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申请/专利权人：中山大学
摘要：本申请公开了一种耦合机理‑数理模型降低污水处理厂环境影响的方法，涉及环保数据处理技术领域，方法包括：获取并基于污水处理厂的设计数据和在线监测数据构建污水处理厂的机理模型，基于机理模型和生命周期评价方法计算第一环境影响数据；然后计算不同目标工艺参数组合下的第一环境影响数据作为大数据集，基于经过优化的主动学习算法对数理模型进行迭代训练，以提高数理模型的预测性能，在停止迭代训练后即可在已验证的工艺参数组合中筛选出最优的目标工艺参数组合。根据该方法筛选出最优的目标工艺参数组合不仅可以降低污水处理厂在运行过程中对环境的影响、实现节能降碳的环保目标，还提高了获取最优工艺参数组合的效率。
主权项：1.一种耦合机理-数理模型降低污水处理厂环境影响的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取污水处理厂的设计数据和在线监测数据；基于所述设计数据和所述在线监测数据构建所述污水处理厂的机理模型；基于所述机理模型和生命周期评价方法计算得到所述污水处理厂在不同目标工艺参数组合下的第一环境影响数据；利用所述第一环境影响数据构建所述污水处理厂的数理模型；基于经过优化的主动学习算法对所述数理模型进行训练，并利用训练后的所述数理模型筛选得到最小的所述第一环境影响数据对应的所述目标工艺参数组合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种耦合机理-数理模型降低污水处理厂环境影响的方法
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