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专利名称：一种智慧城市污水处理方法及系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410692036.4

专利申请（专利权）人：甘肃百优雄关新型建材有限公司
权利人地址：甘肃省嘉峪关市胜利南路1766-1号

专利发明（设计）人：李永伟

专利摘要：本发明公开了一种智慧城市污水处理方法及系统，涉及污水处理技术领域，包括，基于污水源执行对应的污水处理策略，通过物联网平台实时监控，利用传感器采集污水成分数据，构建污水数据矩阵；获取污水数据矩阵并进行标准化处理，使用ICA迭代算法获取独立成分矩阵，基于污染物数据库，通过独立成分矩阵进行污染物标签识别。本发明所述方法通过构建污水数据矩阵并进行标准化处理，显著提高了数据处理的精确性和效率，通过采用ICA迭代算法可以有效地从混合数据中分离出独立的信号源，并根据污染物数据库进行进一步的污染物标签识别，达到能够计算出各污染物的具体占比，实现污水的连续监测和实时分析，并对污染物进行异常监测和预警的效果。

主权利要求：
1.一种智慧城市污水处理方法，其特征在于：包括，基于污水源执行对应的污水处理策略，通过物联网平台实时监控，利用传感器采集污水成分数据，构建污水数据矩阵；
获取污水数据矩阵并进行标准化处理，使用ICA迭代算法获取独立成分矩阵，基于污染物数据库，通过独立成分矩阵进行污染物标签识别；
通过污染物标签识别对污染物的占比进行计算，并对污染物进行异常检测，根据异常检测结果生成预警信息，并执行相应的预警策略；
基于污染物的异常检测提供处理方案，依据污染物类型针对超标污染物进行处理；
所述获取污水数据矩阵并进行标准化处理，使用ICA迭代算法获取独立成分矩阵包括，对收集到的数据矩阵X进行标准化处理，通过计算数据矩阵X的均值，并从标准化后的数据矩阵减去数据矩阵X的均值，进行数据中心化；
计算中心化数据矩阵 的协方差矩阵，并对协方差矩阵进行特征值分解求解特征向量矩阵V和特征值对角矩阵D，表示为：，
,
其中 是协方差矩阵，m表示样本的总数, 表示协方差矩阵的特征向量矩阵， 表示为特征值对角矩阵， 表示特征向量矩阵V的转置矩阵， 表示中心化数据矩阵 的转置；
使用特征向量矩阵V和特征值对角矩阵D进行白化变换，表示为：，
其中 表示白化后的数据矩阵， 表示特征值对角矩阵D的逆平方根矩阵；
使用ICA迭代算法计算更新解混矩阵 ，初始化维度为 的随机小值矩阵，其中f表示特征数量，将其设为初始解混矩阵W，并进行迭代更新，表示为：，
，
，
其中 表示更新后的解混矩阵， 表示计算白化数据 与非线性对比函数g的乘积的期望值， 表示计算非线性对比函数导数 的期望值，并修正当前解混矩阵， 表示非线性对比函数g应用于解混矩阵W和第i个样本的白化数据矩阵的内积结果， 表示非线性对比函数g的导数应用于解混矩阵W和第i个样本的白化数据矩阵的内积结果， 表示更新后解混矩阵的转置，E表示期望值预算符号， 表示第i个样本的白化数据矩阵，g表示非线性对比函数tanh， 表示非线性对比函数的导数；
采用双精度浮点数作为目标阈值，计算解混矩阵的变化量范数 ，在连续计算的变化量小于目标阈值时停止迭代；
通过更新后的解混矩阵 进行正交化，表示为：
，
其中 表示为更新后解混矩阵的转置， 表示为正交化后的解混矩阵；
计算独立成分矩阵，表示为：
，
其中S表示为独立成分矩阵， 表示白化后的数据矩阵。
2.如权利要求1所述的智慧城市污水处理方法，其特征在于：所述基于污水源执行对应的污水处理策略，通过物联网平台实时监控，利用传感器采集污水成分数据，构建污水数据矩阵包括，基于智慧城市设置污水处理设施，根据污水来源进行污水处理，根据污水所属的生活污水、工业污水和农业污水采取对应的污水处理策略；
针对生活污水，通过设置格栅、初沉池、活性污泥池、二沉池、过滤池和消毒进行处理；
针对工业污水，通过设置沉砂池、PH调节池、过滤池、厌氧生物处理池、氧化池和膜过滤进行处理；
针对农业污水，通过设置沉砂池、厌氧消化池、生物膜反应器、消毒池和污泥消化池进行处理；
通过物联网平台从不同的污水处理设施收集监测数据，去除无效、错误和缺失的数据记录；
将收集的数据备份至本地存储磁盘，并通过云服务上传至服务器；
