[发明专利]基于人工智能的污水处理厂提标改造方法

说明书

本发明公开一种基于人工智能的污水处理厂提标改造方法。所述的方法包括下述步骤：1)对历史真实运行数据进行数据预处理，并拆分成训练数据样本和测试数据样本；2)确定输入输出指标，建立人工智能模型；3)利用训练数据样本和测试数据样本对人工智能模型进行训练和测试；4)调整改造涉及的指标数据，根据模型的最优输出结果，给出改造数据支撑。本发明引入AI人工智能技术对需要进行提标改造的污水处理厂历史老数据进行改造前的分析，可以找到污水厂需要改造的重点参数工艺环节，有效降低改造方向错误风险以及资金浪费风险，为实际改造提供数据仿真支撑。

技术领域

本发明涉及在运行污水处理厂提标改造及AI人工智能技术，对污水处理厂历史数据使用AI人工智能技术进行建模分析，为污水处理厂提标改造提供参考指导。

背景技术

污水处理厂提标改造主要是提高污水排放标准，对污水中的COD、氨氮、总氮、总磷等等的排放指标提高。要达到这些要求，就要对污水处理设施进行重新设计、尽量少改动，提高污水处理能力，使出水达到标准的要求。污水处理厂提标改造是一个综合性极强的系统工程，涉及的学科多，相关部门多，其中任何一个环节不合理都会给工程改造带来影响和造成不同程度的损失。污水处理厂提标改造，直接关系到建设费用和运行费用的多少、处理效果的好坏、占地面积的大小、管理上的方便与否等关键问题。因此，在进行污水处理厂提标改造时，必须做好方案的比较，以确定最佳方案。

AI人工智能技术是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的技术，人工智能的机器学习算法(包含但不限于神经网络算法、支持向量机、随机森林等)能通过既定数据，自行训练学习，找出数据中的关联性、依赖，从而代替人工做出决策。

发明内容

本发明的目的是利用AI人工智能技术对需要进行提标改造的污水处理厂历史老数据进行建模训练学习分析，提出了一种基于人工智能的污水处理厂提标改造模型分析方法，对污水处理厂提标改造给出指导决策。即在污水厂提标过程中利用人工智能技术建模分析仿真从而给出提标改造的一些数据支撑和指导建议。

为达到上述发明目的，本发明的基于人工智能的污水处理厂提标改造方法，所述的方法包括下述步骤：

1)对历史真实运行数据进行数据预处理，并拆分成训练数据样本和测试数据样本；

2)确定输入输出指标，建立人工智能模型；

3)利用训练数据样本和测试数据样本对人工智能模型进行训练和测试；

4)调整改造涉及的指标数据，根据模型的最优输出结果，给出改造数据支撑。

优选地，步骤1)中对历史真实运行数据进行数据预处理的具体步骤为：

21)、将污水处理厂历史运行数据进行去重、补缺；

22)、将步骤21)处理好的数据进行时间重新匹配，

23)、将22)处理好的数据划分为训练数据样本和测试数据样本，按照训练样本数：测试样本数＝9：1的比例划分。

优选地，所述的步骤2)具体为：

以提标指标为输出指标，其它指标为入水指标建立人工智能机器学习模型，模型采用的算法包含但不限于逻辑回归、BP神经网络、SVM、决策树、随机森林等。

优选地，所述的步骤3)具体为：

41)、对人工智能模型采用训练样本进行训练，调测模型参数，使模型训练拟合度较高。

42)对步骤41)的模型采用测试样本进行测试，使测试样本的准确率较高。

43)、调整模型的训练参数重复步骤五和六，查看是否有测试样本准确率更高的参数设置，保存训练和测试样本准确率最高的模型结果。