[发明专利]一种用于再生水厂原水水质的在线预警系统及其控制方法

权利要求书

1.一种用于再生水厂原水水质的在线预警系统，其特征在于，所述在线预警系统包括：水质在线自动监测系统、数据中心和主控计算机，

所述水质在线自动监测系统用于采集再生水厂原水水样，在线测定水样pH、COD、TN、NH₃-N、TP和SS六项水质指标，并按约定的采集时段定时将水质在线监测数据发送给所述数据中心；所述数据中心控制水质在线自动监测系统，并存储所述水质在线监测数据；所述主控计算机自动读取所述水质在线监测数据，并对异常波动的水质指标按照污染程度进行预警。

2.根据权利要求1所述的一种用于再生水厂原水水质的在线预警系统，其特征在于，所述水质在线自动监测系统包括：若干个遥测远传终端和通讯系统，

所述遥测远传终端具体为远端测控单元装置，用于采集再生水厂原水水样，在线测定水样pH、COD、TN、NH₃-N、TP和SS六项水质指标，并按设定的采集时段通过所述通讯系统采用有线或无线方式将所述水质在线监测数据定时发送给所述数据中心。

3.根据权利要求1所述的一种用于再生水厂原水水质的在线预警系统，其特征在于，所述数据中心包括：服务器和数据库，

所述服务器与所述水质在线自动监测系统进行通讯，并监控所述水质在线监测数据；所述数据库用来储存按时序监测的所述水质在线监测数据。

4.根据权利要求1所述的一种用于再生水厂原水水质的在线预警系统的控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

（1）根据原水水质历史监测数据构建历史水质数据库，通过所述历史水质数据库中的数据构建神经网络模型；

其中，所述神经网络模型包括：一个输入层、两个隐含层和一个输出层的四层神经网络，输入样本为pH、COD、TN、NH₃-N、TP和SS六项原水水质指标；训练后的输出结果为六项指标的出水预测值；

所述神经网络模型描述为：

D(t)=F(D(t-1)，D(t-2)，…，D(t-n))

其中，D(t)为t时刻某水质指标的实际监测数据；n为输入层的节点数；F由神经网络确定的输入-输出映射关系；

（2）定时读取并存储所述水质在线监测数据，将所述水质在线监测数据传输到所述神经网络模型，通过所述神经网络模型对所述水质在线监测数据进行预测，获取6项水质预测指标；

（3）判断所述6项水质预测指标是否均小于第一阈值，如果是，执行步骤（4）；如果否，执行步骤（5）；

（4）所述6项水质预测指标为无警，重新执行步骤（2）；

（5）判断所述超标的水质预测指标是否大于第一阈值且小于第二阈值，如果是，执行步骤（6）；如果否，执行步骤（7）；

（6）所述超标的水质预测指标为轻警，执行步骤（10）；

（7）判断所述超标的水质预测指标是否大于第二阈值且小于第三阈值，如果是，执行步骤（8）；如果否，执行步骤（9）；

（8）所述超标的水质预测指标为中警，执行步骤（10）；

（9）所述超标的水质预测指标为重警，执行步骤（10）；

（10）根据预警等级对出水水质进行监控和处理；

其中，所述第一阈值小于所述第二阈值，所述第二阈值小于所述第三阈值。

5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，所述根据预警等级对出水水质进行监控和处理具体为：

当所述预警等级为轻警时，加大监测密度，掌握水质走向；

当所述预警等级为中警时，对污水处理工艺进行调整，同时在处理工艺末端加设监测点，监控处理后出水水质；

当所述预警等级为重警时，在排水管网系统中增设水质监测点，在排污单位的排水处进行监测，查找排污超标源；对污水处理工艺进行调整并严格监控出水水质。