[发明专利]一种基于神经网络模型的污水处理调控系统

权利要求书

1.一种基于神经网络模型的污水处理调控系统，包括降解菌净化系统(1)和湿地净化系统(2)，其特征在于，还包括监测装置(3)；

所述降解菌净化系统(1)用于接收污水后净化并进行氮磷去除工作，输出含降解菌的净化水，所述湿地净化系统(2)用于对所述污水进行净化并通过接收所述净化水进行氮磷去除工作；

所述监测装置(3)与所述降解菌净化系统(1)连接，设置在所述湿地净化系统(2)的输出端，用于检测输出水中氮磷含量，在预设条件下驱动所述降解菌净化系统(1)调节污水供给速率和所述降解菌的输出速率；

所述监测装置(3)包括氮磷含量检测组件；所述氮磷含量检测组件包括抽样单元、总氮检测单元、总磷检测单元和紫外光谱分析单元以及识别单元；

所述抽样单元，用于从所述湿地净化系统(2)的输出端抽取预设量的水样，将所述水样平均分为第一水样和第二水样；

所述总氮检测单元，包含第一消解液，用于接收所述第一水样后与所述第一水样混合得到第一混合液；

所述总磷检测单元，包含第二消解液，用于接收所述第二水样后与所述第二水样混合得到第二混合液；

所述紫外光谱分析单元，用于分别对所述第一混合液和所述第二混合液进行预设时长的光照处理，分别得到第一采样图片和第二采样图片；

所述识别单元，用于在接收所述第一采样图片和所述第二采样图片后输出相应的判断分类结果；

其中，所述识别单元为训练完成后的神经网络模型，所述分类结果包括总氮不合格、总磷不合格、总氮磷不合格、总氮磷合格；

所述紫外光谱分析单元包括发射单元和处理单元；

所述发射单元，用于在预设波长区间内随机选择目标波长发射，每发射一次目标波长的紫外光，所述处理单元获取一张对应的初始图片；

所述处理单元，用于对所述初始图片进行预设规则的图像处理，得到对应的采样图片；

所述预设波长区间为230nm~285nm；

其中，所述预设规则为：

获取所述初始图片的中目标像素点的RGB通道值；所述目标像素点的RGB通道值分别为Rn、Gn、Bn；

根据预设公式计算得到与所述目标像素点对应的替换像素；所述替换像素的RGB通道值分别为Rxn、Gxn、Bxn；

所述预设公式：

以所述替换像素替换对应所述目标像素点后的所述初始图片作为所述采样图片。

2.根据权利要求1所述的基于神经网络模型的污水处理调控系统，其特征在于，所述降解菌净化系统(1)包括依次连通的主含厌氧型降解菌的厌氧模块(12)、主含好氧型降解菌的移动床生物膜反应器(13)和沉淀回流模块(14)；

所述沉淀回流模块(14)用于向所述湿地脱氮系统输送所述净化水，以及向所述厌氧模块(12)回流输送沉淀污泥，所述沉淀污泥包括所述厌氧型降解菌和所述好氧型降解菌。

3.根据权利要求2所述的基于神经网络模型的污水处理调控系统，其特征在于，所述降解菌净化系统(1)还包括污水供给模块(11)；

所述污水供给模块(11)包括蓄水池(111)和第一进水泵(112)以及第一进水管(113)，所述蓄水池(111)通过所述第一进水泵(112)经所述第一进水管(113)向所述厌氧模块(12)和所述湿地净化系统(2)提供污水，所述沉淀回流模块(14)通过所述第一进水管(113)向所述湿地净化系统(2)提供所述净化水。