根据每个污水处理设施收集到的数据构建单独数据矩阵X，其中数据矩阵X具有v行样本数，以及b列的特指数。
3.如权利要求2所述的智慧城市污水处理方法，其特征在于：所述基于污染物数据库，通过独立成分矩阵进行污染物标签识别包括，选取已知的污染物特征数据，并构建污染物特征数据矩阵P；
使用独立成分矩阵S采用欧氏距离作为度量计算与污染物特征数据矩阵P的相似度，表示为：，
其中 表示第i个样本的独立成分特征向量 和第j个污染物特征向量 之间的相似度， 表示第i个样本的第k个特征值， 表示第j个已知污染物的第k个特征值，n表示特征数；
将每个独立成分 与污染物特征向量 之间的相似度数据构建为相似度矩阵D；
基于历史数据分析和污染物性质，设定相似度阈值，在相似度矩阵D中对于每个独立成分 ，找到相似度小于或等于相似度阈值的所有污染物特征向量 ，对应的标签作为独立成分 的污染物标签，将这些污染物标签作为污水的污染物成分。
4.如权利要求3所述的智慧城市污水处理方法，其特征在于：所述通过污染物标签识别对污染物的占比进行计算，并对污染物进行异常监测包括，计算每个污染物标签在混合污水中的占比，表示为：，
其中 表示为第j个污染物标签种类的占比， 表示为独立成分矩阵S中第i行第j列元素，r表示为样本数，p表示为污染物标签种类数；
基于每个污染物标签在污水中占比的历史数据的平均值和标准差设定阈值，在对应污染物标签的占比小于或等于阈值时，判定为污水异常。
5.如权利要求4所述的智慧城市污水处理方法，其特征在于：所述根据异常检测结果生成预警信息，并执行相应的预警策略包括，在检测到污水异常时，触发预警机制，包括低级预警和高级预警；
其中出现污染物标签占比小于对应阈值时，触发低级预警，提醒维护人员进行初步检查；
在超过两种污染物标签的占比超过对应阈值时，触发高级预警，发出警报并发出语音广播提醒维护人员。
6.如权利要求5所述的智慧城市污水处理方法，其特征在于：所述基于污染物的异常检测提供处理方案，依据污染物类型针对超标污染物进行处理包括，基于超过对应阈值的污染物标签，确定污水中的超标污染物，并分析污染物性质，若污染物为有机污染物，对污水处理设施中的生物处理单元进行维护；
若污染物为无机污染物，对污水处理设施中的化学沉淀、离子交换以及膜过滤设备进行维护；
若污染物为微生物污染物，进一步采取消毒处理；
记录每次处理过程中的操作参数、处理效果和污染物浓度变化，并定期生成开云优惠体育网页版入口，供管理人员和维护人员参考。
7.一种基于权利要求1?6任一所述的智慧城市污水处理方法的系统，其特征在于：包括，数据采集模块，利用传感器采集污水成分数据，并通过物联网平台实时监控；
数据处理模块，对污水数据进行处理，使用ICA迭代算法计算，并基于污染物数据库进行污染物识别；
预警模块，根据异常检测结果生成预警信息，并执行相应的预警策略；
污染物处理模块，依据污染物类型针对超标污染物进行处理。
8.一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的智慧城市污水处理方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的智慧城市污水处理方法的步骤。 说明书 : 一种智慧城市污水处理方法及系统技术领域[0001] 本发明涉及污水处理技术领域，特别是一种智慧城市污水处理方法及系统。背景技术[0002] 随着城市化进程的加速，城市污水处理问题日益凸显，尤其是在智慧城市建设的背景下，如何高效、智能地处理污水成为一个重要课题，传统的污水处理方法多依赖于物理、化学和生物处理技术，这些方法虽然在处理大规模污水方面具有一定的效率，但通常缺乏足够的灵活性和实时响应能力，难以针对特定污染物进行有效处理，近年来，随着物联网技术的引入，通过实时监控污水质量并远程控制处理设施，物联网技术能够提高污水处理的智能化水平。[0003] 当前智慧城市污水处理系统虽然整合了物联网技术实现了污水的实时监控，但在数据处理和污染物识别方面仍有明显不足，现有系统通常依赖于较为传统的化学分析方法，并依照成分结果进行专门的污水成分检测，难以实现污水的连续监测和实时分析，不能即时响应环境变化，导致处理措施无法及时预警，限制了处理系统在应对突发污染事件时的有效性和灵活性。发明内容[0004] 鉴于上述现有的智慧城市污水处理方法及系统中存在的问题，提出了本发明。