一种基于水质分区的铁铝混凝剂适用性评价方法与流程

本发明涉及铁铝混凝剂评价，具体地涉及一种基于水质分区的铁铝混凝剂适用性评价方法。

背景技术：

1、铁铝混凝剂因混凝效果稳定、成本可控，广泛应用于市政供水及工业废水处理的混凝工艺中，其适用性评价与投加策略优化是提升水处理效率、降低运维成本的关键。基于水质分区的铁铝混凝剂适用性评价方法，通过划分水质特征相似区域、匹配专属混凝剂投加方案，成为突破传统统一投加模式的核心路径。

2、现有技术中，基于水质分区的铁铝混凝剂适用性评价方法在使用时，还存在以下缺陷：一是水质动态波动适配性差，固定分区标准无法响应水质季节性变化与突发性污染，导致铁铝混凝剂选型及投加策略滞后，出现处理效果不稳定、药剂浪费等问题；二是评价模型性能失衡，纯机理模型难以拟合复杂水质干扰下的非线性关系，纯ai模型缺乏理论支撑、决策不可解释，无法兼顾评价的科学性与精准度；三是模型泛化能力不足且数据隐私难保障，单一水厂数据量有限导致模型适配场景狭窄，跨水厂数据共享易引发工艺及数据隐私泄露，无法实现多方技术知识协同复用，限制了该类评价方法的规模化推广。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于水质分区的铁铝混凝剂适用性评价方法，以解决现有技术中水质动态波动时铁铝混凝剂适配性差、分区决策滞后，混凝剂评价模型难以兼顾机理可解释性与复杂场景拟合精度，以及单一水厂数据稀缺导致模型泛化能力不足的技术问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供一种基于水质分区的铁铝混凝剂适用性评价方法，所述铁铝混凝剂适用性评价方法包括：根据部署在目标水厂区域的多模态传感器，采集水体多维度数据，并通过净化、特征提取与增强处理，生成标准化光学数据集；采用自组织映射网络，对标准化光学数据集进行高维数据向低维空间的转化，采用动态密度聚类算法，划定水质分区边界，并为每个水质分区关联历史决策知识，生成水质分区标签及分区图谱；基于标准化光学数据集与水质分区标签，为每个动态水质分区构建对应的混合智能评价模型，并建立多目标优化决策函数，求解得到最优混凝剂决策方案；利用数字孪生技术，构建与目标水厂区域对应的轻量化数字孪生模型，对最优混凝剂决策方案进行模拟推演，并将推演结果与预设的水质达标要求比对，进行前馈优化与策略校准。

3、可选的，所述采集水体多维度数据，并通过净化、特征提取与增强处理，生成标准化光学数据集，包括：采用自适应降噪算法，对水体多维度数据进行噪声抑制，剔除设备运行及环境干扰产生的噪声，保留有效光谱的细节特征；对噪声抑制后的水体多维度数据开展内滤效应校正，构建水体浓度与荧光强度衰减的量化关联关系，对光谱信号进行逐点校正；将逐点校正后的光谱信号进行拉曼散射扣除，采用基线校正法剥离拉曼散射干扰，凸显水体中的固有光学特征，得到净化后的水体光谱数据；采用小波变换对净化后的水体光谱数据开展时频分析，并采用主成分分析对高维小波特征数据进行降维处理，提炼出目标光学特征指标，生成标准化光学数据集。

4、可选的，所述采用动态密度聚类算法，划定水质分区边界，并为每个水质分区关联历史决策知识，包括：根据自组织映射网络生成的低维拓扑网格聚类结果，采用动态密度聚类算法，设定密度阈值，识别低维拓扑网格中水质特征数据点的高密度核心区域与低密度边界区域；当进水水质发生变化时，水质特征数据点的分布密度相应改变，动态密度聚类算法自动识别变化，动态调整分区边界的范围与数量；对识别出的水质异常点进行单独标记，使分区结果真实反映水质状况；对识别出的每个稳定水质分区赋予对应的分区标识符，并构建动态更新的分区-决策知识库，将每个分区标识符与对应的历史决策知识关联；建立分区与决策知识的快速查询索引，通过分区标识符快速调用知识库中对应的历史最优决策知识。

