一种基于时序-语义双模态融合大模型的污水厂智能调控方法及系统与流程

本发明涉及污水厂智能调控，特别是一种基于时序-语义双模态融合大模型的污水厂智能调控方法及系统。

背景技术：

1、当前污水处理工艺流程繁杂，进水水质、水量波动较大，运行管控难度高。在相关技术领域中，数字孪生技术依托仿真建模，在全景可视化、工况模拟推演上具备显著优势；时序卷积神经网络算法可基于模拟数据与实测数据的偏差动态优化模型系数，持续降低预测误差；llama语言大模型经过下游任务微调，可形成污水处理agent智能决策助手，能够根据预测结果智能生成决策，并根据不同的权限自动执行工艺和设备的调控；为解决多模态信息丢失或对齐问题，业内也开始探索时序-语义双模态融合的技术设计方向。

2、目前的污水处理调控系统多依赖人工经验与固定算法开展调控，管理模式较为粗放，数据推演模型精度不足，不仅难以实现有效预测，也无法根据实际工况自主修正模型系数；同时，调控多依靠人工经验，不仅效率低、准确率也难以得到保证，致使系统可视化展示能力、运行预判能力、决策能力薄弱，不能为水厂日常运维与工艺优化提供有效帮助，实际实用价值偏低。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服上述不足，提供一种基于时序-语义双模态融合大模型的污水厂智能调控方法及系统，以解决背景技术中提出的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种基于时序-语义双模态融合大模型的污水厂智能调控方法，包括以下步骤：

3、s1、数据感知：全方位实时采集污水厂进水水质水量、出水指标、各处理单元工况参数、机电设备运行参数、药剂投加数据、环境工况数据等多维度运行信息，奠定数据底座与模型支撑基础；

4、s2、数据推演：应用污水厂处理工艺机理、生化反应模型、设备运行约束条件，对污水处理全工艺流程进行正向模拟仿真与虚拟调控，预判不同调控策略下的生产运行效果；同时将正向推演得到的模拟预测数据与真实工况数据进行对比，对算法参数、工艺约束模型、生化反应系数进行反向迭代修正，形成“仿真推演-数据对比-模型修正”的闭环体系；

5、s3、时序-语义双模态融合：将数据推演输出的离散时序预测序列编码为连续时序表示，将污水厂工艺拓扑结构编码为拓扑表示，在大语言模型的语义空间内通过交叉注意力机制实现时序、拓扑与语义的深度对齐融合；

6、s4、智能决策生成：基于融合后的大语言模型，结合污水厂工艺领域知识进行认知推理与多目标权衡，生成包含工艺参数调整、设备运行策略、药剂投加方案的结构化调控决策；

7、s5、数字孪生预演校验：在高精度虚拟孪生水厂中映射实体厂区工况，预演调控方案对应的生产数据变化趋势与设备运行状态，验证方案可行性并择优；

8、s6、决策执行与安全管控：对校验通过的调控决策进行指令校验与权限判定，通过分级安全管控机制实现差异化管控；将决策指令转化为工控系统可接受可执行的协议报文并下发执行。

9、优选地，所述步骤s2数据推演中的正向推演采用tcn-lstm混合时序网络结构，输入层神经元向量按物理因子、化学因子、生物因子三类工艺影响因子划分；

10、其中物理因子包括进水流量、水力停留时间hrt、水流流速、污泥沉降指数；

11、化学因子包括进水cod浓度、进水氨氮浓度、进水总磷浓度、进水总氮浓度、水体ph、除磷药剂投加量、除氮药剂投加量；

12、生物因子包括活性污泥浓度、溶解氧do、水温t、污泥回流比、氧化还原电位orp。

13、优选地，所述正向推演的水质预测计算公式包括：

14、

15、

16、

17、

18、

19、

20、式中，为输入层神经元向量；为网络权重矩阵；为偏置项；为激活函数；为水质预测值；

21、为预测出水cod浓度，为进水cod浓度；为预测出水氨氮浓度，为进水氨氮浓度；为预测出水总磷浓度，为进水总磷浓度；为预测出水ss浓度，为进水ss浓度；为预测出水总氮浓度，为进水总氮浓度；

22、、、、、分别为对应水质指标的反应系数；分别为对应水质指标的权重系数，与神经元向量维度相同；分别为对应水质指标的偏置项；为输入特征项，与神经元向量维度对应。

23、优选地，所述步骤s2数据推演中的反向修正以cod、氨氮、总磷、ss、总氮5项水质指标的实测值与预测值误差平方和构建损失函数，通过误差反向传播与梯度下降算法迭代更新网络权重与偏置；

