基于神经网络模型的工艺药剂预测投加系统和方法

    公开(公告)号:CN118878053A

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410959777.4

    申请日:2024-07-17

    摘要: 本发明提供了一种基于神经网络模型的工艺药剂预测投加系统和方法,系统包括:检测实时污水数据的检测模块;采集历史运行数据组的采集模块,历史运行数据组包括历史污水数据和历史药剂投加量,将历史运行数据组分为训练样本和测试样本;训练模块,其对多个神经网络模型进行训练,得到各个神经网络预测模型;测试模块,其根据测试样本和神经网络预测模型选出最优神经网络模型;加药模块;控制模块,其用于根据实时污水数据和最优神经网络模型算出实时药剂投加量,并控制加药模块投放药剂。本发明可以实现对实时药剂投加量的预测和药剂的自动投加,并且可以根据实时污水数据对实时药剂投加量进行动态调整,防止药剂浪费的同时保证出水水质达标。

    活性污泥混合液中含氧状态的检测方法及检测设备

    公开(公告)号:CN118706699A

    公开(公告)日:2024-09-27

    申请号:CN202411022374.3

    申请日:2024-07-29

    IPC分类号: G01N15/04 C02F7/00 C02F3/12

    摘要: 本发明提供一种活性污泥混合液中含氧状态的检测方法及检测设备,检测方法包括以下几个步骤:S1:获取曝气池中的活性污泥混合液。S2:分别获取相同体积的溶氧水和脱氧水。S3:将活性污泥混合液和溶氧水加入到第一容器中,将活性污泥混合液和脱氧水加入到第二容器中。S4:分别将第一容器和第二容器中的混合液充分混合,并静置相同的沉降时间。S5:第一容器和第二容器静置后均能够在底部形成沉淀物。S6:比较第一容器和第二容器中沉淀物的体积,根据比较结果判断活性污泥混合液中的含氧状态。检测设备包括取样装置、注入装置或混合装置。该方法能够获取活性污泥混合液中的含氧状态,进而了解污水处理设施的运行状态。