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申请/专利权人：上海市城市建设设计研究总院(集团)有限公司

摘要：本发明公开了基于调蓄池中COD预测的初期雨水原位处理方法，包括如下步骤：先采用已有的用于初期雨水的调蓄池的历史工作数据预训练一在线学习自适应神经网络模型；然后，在需要进行COD预测的待测调蓄池边建造能够控制排泥量和曝气量的高效生化池；在运行高效生化池，对待测调蓄池内水体进行处理的同时，采集数据输入所述在线学习自适应神经网络模型，根据获得反馈控制高效生化池运作并对所述在线学习自适应神经网络模型进行在线增量学习；直到在线增量学习的所述在线学习自适应神经网络模型的预测结果符合要求结束训练。本发明能够很好的解决初期雨水水质随时间不断变化的特点，解决雨水中污染物难以准确预测的难题。

主权项：1.基于调蓄池中COD预测的初期雨水原位处理方法；其特征在于，包括如下步骤：步骤1、采用已有的用于初期雨水的调蓄池的历史工作数据预训练一在线学习自适应神经网络模型；步骤2、在需要进行COD预测的待测调蓄池1边建造能够控制排泥量和曝气量的高效生化池2；所述高效生化池2内接种好氧活性污泥，设有能够实时监测溶解氧浓度的装置5，并通过进水泵3从所述待测调蓄池1底部抽取水体；所述待测调蓄池1内设有液位计6；步骤3、运行所述高效生化池2，具体为：将所述液位计6侧得到的所述待测调蓄池1的液位数据转换为与所述待测调蓄池1的最大容积相匹配的待测调蓄水位百分比值，并根据所述待测调蓄水位百分比值控制所述进水泵3向所述高效生化池2输送所述水体；通过控制所述高效生化池2的所述排泥量使所述好氧活性污泥的污泥龄能够满足初期雨水中COD的去除率达到80％；步骤4、采集数据输入所述在线学习自适应神经网络模型，根据获得反馈控制所述高效生化池2运作并对所述在线学习自适应神经网络模型进行在线增量学习，具体为：步骤4.1、通过所述液位计6获取所述待测调蓄池1的液位数据，并对所述液位数据进行归一化处理输入完成预训练的所述在线学习自适应神经网络模型；步骤4.2、根据所述在线学习自适应神经网络模型反馈的预测COD浓度，以及所述进水泵3的流量计算所述高效生化池2的进水有机负荷；步骤4.3、根据所述进水有机负荷计算所述高效生化池2中高效生物体系所需的曝气量，在确保所述高效生化池2中溶解氧浓度不低于2mgL的前提下，对曝气量进行前馈控制，确保所述高效生化池2内有充足的溶解氧供所述好氧活性污泥去除有机物；步骤4.4、将所述在线学习自适应神经网络模型根据实际测量所述待测调蓄池1得到的COD浓度进行在线增量学习；步骤5、重复执行步骤3和4，直到所述在线增量学习的所述在线学习自适应神经网络模型的预测结果符合要求。

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