5、可选的，所述基于标准化光学数据集与水质分区标签，为每个动态水质分区构建对应的混合智能评价模型，包括：根据预设的混凝反应机理，构建混合智能评价模型的机理内核；构建深度神经网络，作为混合智能评价模型的ai驱动模块；以历史验证数据为监督信号，对混合智能评价模型进行训练；采用自适应矩估计算法，调整深度神经网络权重与偏置参数，并引入正则化机制，通过多轮迭代训练，实现对混合智能评价模型计算结果的优化校正。

6、可选的，所述利用数字孪生技术，构建与目标水厂区域对应的轻量化数字孪生模型，对最优混凝剂决策方案进行模拟推演，包括：轻量化数字孪生模型覆盖混凝处理全流程的工艺单元，使轻量化数字孪生模型与物理工艺单元保持一致；将最优混凝剂决策方案加载至轻量化数字孪生模型，进行毫秒级全流程工艺推演，还原混凝处理的动态过程；推演过程中预测各目标节点的水质指标数值，与预设的水质达标要求进行比对，排查最优混凝剂决策方案中的工艺适配问题。

7、可选的，所述铁铝混凝剂适用性评价方法还包括：采用联邦学习技术，将所有应用该铁铝混凝剂适用性评价方法的目标水厂区域作为独立节点，每个独立节点部署对应的混合智能评价模型，进行本地模型增量训练，计算模型参数的梯度信息，实现混合智能评价模型的协同更新。

8、可选的，所述进行本地模型增量训练，计算模型参数的梯度信息，包括：基于各节点依托本地运行产生的新增数据，开展本地模型增量训练；训练过程中，保留混合智能评价模型的机理内核，对ai驱动模块的参数进行增量优化；每个节点设置对应的训练日志，记录训练过程中的参数调整、模型性能变化信息；增量训练完成后，计算模型参数的更新量作为梯度信息，并采用同态加密算法对梯度信息进行加密处理；构建预设的安全数据传输通道，采用加密传输协议，限制传输权限，各节点向中央聚合服务器传输加密后的梯度信息。

9、可选的，所述铁铝混凝剂适用性评价方法还包括：通过工业物联网接口，与目标水厂区域的控制器建立通信连接，将最优混凝剂决策方案与实际工艺执行对接，并在水体混凝沉淀工艺的末端，部署在线水质监测仪监测出水水质的变化，进行水质动态预警与闭环反馈。

10、可选的，所述部署在线水质监测仪监测出水水质的变化，进行水质动态预警与闭环反馈，包括：基于进水水质波动规律、历史处理数据及预设的水质达标要求，构建自适应调整的动态预警阈值体系；当监测的出水水质指标与轻量化数字孪生模型预测值的偏差持续超过动态预警阈值，或出水指标达到水质达标要求限值时，则触发分级预警，并推送预警信息至运维人员；水质动态预警触发后，自动判断水质或工艺单元是否发生变化，并将监测数据、预警信息反馈至评价流程的开端，进行新一轮的适用性评价。

11、可选的，所述铁铝混凝剂适用性评价方法还包括：建立常态化运维机制，按照预设周期对多模态传感器与监测仪器进行精度校准，并开展铁铝混凝剂适用性评价系统运行全流程数据复盘分析，结合复盘分析结果与联邦学习协同更新结果，进行系统全模块迭代优化。

12、通过上述技术方案，本发明通过构建动态水质分区图谱与分区-决策知识库，解决了传统固定分区无法适配水质动态变化的难题，实现铁铝混凝剂适配性的精准匹配，避免分区决策滞后导致的处理效果不稳定，提升混凝剂选型与投加策略的针对性，减少药剂浪费与出水达标风险；通过构建混合智能评价模型与数字孪生系统，破解了纯机理模型无法应对复杂水质干扰、纯ai模型决策不可解释的行业痛点，提升铁铝混凝剂投加策略的科学性与精准度，同时降低模型决策的盲目性，保障混凝处理效果的稳定性；通过联邦学习技术与同态加密保障梯度传输安全，解决了单一水厂数据量有限、模型适配场景狭窄的问题，在不泄露各水厂工艺与数据隐私的前提下，整合全网水质处理知识，提升混合智能评价模型对各类特殊水质场景的适配能力，扩大技术应用范围。

13、本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。