摘要
本发明涉及废水处理技术领域,具体公开了一种医院放射性废水衰变池智能控制系统及控制方法,实时采集衰变池内的废水流量和放射性物质浓度数据,识别废水的衰变状态,判断是否进入严重衰减或轻微衰减状态;在严重衰减状态下,通过计算衰变池内不同区域的浓度差异生成预警信号;在轻微衰减状态下,通过历史数据分析与实时监测,预测未来衰变趋势,并依据预测结果调整衰变池内的控制参数,如温度和流量,以优化废水中的放射性物质衰减过程,本发明还包括机器学习模型的训练与应用,通过废水流量阻隔指数和放射性物质浓度异常指数的综合特征向量,利用支持向量机模型判断未来衰变池的衰变状态,提前进行预警和应急响应。
技术关键词
医院放射性废水衰变池
智能控制方法
支持向量机模型
指数
机器学习模型
智能控制系统
动态时间规整
周期
三维数据结构
数据采集模块
阿尔法
预警模块
射线
构建训练集
识别模块
废水处理技术
超参数
信号
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泥沙
智能预测方法
环境监测数据
动态地图
智能预测系统
编排方法
支持向量机模型
主成分分析技术
k均值聚类算法
异常数据点
意图
机器可读数据载体
配置通信网络
机器可读指令
关系