摘要
本发明公开了一种污水厂异味治理用DCS自动控制系统及方法,属于环境保护与智能控制技术领域,系统包括多源异构传感模块、AI深度分析模块和动态治理执行模块。多源异构传感模块通过固定的传感器阵列和移动巡检机器人,全面采集异味相关数据;AI深度分析模块利用注意力机制‑卷积神经网络模型进行时空数据融合以构建三维异味浓度场,利用Transformer模型预测未来异味浓度以实现超前控制,并利用深度强化学习模型以去除率和能耗为双重目标进行动态寻优决策;动态治理执行模块根据AI深度分析模块的指令,自适应调节现场治理设备的运行。能够实现对污水厂异味的精准检测、预测性响应和全流程的闭环优化控制,显著提升治理效果和运营效率。
技术关键词
异味
深度强化学习模型
污水厂
自动控制系统
注意力机制卷积神经网络
分析模块
数据采集装置
自动控制方法
执行装置
移动巡检机器人
传感模块
人机协同
决策
动态
异构
综合历史数据
气体传感器阵列
闭环优化控制
早期故障预警
构建高分辨率