摘要
本发明公开了一种基于机器学习与图像识别的混凝澄清池精准加药方法及系统,属于水处理技术领域,将所述原水水质参数输入到精准加药系统第一模型中,预测得到混凝剂投加量、助凝剂投加量及澄清池排泥量,并以此对混凝剂加药泵的加药量、助凝剂加药泵的加药量以及澄清池排泥量进行前馈控制;将澄清池排泥量及絮体图像参数输入到精准加药系统第三模型中,预测得到混凝剂投加量及助凝剂投加量,并以此对混凝剂加药泵的加药量及助凝剂加药泵的加药量进行反馈控制;将混凝剂投加量及助凝剂投加量输入到精准加药系统第四模型中,预测得到出水浊度,并以此对混凝剂加药泵的加药量及助凝剂加药泵的加药量进行反馈控制。
技术关键词
精准加药系统
助凝剂
加药方法
混凝剂投加量
澄清池
加药泵
BP神经网络构建
浊度
原水
反馈控制模块
参数
图像
水质
絮凝池
支持向量机
密度
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