[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的污水處理曝氣智能控制方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011391829.0
• 申請(qǐng)日: 2020-12-02
• 公開（公告）號(hào): CN112782975A
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 于晗;潘志成;于宏兵;楊赫
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 海天水務(wù)集團(tuán)股份公司;南開大學(xué)
• 主分類號(hào): G05B13/04
• 分類號(hào): G05B13/04;C02F7/00
• 代理公司: 北京高沃律師事務(wù)所 11569
• 代理人: 王愛濤

本發(fā)明提供的一種基于深度學(xué)習(xí)的污水處理曝氣智能控制方法及系統(tǒng)，本發(fā)明的方法利用GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定當(dāng)前工況下的最優(yōu)曝氣量(使出水水質(zhì)滿足達(dá)標(biāo)要求前提下的最小曝氣量)，利用最優(yōu)曝氣量進(jìn)行曝氣控制，降低了污水處理過程中的能源消耗并穩(wěn)定了出水水質(zhì)，而且本發(fā)明利用GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型確定最優(yōu)曝氣量，無需復(fù)雜運(yùn)算，提高了污水處理效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及污水處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的污水處理曝氣智能控制方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

污水處理行業(yè)屬于能源消耗量大，其消耗能源主要是電能以及化學(xué)藥劑。生物處理方法是現(xiàn)代污水處理應(yīng)用中最為廣泛的一種方法，其系統(tǒng)作為污水處理廠的核心單元，承擔(dān)著去除污水中有機(jī)污染物質(zhì)的任務(wù)。污水處理廠的曝氣處理系統(tǒng)運(yùn)行所需的電能消耗大約占整廠所需能耗的50％～70％。因此，對(duì)污水處理廠生物處理環(huán)節(jié)的曝氣系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化改造，提升其穩(wěn)定性和利用效率，是污水處理廠達(dá)到出水標(biāo)準(zhǔn)的要求和節(jié)能降耗的需求所在。

當(dāng)前污水處理曝氣環(huán)境控制方法大部分采用手動(dòng)PID控制或人工經(jīng)驗(yàn)控制，控制精度低，污水生物處理系統(tǒng)是一個(gè)多變量復(fù)雜生物、化學(xué)和物理相變體系，多變量間相互作用，呈現(xiàn)非線性強(qiáng)耦合關(guān)系，體系十分復(fù)雜。其中曝氣控制系統(tǒng)具有多變量強(qiáng)耦合、強(qiáng)非線性相關(guān)、難以在線監(jiān)測(cè)、不確定性、時(shí)變性、時(shí)滯性、大慣性等特點(diǎn)。傳統(tǒng)的污水處理曝氣控制系統(tǒng)受制于硬件參數(shù)，導(dǎo)致控制器難以處理大量復(fù)雜的污水處理現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

如何降低污水處理過程中的能源消耗、穩(wěn)定出水水質(zhì)、提高污水處理效率成為一個(gè)亟待解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種基于深度學(xué)習(xí)的污水處理曝氣智能控制方法及系統(tǒng)，以降低污水處理過程中的能源消耗、穩(wěn)定出水水質(zhì)、提高污水處理效率。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：

一種基于深度學(xué)習(xí)的污水處理曝氣智能控制方法，所述智能控制方法包括如下步驟：

建立GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

采集不同工況下的污水處理系統(tǒng)的進(jìn)水端和出水端的水質(zhì)參數(shù)、各個(gè)反應(yīng)池內(nèi)的水質(zhì)參數(shù)和泥質(zhì)參數(shù)、污水處理系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)及鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)，作為訓(xùn)練輸入向量；

確定不同工況下的最優(yōu)曝氣量，作為不同訓(xùn)練輸入向量對(duì)應(yīng)的最優(yōu)曝氣量；所述最優(yōu)曝氣量為使出水端的水質(zhì)參數(shù)滿足污水處理排放要求的條件下的最小曝氣量；

建立包括訓(xùn)練輸入向量及訓(xùn)練輸入向量對(duì)應(yīng)的最優(yōu)曝氣量的訓(xùn)練集；

利用所述訓(xùn)練集訓(xùn)練所述GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲得訓(xùn)練后的GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

采集當(dāng)前工況下的污水處理系統(tǒng)的進(jìn)水端和出水端的水質(zhì)參數(shù)、各個(gè)反應(yīng)池內(nèi)的水質(zhì)參數(shù)和泥質(zhì)參數(shù)、污水處理系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)及鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行參數(shù)，建立監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)向量；

將所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)向量輸入訓(xùn)練后的GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，獲得當(dāng)前工況下的最優(yōu)曝氣量；

根據(jù)當(dāng)前工況下的最優(yōu)曝氣量進(jìn)行曝氣控制。

可選的，所述確定不同工況下的最優(yōu)曝氣量，具體包括：

在第i種工況下，調(diào)整鼓風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速，監(jiān)測(cè)在不同轉(zhuǎn)速下的鼓風(fēng)機(jī)的曝氣量和出水端的水質(zhì)參數(shù)，確定使出水端的水質(zhì)參數(shù)滿足污水處理排放要求的條件下的最小曝氣量，作為第i種工況下的最優(yōu)曝氣量。

可選的，所述根據(jù)當(dāng)前工況下的最優(yōu)曝氣量進(jìn)行曝氣控制，具體包括：

根據(jù)鼓風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速、風(fēng)壓與鼓風(fēng)機(jī)的曝氣量之間的關(guān)系，確定當(dāng)前工況下的最優(yōu)曝氣量和當(dāng)前工況下的實(shí)際曝氣量的差值對(duì)應(yīng)的鼓風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)整值；

將所述鼓風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速調(diào)整值輸入鼓風(fēng)機(jī)控制系統(tǒng)中用于控制鼓風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速的PID控制器，進(jìn)行曝氣量控制。