一种基于双阶段神经网络模型的泥浆脱水-尾水免处理方法及系统

本发明公开了一种基于双阶段神经网络模型的泥浆脱水‑尾水免处理方法及系统，方法包括：采集泥浆尾水脱水前的初始水质参数；将目标尾水水质标准输入至掺量反演模型中进行处理，输出沸石掺量；将所述初始水质参数与所述沸石掺量拼接为输入向量，输入至尾水水质前向预测模型中进行预测，输出脱水后尾水的水质参数，获得预测水质；判断所述预测水质是否满足排放标准，若不满足则动态调整沸石掺量并重新预测，直至满足所述排放标准，输出推荐沸石掺量，并用于现场尾水处理作业中。本发明显著提升了沸石投加精度，通过采用反演模型从目标水质指标反推出所需沸石掺量，有效避免了经验性加料带来的过量或不足的问题。