结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧水解酸化的方法

结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧水解酸化的方法，它涉及调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧水解酸化的方法，它是要解决的现有的微氧水解酸化中氧气浓度和流量调控的精确度差，处理效率不稳定的问题，本方法：一、数据收集和清洗；二、构建图数据集；三、ST‑GNN模型的训练；四、构建深度Q强化学习模型；五、将训练好的ST‑GNN模型嵌入污水处理厂的自动控制系统中，模型利用当前工况和历史数据的交互，输出当前时间步的最优曝气量以及对微氧水解酸化效果的预测；根据模型的输出调整曝气设备的运行参数进行水解酸化处理。本发明调控效率高且操作误差低，可用于污水处理厂数字化和智能化管理领域。