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申请/专利权人：镇江贝思特有机活性肥料有限公司;江苏盛禾资源环境科技有限责任公司

摘要：本发明公开了化粪池水调节有机物料发酵过程的控制方法及控制系统，涉及发酵过程控制技术领域，通过训练发酵速度预测模型，基于待发酵物料的发酵原料数据和发酵环境数据、发酵速度预测模型、化粪池水的单位含量信息和单位成本信息，计算出第一添加量，向待发酵物料中，添加重量为第一添加量的化粪池水，若发酵过程需要进行化粪池水补加，基于发酵实时数据、发酵速度预测模型、化粪池水的单位含量信息和单位成本信息，训练Actor‑Critic网络模型，并由Actor‑Critic网络模型计算出第二添加量；实现发酵的速度和添加的化粪池水的成本之间的性价比动态平衡，达到以较低的成本达到较高的发酵速度的效果。

主权项：1.化粪池水调节有机物料发酵过程的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：收集发酵速度训练特征数据以及发酵速度训练标签数据；步骤二：以发酵速度训练特征数据为输入，以发酵速度训练标签数据为输出，训练发酵速度预测模型；步骤三：收集待发酵物料的发酵原料数据以及发酵环境数据；步骤四：收集化粪池水的单位含量信息和单位成本信息；步骤五：基于待发酵物料的发酵原料数据和发酵环境数据、发酵速度预测模型、化粪池水的单位含量信息和单位成本信息，计算出第一添加量；步骤六：向待发酵物料中，添加重量为第一添加量的化粪池水；步骤七：每隔预设的监测周期时长，收集发酵实时数据；基于发酵实时数据判断是否需要进行化粪池水补加，若需要进行化粪池水补加，基于发酵实时数据、发酵速度预测模型、化粪池水的单位含量信息和单位成本信息，训练Actor-Critic网络模型，并由Actor-Critic网络模型计算出第二添加量；步骤八：重复执行步骤七，直至待发酵物料完成发酵；所述计算出第一添加量的方式为：将化粪池水的单位含量信息中包含的碳含量标记为xc，包含的氮含量标记为xn，包含的水分含量标记为xw；将训练完成后的发酵速度预测模型所对应的函数表达式标记为，其中，S代表待发酵物料的发酵原料数据对应的常量集合，E代表发酵环境的发酵环境数据对应的常量集合，x表示添加至待发酵物料中的化粪池水的重量变量；将化粪池水的单位成本信息标记为p；构造综合函数Hx，其中，综合函数Hx的表达式为；其中，c1和c2为预设的比例系数；使用求导法或梯度下降算法求解使综合函数Hx达到最大值时对应的化粪池水的重量变量的变量值x0，该重量变量的变量值x0即为第一添加量；所述训练Actor-Critic网络模型，并由Actor-Critic网络模型计算出第二添加量的方式为：初始化Actor网络和Critic网络的网络参数；在每次判断需要进行化粪池水补加时，执行以下步骤：步骤11：将当前监测周期的发酵周期平均速度作为当前状态；步骤12：Actor网络输出第二添加量，所述第二添加量表示建议添加的化粪池水的重量；以调整后的下一个监测周期的发酵周期平均速度作为下一个状态；步骤13：计算实际的奖励值Q；所述实际的奖励值Q为每次向发酵环境中添加第二添加量的化粪池水后获得的奖励；步骤14：使用Critic网络的更新公式更新奖励值函数的值，以调整对决策结果的实际奖励值Q的估计；步骤15：使用Actor网络的更新公式更新Actor网络的参数，以提高在给定状态下选择高奖励决策结果的概率；所述实际的奖励值Q的计算方式为：将待发酵物料的有机物料成分类型和物料颗粒大小、发酵实时数据中的物料碳含量、物料氮含量以及实时物料水分含量组成发酵原料数据对应的常量集合S1；将发酵实时数据中的发酵环境数据组成发酵环境数据对应的常量集合E1；将发酵剩余的化粪池水的剩余重量标记为r；将第二添加量标记为x2；所述实际的奖励值Q的计算公式为。

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