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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；所述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，包括以下步骤：采用遗传算法在所述数理模型中计算得到第一工艺参数组合；合并所述第一工艺参数组合和随机生成的各项第二工艺参数组合，得到第三工艺参数组合；确定出水水质排放达标值，并根据所述出水水质排放达标值和学习函数计算各项所述第三工艺参数组合的代表性系数；选取所述代表性系数达到设定系数阈值的各项第三工艺参数组合作为代表参数组合，将各项所述代表参数组合输入到所述机理模型，获得对应的第二环境影响数据；合并所述第一环境影响数据和所述第二环境影响数据作为第三环境影响数据，并根据所述第三环境影响数据验证各项所述代表参数组合，并将验证后的各项所述代表参数组合合并到各项所述目标工艺参数组合；计算所述数理模型的停止指标，若所述停止指标等于或大于设定值，则返回所述采用遗传算法在所述数理模型中计算得到第一工艺参数组合，直至所述停止指标小于所述设定值，获得训练后的所述数理模型；从训练后的所述数理模型计算得到的所述第一工艺参数组合中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