智能监控系统在污水处理中的应用——基于遗传案例推理的DO浓度预测

该文档是关于利用人工智能和机器学习技术设计与实现污水处理过程智能监控系统的详细介绍。文中针对污水处理过程中的挑战，如出水质量不稳定、处理成本高等问题，提出了一种创新的解决方案。 正文: 在污水处理领域，化学需氧量(COD)、氨氮(NH3-N)、油、硫化物、固体悬浮物(SS)等关键指标的控制至关重要。然而，这些参数受多种因素影响，如浊度、pH值、流量和温度，导致传统手动控制方式往往难以确保出水质量的稳定性和高效性。为了解决这一问题，该文提出了一个基于人工智能的智能监控系统，旨在提高出水质量、提升生产效率并降低成本。 首先，针对溶解氧(DO)浓度测量滞后的问题，论文采用案例推理、遗传算法和群决策思想，提出了一种群遗传案例推理回归方法。这种方法通过案例表示、检索、群决策重用和存储，构建了一个软测量模型，能够实时、快速、精确地估算DO浓度，从而为精确控制曝气量提供依据。曝气量的精确控制对于维持良好的生物处理过程至关重要，可以有效优化污水处理效果。 其次，论文将DO浓度的软测量技术与计算机自动控制技术结合，设计了污水处理过程的智能监控方案。该方案包括系统的总体架构和功能，如控制软件、DO浓度软测量模块以及操作指导的组态编程方法。这些设计为系统的实际实施提供了理论和技术支持。 最后，将智能监控方案和基于DO浓度软测量的曝气控制策略应用到实际污水处理厂，完成了硬件集成和软件组态开发。设计的用户界面直观易用，方便操控。经过现场安装与调试，系统在某污水处理厂成功运行，显著提高了出水杂质的去除率，带来了显著的经济效益。 该研究展示了如何利用人工智能和机器学习技术改进污水处理过程的自动化控制，为工业污水处理提供了新的思路和实践。通过软测量技术和智能监控，不仅可以优化工艺参数，还可以降低运营成本，确保出水质量达到环保标准，对环境和经济都具有积极意义。