[0005] 因此，本发明所要解决的问题在于数据处理和污染物识别方面仍有明显不足，现有系统通常依赖于较为传统的化学分析方法，并依照成分结果进行专门的污水成分检测，难以实现污水的连续监测和实时分析，不能即时响应环境变化，导致处理措施无法及时预警，限制了处理系统在应对突发污染事件时的有效性和灵活性。[0006] 为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种智慧城市污水处理方法，其包括，[0007] 基于污水源执行对应的污水处理策略，通过物联网平台实时监控，利用传感器采集污水成分数据，构建污水数据矩阵；[0008] 获取污水数据矩阵并进行标准化处理，使用ICA迭代算法获取独立成分矩阵，基于污染物数据库，通过独立成分矩阵进行污染物标签识别；[0009] 通过污染物标签识别对污染物的占比进行计算，并对污染物进行异常检测，根据异常检测结果生成预警信息，并执行相应的预警策略；[0010] 基于污染物的异常检测提供处理方案，依据污染物类型针对超标污染物进行处理。[0011] 作为本发明所述智慧城市污水处理方法的一种优选方案，其中：所述基于污水源执行对应的污水处理策略，通过物联网平台实时监控，利用传感器采集污水成分数据，构建污水数据矩阵包括，[0012] 基于智慧城市设置污水处理设施，根据污水来源进行污水处理，根据污水所属的生活污水、工业污水和农业污水采取对应的污水处理策略；[0013] 针对生活污水，通过设置格栅、初沉池、活性污泥池、二沉池、过滤池和消毒进行处理；[0014] 针对工业污水，通过设置沉砂池、PH调节池、过滤池、厌氧生物处理池、氧化池和膜过滤进行处理；[0015] 针对农业污水，通过设置沉砂池、厌氧消化池、生物膜反应器、消毒池和污泥消化池进行处理；[0016] 通过物联网平台从不同的污水处理设施收集监测数据，去除无效、错误和缺失的数据记录；[0017] 将收集的数据备份至本地存储磁盘，并通过云服务上传至服务器；[0018] 根据每个污水处理设施收集到的数据构建单独数据矩阵X，其中数据矩阵X具有v行样本数，以及b列的特指数。[0019] 作为本发明所述智慧城市污水处理方法的一种优选方案，其中：所述获取污水数据矩阵并进行标准化处理，使用ICA迭代算法获取独立成分矩阵包括，[0020] 对收集到的数据矩阵X进行标准化处理，通过计算数据矩阵X的均值，并从标准化后的数据矩阵减去数据矩阵X的均值，进行数据中心化；[0021] 计算中心化数据矩阵 的协方差矩阵，并对协方差矩阵进行特征值分解求解特征向量矩阵V和特征值对角矩阵D，表示为： ， ,[0022] 其中 是协方差矩阵，m表示样本的总数, 表示协方差矩阵的特征向量矩阵，表示为特征值对角矩阵， 表示特征向量矩阵V的转置矩阵， 表示中心化数据矩阵的转置；[0023] 使用特征向量矩阵V和特征值对角矩阵D进行白化变换，表示为： ，[0024] 其中 表示白化后的数据矩阵， 表示特征值对角矩阵D的逆平方根矩阵；[0025] 使用ICA迭代算法计算更新解混矩阵 ，初始化维度为 的随机小值矩阵，其中f表示特征数量，将其设为初始解混矩阵W，并进行迭代更新，表示为：， ，，[0026] 其中 表示更新后的解混矩阵， 表示计算白化数据 与非线性对比函数g的乘积的期望值， 表示计算非线性对比函数导数 的期望值，并修正当前解混矩阵， 表示非线性对比函数g应用于解混矩阵W和第i个样本的白化数据矩阵的内积结果， 表示非线性对比函数g的导数应用于解混矩阵W和第i个样本的白化数据矩阵的内积结果， 表示更新后解混矩阵的转置，E表示期望值预算符号，表示第i个样本的白化数据矩阵，g表示非线性对比函数tanh， 表示非线性对比函数的导数；[0027] 采用双精度浮点数作为目标阈值，计算解混矩阵的变化量范数 ，在连续计算的变化量小于目标阈值时停止迭代；[0028] 通过更新后的解混矩阵 进行正交化，表示为： ，[0029] 其中 表示为更新后解混矩阵的转置， 表示为正交化后的解混矩阵；[0030] 计算独立成分矩阵，表示为： ，[0031] 其中S表示为独立成分矩阵， 表示白化后的数据矩阵。