一种基于样本学习的河湖净化器溶解氧分析校准系统的制作方法

本发明涉及水处理的，具体涉及一种基于样本学习的河湖净化器溶解氧分析校准系统。

背景技术：

1、在当今社会，水质污染问题日益凸显，成为全球范围内亟待解决的重大环境问题之一。随着工业化的快速发展，大量工业废水未经处理便直接排放到河流、湖泊等水体中，导致水质严重恶化。此外，农业活动中过量使用农药、化肥等化学物质，也通过雨水冲刷等方式进入水体，进一步加剧了水质污染的程度。

2、通过曝气装置净化水质是现代水处理技术中的重要环节。曝气装置通过向水体中注入空气或氧气，增加水中的溶解氧含量，进而促进水体中有害物质的分解和去除。溶氧量测量在净化水质方面起到了至关重要的作用。现有技术通过电化学传感器测量水体中的溶解氧浓度，再对曝气装置进行曝气控制。目前，通过人工对溶解氧传感器进行校准然后投入使用，但在溶解氧测量过程中，随着设备运行时间的增长，因为电极老化、污染和温度等因素的影响，导致溶解氧测量结果不准确，进而导致曝气控制失衡，导致水体净化效果不理想。

技术实现思路

1、本发明的目的就在于解决上述背景技术中提到的溶解氧测量结果不准确会导致水体净化效果不理想的问题，而提出一种基于样本学习的河湖净化器溶解氧分析校准系统。

2、本发明实施的第一方面，提供了一种基于样本学习的河湖净化器溶解氧分析校准系统，所述系统包括：

3、样本数据获取模块，用于采集目标水域多个净化节点的测量数据作为样本数据；每一净化节点包括一个河湖净化器；每一净化节点的测量数据包括溶解氧测量值；

4、一次异常判断模块，用于根据所述样本数据进行一次异常判断，得到异常节点；

5、二次异常判断模块，用于若所述异常节点的数量大于零，则针对每一异常节点，对该异常节点进行二次异常判断；

6、校准模块，用于根据所述样本数据确定各净化节点河湖净化器的工作参数，并根据所述二次异常判断的结果对异常节点河湖净化器的工作参数进行修正。

7、可选的，每一河湖净化器还包括曝气增氧装置；所述一次异常判断模块包括：

8、开始时刻确定模块，用于针对每一净化节点，获取该净化节点最近一次进行曝气增氧的时刻，作为开始时刻；

9、时域信号提取模块，用于将所述开始时刻作为零时刻，从该净化节点的测量数据中提取溶解氧时域信号；

10、差异值计算模块，用于计算所述溶解氧时域信号与历史时段数据的溶解氧浓度差异值；

11、一次判断模块，用于若所述溶解氧浓度差异值大于第一预设阈值，则判定该净化节点为异常节点；否则，判定该净化节点为正常节点。

12、可选的，所述差异值计算模块包括：

13、正差异值计算模块，用于计算所述溶解氧时域信号与历史时段数据的溶解氧浓度差异值：

14、

15、其中，dod是所求溶解氧浓度差异值；oci是第i个采样时刻该净化节点的溶解氧浓度测量值；是历史时段数据中第i个采样时刻的溶氧量浓度测量值的平均值；n是预设的采样数量。

16、可选的，每一净化节点的测量数据还包括温度测量值和盐度测量值；所述二次异常判断模块包括：

17、氧饱和状态测量模块，用于对该异常节点进行曝气增氧，获得该异常节点在氧饱和状态下的溶解氧浓度测量值；

18、氧饱和状态参考模块，用于根据该异常节点的温度测量值和盐度测量值，计算该异常节点在氧饱和状态下的溶解氧浓度参考值；

19、差值计算模块，用于计算所述溶解氧浓度测量值和所述溶解氧浓度理论值的差值绝对值；

20、二次判断模块，用于若所述差值绝对值大于第二预设阈值，则判定该异常节点为测量故障节点；否则，判断该异常节点为水质变化节点。

21、可选的，所述氧饱和状态参考模块包括：

22、参考值计算模块，用于根据该异常节点的温度测量值和盐度测量值，计算该异常节点在氧饱和状态下的溶解氧浓度参考值：

23、dot＝f(tm)*g(sm)*dos

24、其中，dot是所求溶解氧浓度参考值；tm是该异常节点的温度测量值；sm是该异常节点的盐度测量值；dos是在氧饱和状态下的溶解氧浓度标准值；函数f根据温度值映射得到用于校正溶解氧浓度的温度补偿系数；函数g根据盐度值映射得到校正溶解氧浓度的盐度补偿系数。

