一种基于大模型的污水处理设备故障处理方法与流程

本发明属于人工智能和设备管理，涉及一种基于大模型的污水处理设备故障处理方法。

背景技术：

1、近年来，随着美丽宜居乡村的建设和农村人居环境整治，大量农村生活污水治理项目陆续建成并投入运营。然而，随着技术的发展，农村生活污水处理设施的结构越来越复杂，自动化程度也越来越高。为确保其长期稳定达标运行，必须加强农村生活污水处理设施的运维管理。

2、现有的污水处理设施巡检以人工巡查为主，部分经济条件比较好的地区，配备一定的信息化工具，但难以应对大量且复杂的设施故障。这些故障若不及时发现并处理，可能导致设施停止运行，甚至造成恶性环境事故。因此，开发一种基于模型的污水处理设施故障智能处理方法，实现故障的自动识别与辅助处理，保证设施的安全运行，成为当前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明旨在于针对现有技术的不足，通过训练神经网络模型，使其能够自动巡检和快速识别、处理污水处理设施的故障，提高运维效率，保障设施的安全稳定运行，提供一种基于大模型的污水处理设备故障处理方法。

2、为了解决上述问题，本发明的技术方案为：

3、一种基于大模型的污水处理设备故障处理方法，包括如下步骤，

4、s1：数据收集，收集污水处理设施的相关数据，构建故障数据集；

5、s2:神经网络模型训练，利用深度学习和大数据分析技术，训练一个故障识别与处理模型，该模型通过学习故障数据集，识别出设施的各种故障类型，并预测故障原因；

6、s3:故障识别，实时采集污水处理设施的运行数据，输入到训练好的模型中，模型根据采集数据，进行特征提取和模式匹配，自动识别设施的故障类型，并输出故障识别结果；

7、s4:故障处理建议，根据故障识别结果，模型结合预设的故障处理规则，生成相应的故障处理建议，并向运维人员推送操作方法；

8、s5:远程监控与控制：运维人员可通过远程监控平台，实时查看设施的运行状态和故障识别结果，同时，运维人员根据需要，远程控制设施进行操作，以实现故障的快速处理。

9、在步骤s2中所述故障识别与处理模型的训练方法包括如下步骤：

10、s201：收集已标注数据集，对数据进行清洗、归一化和缩放预处理，以消除噪声和冗余信息，形成高质量数据集，对模型的参数进行初始化；

11、s202：定义一个包含多个隐藏层的神经网络模型，对于第层，其前向传播的计算公式如下：

12、

13、

14、其中，

15、是第层的线性输出（即加权输入和）；

16、和是第层的权重和偏置；

17、是第层的激活输出；

18、为激活函数；

19、s203：根据数据集的特点和识别污水处理设备故障的需求，选择交叉熵损失函数和梯度下降优化算法结合的深度学习的算法进行设备故障识别；

20、s204：结合使用梯度下降优化算法和交叉熵损失函数来训练神经网络模型；

21、s205：使用验证集来监控模型的性能，并在训练完成后使用测试集来评估模型的最终性能。

22、在步骤s204中，训练神经网络模型的方法包括如下步骤：

23、s2041：初始化模型的参数；

24、s2042：通过前向传播计算模型对每个样本的预测概率；

25、s2043：计算损失函数值；

26、s2044：通过反向传播计算损失函数关于模型参数的梯度；

27、s2045：使用梯度下降优化算法更新模型参数，以减小损失函数值；

28、s2046：重复步骤s2042至s2045，直到达到预定的迭代次数或损失函数值收敛。

29、本发明的有益效果为：

30、1、提高运维效率，通过自动巡检和数据分析，减少人工巡查的时间和频率，降低运维成本。

31、2、降低故障发生率，通过实时监测和预警，及时发现并处理潜在故障，防止故障扩大和恶化。

32、3、提高故障识别准确率，通过深度学习技术训练的模型能够准确识别设施的故障类型，减少误判和漏判的情况。

33、4、保障设施安全，通过远程控制和快速处理，运维人员可以实时查看设施的运行状态和故障情况，确保设施在故障发生时能够及时恢复正常运行，避免恶性环境事故的发生。

34、5、提高管理水平，通过数据共享和协同工作，提升污水处理设施的运维管理水平。

35、6、提供个性化处理建议：根据具体故障类型和设施特点，模型能够生成个性化的处理建议，指导运维人员进行针对性维修。

技术特征：

1.一种基于大模型的污水处理设备故障处理方法，其特征在于：包括如下步骤，

2.根据权利要求1所述的一种基于大模型的污水处理设备故障处理方法，其特征在于：在步骤s2中所述故障识别与处理模型的训练方法包括如下步骤：

3.根据权利要求2所述的一种基于大模型的污水处理设备故障处理方法，其特征在于：在步骤s204中，训练神经网络模型的方法包括如下步骤：

4.根据权利要求2或3所述的一种基于大模型的污水处理设备故障处理方法，其特征在于：在步骤s204中，选择的交叉熵损失函数的公式为：

5.根据权利要求2或3所述的一种基于大模型的污水处理设备故障处理方法，其特征在于：在步骤s204中，梯度下降法用于优化损失函数，在每一次迭代中，计算损失函数关于模型参数的梯度，并使用梯度下降法更新参数，对于权重和偏置的更新，公式如下：

6.根据权利要求5所述的一种基于大模型的污水处理设备故障处理方法，其特征在于：步骤s204中时通过权重来影响损失函数，并通过误差项和前一层的激活输出来计算；

技术总结一种基于大模型的污水处理设备故障处理方法，包括S1：数据收集，收集污水处理设施的相关数据，构建故障数据集；S2:神经网络模型训练，利用深度学习和大数据分析技术，训练一个故障识别与处理模型，该模型通过学习故障数据集，识别出设施的各种故障类型，并预测故障原因；S3:故障识别，实时采集污水处理设施的运行数据，输入到训练好的模型中，模型根据采集数据，进行特征提取和模式匹配，自动识别设施的故障类型，并输出故障识别结果。本发明能够自动巡检和快速识别、处理污水处理设施的故障，提高运维效率，保障设施的安全稳定运行，提供一种基于大模型的污水处理设备故障处理方法。技术研发人员：孔祥文,蔡意,钟洲文,董宇峰,尹永珍,刘俊锋受保护的技术使用者：长江生态环保集团华东有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/29