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龙图腾网获悉广州市净水有限公司申请的专利一种污水处理曝气控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119806087B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411968915.1，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种污水处理曝气控制方法及系统是由李子逵;李伟斌;廖颖哲;潘静诗;陈梓键;黄志炫设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种污水处理曝气控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及污水处理的技术领域，涉及一种污水处理曝气控制方法及系统，根据采集的历史数据，通过智能计算结合优化修正剔除异常值得出精确样本数据集后通过聚类模型进行分类，各分类通过训练、验证测试，得出训练好的BP神经网络模型，后续控制器根据最新数据经过BP神经网络模型所输出精确曝气量至控制各个曝气设备，自动调节生化池风量的增减；本发明根据进水水质、水量管控生化池鼓风量，控制风量匹配工况，能够有效提高污水处理过程中曝气量的控制精度，减少能耗浪费，提高工艺管控效率，确保不同工况下生化池风量处于最优值，保证出水水质稳定性及达标率，降低电耗成本；适用于各种类型和规模的污水处理厂，具有较广泛的市场应用前景。

本发明授权一种污水处理曝气控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种污水处理曝气控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.数据采集：采集设定时间段内的历史数据，形成包括雨季和旱季不同进水工况的数据样本；通过编程程序代码自动化地在设定的某个时间段里每个双数整点时间采集进水化学需氧量、进水生化需氧量、进水总氮、出水总氮、进水量、生化池溶解氧量、实际风量的历史数据，形成大量包括雨季和旱季不同进水工况的数据样本集，整理后保存到Excel表格中，供后续使用； S2.工艺计算：建立工艺机理计算模型，根据采集的历史数据，利用工艺机理计算模型计算出不同进水工况下的理论需氧量，得到理论需氧量数据集；理论需氧量通过以下方式计算： 式中：O2为理论需氧量；ɑ为碳的氧当量，当含碳物质以生化需氧量计时，取1.47；b为常数，氧化酶公斤氨氮所需氧量，取4.57；c为常数，细菌细胞的氧当量，取1.42；Q为处理水量；S0为进水生化需氧量；Se为出水生化需氧量；Nk为进水总氮；Nke为出水总氮；Nt为生物反应池进水总氮浓度；Noe为生物反应池出水硝态氮浓度；ΔXv为排出生物反应池系统的微生物量；0.12ΔXv为排出生物反应池系统的微生物含氮量； 其中，BODCOD为污水中生化需氧量与化学需氧量的比值，取月均值；COD进为进水化学需氧量；COD出为出水化学需氧量； S3.数据优化：对理论需氧量数据集、历史数据中的生化池溶解氧量进行异常值剔除，得到优化后的理论需氧量数据集和溶解氧量样本集； S4.数据聚类：利用聚类算法对优化后的理论需氧量数据集和生化池溶解氧量样本集进行分类，划分为不同的类别；将优化和整理后的理论需氧量和生化池溶解氧量样本集进行聚类分析，划分为K个类别，并通过应用肘部法则，选取下降曲线斜率变化最明显的K值作为最佳聚类数； S5.神经网络训练：建立BP神经网络模型，将相同类别的数据分别划分为训练集、验证集和测试集；将训练集输入BP神经网络模型，对BP神经网络模型进行训练，得到训练好的BP神经网络模型，并用验证集和测试集对BP神经网络模型进行验证和测试；其中，BP神经网络模型系统对分K类后的样本进行训练、验证，当每一类的测试集的准确率达到加权平均后的总准确率，总准确率达标后再保存BP神经网络模型，作为训练好的BP神经网络模型； S6.曝气量预测：将待测污水池的数据输入训练好的BP神经网络模型，得到预测的曝气量； S7.设备控制：根据预测的曝气量控制污水池的曝气设备，实现精确曝气。

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