[发明专利]一种排泥量预测方法、装置及设备

说明书

本发明提供一种排泥量预测方法、装置及设备，方法包括：获取实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据；将所述实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据，输入确定的排泥量预测模型进行处理，得到预测污泥产生量；所述排泥量预测模型根据水厂的历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据确定；根据所述预测污泥产生量和预设阈值，确定预测排泥量。本发明的方案能够对水厂污泥产生量的精准预测，从而实现对水厂水池的合理排泥。

技术领域

本发明涉及计算机信息处理技术领域，特别是指一种排泥量预测方法、装置及设备。

背景技术

水厂在生产符合标准的自来水同时，也产生了大量的排泥水，这些排泥水主要来自絮凝池、沉淀池的排泥和滤池的反冲洗。若排泥不及时，易引起沉淀池翻池，严重影响出水水质；若排泥太频繁或排泥时间太长，则会使排泥含水率变高，增加后续处理的难度，还会提高沉淀池自用水量，严重浪费水资源。

目前，水厂排泥系统主要采用固定周期和固定排泥时长来控制反应沉淀池的底泥排放，一方面过度排泥造会成泥水量增加以及相应成本增加，另一方面排泥不足会造成沉淀池泥位过高导致沉淀池出水浊度高的水质风险，以及排泥斗积泥板结的情况发生。

发明内容

本发明要解决的技术问题是如何提供一种排泥量预测方法、装置及设备，能够实现对水厂污泥产生量的精准预测，从而实现对水厂水池的合理排泥。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种排泥量预测方法，包括：

获取实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据；

将所述实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据，输入确定的排泥量预测模型进行处理，得到预测污泥产生量；所述排泥量预测模型根据水厂的历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据确定；

根据所述预测污泥产生量和预设阈值，确定预测排泥量。

可选的，所述排泥量预测模型根据水厂的历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据确定，包括：

获取预设时段内的历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据，对所述历史进水水量数据、历史进水水质数据、历史混凝剂投加量数据进行预处理，得到处理后的历史进水水量数据、处理后的历史进水水质数据、处理后的历史混凝剂投加量数据；

获取每次历史排泥过程中的历史排泥水总量数据和历史排泥水含水率数据；

根据所述历史排泥水总量数据和历史排泥水含水率数据，计算得到每次历史排泥过程中的历史固体污泥质量；

按照预设排泥周期对所述历史固体污泥质量进行分段处理，得到历史分段固体污泥质量；

根据所述处理后的历史进水水量数据、处理后的历史进水水质数据、处理后的历史混凝剂投加量数据和所述历史分段固体污泥质量，确定所述排泥量预测模型。

可选的，所述排泥量预测模型为：

；

其中，y为预测污泥产生量，为进水水量数据，为进水水质数据，为混凝剂投加量，为分段固体污泥质量，表示进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量、分段固体污泥质量之间的逻辑关系。

可选的，将所述实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据，输入确定的排泥量预测模型进行处理，得到预测污泥产生量，包括：

对水厂实时的进水水量数据、进水水质数据、混凝剂投加量数据进行处理，获取每次实时排泥过程中的实时排泥水总量数据和实时排泥水含水率数据；