[发明专利]紫外线消毒方法和消毒系统

权利要求书

1.一种紫外线消毒方法，其特征在于，应用于消毒系统，所述消毒系统包括：

蓄水池，所述蓄水池用于接入市政管网，获取所述市政管网的水并存储；

二次供水设备，所述二次供水设备接入用户管网，所述二次供水设备用于为所述用户管网供水；

消毒管道，所述消毒管道设置于所述蓄水池和所述二次供水设备之间，所述消毒管道用于连通所述蓄水池和所述二次供水设备；

消毒设备，所述消毒设备设置于所述消毒管道外部或者所述消毒管道内部，所述消毒设备用于对流经所述消毒管道的水进行消毒；

所述方法包括：

获取所述消毒系统的多个运行参数的测量数据，多个所述运行参数包括所述蓄水池的液位参数、所述二次供水设备的氯浓度参数和所述二次供水设备的流量参数中的至少两个；

基于多个所述运行参数的测量数据，获取对应的消毒策略，所述消毒策略包括所述消毒设备的作用区域的光照度分布信息；

基于所述消毒策略，控制所述消毒设备利用紫外线对流经所述消毒管道的水进行消毒。

2.根据权利要求1所述的紫外线消毒方法，其特征在于，所述基于多个所述运行参数的测量数据，获取对应的消毒策略包括：

将多个所述运行参数的测量数据作为所述消毒模型的第一输入，通过所述消毒模型输出所述第一输入对应的消毒策略；

其中，所述消毒模型的训练过程如下：

获取训练集，所述训练集中的每个训练数据包括多个运行参数的样本数据及其对应的标注策略，所述样本数据是实际测量得到的或者利用GAN模型的生成网络生成的；

针对每个所述训练数据，将所述训练数据中的多个运行参数的样本数据作为预设的深度学习模型的第二输入，通过所述预设的深度学习模型输出所述第二输入对应的预测消毒策略；

基于所述第二输入对应的预测消毒策略以及所述第二输入对应的标注消毒策略，更新所述预设的深度学习模型的模型参数；

检测是否满足预设的训练结束条件，如果是，则停止训练，并将训练得到的所述预设的深度学习模型作为所述消毒模型，如果否，则利用下一个所述训练数据继续训练所述预设的深度学习模型。

3.根据权利要求1所述的紫外线消毒方法，其特征在于，以水在所述消毒管道的流动方向作为第一方向，所述消毒设备沿所述第一方向依次设置有第1紫外线灯管至第N紫外线灯管，第k紫外线灯管与第k+1紫外线灯管的间距不小于第k-1紫外线灯管与所述第k紫外线灯管的间距，N是大于1的整数，k是大于1且小于N的整数；

所述基于所述消毒策略，控制所述消毒设备利用紫外线对流经所述消毒管道的水进行消毒包括：

基于所述光照度分布信息，获取每个所述紫外线灯管对应的发光强度；

控制每个所述紫外线灯管以对应的发光强度对流经所述消毒管道的水进行消毒。

4.根据权利要求1所述的紫外线消毒方法，其特征在于，所述消毒设备包括多个位姿可调的紫外线灯管；

所述基于所述消毒策略，控制所述消毒设备利用紫外线对流经所述消毒管道的水进行消毒包括：

基于所述光照度分布信息，获取每个所述紫外线灯管对应的位姿；

控制每个所述紫外线灯管以对应的位姿对流经所述消毒管道的水进行消毒。

5.根据权利要求1所述的紫外线消毒方法，其特征在于，所述基于所述消毒策略，控制所述消毒设备利用紫外线对流经所述消毒管道的水进行消毒包括：

获取所述蓄水池的进水速率；

基于所述蓄水池的进水速率，对所述消毒策略进行调整；

基于调整后的所述消毒策略，控制所述消毒设备利用紫外线对流经所述消毒管道的水进行消毒。

6.根据权利要求1所述的紫外线消毒方法，其特征在于，所述获取所述消毒系统的多个运行参数的测量数据包括：

检测所述消毒设备自上一次消毒结束后的计时时长是否不小于预设时长阈值；

当所述计时时长不小于预设时长阈值时，启动消毒过程，获取所述消毒系统的多个运行参数的测量数据。