一种海洋牧场用自清洁式海水循环净化控制系统的制作方法

本发明属于海水牧场领域，涉及海水净化技术，具体是一种海洋牧场用自清洁式海水循环净化控制系统。

背景技术：

1、现有海洋牧场用自清洁式海水循环净化控制系统在进行海水自洁式净化时，存在以下缺陷：

2、1、现有控制系统仅依托瞬时泥沙浓度、设备压差这类一维数值判定清洁时机，未借助悬泥图形几何契合度筛选形态一致的同源落潮周期，也无法结合对应工况的水通量衰减规律做堵塞预判，从而导致过滤装置存在淤堵风险，滤材易发生不可逆堵塞，从而提高净化成本；

3、2、现有控制系统未构建由同源落潮工况拟合生成的循环净化预测模型，不具备提前推演泥沙淤积引发水通量持续衰减的能力，仅能依靠压差、产水量超限被动触发清洁，由于水通量指标本身具备滞后性，泥沙堆积不会立刻体现为压差升高，待监测指标超标时泥沙已嵌入滤材孔隙，常规水洗无法完全清理，只能频繁采用化学药剂清洗，既抬高药剂采购、废水处理的运维成本，药剂残留还会污染海洋牧场养殖水体，威胁养殖生物正常生长。

4、为此，本发明提出一种海洋牧场用自清洁式海水循环净化控制系统。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种海洋牧场用自清洁式海水循环净化控制系统，本发明旨在提高海水净化效率，降低净化成本。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种海洋牧场用自清洁式海水循环净化控制系统，包括：

3、数据采集模块：获取海水养殖区域并创建预选落潮监测周期，对处于预选落潮监测周期的海水养殖区域进行分区近地悬浮泥沙浓度监测，根据监测结果创建落潮近地悬泥浓度曲线，获取前置指标采集数据；

4、数据分析模块：绘制预选悬泥图形，采集历史落潮周期并绘制历史悬泥图形，将预选悬泥图形与历史悬泥图形进行图形比对，根据比对结果对历史落潮周期进行类型划分，获取历史落潮周期划分数据；

5、清洁预测模块：对历史落潮周期进行稳态水量衰减量采集，结合历史落潮周期所对应的近地悬泥浓度分析值创建循环净化预测模型；

6、净化控制模块：创建第一预选监测周期以及第二预选监测周期，获取第一预选监测周期所对应的稳态水通量，得到第一预选水通量，基于循环净化预测模型预测预选稳态水通衰减率，分析第一预选水通量以及预选稳态水通衰减率以得到预测稳态水通量，基于预测稳态水通量对海水养殖区域进行自动清洁控制。

7、进一步地，获取前置指标采集数据，具体如下：

8、将海洋牧场所对应的海水养殖区域分割为若干个海水净化区域，并在所获取的若干个海水净化区域中任意选取一个预选清洁区域；

9、对当前日期所对应的落潮时段进行采集，得到预选落潮监测周期，对处于预选落潮监测周期的预选清洁区域进行近地悬浮泥沙浓度监测，获取预选清洁区域所对应的落潮近地悬泥浓度曲线；

10、获取每一个海水净化区域所对应的落潮近地悬泥浓度曲线，得到前置指标采集数据；

11、创建落潮近地悬泥浓度曲线，具体如下：

12、对预选清洁区域所对应的区域底面进行采集，得到预选区域底面，将预选区域底面离散为若干个底面预选位置点，过每一个底面预选位置点作与海平面相垂直的预选位置虚拟垂线；

13、设置预设近底距离，在每一条预选位置虚拟垂线中，标记与底面预选位置点直线距离为预设近底距离的特征点位，得到多个近底勘测点位；

14、对预选落潮监测周期进行时间轴创建，得到海域监测周期时间轴，在海域监测周期时间轴中创建泥沙浓度采样域，控制泥沙浓度采样域开始时间点与预选落潮监测周期开始时间点相重合，取泥沙浓度采样域所覆盖时段的中间时刻，得到预选特征时间点。

15、进一步地，创建落潮近地悬泥浓度曲线，具体如下：

16、对每一个近底勘测点位在预选特征时间点所采集的点位泥沙浓度进行获取，得到多个点位泥沙浓度数值，计算每一个点位泥沙浓度数值相对于多个点位泥沙浓度数值中位数的绝对偏差，并进行升序排列，得到泥沙浓度中位偏差序列；

17、采集泥沙浓度中位偏差序列前两位所对应的点位泥沙浓度数值进行方差计算，得到t1泥沙浓度方差，以此类推，采集泥沙浓度中位偏差序列前n位所对应的点位泥沙浓度数值进行方差计算，得到t-1泥沙浓度方差；

18、将t1泥沙浓度方差至t-1泥沙浓度方差进行数值大小比对，将最小泥沙浓度方差标记为预选泥沙浓度方差，对计算得出的预选泥沙浓度方差所采集的点位泥沙浓度数值进行平均数计算，得到预选落潮监测周期开始时间点所对应的泥沙浓度分析值；