[0032] 作为本发明所述智慧城市污水处理方法的一种优选方案，其中：所述基于污染物数据库，通过独立成分矩阵进行污染物标签识别包括，[0033] 选取已知的污染物特征数据，并构建污染物特征数据矩阵P；[0034] 使用独立成分矩阵S采用欧氏距离作为度量计算与污染物特征数据矩阵P的相似度，表示为： ，[0035] 其中 表示第i个样本的独立成分特征向量 和第j个污染物特征向量之间的相似度， 表示第i个样本的第k个特征值， 表示第j个已知污染物的第k个特征值，n表示特征数；[0036] 将每个独立成分 与污染物特征向量 之间的相似度数据构建为相似度矩阵D；[0037] 基于历史数据分析和污染物性质，设定相似度阈值，在相似度矩阵D中对于每个独立成分 ，找到相似度小于或等于相似度阈值的所有污染物特征向量 ，对应的标签作为独立成分 的污染物标签，将这些污染物标签作为污水的污染物成分。[0038] 作为本发明所述智慧城市污水处理方法的一种优选方案，其中：所述通过污染物标签识别对污染物的占比进行计算，并对污染物进行异常监测包括，[0039] 计算每个污染物标签在混合污水中的占比，表示为： ，[0040] 其中 表示为第j个污染物标签种类的占比， 表示为独立成分矩阵S中第i行第j列元素，r表示为样本数，p表示为污染物标签种类数；[0041] 基于每个污染物标签在污水中占比的历史数据的平均值和标准差设定阈值，在对应污染物标签的占比小于或等于阈值时，判定为污水异常。[0042] 作为本发明所述智慧城市污水处理方法的一种优选方案，其中：所述根据异常检测结果生成预警信息，并执行相应的预警策略包括，[0043] 在检测到污水异常时，触发预警机制，包括低级预警和高级预警；[0044] 其中出现污染物标签占比小于对应阈值时，触发低级预警，提醒维护人员进行初步检查；[0045] 在超过两种污染物标签的占比超过对应阈值时，触发高级预警，发出警报并发出语音广播提醒维护人员。[0046] 作为本发明所述智慧城市污水处理方法的一种优选方案，其中：所述基于污染物的异常检测提供处理方案，依据污染物类型针对超标污染物进行处理包括，[0047] 基于超过对应阈值的污染物标签，确定污水中的超标污染物，并分析污染物性质，若污染物为有机污染物，对污水处理设施中的生物处理单元进行维护；[0048] 若污染物为无机污染物，对污水处理设施中的化学沉淀、离子交换以及膜过滤设备进行维护；[0049] 若污染物为微生物污染物，进一步采取消毒处理；[0050] 记录每次处理过程中的操作参数、处理效果和污染物浓度变化，并定期生成开云优惠体育网页版入口，供管理人员和维护人员参考。[0051] 本发明的另外一个目的是提供一种智慧城市污水处理方法的系统，其包括，[0052] 数据采集模块，利用传感器采集污水成分数据，并通过物联网平台实时监控；[0053] 数据处理模块，对污水数据进行处理，使用ICA迭代算法计算，并基于污染物数据库进行污染物识别；[0054] 预警模块，根据异常检测结果生成预警信息，并执行相应的预警策略；[0055] 污染物处理模块，依据污染物类型针对超标污染物进行处理。[0056] 一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述智慧城市污水处理方法的步骤。[0057] 一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述智慧城市污水处理方法的步骤。[0058] 本发明有益效果为：通过构建污水数据矩阵并进行标准化处理，显著提高了数据处理的精确性和效率，通过采用ICA迭代算法可以有效地从混合数据中分离出独立的信号源，并根据污染物数据库进行进一步的污染物标签识别，达到能够计算出各污染物的具体占比，实现污水的连续监测和实时分析，并对污染物进行异常监测和预警的效果，提升了污水处理系统的智能化水平和处理效率，提高了应对复杂和多变污染情况时的灵活性和实效性。附图说明[0059] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。[0060] 图1为智慧城市污水处理方法的流程示意图。[0061] 图2为智慧城市污水处理系统的结构示意图。具体实施方式[0062] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作详细地说明。[0063] 在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。