一种污水处理场景下的人工智能自动化投药方法
基本信息
| 申请号 | CN202210329084.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114648238A | 公开（公告）日 | 2022-06-21 |
| 申请公布号 | CN114648238A | 申请公布日 | 2022-06-21 |
| 分类号 | G06Q10/06（2012.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06Q50/26（2012.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陆立海;洪雷;方圆;王德凯;杜镭;成刚;田冬梅;何华生;覃日帮;林日团;李文文;李庆金;梁传顺 | 申请（专利权）人 | 广西博世科环保科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 南宁智卓专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 530000广西壮族自治区南宁市高新区高安路101号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种污水处理场景下的人工智能自动化投药方法，包括如下步骤：基于正式投产污水处理场景下的投药效果进行预测分析，获取有偏数据集合D1形成正向投药预测模型；在同一投药生产工艺环境下，采用实验环境与正向投药预测模型相互关联，在同等环境下获取实验环境下的异常边界样本数据集合D2；合并有偏数据集合D1和异常边界样本数据集合D2作为逆向投药预测模型的训练样本集合，重新训练逆向投药预测模型，获取最终的投药预测试剂量。本发明能针对不同污水的药剂投加场景，仅通过较少的几个业界通用指标，结合往期有偏实际生产数据以及小规模实验数据并通过MLP多层感知机网络进行训练，实现可具备落地量产实施的自动化精准投药方案。 |
