龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：南京大学
摘要：本发明公开了一种维持活性污泥系统溶解氧稳定所需曝气量的预测方法，包括在一定时间段内，每间隔t1时间段测定生化池的进水流量、进水有机物浓度、进水氨氮浓度、活性污泥系统溶解氧浓度、污泥浓度、曝气风量数据；针对活性污泥系统溶解氧浓度变化存在滞后性的问题，将测定时刻溶解氧浓度数据更换为该时刻的t2时间段后溶解氧浓度的数据；对更换后的溶解氧浓度数据进行筛选，形成数据集；构建随机森林模型，利用数据集中的数据创建机器学习矩阵，用以训练随机森林模型；对训练后的随机森林模型的预测性能进行评价；利用训练好的随机森林模型，预测实现t2时间段后目标溶解氧值所需的风量值，从而调整曝气风机的输出风量。本发明解决了现有技术对活性污泥系统中对曝气量的调节中存在的溶解氧浓度变化滞后性问题，从而使溶解氧浓度维持在目标范围内。
主权项：1.一种维持活性污泥系统溶解氧稳定所需曝气量的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：在一定时间段内，每间隔t1时间段测定并记录污水处理厂生化池的进水流量、进水有机物浓度、进水氨氮浓度、活性污泥系统溶解氧浓度、污泥浓度、曝气风量数据；步骤2：针对活性污泥系统溶解氧浓度变化存在滞后性的问题，在步骤1中每次记录的基础上将测定时刻溶解氧浓度数据更换为该时刻的t2时间段后溶解氧浓度的数据；步骤3：对步骤2更换后的溶解氧浓度数据进行筛选，删除掉超出溶解氧浓度正常范围内的数据，将筛选后的溶解氧浓度数据和步骤1测定的进水流量、进水有机物浓度、进水氨氮浓度、活性污泥系统溶解氧浓度、污泥浓度、曝气风量数据构成数据集；步骤4：构建随机森林模型，利用数据集中的数据构建机器学习矩阵，将机器学习矩阵划分为训练集和测试集，分别对随机森林模型进行训练和预测性能进行评价；步骤5：将当前时刻的t2时间段后溶解氧浓度需要达到数值作为目标溶解氧值，将目标溶解氧值和测定的当前时刻的进水流量、进水有机物浓度、进水氨氮浓度、污泥浓度数据输入到训练好的随机森林模型，预测实现目标溶解氧值所需的风量值，并根据风量值调整曝气风机的输出风量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京大学 一种维持活性污泥系统溶解氧稳定所需曝气量的预测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号