[0064] 其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性地与其他实施例互相排斥的实施例。[0065] 实施例1[0066] 参照图1，为本发明第一个实施例，该实施例提供了一种智慧城市污水处理方法，智慧城市污水处理方法包括，[0067] S1，基于污水源执行对应的污水处理策略，通过物联网平台实时监控，利用传感器采集污水成分数据，构建污水数据矩阵；[0068] 优选的，基于污水源执行对应的污水处理策略，通过物联网平台实时监控，利用传感器采集污水成分数据，构建污水数据矩阵包括，[0069] 基于智慧城市设置污水处理设施，根据污水来源进行污水处理，根据污水所属的生活污水、工业污水和农业污水采取对应的污水处理策略；[0070] 针对生活污水，通过设置格栅、初沉池、活性污泥池、二沉池、过滤池和消毒进行处理；[0071] 针对工业污水，通过设置沉砂池、PH调节池、过滤池、厌氧生物处理池、氧化池和膜过滤进行处理；[0072] 针对农业污水，通过设置沉砂池、厌氧消化池、生物膜反应器、消毒池和污泥消化池进行处理；[0073] 通过物联网平台从不同的污水处理设施收集监测数据，去除无效、错误和缺失的数据记录；[0074] 将收集的数据备份至本地存储磁盘，并通过云服务上传至服务器；[0075] 根据每个污水处理设施收集到的数据构建单独数据矩阵X，其中数据矩阵X具有v行样本数，以及b列的特指数。[0076] 通过基于污水源的执行对应的污水处理策略，此步骤利用物联网平台的实时监控能力和传感器技术的数据采集功能，有效地实现了针对不同污水来源和成分的定制化处理，物联网平台的应用使得污水处理不再是盲目或统一化的程序，而是变得具有高度的适应性和灵活性，实时监控不仅保证了处理策略的及时调整，还使得污水处理过程能够根据实时数据进行优化，从而显著提高处理效率和准确性，传感器的使用在这一过程中扮演了关键角色，它们负责从各个污水源头收集具体的化学和物理数据，通过实时监控和精确数据采集，不仅实现了对污水处理过程的优化，还为污水处理系统带来了智能化和精准化的显著提升。[0077] S2，获取污水数据矩阵并进行标准化处理，使用ICA迭代算法获取独立成分矩阵，基于污染物数据库，通过独立成分矩阵进行污染物标签识别；[0078] 优选的，获取污水数据矩阵并进行标准化处理，使用ICA迭代算法获取独立成分矩阵包括，[0079] 对收集到的数据矩阵X进行标准化处理，通过计算数据矩阵X的均值，并从标准化后的数据矩阵减去数据矩阵X的均值，进行数据中心化；[0080] 计算中心化数据矩阵 的协方差矩阵，并对协方差矩阵进行特征值分解求解特征向量矩阵V和特征值对角矩阵D，表示为： ， ,[0081] 其中 是协方差矩阵，m表示样本的总数, 表示协方差矩阵的特征向量矩阵，表示为特征值对角矩阵， 表示特征向量矩阵V的转置矩阵， 表示中心化数据矩阵的转置；[0082] 使用特征向量矩阵V和特征值对角矩阵D进行白化变换，表示为： ，[0083] 其中 表示白化后的数据矩阵， 表示特征值对角矩阵D的逆平方根矩阵；[0084] 使用ICA迭代算法计算更新解混矩阵 ，初始化维度为 的随机小值矩阵，其中f表示特征数量，将其设为初始解混矩阵W，并进行迭代更新，表示为：， ，，[0085] 其中 表示更新后的解混矩阵， 表示计算白化数据 与非线性对比函数g的乘积的期望值， 表示计算非线性对比函数导数 的期望值，并修正当前解混矩阵， 表示非线性对比函数g应用于解混矩阵W和第i个样本的白化数据矩阵的内积结果， 表示非线性对比函数g的导数应用于解混矩阵W和第i个样本的白化数据矩阵的内积结果， 表示更新后解混矩阵的转置，E表示期望值预算符号，表示第i个样本的白化数据矩阵，g表示非线性对比函数tanh， 表示非线性对比函数的导数；[0086] 采用双精度浮点数作为目标阈值，计算解混矩阵的变化量范数 ，在连续计算的变化量小于目标阈值时停止迭代；[0087] 通过更新后的解混矩阵 进行正交化，表示为： ，[0088] 其中 表示为更新后解混矩阵的转置， 表示为正交化后的解混矩阵；[0089] 计算独立成分矩阵，表示为： ，[0090] 其中S表示为独立成分矩阵， 表示白化后的数据矩阵。