[发明专利]基于图神经网络的好氧段氧气预警方法、系统及设备

权利要求书

1.一种基于图神经网络的好氧段氧气预警方法，其特征在于，包括：

在预设时段内采集目标好氧段的运行数据，其中，所述运行数据包括厌氧池流入好氧池液体中氧气浓度、曝气量、所述好氧池内氨气和铵离子浓度，以及，二沉池回流至所述厌氧池和所述好氧池的液体中氧气浓度；

根据采集到的全部所述运行数据构建数据结构图；

利用图神经网络从所述数据结构图中提取各个时刻所述好氧池的液体中氧气浓度对应的目标特征；

将全部所述目标特征输入门控循环模型，得到下一时段所述好氧池的液体中氧气浓度对应的氧气预测区间；

根据所述氧气预测区间判断下一时段所述好氧池的液体中氧气浓度是否符合预设条件；

当所述氧气预测区间不符合所述预设条件时，则发送预警信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述根据采集到的全部所述运行数据构建数据结构图的步骤，包括：

分别将所述预设时段内的好氧池内氧气浓度、厌氧池内氧气浓度、二沉池内氧气浓度、曝气量，以及，好氧池内氨气和铵离子浓度作为节点；

将所述好氧池内氧气浓度分别与其他所述节点连接、所述好氧池内氨气和铵离子浓度与所述厌氧池内氧气浓度连接，以及，所述二沉池内氧气浓度与所述厌氧池内氧气浓度连接，形成所述数据结构图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述利用图神经网络从所述数据结构图中提取各个时刻所述好氧池的液体中氧气浓度对应的目标特征的步骤之后，所述方法还包括：

通过所述图神经网络对所述目标特征中不同信息值添加对应权重。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于,所述根据所述氧气预测区间判断下一时段所述好氧池的液体中氧气浓度是否符合预设条件的步骤，包括：

判断氧气预测区间内每个时刻所述好氧池内氧气浓度是否小于阈值；

若氧气预测区间内每个时刻所述好氧池内氧气浓度小于所述阈值，则判定下一时段所述好氧池的液体中氧气浓度不符合所述预设条件；

若氧气预测区间内每个时刻所述好氧池内氧气浓度大于或等于所述阈值，则下一时段所述好氧池的液体中氧气浓度符合所述预设条件。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于,所述发送预警信息的步骤之后，所述方法还包括：

计算当前时刻所述好氧池的液体中氧气浓度与所述阈值的差值；

结合所述差值和预设公式计算所述好氧池所需的曝气量。

6.一种基于图神经网络的好氧段氧气预警系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于在预设时段内采集目标好氧段的运行数据，其中，所述运行数据包括厌氧池流入好氧池液体中氧气浓度、曝气量、所述好氧池内氨气和铵离子浓度，以及，二沉池回流至所述厌氧池和所述好氧池的液体中氧气浓度；

构建模块，用于根据采集到的全部所述运行数据构建数据结构图；

提取模块，用于利用图神经网络从所述数据结构图中提取各个时刻所述好氧池的液体中氧气浓度对应的目标特征；

输入模块，用于将全部所述目标特征输入门控循环模型，得到下一时段所述好氧池的液体中氧气浓度对应的氧气预测区间；

判断模块，用于根据所述氧气预测区间判断下一时段所述好氧池的液体中氧气浓度是否符合预设条件；

预警模块，用于当所述氧气预测区间不符合所述预设条件时，则发送预警信息。

7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述权利要求1-5中任一项所述的基于图神经网络的好氧段氧气预警方法。