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申请/专利权人：扬州大学
摘要：本发明公开了一种基于人工智能和机理模型的污水处理曝气控制方法及系统。本发明将人工智能模型长短期记忆LSTM和污水生物处理机理ASM活性污泥模型结合，发挥了两者的优势，互为补充；通过数据监测计算系统实时收集的在线数据进行预测，在优化控制曝气量的同时，对污水生物处理过程中的微生物硝化菌AOB进行调控，能够保持污水生物处理的硝化菌的稳定；定期的再学习，确保模型适应动态环境，做出准确和有效的预测控制。本发明的优化控制效果显著，满足污水处理曝气节能的需求。
主权项：1.一种基于人工智能和机理模型的污水处理曝气控制方法，其特征在于，包括以下步骤，步骤一、获取生化反应池的在线数据Xh并计算曝气量uh，将实时数据进行筛查处理后放入历史数据集{Xh，uh}；步骤二、建立人工智能模型和污水生物处理机理模型ASM模型的混合模型：在ASM模型中输入收集的历史数据{Xh，uh}，分析混合模型预测误差并调整参数，使混合模型计算值与实测值之间的误差最小化；使用校准后ASM模型，并将校准后得到的各个组分i的计算数据{Xi}，与历史数据集{Xh，uh}整合成新的历史数据集{Xh，Xi，uh}；同时，设计对污水处理优化的控制方案，使得污水的出水指标yi维持在出水指标设定值ri，曝气量uj维持在曝气量设定值uj0；步骤三：通过混合模型进行模拟计算：1.1将历史数据集{Xh，Xi，uh}划分为训练集和验证集，对人工智能模型进行训练；1.2利用混合模型和污水处理优化的控制方案，得到满足出水要求的最优曝气量u；1.3在生化反应池中实施该最优曝气量u，记录实施最优曝气量u后生化反应池的在线监测数据；1.4获取下一个时间段实时和更新混合模型输出数据，并和上一时间段混合模型预测结果相比较，不断迭代优化混合模型；1.5重复步骤1.1至步骤1.4，求出下一时段Δt的最优曝气量u。
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百度查询： 扬州大学 基于人工智能和机理模型的污水处理曝气控制方法及系统
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