一种基于深度学习的锅炉化学清洗废水处理方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的锅炉化学清洗废水处理方法及系统，所述方法包括：通过测定废水初始化学需氧量(COD)和体积，结合氧化剂浓度，计算最大初始氧化剂添加速率，配合最低搅拌速率，启动废水氧化处理，过程中，运用控制参数预测模型，按设定间隔检测并分析COD变化，动态调整氧化剂添加与搅拌速率，优化处理效率，一旦COD降至安全阈值以下，即时终止处理。本发明基于废水处理过程中的实时COD值和废水体积等参数，通过预训练的深度学习模型预测并动态调整过氧化氢的投放速度和搅拌速度，避免了传统固定比例添加氧化剂带来的资源浪费，降低了化学品使用成本。