[发明专利]污水处理管理方法及系统有效

专利信息
申请号: 201710242065.0 申请日: 2017-04-11
公开(公告)号: CN107040595B 公开(公告)日: 2020-03-31
发明(设计)人: 张成彬;郑志根;蒋赛花;皋军;邵星;徐燕萍;王志宏 申请(专利权)人: 盐城工学院;江苏三创环保科技股份有限公司
主分类号: H04L29/08 分类号: H04L29/08;H04W64/00;G06Q50/06;G06Q10/04;G06N99/00;G06N3/08;C02F9/00;C02F1/00;C02F1/32;C02F1/52;C02F3/30
代理公司: 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 代理人: 梁斌
地址: 224000 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 污水处理 管理 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种污水处理管理方法,其特征在于,应用于污水处理管理系统,所述污水处理管理系统包括污水处理控制子系统、排放装置和多个处理装置,所述污水处理控制子系统包括基站网关、服务器、Web展示装置和多个采集传感器,所述多个处理装置依次连接后与所述排放装置连接,所述多个采集传感器分别设置于所述排放装置和多个处理装置内,所述方法包括:

所述多个采集传感器采集所述排放装置内的排放水质数据和多个处理装置内的处理水质数据和环境数据;

所述基站网关发送广播信号,所述广播信号包括发送所述广播信号的基站网关的基站节点号;

所述多个采集传感器接收所述基站网关发送的广播信号,并记录接收到的广播信号的信号强度和发送所述广播信号的基站网关的基站节点号,并将采集到的处理水质数据、环境数据、排放水质数据及所述接收到的广播信号的信号强度和发送所述广播信号的基站网关的基站节点号发送至所述基站网关;

所述基站网关接收并转发所述多个采集传感器发送的处理水质数据、环境数据、排放水质数据及接收到的广播信号的信号强度和发送所述广播信号的基站网关的基站节点号至所述服务器;

所述服务器预存多个采样位置、所述多个采集传感器在各所述采样位置接收到所述基站网关发送的广播信号的信号强度和发送所述广播信号的基站网关的基站节点号,以建立信号强度指纹电子地图;

所述Web展示装置预存采样位置电子地图,所述采样位置电子地图包括所述排放装置、多个处理装置及各所述采集传感器在所述排放装置和多个处理装置内的位置;

所述服务器接收所述基站网关发送的所述多个采集传感器接收到的广播信号的信号强度和发送所述广播信号的基站网关的基站节点号,并与预存的所述多个采集传感器在各采样位置接收到所述基站网关发送的广播信号的信号强度和发送所述广播信号的基站网关的基站节点号进行对比,判断所述多个采集传感器的采样位置,将所述处理水质数据、环境数据、排放水质数据及所述多个采集传感器的采样位置发送至所述Web展示装置;

所述Web展示装置接收所述处理水质数据、环境数据、排放水质数据及所述多个采集传感器的采样位置,并在预存的采样位置电子地图的对应位置显示各所述采集传感器的采样位置及采集的处理水质数据、环境数据和排放水质数据;

其中,所述处理水质数据包括:第一化学需氧量、第一总氮量、第一总磷量、第一氨氮量和第一浊度,所述环境数据包括温度、溶解氧浓度、PH值和混合液污泥浓度,所述排放水质数据包括:第二化学需氧量、第二总氮量、第二总磷量、第二氨氮量和第二浊度。

2.根据权利要求1所述的污水处理管理方法,其特征在于,所述服务器预存有排放标准及多个历史的处理水质数据、环境数据和排放水质数据,所述方法还包括由所述服务器执行的以下步骤:

根据历史的处理水质数据、环境数据和排放水质数据构造深信度网络模型;

将接收到的处理水质数据和环境数据输入所述深信度网络模型进行预测,获得预测排放水质数据;

在所述预测排放水质数据达不到所述排放标准时,控制相应的处理装置调整处理参数,以改变所述相应的处理装置的环境数据和处理水质数据。

3.根据权利要求2所述的污水处理管理方法,其特征在于,所述方法还包括:

所述服务器将所述预测排放水质数据发送至所述Web展示装置;

所述Web展示装置还用于在采样位置电子地图中将所述预测排放水质数据显示在与所述预测排放水质数据对应的所述处理水质数据和环境数据的附近。

4.根据权利要求2所述的污水处理管理方法,其特征在于,所述根据历史的处理水质数据、环境数据和排放水质数据构造深信度网络模型的步骤包括由所述服务器执行的以下步骤:

归一化所述历史的处理水质数据、环境数据和排放水质数据;

将所述归一化的历史的处理水质数据和环境数据作为输入数据,使用对比散度算法求解网络参数,采用无监督逐层贪婪训练方法,逐层训练三层RBM,构建初始深信度网络模型;

根据归一化的历史的排放水质数据,采用BP算法对所述初始深信度网络模型进行微调,优化所述初始深信度网络模型的网络参数,构建所述深信度网络模型。

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