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一种环境保护用净化设备的过滤方法及系统 

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摘要:本发明公开了一种环境保护用净化设备的过滤方法及系统,涉及分离相关技术领域,该方法包括:通过确定待处理介质的基本含量信息与净化分离标准,整合确定过滤分离目标。搭建分离决策模型,构建分布式控制模块,并建立分离决策模型与分布式控制模块的通信连接。基于过滤分离目标,结合分离决策模型进行动态净化周期的过滤分离决策与参控转换处理,确定过滤分离策略。结合分布式控制模块,执行分布式微处理器协同响应,与基于净化设备的过滤分离控制。同步进行动态过滤监测,基于偏差控制数据映射的微处理器,进行过滤反馈调控。解决了现有技术中净化设备的过滤方法存在过滤效率低下、能耗高、分离效果不理想的技术问题。

主权项:1.一种环境保护用净化设备的过滤方法,其特征在于,所述方法包括:确定待处理介质的基本含量信息与净化分离标准,整合确定过滤分离目标,包括杂质类型-去除比;确定净化设备的基础配置信息,基于过滤循环动力原理,搭建分离决策模型,所述过滤循环动力原理为过滤硬件的工作方式;以功能模块为一层控制分布,以过滤系统为二层控制分布,构成分布式控制模块,并建立所述分离决策模型与所述分布式控制模块的通信连接,其中,所述分布式控制模块具有可扩展性;基于所述过滤分离目标,结合所述分离决策模型进行动态净化周期的过滤分离决策与参控转换处理,确定过滤分离策略;结合所述分布式控制模块,执行基于所述过滤分离策略的分布式微处理器协同响应,与基于所述净化设备的过滤分离控制;同步进行动态过滤监测,基于偏差控制数据映射的微处理器,进行过滤反馈调控;所述分离决策模型包括过滤决策层与参控转换层;其中,所述过滤决策层包括环流推导区块与多目标寻优区块,所述环流推导区块用于根据净化设备的存在过滤原理以及对应的杂质类型,获取目标过滤原理;所述多目标寻优区块基于神经网络模型进行构建,获取样本状态分离趋势,设置样本过滤分离目标以及对应的样本状态分离趋势下的最高能效决策方案,所述决策方案包括内外压控制、流量控制、温度控制,构建训练数据,根据训练数据对神经网络模型进行监督训练,直至模型输出的最高能效决策方案满足预设准确率时完成对模型的训练,获取多目标寻优区块;所述确定过滤分离策略,包括:确定所述净化设备的存在过滤原理,所述存在过滤原理至少包括物理过滤、化学吸附过滤与生物降解过滤;基于所述杂质类型,确定目标过滤原理,其中,所述目标过滤原理为所述存在过滤原理中至少一种;基于所述目标过滤原理,结合所述分离决策模型执行基于所述过滤分离目标的全流程决策,确定过滤分离策略;所述执行基于所述过滤分离目标的全流程决策,包括:基于所述过滤决策层,以基于过滤能效的动态过滤趋势为导向,确定状态分离趋势;对所述状态分离趋势进行迭代寻优,筛选全局适应度最高的能效决策方案;结合参控转换模块,对所述能效决策方案进行控制参数转换,确定参控决策方案;映射所述能效决策方案与所述参控决策方案,确定所述过滤分离策略。

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