19、使用泥沙浓度采样域对海域监测周期时间轴进行时序遍历，获取每一个周期时间点所对应的泥沙浓度分析值，将周期时间点以及泥沙浓度分析值分别作为横纵坐标进行坐标点创建，将所获取的坐标点依次进行连接，得到落潮近地悬泥浓度曲线。

20、进一步地，获取历史落潮周期划分数据，具体如下：

21、获取前置指标采集数据，根据前置指标采集数据获取落潮近地悬泥浓度曲线；

22、根据落潮近地悬泥浓度曲线进行图形创建，得到预选悬泥图形；

23、采集多个历史落潮周期，采集海水养殖区域在不同历史落潮周期的落潮近地悬泥浓度曲线，并针对落潮近地悬泥浓度曲线进行悬泥图形创建，得到多个历史悬泥图形；

24、在所获取的多个历史悬泥图形中任意选取一个样本悬泥图形，将样本悬泥图形与预选悬泥图形进行图形契合性分析，得到当前样本悬泥图形所对应的图形契合度，并重复获取每一个历史悬泥图形所对应的图形契合度；

25、创建图形契合度预设区间，若图形契合度处于图形契合度预设区间，则将相应历史悬泥图形所对应的历史落潮周期标记为历史契合落潮周期；若不处于，则将相应历史悬泥图形所对应的历史落潮周期标记为非历史契合落潮周期，得到历史落潮周期划分数据。

26、进一步地，根据落潮近地悬泥浓度曲线进行图形创建，得到预选悬泥图形，具体如下：

27、将所获取的所有落潮近地悬泥浓度曲线绘制在同一平面直角坐标系，并将其命名为悬泥曲线坐标系；

28、在悬泥曲线坐标系中，对所有落潮近地悬泥浓度曲线所对应的坐标x轴区域进行获取，得到预选x轴区域，在预选x轴区域内创建与坐标x轴相垂直的空间遍历直线；

29、在预选x轴区域内设置预设遍历点位，控制空间遍历直线与预设遍历点位相交，采集每一条落潮近地悬泥浓度曲线与空间遍历直线的交点纵坐标，求取所得所有交点纵坐标的均值，记为第一交点纵坐标特征量，求取所得所有交点纵坐标的标准差，记为第二交点纵坐标特征量，将两类特征量相加，得到第一特征交点纵坐标；将两类特征量相减，得到第二特征交点纵坐标。

30、进一步地，根据落潮近地悬泥浓度曲线进行图形创建，得到预选悬泥图形，具体如下：

31、在空间遍历直线所覆盖的坐标点中，对第一特征交点纵坐标所对应的坐标点进行获取，得到上限边界点位，对第二特征交点纵坐标所对应的坐标点进行获取，得到下限边界点位；

32、使用空间遍历直线对预选x轴区域进行移动遍历，获取多个上限边界点位以及下限边界点位，将所获取的上限边界点位依次进行连接，得到上限边界连线，将所获取的下限边界点位依次进行连接，得到下限边界连线；

33、创建第一边缘特征垂线以及第二边缘特征垂线，对第一边缘特征垂线、第二边缘特征垂线、上限边界连线以及下限边界连线所围成的封闭图形进行获取，得到预选悬泥图形；

34、采集多个历史落潮周期，采集海水养殖区域在不同历史落潮周期的落潮近地悬泥浓度曲线，针对落潮近地悬泥浓度曲线进行悬泥图形创建，得到多个历史悬泥图形；

35、选取一个样本悬泥图形，将样本悬泥图形与预选悬泥图形进行图形契合性分析，得到样本悬泥图形所对应的图形契合度。

36、进一步地，将样本悬泥图形与预选悬泥图形进行图形契合性分析，得到当前样本悬泥图形所对应的图形契合度，具体如下：

37、将样本悬泥图形映射于悬泥曲线坐标系，在悬泥曲线坐标系中，对预选悬泥图形进行几何中心点采集，得到预选几何中心点，对样本悬泥图形进行几何中心点采集，得到样本几何中心点，将预选几何中心点与样本几何中心点进行连线，得到几何中心连线，并对几何中心连线进行中点采集，得到辅助预设点位；