24、所述损失函数为：

25、

26、式中，下标对应数据感知模块采集的现场实测水质浓度，下标对应网络预测浓度；

27、权重与偏置的迭代更新公式为：

28、

29、式中，代表权重系数或者偏置；为第轮迭代的原始权重或偏置；为学习率，取值为0.05；为损失函数对第轮迭代的权重或偏置的偏导数，代表权重/偏置对预测误差的梯度。

30、优选地，所述步骤s2正向推演所采用的tcn时序卷积层采用因果卷积、扩张卷积与残差连接的结构设计；

31、其中扩张卷积的输出函数为：

32、；

33、式中，为时刻的卷积输出结果；为卷积核的第个权重参数；为时刻的输入特征；为时刻的输入特征；为膨胀系数，决定跳过输入的步长；为卷积核尺寸；

34、残差块包含两层膨胀因果卷积、权重归一化、relu函数激活、dropout正则化，并设置通道匹配的跳跃连接。

35、优选地，所述步骤s3时序-语义双模态融合的具体过程包括：

36、s31样条时序编码：对每个水质预测序列指标通过b样条曲线拟合离散预测点，得到水质指标的连续函数表示；在大语言模型词汇表维度上进行自适应采样，采样点由可学习的位置编码确定，经mlp投影后生成连续时序表示；

37、s32工艺拓扑编码：根据工艺与参数的对应关系构建图结构，顶点为工艺单元和全局参数的集合，边为工艺段之间的连接关系；通过图注意力网络编码生成工艺拓扑表示；

38、s33双模态交叉融合：在大语言模型的每个transformer block尾部，通过双向交叉注意力机制分别实现语义与时序表示、语义与拓扑表示的交叉融合；最终经门控机制动态平衡时序信息和拓扑信息的贡献占比。

39、优选地，所述步骤s31样条时序编码中的b样条曲线拟合公式为：

40、；

41、式中，为第个水质指标的连续函数表示；为时间变量；为可学习的控制系数；为阶b样条基函数；为控制顶点序号；为控制顶点总数；为b样条基函数的阶数；

42、自适应采样后的时序编码公式为：

43、

44、式中，为第个水质指标的时序编码特征；为多层感知机网络；为自适应采样时刻；为第个水质指标连续函数在采样时刻的函数值；为第个水质指标连续函数在采样时刻的一阶导数；为第个水质指标连续函数在采样时刻的二阶导数。

45、优选地，所述步骤s32工艺拓扑编码采用图注意力网络，其边注意力权重计算公式为：

46、

47、式中，为第种工艺关系下节点与节点之间的注意力权重；为激活函数；为第种关系的注意力权重向量的转置；为第种关系的特征变换矩阵；、分别为第层网络中节点、节点的特征向量；为特征拼接操作。

48、优选地，所述步骤s33双模态交叉融合中的时序-语义交叉注意力计算公式包括：

49、

50、

51、

52、

53、式中，为时序-语义交叉注意力的查询向量；为文本语义的查询向量；为时序-语义交叉注意力的查询投影矩阵；为时序键向量；为全局时序编码特征矩阵；为时序键投影矩阵；为时序值向量；为时序值投影矩阵；为时序-语义交叉注意力的输出特征；为键向量的维度；为归一化激活函数；

54、拓扑-语义交叉注意力采用与上述公式相同的计算逻辑，输入替换为工艺拓扑特征矩阵。

55、优选地，所述步骤s4智能决策生成基于llama 3微调构建的智能决策agent实现，具体包括认知推理与决策生成两个环节：

56、认知推理环节：以包含机理知识、规程知识、经验知识、约束知识的工艺知识基座作为外部检索增强rag知识源，对llama 3模型进行污水厂工艺调控下游任务微调；引导大模型在出水达标率、运行能耗、药剂成本、设备损耗的目标空间，以及设备运行上下限、安全操作规范、出水国标限值的约束空间下进行帕累托最优权衡；

57、决策生成环节：接收并解析大模型生成的自然语言决策文本，提取关键信息要素并映射为标准语义表示，生成标准化指令序列，封装为工控系统可执行的协议报文。

58、优选地，所述步骤s6中的分级安全管控机制具体为：利用虚拟孪生水厂和数据推演模块验证调控指令对应的生产数据变化趋势与设备冲突情况；通过强约束规则对输出指令进行约束修正；保持人工接管通道，当决策置信度不足或出现未覆盖工况时，推送至运维人员确认；实现常规工况自主执行、异常工况人工确认、临界工况锁定告警的差异化管控。

59、优选地，所述步骤s5中的虚拟孪生水厂精准复刻实体污水厂的物理空间布局、构筑物外形结构、设备硬件配置、管网走向排布，以及整套污水处理核心工艺流程、内部运行逻辑与工艺调控机理，实现与实体污水厂外形高度一致、内核运行同源、工况状态同步。

