[发明专利]一种农村生活污水处理的控制方法、云端服务器及系统有效
申请号: | 202110603667.0 | 申请日: | 2021-05-31 |
公开(公告)号: | CN113248025B | 公开(公告)日: | 2021-11-23 |
发明(设计)人: | 孙绍利;王小东;张寅 | 申请(专利权)人: | 大唐融合通信股份有限公司;大唐融合(哈尔滨)生态环境科技有限公司 |
主分类号: | C02F3/34 | 分类号: | C02F3/34;G05B19/418;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人: | 许静;曹娜 |
地址: | 100029 北京市海淀*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 农村 生活 污水处理 控制 方法 云端 服务器 系统 | ||
1.一种农村生活污水处理的控制方法,应用于云端服务器,其特征在于,包括:
接收多个用于农村生活污水处理的一体化设备实时上传的数据信息,并对数据库中的数据集进行补充更新,所述数据信息包括:进水参数信息、出水参数信息、处理过程参数信息和设备运行状态信息;
当根据所述数据信息确定目标设备处于当前工艺处理周期内的第一预设环节时,获取当前的处理工艺参考模型;
根据所述数据信息中所述目标设备在所述当前工艺处理周期内的进水参数信息,从所述处理工艺参考模型中匹配得到一目标处理工艺;
检测所述云端服务器中是否存在关于所述目标设备的菌落调整信息;若未检测到所述菌落调整信息,则将所述目标处理工艺作为所述目标设备下一个工艺处理周期的处理工艺;当检测到所述目标设备的菌落调整信息时,根据所述菌落调整信息对所述目标处理工艺进行调整,得到调整后的所述目标处理工艺,并将调整后的所述目标处理工艺作为所述目标设备下一个工艺处理周期的处理工艺,其中,所述菌落调整信息包括:菌种和/或有机物的流向信息;
将包括所述目标处理工艺的处理结果发送至所述目标设备,所述处理结果用于使所述目标设备在所述当前工艺处理周期结束后,执行所述目标处理工艺;
其中,在所述接收多个用于农村生活污水处理的一体化设备实时上传的数据信息,并对数据库中的数据集进行补充更新的步骤之后,生成所述菌落调整信息的步骤包括:
当检测到当前时间为巡检周期的一个巡检节点时,获取所述目标设备在上一个所述巡检节点与所述当前时间之间上传的目标数据信息;根据所述目标数据信息确定所述目标设备的当前生态环境状态;当根据所述当前生态环境状态确定需要对所述目标设备进行生态环境调整时,根据所述当前生态环境状态和正常的生态环境状态生成所述菌落调整信息;
当检测到所述目标设备处于所述当前工艺处理周期内的第二预设环节时,获取所述当前工艺处理周期中的所述进水参数信息;根据所述进水参数信息,得到预估的下一个工艺处理周期的目标进水参数信息;根据目标进水参数信息对所述目标设备的生态环境进行评估,当根据所述目标进水参数信息,确定所述目标设备需要进行菌落调整时,生成所述菌落调整信息。
2.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,在所述接收多个用于农村生活污水处理的一体化设备实时上传的数据信息,并对数据库中的数据集进行补充更新的步骤之后,所述方法还包括:
当检测到当前时间位于模型创建周期的一个创建节点时,根据所述数据集重新构建所述处理工艺参考模型。
3.根据权利要求2所述的控制方法,其特征在于,所述根据所述数据集重新构建所述处理工艺参考模型的步骤包括:
根据预训练神经网络模型对所述数据集进行预训练,得到工艺向量和时间向量,并根据预设验证方法将所述数据集划分为训练集和测试集;
根据所述工艺向量、时间向量以及所述测试集构建基于注意力机制的神经网络模型;
根据所述训练集对所述神经网络模型进行训练得到目标神经网络模型;
根据所述目标神经网络模型以及预设的判断条件,确定所述处理工艺参考模型。
4.根据权利要求3所述的控制方法,其特征在于,所述根据预训练神经网络模型对所述数据集进行预训练,得到工艺向量和时间向量的步骤包括:
对所述数据集进行预处理,所述预处理包括:解码和规范化标注;
根据所述预训练神经网络模型对预处理后的所述数据集进行训练,得到所述时间向量和所述工艺向量。
5.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,所述根据目标数据信息确定所述目标设备的当前生态环境状态的步骤包括:
根据所述目标数据信息以及预设数据模型进行比对,得到比对结果,所述预设数据模型包括:菌种成分和生长状态与数据信息的对应关系;
根据所述比对结果,确定当前生态环境中各菌种的当前比例关系;
根据所述当前比例关系和预设比例关系,确定所述当前生态环境状态。
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