摘要
本发明涉及污水处理厂反硝化的精准控制方案设计技术领域,具体涉及一种污水处理厂反硝化的精准控制方法及系统、电子设备。通过实时采集污水中碳源浓度、溶解氧浓度、pH值、温度、碱度及硝酸盐浓度数据,结合机器学习算法和机理模型动态修正预测模型的参数,预测反硝化速率。依据预测结果及排放标准计算碳源投加量和溶解氧目标值,利用分布式传感器网络实时监测反应池内碳源和溶解氧分布,通过反馈控制精准调节碳源投加泵和曝气设备的运行状态。该方法以pH值和碱度为约束条件协同控制碳源投加速率和溶解氧浓度,基于历史数据和运行工况,通过深度Q学习动态优化控制策略,实现跨周期自适应调整,实现对污水处理厂反硝化过程的精准控制。
技术关键词
精准控制方法
分布式传感器网络
溶解氧
优化控制策略
强化学习算法
机器学习算法
深度Q学习
曝气设备
计算机可读指令
动态
方案设计技术
pH值
LSTM神经网络
精准控制系统
投加泵
速率
污水厂
电化学传感器
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