污水处理智能加药方法、装置、服务器及存储介质与流程

本申请涉及污水处理，尤其涉及一种污水处理智能加药方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术：

1、污水处理是使污水达到排入某一水体或再次使用的水质要求对其进行净化的过程。

2、现有技术中，传统的加药方式通常为负责人按经验确定加药量，固定投加，对操作者经验有要求；或者通过污水处理加药系统进行加药，该系统是一种化学水处理加药设备，在电力、公工、市政等水处理领域广泛应用。该系统通过自动控制方式对所加化学药剂量自动跟踪调节控制加药速度，通过加入的化学药剂对污水进行处理。

3、但是，现有技术中的加药方式往往存在以下问题：传统加药方式的智能化、自动化程度较低，导致药剂量无法精确控制，加药量为固定投加，很少调整加药量，药剂浪费大，或药剂投加量不足，且人力耗费大，对操作者经验有要求，并且污水处理后的出水水质稳定性不足。

技术实现思路

1、本申请提供一种污水处理智能加药方法、装置、服务器及存储介质，用以解决现有技术中的加药方式药剂浪费大、人力耗费大以及污水处理后的出水水质稳定性不足的问题。

2、第一方面，本申请提供一种污水处理智能加药方法，包括：

3、获取待处理污水的水质数据、水量数据和污水出厂水质数据；

4、将所述待处理污水的水质数据、水量数据和污水出厂水质数据输入预建立的加药控制算法模型，以通过所述预建立的加药控制算法模型输出加药量预测值；

5、根据所述加药量预测值向所述待处理污水中加入药剂，以实现对污水的处理。

6、在一种可能的设计中，所述预建立的加药控制算法模型的建立过程包括：构建预训练数据集，其中，所述预训练数据集中包括：污水的水质数据、污水量、污水出厂水质数据以及药剂种类；将所述预训练数据集进行预处理，得到模型训练数据集和模型测试数据集；采用所述模型训练数据集对径向基函数神经网络进行预训练，得到映射关系模型；采用所述模型测试数据集对所述映射关系模型进行微调，得到所述预建立的加药控制算法模型。

7、在一种可能的设计中，所述将所述预训练数据集进行预处理，得到模型训练数据集和模型测试数据集，包括：从所述预训练数据集中去除异常数据，得到数据样本；将所述数据样本按照预设占比进行分类，得到模型训练数据集和模型测试数据集。

8、在一种可能的设计中，所述采用所述模型训练数据集对径向基函数神经网络进行预训练，得到映射关系模型，包括：将所述污水的水质数据、污水量、污水出厂水质数据以及药剂种类作为所述径向基函数神经网络的输入数据，所述加药量预测值作为所述径向基函数神经网络的输出数据，以构建映射关系模型。

9、在一种可能的设计中，所述采用所述模型测试数据集对所述映射关系模型进行微调，得到所述预建立的加药控制算法模型，包括：将所述模型测试数据集中的测试数据输入所述映射关系模型，得到测试结果；根据所述测试结果和所述测试数据对应的标签的比较结果，调整映射关系模型的参数；当所述测试结果和所述测试数据对应的标签的比较结果的误差达到设定值时，将调整后的映射关系模型作为所述预训练的预建立的加药控制算法模型。

10、第二方面，本申请提供一种污水处理智能加药装置，包括：获取模块，用于获取待处理污水的水质数据、水量数据和污水出厂水质数据；输入模块，用于将所述待处理污水的水质数据、水量数据和污水出厂水质数据输入预建立的加药控制算法模型，以通过所述预建立的加药控制算法模型输出加药量预测值；处理模块，用于根据所述加药量预测值向所述待处理污水中加入药剂，以实现对污水的处理。

11、在一种可能的设计中，所述污水处理智能加药装置还包括：模型建立模块，用于构建预训练数据集，其中，所述预训练数据集中包括：污水的水质数据、污水量、污水出厂水质数据以及药剂种类；将所述预训练数据集进行预处理，得到模型训练数据集和模型测试数据集；采用所述模型训练数据集对径向基函数神经网络进行预训练，得到映射关系模型；采用所述模型测试数据集对所述映射关系模型进行微调，得到所述预建立的加药控制算法模型。

12、在一种可能的设计中，所述污水处理智能加药装置还包括：分类模块，用于从所述预训练数据集中去除异常数据，得到数据样本；将所述数据样本按照预设占比进行分类，得到模型训练数据集和模型测试数据集。

13、第三方面，本申请提供一种服务器，包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行第一方面及第一方面任一种可能的设计中的污水处理智能加药方法。

14、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如第一方面及第一方面任一种可能的设计中的污水处理智能加药方法。

15、本申请提供的污水处理智能加药方法、装置、服务器及存储介质，通过获取待处理污水的水质数据、水量数据和污水出厂水质数据；将待处理污水的水质数据、水量数据和污水出厂水质数据输入预建立的加药控制算法模型，以通过所述预建立的加药控制算法模型输出加药量预测值；根据所述加药量预测值向所述待处理污水中加入药剂，以实现对污水的处理，实现了智能化、自动化加药，使得药剂量得到精确控制，保证了污水处理后的出水水质稳定性。

技术特征：

1.一种污水处理智能加药方法，其特征在于，包括：

2.一种污水处理智能加药装置，其特征在于，包括：

3.一种服务器，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；

4.一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有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1所述的污水处理智能加药方法。

技术总结本申请提供一种污水处理智能加药方法、装置、服务器及存储介质，方法包括：获取待处理污水的水质数据和水量数据；将所述待处理污水的水质数据和水量数据输入预建立的加药控制算法模型，以通过所述预建立的加药控制算法模型输出加药量预测值；根据所述加药量预测值向所述待处理污水中加入药剂，以实现对污水的处理，实现了智能化、自动化加药，使得药剂量得到精确控制，保证了污水处理后的出水水质稳定性。技术研发人员：钱晶受保护的技术使用者：上海中韩杜科泵业制造有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/15