[0091] 通过进行标准化处理，确保了数据在接下来的分析中具有可比性和一致性，标准化处理消除了数据中的偏差和异常值，使得后续的ICA迭代算法能够更准确地处理数据，从而提高整个系统的分析效率和准确度，ICA算法作为一种高效的统计方法，能够从多变量数据中提取出相互独立的成分，通过ICA迭代算法获取的独立成分矩阵，为污染物的精确识别和后续处理提供了科学依据，此算法不仅可以区分出污水中的各种独立污染物，还能够揭示这些成分之间可能存在的复杂关系，因此，这一步骤不仅增强了污水处理的科学性和有效性，还通过精确的成分识别，显著提高了污水处理策略的针对性和个性化程度，ICA算法的使用还带来了处理效率的提升，由于算法能够快速迭代并提取关键信息，整个污水处理过程的时间效率得到了显著改善，特别是在面对紧急污染事件时，有助于快速响应环境保护的需求。[0092] 进一步的，基于污染物数据库，通过独立成分矩阵进行污染物标签识别包括，[0093] 选取已知的污染物特征数据，并构建污染物特征数据矩阵P；[0094] 使用独立成分矩阵S采用欧氏距离作为度量计算与污染物特征数据矩阵P的相似度，表示为： ，[0095] 其中 表示第i个样本的独立成分特征向量 和第j个污染物特征向量之间的相似度， 表示第i个样本的第k个特征值， 表示第j个已知污染物的第k个特征值，n表示特征数；[0096] 将每个独立成分 与污染物特征向量 之间的相似度数据构建为相似度矩阵D；[0097] 基于历史数据分析和污染物性质，设定相似度阈值，在相似度矩阵D中对于每个独立成分 ，找到相似度小于或等于相似度阈值的所有污染物特征向量 ，对应的标签作为独立成分 的污染物标签，将这些污染物标签作为污水的污染物成分。[0098] 通过结合污染物数据库和ICA算法提取的独立成分矩阵，实现了高度精确的污染物标签识别，污染物数据库包含了广泛的化学物质信息和其典型特征，这为识别和分类污水中的各种污染物提供了可靠依据，通过这种方式，系统能够不仅识别常见的污染物，还能够检测到罕见或突发的污染物质，这一识别过程的准确性直接影响到污水处理的效果和安全性，准确的污染物识别可以确保每一种污染物都得到恰当的处理，从而最大限度地减少对环境的负面影响，此外，通过精确的污染物标签识别，污水处理系统可以更有效地利用资源，例如，针对性地使用特定的处理化学品，避免不必要的化学消耗和成本开销。[0099] S3，通过污染物标签识别对污染物的占比进行计算，并对污染物进行异常检测，根据异常检测结果生成预警信息，并执行相应的预警策略；[0100] 优选的，通过污染物标签识别对污染物的占比进行计算，并对污染物进行异常监测包括，[0101] 计算每个污染物标签在混合污水中的占比，表示为： ，[0102] 其中 表示为第j个污染物标签种类的占比， 表示为独立成分矩阵S中第i行第j列元素，r表示为样本数，p表示为污染物标签种类数；[0103] 基于每个污染物标签在污水中占比的历史数据的平均值和标准差设定阈值，在对应污染物标签的占比小于或等于阈值时，判定为污水异常。[0104] 通过对污染物的占比进行计算，是对污水处理系统功能的进一步拓展，这一步骤的核心优势在于能够精确量化每种污染物的具体占比，有助于制定有效的污水处理策略，系统可以更好地调整化学处理剂的投加量和处理工艺的运行参数，从而确保处理过程既高效又经济，此外，污染物的异常检测功能增加了系统的安全监控能力，异常检测不仅可以及时识别污水成分中的非常规变化，如突然增高的有毒物质浓度，还可以触发预警机制，及时通知操作人员采取相应的应急措施，这种预警机制的存在显著提升了处理系统对突发环境事件的响应能力，保证了公共安全和环境健康。[0105] 进一步的，根据异常检测结果生成预警信息，并执行相应的预警策略包括，[0106] 在检测到污水异常时，触发预警机制，包括低级预警和高级预警；[0107] 其中出现污染物标签占比小于对应阈值时，触发低级预警，提醒维护人员进行初步检查；[0108] 在超过两种污染物标签的占比超过对应阈值时，触发高级预警，发出警报并发出语音广播提醒维护人员。[0109] 通过生成预警信息并执行相应预警策略的步骤是污水处理系统中的关键安全措施，系统不仅能够在检测到异常时迅速反应，还能通过具体的预警策略有效地控制可能的风险，预警信息的生成依赖于之前步骤中的异常检测数据，这种信息的及时性直接影响到预警措施的有效性，执行预警策略包括但不限于调整处理参数、暂停污水进料或增加特定化学处理剂的投加，这些策略的及时执行可以防止潜在的环境污染事故，保护水体和周围环境不受污染物的影响。