摘要
本申请涉及废水处理技术领域,其具体地公开了一种有机废水的处理方法及系统,其利用层状B相二氧化钒作为高效的类芬顿催化剂,在常温搅拌条件下协同过硫酸盐降解有机废水中的污染物,并在有机废水的氧化还原反应过程中,进一步引入深度学习算法,通过实时监测反应器内的氧化还原电位、PH、温度、溶解氧及电导率等多源传感器高频数据流,提取反应体系中关键反应参数的时序特征表示,同时结合当前反应已进行时间,构建反应进度的预测模型,实现对有机废水处理过程中反应终点的智能判断和干预预警提示。通过这种方式,可以有效避免反应不充分或过反应的问题,提高有机废水的处理效果和资源利用率。
技术关键词
时序特征
编码特征
二氧化钒
溶解氧
机器学习模型
多层感知机
类芬顿催化剂
编码向量
终点
催化反应模块
反应器
动态
深度学习算法
参数
废水处理技术
过硫酸盐
注意力
常温
传感器