25、可选的，每一净化节点的测量数据还包括河湖净化器的剩余能量值；每一河湖净化器的工作参数包括曝气功率和曝气频率；所述校准模块包括：

26、耗氧速度计算模块，用于根据所述样本数据中的溶解氧测量值，计算各净化节点的平均耗氧速度；

27、目标曝气量计算模块，用于根据各净化节点的平均耗氧速度和温度测量值计算目标曝气量；

28、工作参数确定模块，用于将各净化节点河湖净化器的目标曝气量和剩余能量值作为预训练的神经网络模型的输入，得到各河湖净化器的曝气功率和曝气频率。

29、异常修正模块，用于修正所述测量故障节点河湖净化器的工作参数。

30、可选的，所述目标曝气量计算模块包括：

31、第一曝气量计算模块，用于根据各净化节点的平均耗氧速度和温度测量值计算目标曝气量：

32、

33、其中，arj是第j个净化节点的目标曝气量；ocrj是第j个净化节点的平均耗氧速度；v是预设体积；ρ是氧气在空气中的浓度；aej是第j个净化节点河湖净化器的曝气效率；tj是第j个净化节点的温度测量值；h(tj)是在温度为tj的状态下曝气效率的修正系数。

34、可选的，所述异常修正模块包括：

35、目标节点获取模块，用于针对每一测量故障节点,计算该测量故障节点与其他正常节点的环境相似度，并将与该测量故障节点的环境相似度最大的正常节点作为目标正常节点；

36、参数修正模块，用于将所述目标正常节点河湖净化器的工作参数作为该测量故障节点河湖净化器的工作参数。

37、可选的，所述目标节点获取模块包括：

38、数据标准化模块，用于将各净化节点的温度测量值、盐度测量值和剩余能量值进行标准化处理，得到温度替代值、盐度替代值和剩余能量替代值；

39、相似度计算模块，用于针对每一测量故障节点,计算该测量故障节点与其他正常节点的环境相似度：

40、

41、其中，es是所求环境相似度；tm是该测量故障节点的温度测量值；sm是该测量故障节点的盐度测量值；rem是该测量故障节点的剩余能量测量值；tk是第k个正常节点的温度替代值；sk是第k个正常节点的盐度替代值；rek是第k个正常节点的剩余能量替代值；w1是温度权重系数；w2是盐度权重系数；w3是剩余能量权重系数；

42、目标节点确定模块，用于将与该测量故障节点的环境相似度最大的正常节点作为目标正常节点。

43、本发明的有益效果：

44、本发明提出了一种基于样本学习的河湖净化器溶解氧分析校准系统，该系统包括：样本数据获取模块，用于采集目标水域多个净化节点的测量数据作为样本数据；每一净化节点包括一个河湖净化器；每一净化节点的测量数据包括溶解氧测量值；一次异常判断模块，用于根据样本数据进行一次异常判断，得到异常节点；二次异常判断模块，用于若异常节点的数量大于零，则针对每一异常节点，对该异常节点进行二次异常判断；校准模块，用于根据样本数据确定各净化节点河湖净化器的工作参数，并根据二次异常判断的结果对异常节点河湖净化器的工作参数进行修正。

45、通过采集多个净化节点的测量数据，得到样本数据，为后续的分析和校准提供了基础；通过一次异常判断发现可能存在问题的节点，通过二次异常判断，提高了异常检测的准确性，避免了误判的情形；通过判断结果对河湖净化器的工作参数进行修正，减小了错误的测量数据对曝气控制的影响，从而提高了河湖净化器对水质净化的效果。