理獲得優化工藝參數數據，根據優化工藝參數數據對標注環節進行工藝優化。
9.根據權利要求8所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化系統，其特征在于，所述獲取廢水成分數據，將廢水成分數據輸入預設輸入預設廢水處理工藝流程管控平臺數據庫中進行匹配識別，獲得適配工藝類型數據，包括：獲取廢水成分數據，廢水成分數據包括有機物濃度數據、氮磷含量數據、重金屬含量數據和微生物含量數據；將所述有機物濃度數據、氮磷含量數據、重金屬含量數據和微生物含量數據輸入預設廢水處理工藝流程管控平臺數據庫中進行匹配識別，獲得適配工藝類型數據。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中存儲人工智能輔助的廢水處理工藝優化程序，所述人工智能輔助的廢水處理工藝優化程序被處理器執行時，實現如權利要求1至7中任一項所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法的步驟。
發明內容
本申請的目的在于提供一種人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法、系統和介質，首先根據廢水成分數據獲得適配工藝類型，根據適配工藝類型和廢水回收需求確定出水水質指標需求，進而獲得適配工藝參數數據，然后對不同處理環節的出水水質進行評估，進而對水質異常的環節進行標注，然后判定標注環節的環節偏差等級，進而獲得優化工藝參數數據，并進行供需匹配度評估和設備穩定性評估，根據供需匹配度評估結果和設備穩定性評估結果進行工藝優化提醒，從而實現對廢水處理工藝進行智能優化的目的。
本申請還提供了一種人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法，包括以下步驟：獲取廢水成分數據，將廢水成分數據輸入預設輸入預設廢水處理工藝流程管控平臺數據庫中進行匹配識別，獲得適配工藝類型數據；獲取廢水回收需求數據，根據所述適配工藝類型數據和廢水回收需求數據確定出水水質指標需求數據，根據出水水質指標需求數據處理獲得適配工藝參數數據；根據所述適配工藝參數數據進行廢水處理，獲得不同處理環節的出水水質指標數據，根據出水水質指標數據進行處理，獲得出水水質評估指數，并確定標注環節；獲取所述標注環節的運行偏差數據，根據運行偏差數據處理獲得環節偏差等級數據，根據環節偏差等級數據處理獲得優化工藝參數數據，根據優化工藝參數數據對標注環節進行工藝優化。
可選地，在本申請所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法中，所述獲取廢水成分數據，將廢水成分數據輸入預設輸入預設廢水處理工藝流程管控平臺數據庫中進行匹配識別，獲得適配工藝類型數據，包括：獲取廢水成分數據，廢水成分數據包括有機物濃度數據、氮磷含量數據、重金屬含量數據和微生物含量數據；將所述有機物濃度數據、氮磷含量數據、重金屬含量數據和微生物含量數據輸入預設廢水處理工藝流程管控平臺數據庫中進行匹配識別，獲得適配工藝類型數據。
可選地，在本申請所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法中，所述獲取廢水回收需求數據，根據所述適配工藝類型數據和廢水回收需求數據確定出水水質指標需求數據，根據出水水質指標需求數據處理獲得適配工藝參數數據，包括：獲取廢水回收需求數據，包括濁度需求數據、重金屬含量需求數據、鹽分含量需求數據、營養物質含量需求數據和微生物含量需求數據；將所述濁度需求數據、重金屬含量需求數據、鹽分含量需求數據、營養物質含量需求數據和微生物含量需求數據以及所述適配工藝類型數據輸入預設水質指標需求匹配模型中進行處理，獲得出水水質指標需求數據；所述出水水質指標需求數據包括化學需氧量需求數據、生化需氧量需求數據、懸浮物含量需求數據、酸堿度需求數據、重金屬含量需求數據和氮磷含量需求數據；將所述有機物濃度數據、氮磷含量數據、重金屬含量數據和微生物含量數據以及所述化學需氧量需求數據、生化需氧量需求數據、懸浮物含量需求數據、酸堿度需求數據、重金屬含量需求數據和氮磷含量需求數據輸入預設廢水處理工藝參數預測模型中進行處理，獲得適配工藝參數數據。
可選地，在本申請所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法中，所述根據所述適配工藝參數數據進行廢水處理，獲得不同處理環節的出水水質指標數據，根據出水水質指標數據進行處理，獲得出水水質評估指數，并確定標注環節，包括：根據所述適配工藝參數數據進行廢水處理，獲得不同處理環節的出水水質指標數據，包括化學需氧量數據、生化需氧量數據、懸浮物含量數據、酸堿度數據、重金屬含量數據和氮磷含量數據；將不同處理環節的所述化學需氧量數據、生化需氧量數據、懸浮物含量數據、酸堿度數據、重金屬含量數據和氮磷含量數據分別進行計算，獲得不同處理環節對應的出水水質評估指數；將不同處理環節的所述出水水質評估指數分別與對應環節的預設出水水質評估指數閾值進行對比，將閾值對比結果不符合預設閾值對比結果要求的處理環節作為標注環節。
