一种用于污水处理的沉淀剂智能添加方法

本发明涉及污水处理技术领域，且公开了一种用于污水处理的沉淀剂智能添加方法，用于优化污水处理初沉池中的絮凝和沉淀效果，该方法通过采集流动电流信号，构建基于Q‑learning算法的沉淀剂添加模型，模型的状态空间包括流动电流设定信号与实际信号的偏差、污水总流量，其中，动作空间包括PAC和硫酸亚铁沉淀剂的流量参数，再通过Q‑learning算法对沉淀剂添加策略进行迭代训练，采用奖励函数结合实时水质优化目标对污水处理过程中的沉淀剂投加量进行调节，来实现沉淀剂投加量与絮凝效果之间的平衡，将以上的方法流程用于实际事例中，能够提升污水处理的自动化水平与处理效果，减少试剂浪费，降低运行成本，并且适用于各类污水处理系统，具备高效性和经济性的优点。