一种基于多模态自动机器学习的污水厂精准加药方法

本发明公开了一种基于多模态自动机器学习的污水厂精准加药方法，属于污水处理技术领域。所述方法包括：获取污水厂的历史传感数据和图像数据；利用YOLO视觉模型提取图像中的关键特征，并与传感器数据融合，构建多模态样本数据集；采用自动机器学习框架对融合后的数据进行建模训练，构建“进水‑加药‑出水”预测模型；根据现有加药规则生成参考样本数据集；将样本数据输入训练好的预测模型，得到预测的出水水质数据，并调整加药量，直到所有样本的预测出水水质满足水质达标条件；最终输出优化后的加药样本数据集。本发明不仅能实现污水厂加药的精准化与实时化，还能有效减少药剂浪费，提高处理效率、节约成本，确保水质稳定达标。