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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利一种污泥好氧堆肥智能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：CN115146776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210849693.6，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种污泥好氧堆肥智能控制方法及系统是由李彭;冯瀚;张景新;何义亮;张文英设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种污泥好氧堆肥智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种污泥好氧堆肥智能控制方法及系统，其特征在于，包括数据采集单元、设备单元、中央控制单元；所述数据采集单元包含堆体参数采集系统和风机参数采集系统，所述设备单元包含翻抛装置、变频曝气鼓风机和曝气管路系统，所述堆体参数采集系统包括温度传感器、氧浓度传感器、含水率传感器。本发明可以精准地控制风量，预测在不同条件下最适宜的曝气流量，降低功耗；并且考虑了翻抛与曝气的协同作用，将曝气与翻堆操作进行组合，根据对堆体情况的判断，可以迅速达到降温或充氧的效果，保障污泥好氧堆肥产品的品质并实现节能降耗。

本发明授权一种污泥好氧堆肥智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种污泥好氧堆肥过程智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立基于神经网络的机器学习算法的模型，以堆体参数、曝气强度、能耗w作为输入，以曝气强度作为输出，预测最优曝气强度，所述堆体参数包括气温t、堆体温度T、含水率、氧浓度O，所述能耗w＝功率×运行时间，在不同条件下使用不同的曝气强度，达到优效节能的目的，或在温度和氧浓度均低于适宜范围的不良工况下充氧，达到热量损失最小的目的，进行实验，采用不同曝气强度的工况下，记录达到目标充氧量所消耗的电量，另在不同的堆体参数下重复以上实验，获取相应的数据，构建神经网络模型，以△O△w最大为约束条件，对应的曝气强度为模型输出，即最节能的曝气强度，以-△O△T最大为约束条件，对应的曝气强度为模型输出，即热量损失最小的曝气强度；步骤2：设计反馈控制：根据所投加菌剂中好氧菌的特性，设定如下值：氧浓度下限为Omin，氧浓度上限为Omax，温度上限为Tmax，温度下限为Tmin，若出现O＜Omin时，根据最节能曝气强度预测，开始曝气，当达到目标值O≥Omax或T≤Tmin时，停止曝气，若T＞Tmax时，开始翻抛，当达到目标值T≤Tmin或者O＞Omax时，停止翻抛，若出现O＜Omin，T＜Tmin的情况时，根据热量损失最小的曝气强度预测，同时将目标值设定为Omid进行曝气，其中Omid为不良工况下的氧浓度上限，为了防止风机和翻抛机频繁启停造成的能耗浪费和机器损耗，设置Tmin和Omax，此处Tmin和Omax并非为微生物适宜的生长范围的上下限，而是防止机器频繁启停设设置的一个目标值，Tmin通常位于微生物适宜的温度范围偏下，Omax通常位于微生物适宜的氧浓度范围偏上，常规情况下Tmin可设为58～60℃，Omax可设为16～18％，与菌剂特性有关；步骤3：数据采集模块在堆体各点进行数据采集，将温度、氧浓度、含水率依次传输至数据存储模块、数据分析模块，数据存储模块用于存储数据，数据分析模块采用人工神经网络的方法，预测堆体所需的曝气量，传输至PLC；步骤4：基于神经网络算法以历史数据中的环境温度t、初始温度T0、最终温度T1、初始氧浓度O0、最终氧浓度O1、含水率、曝气强度、能耗W作为输入，△O△w作为约束条件，曝气强度作为输出建立模型，对最节能的曝气强度进行选择，基于神经网络算法以历史数据中的环境温度t、初始温度T0、最终温度T1、初始氧浓度O0、最终氧浓度O1、含水率、曝气强度、能耗W作为输入，-△O△T作为约束条件，曝气强度作为输出建立模型，对热量损失最小的曝气强度进行选择，并通过反馈控制风机启停；步骤5：PLC通过对堆体参数实时监测，通过电信号将数据依次传输至PLC、数据存储模块、数据分析模块，由PLC进行反馈控制，若氧浓度低于设定值，曝气设备开启，PLC通过读取数据分析模块的预测结果实现曝气强度的选择，以及通过对氧浓度的监测控制风机启停，曝气过程结束后，判断温度是否高于Tmax，若温度高于设定值，则PLC控制翻抛机运行；步骤6：当堆肥过程开始后，氧浓度传感器和温度传感器对堆体进行实时监测，并可根据不同的温度、氧浓度条件进行不同的操作，从而达到对温度、氧浓度的控制并降低功耗，在升温期阶段，由于温度达不到Tmax，因此氧浓度不足时，通过曝气操作进行充氧，在高温期阶段，若温度过高，则只需通过翻抛进行降温；若氧浓度过低，则通过曝气来进行充氧。

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