60、本发明公开一种基于时序-语义双模态融合大模型的污水厂智能调控系统，包括三维立体模块、数据感知模块、数据推演模块、智能决策agent模块，形成“感知-推演-决策-执行”四层架构；系统设有时序-语义双模态融合模块；

61、所述三维立体模块用于构建高精度虚拟孪生水厂，实现厂区整体风貌、构筑物细节、设备形态、工艺流程与运行工况的全维度可视化展示；

62、所述数据感知模块用于全方位实时采集污水厂进水水质水量、出水指标、处理单元工况、设备运行参数、药剂投加数据、环境工况数据，提供数据底座支撑；

63、所述数据推演模块包含正向推演机制与反向修正机制，正向推演机制用于模拟污水处理工艺流程的运行状态、水质变化及设备负荷趋势，反向修正机制用于对比模拟数据与实测数据并迭代修正模型参数；

64、所述智能决策agent模块用于融合大语言模型认知推理能力与污水厂工艺领域知识，生成结构化调控决策，完成指令校验与权限判定后下发执行；

65、所述时序-语义双模态融合模块用于将时序预测数据、工艺拓扑结构与语言语义在大模型语义空间内深度融合。

66、进一步地，所述数据推演模块的正向推演机制采用tcn-lstm混合时序网络结构，输入层神经元按物理、化学、生物三类工艺因子划分；反向修正机制以5项水质指标误差平方和为损失函数，通过梯度下降算法迭代更新网络权重与偏置。

67、进一步地，所述智能决策agent模块包括认知推理引擎、决策生成器、安全管控子系统；

68、所述认知推理引擎包含工艺知识基座、大模型微调单元、多目标权衡推理单元；

69、所述决策生成器用于将自然语言决策文本转化为标准化工控指令序列并封装为协议报文；

70、所述安全管控子系统用于指令仿真校验、强约束修正与人工接管通道管理。

71、进一步地，所述时序-语义双模态融合模块包括样条时序编码器、工艺拓扑神经网络、双模态交叉融合层；

72、所述样条时序编码器用于通过b样条曲线将离散预测序列拟合为连续函数，经自适应采样生成时序表示；

73、所述工艺拓扑神经网络用于构建工艺参数图结构并编码生成拓扑表示；

74、所述双模态交叉融合层用于在大语言模型 transformer 层中实现时序、拓扑与语义的双向交叉注意力融合，并设置门控机制动态调节特征贡献占比。

75、本发明有益效果：

76、（1）本发明设计的数据推演模块，采用 tcn-lstm 混合时序网络结构，结合时序卷积提取瞬时工况扰动、长短期记忆网络拟合水力停留、生化反应带来的长滞后特性；输入层按物理、化学、生物三类工艺影响因子划分神经元，将可监测、可调控的现场参数与网络节点一一对应，模型机理与污水厂实际运行规律高度契合，相比传统网络预测精度更高、泛化能力更强。

77、（2）本发明设计的三维立体模块，融合数字孪生场景与数据推演机制，可在数字孪生虚拟场景中对流量、溶解氧、药剂投加、回流比等参数开展模拟调控，提前推演 cod、氨氮、总磷、ss、总氮各项出水指标变化效果，择优后再落地执行，改变传统经验式调控模式，实现 “先模拟、后决策、再执行” 的精细化管控。

78、（3）本发明设计的仿真预演系统与反向修正机制，实现工艺仿真试算、预演调控、择优落地的智能管控闭环：基于预测值与实测值构建损失函数，通过误差反向传播与梯度下降算法持续更新网络权重、偏置。面对进水水质、水温、菌群活性等工况变化，模型可自动完成参数校准迭代，形成闭环优化体系，长期运行稳定性与环境适应能力显著提升。

79、（4）本发明设计的智能决策agent模块，将大语言模型的认知推理能力与污水厂工艺机理深度融合，解决了传统控制工艺系统难以处理非线性、多约束的工艺调控问题或一般神经网络模型可解释性差的局限，现有智能系统仅能实现精度一般的预测预警，本系统则进一步实现了智能决策、自主实施。

80、（5）本发明设计的时序-语义双模态融合模块，将tcn-lstm输出的水质预测序列经样条编码为连续时序表示，同时将工况参数经图神经网络编码为工艺拓扑结构，通过交叉注意力机制在llama 3每层transformer中实现数值动态与语言语义的深度对齐。相比直接token拼接的浅层融合，本模块显式建模了指标间的耦合关系，使大模型能精准感知"cod下降趋势伴随do消耗"等工艺关联，决策可解释性与调控精度显著提升。