[0110] S4，基于污染物的异常检测提供处理方案，依据污染物类型针对超标污染物进行处理；[0111] 优选的，基于污染物的异常检测提供处理方案，依据污染物类型针对超标污染物进行处理包括，[0112] 基于超过对应阈值的污染物标签，确定污水中的超标污染物，并分析污染物性质，若污染物为有机污染物，对污水处理设施中的生物处理单元进行维护，在采用活性污泥法处理时，可向曝气池中引入含有活性污泥的混合液，调节曝气量以提供足够的氧气，再次采用生物膜法处理时，可让污水通过生物滤池或转盘生物膜，调节水流速和停留时间以确保充分接触；[0113] 若污染物为无机污染物，对污水处理设施中的化学沉淀、离子交换以及膜过滤设备进行维护，在采用化学沉淀处理时，可向污水中加入沉淀剂（如硫化钠、石灰等），控制pH值以促进沉淀形成，完成重金属去除；可向污水中加入铝盐或铁盐，形成磷酸盐沉淀物，然后通过沉淀分离完成磷去除；可将污水通过离子交换柱，定期再生树脂以恢复交换能力，利用离子交换树脂去除无机离子；可将污水加压通过膜过滤装置，调节操作参数以优化过滤效果；[0114] 若污染物为微生物污染物，进一步采取消毒处理，包括向污水中加入适量的氯气或次氯酸盐，控制接触时间以确保杀灭病原体；将污水通过紫外线消毒装置，调节紫外线强度和照射时间；向污水中注入臭氧气体，控制臭氧浓度和接触时间；[0115] 记录每次处理过程中的操作参数、处理效果和污染物浓度变化，并定期生成开云优惠体育网页版入口，供管理人员和维护人员参考。[0116] 通过基于污染物类型的处理方案，不仅提高了处理的针对性，也优化了资源的使用效率，当系统检测到某一污染物超标时，它可以根据预设的处理方案快速响应，例如，调整pH值、增加特定的生物或化学处理剂等，这些都是基于污染物具体特性定制的处理方法，这种针对性的处理不仅提高了污水处理的效率，还降低了处理过程中的化学消耗和能源使用，符合节能减排的环保要求，此外，这种精确的处理方法减少了对环境的潜在：，提高了水质，保障了公众健康和生态平衡。[0117] 实施例2[0118] 参照图2，为本发明第二个实施例，该实施例不同于上一个实施例，提供了一种智慧城市污水处理系统，包括，[0119] 数据采集模块，利用传感器采集污水成分数据，并通过物联网平台实时监控；[0120] 数据处理模块，对污水数据进行处理，使用ICA迭代算法计算，并基于污染物数据库进行污染物识别；[0121] 预警模块，根据异常检测结果生成预警信息，并执行相应的预警策略；[0122] 污染物处理模块，依据污染物类型针对超标污染物进行处理。[0123] 所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read?OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccessMemory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0124] 在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。[0125] 计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置）、便携式计算机盘盒（磁装置）、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器）、光纤装置以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。[0126] 应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方案中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方案中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。[0127] 应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

专利地区：甘肃

专利申请日期：2024-05-31

专利公开日期：2024-08-02

专利公告号：CN118277922B