用于黑臭水体修复的多级净化浮岛系统及方法与流程

本发明涉及黑臭水体修复，更具体地说，本发明涉及用于黑臭水体修复的多级净化浮岛系统及方法。

背景技术：

1、在水体修复领域，浮岛系统已被广泛应用，浮岛系统是利用生物净化的方法改善水体体质，这些系统通常结合生物、化学和物理方法来净化水质，尽管这种多方法结合的方式在某些情况下有效，但在复杂和变化的环境条件下，这些系统的操作缺乏必要的灵活性和实时响应能力，导致水体修复效率和稳定性受到影响；

2、例如，授权公告号为cn115093032b公开的一种适用于黑臭小微水体的生态氧化塘修复方法，包括：构建电子生态浮岛，根据水域面积分配预定数目的电子生态浮岛，得到电子生态浮岛集群，对待修复生态氧化塘进行网格化划分，得到网格化待修复氧化塘，利用电子生态浮岛集群获取网格水域的水质数据，根据水质数据，分析网格水域的水质评价值，利用浮岛分配公式，根据水质评价值，将电子生态浮岛集群进行网格化分配，对所述网格化待修复氧化塘进行水质修复；

3、其通过对待修复生态氧化塘进行网格化划分，针对划分网格水域的水质评价值，分配浮岛数量，浮岛是生物净化的方法，然而针对黑臭水体修复时，黑臭水体本身存在如ph值为强碱或强酸，浊度过高等情况，都会影响生物净化，及影响生物代谢，若不进行针对处理，只增加浮岛数量，生物净化得不到根本的解决。

4、鉴于此，本发明提出用于黑臭水体修复的多级净化浮岛系统及方法以解决上述问题。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：用于黑臭水体修复的多级净化浮岛方法，应用于水体水质修复，水体中布设有浮岛，包括：

2、采集m组历史水体处理数据；历史水体处理数据包括历史水体特征数据以及与历史水体特征数据对应的净化类别；

3、基于历史水体特征数据及与历史水体特征数据对应的净化类别训练出预测净化类别的净化类别选择模型；

4、以所述浮岛为中心将待修复水体围绕浮岛划分为n个区域，采集n个区域n组实时水体特征数据；

5、依次将采集的n组实时水体特征数据输入净化类别选择模型，获得n组预测净化类别，基于n组预测净化类别执行相应区域的净化方案。

6、优选地，所述水体特征数据包括ph值、溶解氧和浊度。

7、优选地，所述净化类别包括物理净化、化学净化和自然净化，净化方案包括拦截过滤和投放药剂。

8、优选地，所述净化类别选择模型训练过程包括：

9、将历史水体特征数据根据收集时的净化类别生成对应的实际标注，净化类别为物理净化时，实际标注为0，净化类别为化学净化时，实际标注为1，净化类别为自然净化时，实际标注为2；将每组历史水体特征数据作为第一机器学习模型的输入，所述第一机器学习模型以对每组历史水体特征数据的预测标注为输出，以实际标注为预测目标，以最小化所有历史水体特征数据的预测准确度之和作为训练目标；对第一机器学习模型进行训练，直至预测准确度之和达到收敛时，停止训练并将训练得到的第一机器学习模型作为净化类别选择模型，第一机器学习模型为朴素贝叶斯模型或支持向量机模型的其中一种。

10、优选地，基于n组预测净化类别执行相应区域的净化方案的方法包括：

11、若净化类别选择模型输出预测标注为0，执行净化方案为拦截过滤；

12、若净化类别选择模型输出预测标注为1，执行净化方案为投放药剂；

13、若净化类别选择模型输出预测标注为2，则无需执行净化方案。

14、优选地，所述历史水体特征数据还包括与历史水体特征数据对应的药剂投放量，基于历史水体特征数据以及与历史水体特征数据对应的药剂投放量训练出预测药剂投放量的药剂识别模型；

15、若执行净化方案为投放药剂时，将相应区域采集的实时水体特征数据输入药剂识别模型，输出预测药剂投放量；

16、基于预测药剂投放量计算获得目标药剂投放量，目标药剂投放量作为相应区域净化处理参数。

17、优选地，基于预测药剂投放量计算获得目标药剂投放量方法包括：

18、实时采集执行净化方案为投放药剂区域的水下流速值和区域面积，分别标记为和，和皆为大于0的数值；

19、基于和计算调节系数，调节系数计算表达式为：，其中，和分别为和的权重；

20、目标药剂投放量计算表达式为：，其中为预测药剂投放量。

21、优选地，所述药剂识别模型训练过程包括：

22、将历史水体特征数据作为第二机器学习模型的输入，所述第二机器学习模型以对每组历史水体特征数据的预测药剂投放量为输出，以该组历史水体特征数据对应的实际药剂投放量为预测目标，以最小化所有历史水体特征数据的预测误差之和作为训练目标；对第二机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时，停止训练，并将训练得到的第二机器学习模型作为药剂识别模型；第二机器学习模型是深度神经网络模型或深度信念网络模型中的任一个。

23、用于黑臭水体修复的多级净化浮岛系统，其基于上述的用于黑臭水体修复的多级净化浮岛方法实现，包括：

24、第一数据采集模块，采集组历史水体处理数据；历史水体处理数据包括历史水体特征数据、与历史水体特征数据对应的净化类别和与历史水体特征数据对应的药剂投放量；

25、区域划分模块，以所述浮岛为中心将待修复水体围绕浮岛划分为n个区域；

26、第二数据采集模块，实时采集n个区域的n组实时水体特征数据；

27、模型训练模块，基于历史水体特征数据以及与历史水体特征数据对应的净化类别训练出预测净化类别的净化类别选择模型，基于历史水体特征数据以及与历史水体特征数据对应的药剂投放量训练出预测药剂投放量的药剂识别模型；

28、净化类别识别模块，依次将采集的n组实时水体特征数据输入净化类别选择模型，获得n组预测净化类别；

29、净化方案分析模块，基于n组预测净化类别，生成n个区域的n组净化方案，净化方案包括拦截过滤和投放药剂；

30、药剂识别模块，将净化方案为投放药剂的区域所采集的实时水体特征数据输入药剂识别模型，获得预测投放药剂量；

31、第三数据采集模块，实时采集n个区域的n组水下流速值和区域面积；

32、药剂投放模块，基于水下流速值和区域面积计算调节系数，基于调节系数和预测投放药剂量获得目标药剂投放量，目标药剂投放量作为相应区域的处理参数。

33、优选地，所述浮岛由多个生物滤块拼接固定组成，所述生物滤块包括框架、浮体和纤维生物基，每个所述生物滤块包括两个框架，所述浮体固定在两个框架之间，所述纤维生物基通过绑扎固定在框架内。

34、一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的用于黑臭水体修复的多级净化浮岛方法。

35、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的用于黑臭水体修复的多级净化浮岛方法。

36、本发明用于黑臭水体修复的多级净化浮岛系统及方法的技术效果和优点：

37、通过对浮岛周边划分n个区域，对n个区域针对水体特征规划净化类别，实现分级处理的效果，从浮岛周边逐步针对性改善黑臭水体水质，逐步降低浮岛自身的生物处理的影响，提升浮岛生物处理能力。