38、将辅助预设点位作为射线起点创建m条辅助射线，且相邻辅助射线在辅助预设点位所成的辅助射线夹角保持一致；

39、将任意两条处于相邻状态的辅助射线标记为相邻射线组，得到m个相邻射线组，并在所获取的相邻射线组中任意选取一个样本射线组；

40、基于样本射线组对样本悬泥图形与预选悬泥图形进行区域契合性分析，根据分析结果得到样本射线组所对应的区域契合度；

41、获取每一个相邻射线组所对应的区域契合度，并对所得的多个区域契合度进行平均数计算，得到样本悬泥图形所对应的图形契合度。

42、进一步地，基于样本射线组对样本悬泥图形与预选悬泥图形进行区域契合性分析，根据分析结果得到样本射线组所对应的区域契合度，具体如下：

43、将样本射线组所包含的两条辅助射线分别命名为第一辅助射线以及第二辅助射线，采集预选悬泥图形与第一辅助射线的交点，得到第一预选辅助交点，采集预选悬泥图形与第二辅助射线的交点，得到第二预选辅助交点，对预选几何中心点与第一预选辅助交点之间的连线长度数值进行采集，得到第一预选辅助连线长度值，对预选几何中心点与第二预选辅助交点之间的连线长度数值进行采集，得到第二预选辅助连线长度值，对第一辅助射线与第二辅助射线在预选几何中心点处所成的连线夹角进行采集，得到预选辅助夹角，计算第一预选辅助连线长度值、第二预选辅助连线长度值以及预选辅助夹角余弦值的乘积，得到预选图形截取值；

44、对第一辅助射线以及第二辅助射线与样本悬泥图形进行图形截取分析，得到样本图形截取值；

45、对预选图形截取值与样本图形截取值进行数值分析，得到区域契合度。

46、进一步地，创建循环净化预测模型，具体如下：

47、获取历史落潮周期划分数据后，根据历史落潮周期划分数据获取多个历史契合落潮周期，并获取每一个历史契合落潮周期所对应的悬泥图形，将悬泥图形几何中心点所对应的纵坐标数值进行采集，得到悬泥浓度特征值，基于悬泥图形对悬泥浓度特征值进行归一化，得到近地悬泥浓度分析值；

48、在所获取的多个历史契合落潮周期中任意选取一个样本契合落潮周期，针对样本契合落潮周期创建第一水通监测周期以及第二水通监测周期；

49、对处于样本契合落潮周期的海水养殖区域进行水通衰减分析，得到样本契合落潮周期所对应的稳态水通衰减率；

50、对第一稳态水通量进行采集，对处于第二水通监测周期的预选过滤装置进行水通监测，得到第二稳态水通量；

51、计算第一稳态水通量与第二稳态水通量的差值，并计算所得差值与第一稳态水通量的比值，得到样本契合落潮周期所对应的稳态水通衰减率，并重复获取每一个历史契合落潮周期所对应的稳态水通衰减率；

52、将不同历史契合落潮周期所对应的近地悬泥浓度分析值以及稳态水通衰减率进行一元线性拟合，得到循环净化预测模型。

53、进一步地，对第一稳态水通量进行采集，具体如下：

54、对预选过滤装置在第一水通监测周期中不同时刻的水通量进行采集，并绘制为第一水通曲线；

55、对第一水通曲线所覆盖的横坐标区域进行采集，得到预选曲线遍历区域，创建曲线遍历时间域，控制曲线遍历时间域与第一水通监测周期结束时间点相重合，对曲线遍历时间域所覆盖的时间点位进行采集，将处于相邻状态的时间点位标记为预选点位组合；

56、将预选点位组合中的两个时间点位分别标记为t1时间点位以及t2时间点位，分别对两个时间点位所对应的时刻水通量进行采集，得到t1时刻水通量以及t2时刻水通量，计算t1时刻水通量与t2时刻水通量的差值绝对偏差与t1时刻水通量之比，得到点位水通量变化率，设置基准水通量变化率，若点位水通量变化率大于等于基准水通量变化率，则将预选点位组合标记为突变水位组合，若小于，则标记为平稳水位组合；

57、若曲线遍历时间域所包含的预选点位组合均为平稳水位组合，则将曲线遍历时间域标记为稳态水通时间域，对稳态水通时间域所覆盖的时刻水通量进行平均数计算，得到第一稳态水通量；

58、若曲线遍历时间域所包含的预选点位组合存在突变水位组合，则控制曲线遍历时间域沿预选曲线遍历区域进行遍历，并对曲线遍历时间域进行类型划分，直至曲线遍历时间域标记为稳态水通时间域。

59、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

60、1、本发明通过将落潮泥沙浓度曲线转化为悬泥轮廓图形，利用纯几何方式计算图形契合度以筛选同源历史落潮周期，摒弃仅依靠泥沙浓度、压差单一数值判断的传统模式，以同源工况的泥沙浓度中位值与稳态水通量衰减率为样本，通过最小二乘法构建循环净化预测模型，能够精准判定预清洁时机，既避免低风险泥沙工况下无意义频繁清洁，节约水电与清洗药剂，又能针对连片淤积等高风险泥沙提前干预，防止滤材形成不可逆堵塞，延长过滤装置使用寿命；

61、2、本发明利用经图形契合度筛选的同源落潮样本，基于同源落潮样本创建泥沙浓度与稳态水通量衰减率的关联模型，可提前推演滤材透水衰减速度，在压差、产水量尚未超限前主动下发预清洁指令，能够有效保障海水循环净化系统持续稳定工作。