摘要
本申请公开了一种耦合机理‑数理模型降低污水处理厂环境影响的方法,涉及环保数据处理技术领域,方法包括:获取并基于污水处理厂的设计数据和在线监测数据构建污水处理厂的机理模型,基于机理模型和生命周期评价方法计算第一环境影响数据;然后计算不同目标工艺参数组合下的第一环境影响数据作为大数据集,基于经过优化的主动学习算法对数理模型进行迭代训练,以提高数理模型的预测性能,在停止迭代训练后即可在已验证的工艺参数组合中筛选出最优的目标工艺参数组合。根据该方法筛选出最优的目标工艺参数组合不仅可以降低污水处理厂在运行过程中对环境的影响、实现节能降碳的环保目标,还提高了获取最优工艺参数组合的效率。
技术关键词
在线监测数据
参数
污水处理单元
主动学习算法
水质
环保数据处理技术
评价方法
气体排放
遗传算法
矫正
数据验证
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