[发明专利]基于人工智能排水管网污染物溯源系统及方法

说明书

本发明公开了基于人工智能排水管网污染物溯源系统及方法，涉及人工智能技术领域，排水管网数据管理模块，在排水管网中分布监测点，并获取监测点监测的污染物浓度值数据；污染物模拟运行模块，根据污染物浓度值数据，通过SWMM模拟器对污染物在排水管中的状态进行模拟，得到模拟结果；所述排水管网污染分析模块，对排水管网内的数据进行处理，得到在排水管网内污染浓度最大的流动方向；污水流向处理模块，获取污染物在最接近污水处理厂的浓度值数据，预测得到排水流入污水处理厂时的浓度值数据；本发明利用机器学习决策树的方法，对排水管网中最大污染物的流动方向进行分类，实现了排水管网的全自动化预测分类分析，无需人工进行干预。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体为基于人工智能排水管网污染物溯源系统及方法。

背景技术

存在于排水管网中的污染物溯源于工厂排放的废水，其中废水包含有有毒物质，涉及到氰化物、苛性碱等有毒污染物，这些有毒的污染物进入污水处理厂会对活性污泥产生影响，污水处理厂又处于长期训练，能够适应一定的水质，但是当所排放污水浓度高于设定浓度时，活性污泥并不能够迅速反映，致使活性污泥活性降低、降低等后果；因此，需要在污染物进入污水处理厂时及时对污染物的浓度值进行检测，确保污染物能够及时处理；

人工智能，包括智能搜索、机器学习，机器人感知问题等方面；将人工智能与排水管网内溯源相结合，能够实时对排水管网内的污染物进行识别，从而能够提高在排水管网中识别的精度；但是现所市场上所涉及到的人工智能仅仅是识别运行数据和排水管网中变量的关系，并没有对不同方向存在的污染物概率进行分析，无法及时确定污染物的分布方向和位置，因此，需要一种方法对上述问题进行改善。

发明内容

本发明的目的在于提供基于人工智能排水管网污染物溯源系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于人工智能排水管网污染物溯源系统，所述污染物溯源系统包括排水管网数据管理模块、污染物模拟运行模块、排水管网污染分析模块和污水流向处理模块；

所述排水管网数据管理模块，用于在排水管网中分布监测点，并获取监测点监测的污染物浓度值数据，进而对数据进行管理；

所述污染物模拟运行模块，用于根据污染物在排水管网中的浓度值数据，通过SWMM模拟器对污染物在排水管中的状态进行模拟，得到模拟结果；

所述排水管网污染分析模块，用于对排水管网内的数据进行处理，进而得到在排水管网内污染浓度最大的流动方向；

所述污水流向处理模块，用于获取在最接近污水处理厂的节点所监测数据，预测得到污水流入污水处理厂时的污染物浓度值，并对污水进行处理；

所述污染物模拟运行模块与排水管网数据管理模块相连接；所述污水流向处理模块与排水管网污染分析模块、排水管网数据管理模块相连接。

进一步的，所述排水管网数据管理模块包括监测点设置分布单元、污染物浓度值检测单元、GIS地形调取单元和二维模型建立单元；

所述监测点设置分布单元，用于在排水管网内设置监测点，并将监测点检测的数据输送至污染物浓度值检测单元；

所述污染物浓度值检测单元，用于检测污水流过监测点时所对应的浓度值数据；

所述GIS地形调取单元，用于获取排水管网的地形信息，得到排水管网上游所对应的工厂集群数；

所述二维模型建立单元，用于在二维模型中展示排水管网节点的位置信息；

所述二维模型建立单元的输出端与GIS地形调取单元的输入端相连接；所述监测点设置分布单元的输出端与污染物浓度值检测单元的输入端相连接。

进一步的，所述污染物溯源分析模块包括SWMM模拟生成单元、降解数据比较单元和模拟结果分析单元；