可選地，在本申請所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法中，所述獲取所述標注環節的運行偏差數據，根據運行偏差數據處理獲得環節偏差等級數據，根據環節偏差等級數據處理獲得優化工藝參數數據，根據優化工藝參數數據對標注環節進行工藝優化，包括：獲取所述標注環節的運行偏差數據，包括進水速度偏差數據、運行時間偏差數據、能耗偏差數據和出水流量偏差數據；根據所述進水速度偏差數據、運行時間偏差數據、能耗偏差數據和出水流量偏差數據進行計算，獲得環節偏差評估指數；將所述環節偏差評估指數與預設環節偏差評估指數閾值進行對比，若閾值對比結果不符合預設閾值對比結果要求，則根據閾值對比結果所屬的范圍等級確定環節偏差等級數據；將所述環節偏差等級數據輸入預設廢水處理工藝流程管控平臺數據庫中進行匹配識別，獲得優化工藝參數數據；根據所述優化工藝參數數據對所述標注環節進行工藝優化。
可選地，在本申請所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法中，還包括：獲取工藝優化后的出水水質評估指數和出水產量數據，將工藝優化后的出水水質評估指數作為優化出水水質評估指數；將所述優化出水水質評估指數輸入預設供給用戶匹配數據庫中進行匹配識別，獲得推薦供給用戶數據；獲取推薦供給用戶的廢水使用量需求數據和出水水質指標需求指數；根據所述出水水質評估指數、出水水質指標需求指數、出水產量數據和廢水使用量需求數據進行計算，獲得供需匹配度評估指數；將所述供需匹配度評估指數與預設供需匹配度評估指數閾值進行對比，若閾值對比結果不符合預設閾值對比結果要求，則進行工藝優化提醒。
可選地，在本申請所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法中，還包括：對廢水處理設備進行高負荷測試，獲取廢水進水量數據、設備運行參數偏差數據、設備能耗偏差數據及其對應出水水質評估指數；根據所述優化出水水質評估指數以及所述廢水進水量數據、設備運行參數偏差數據、設備能耗偏差數據及其對應出水水質評估指數進行計算，獲得設備穩定性評估指數；將所述設備穩定性評估指數與預設設備穩定性評估指數閾值進行對比，若閾值對比結果不符合預設閾值對比結果要求，則進行工藝優化提醒。
第二方面，本申請提供了一種人工智能輔助的廢水處理工藝優化系統，該系統包括：存儲器及處理器，所述存儲器中存儲人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法的程序，所述人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法的程序被所述處理器執行時實現以下步驟：獲取廢水成分數據，將廢水成分數據輸入預設輸入預設廢水處理工藝流程管控平臺數據庫中進行匹配識別，獲得適配工藝類型數據；獲取廢水回收需求數據，根據所述適配工藝類型數據和廢水回收需求數據確定出水水質指標需求數據，根據出水水質指標需求數據處理獲得適配工藝參數數據；根據所述適配工藝參數數據進行廢水處理，獲得不同處理環節的出水水質指標數據，根據出水水質指標數據進行處理，獲得出水水質評估指數，并確定標注環節；獲取所述標注環節的運行偏差數據，根據運行偏差數據處理獲得環節偏差等級數據，根據環節偏差等級數據處理獲得優化工藝參數數據，根據優化工藝參數數據對標注環節進行工藝優化。
可選地，在本申請所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化系統中，所述獲取廢水成分數據，將廢水成分數據輸入預設輸入預設廢水處理工藝流程管控平臺數據庫中進行匹配識別，獲得適配工藝類型數據，包括：獲取廢水成分數據，廢水成分數據包括有機物濃度數據、氮磷含量數據、重金屬含量數據和微生物含量數據；將所述有機物濃度數據、氮磷含量數據、重金屬含量數據和微生物含量數據輸入預設廢水處理工藝流程管控平臺數據庫中進行匹配識別，獲得適配工藝類型數據。
第三方面，本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法程序，所述人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法程序被處理器執行時，實現如上述任一項所述的人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法的步驟。
由上可知，本申請提供的一種人工智能輔助的廢水處理工藝優化方法、系統和介質，首先根據廢水成分數據獲得適配工藝類型，根據適配工藝類型和廢水回收需求確定出水水質指標需求，進而獲得適配工藝參數數據，然后對不同處理環節的出水水質進行評估，進而對水質異常的環節進行標注，然后判定標注環節的環節偏差等級，進而獲得優化工藝參數數據，并進行供需匹配度評估和設備穩定性評估，根據供需匹配度評估結果和設備穩定性評估結果進行工藝優化提醒，從而實現對廢水處理工藝進行智能優化的目的。
（發明人：劉天來;丘冠權;陳晨;吳煊;梁洪敏;張晟;龍騰;吳從發;鮑永建）
