一种污水处理设施碳排放实时核算与智能预警方法及系统与流程

本发明涉及污水处理，尤其涉及一种污水处理设施碳排放实时核算与智能预警方法及系统。

背景技术：

1、污水处理行业作为重要的碳排放源之一，其碳排放核算与管控日益受到重视。目前，污水处理设施碳排放核算主要依赖排放因子法或基于水质指标的静态经验模型，通过采集进水水质参数、曝气量及污泥浓度等运行数据，代入固定公式计算碳排放量。然而，实际运行中污水处理设施经常面临进水水质波动和冲击负荷，微生物代谢活性随之发生动态响应，导致基于稳态假设的传统核算结果严重偏离实际排放水平。现有核算方法难以区分不同冲击类型对微生物代谢路径的影响，无法动态捕捉维持代谢与合成代谢耗氧比例的变化，且缺乏与实测逸散气体的实时比对反馈机制，导致核算滞后且精度不足，难以满足精细化碳管理的需求。

2、中国专利公告号：cn118625674b公开了一种基于碳排放核算的污水处理控制方法、介质及设备，涉及污水处理控制技术领域，该方法包括：根据污水监测数据集进行特征识别，生成待处理污水特征信息；生成污水处理控制方案；进行碳排放核算和污水处理品质预测，生成污水处理预测结果；判断是否满足污水处理期望约束；若不满足，构建污水处理寻优约束树；寻优调节生成污水处理控制方案寻优结果；对待处理污水进行处理。解决了现有污水处理控制存在的侧重于提高处理效率和水质标准，对碳排放的核算控制关注不足，进而导致能耗和碳排放量增加以及污水处理控制针对性和有效性较低的技术问题，实现减污降碳的协同增效，达到了降低能耗和碳排放以及提高污水处理控制针对性的技术效果。

3、由此可见，该现有技术存在以下问题：

4、未引入微生物代谢活性响应延迟特征量来识别冲击类型并动态核算，也未构建核算值与实测逸散气体的实时比对反馈机制，导致不同冲击类型下核算精度不足、响应滞后，难以实现动态精准核算与预警。

技术实现思路

1、为此，本发明提供一种污水处理设施碳排放实时核算与智能预警方法及系统，用以克服现有技术中未引入微生物代谢活性响应延迟特征量来识别冲击类型并动态核算，也未构建核算值与实测逸散气体的实时比对反馈机制，导致不同冲击类型下核算精度不足、响应滞后，难以实现动态精准核算与预警的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供污水处理设施碳排放实时核算与智能预警方法，包括：

3、步骤s1，获取污水处理设施的进水水质数据、生物代谢活性时序数据、污泥形态数据及气相逸散数据；将所述进水水质数据与所述生物代谢活性时序数据对齐，并确定所述生物代谢活性时序数据对进水水质变化的响应延迟特征量；

4、步骤s2，根据所述进水水质数据与所述响应延迟特征量，识别当前进水所属的冲击类型，并确定所述生物代谢活性时序数据的突变特征值；

5、步骤s3，响应于所述突变特征值大于预设突变特征值，构建滑动时间窗口，依据所述冲击类型确定所述滑动时间窗口内所述生物代谢活性时序数据的曲线特征点的选取方式，以所述选取方式选取的曲线特征点对应的数值作为分割基准，将滑动时间窗口内时序数据分割为下降段和平缓段，并根据所述分割基准对应的数值与窗口内总代谢量确定代谢贡献率；

6、步骤s4，根据所述代谢贡献率结合所述污泥形态数据对传质效率的修正确定碳排放核算因子，将所述碳排放核算因子与实时工况参数关联运算后输出碳排放核算值；将所述碳排放核算值与所述气相逸散数据进行比对，根据比对结果修正下一时刻的核算值，并在所述核算值超出预设阈值时触发预警。

7、进一步地，在步骤s1中，确定所述生物代谢活性时序数据对进水水质变化的响应延迟特征量，包括：

8、步骤s11，对所述进水水质数据与所述生物代谢活性时序数据分别进行滤波处理；

9、步骤s12，以所述进水水质数据的突变时刻为基准时刻，记录所述生物代谢活性时序数据幅值变化率达到预设变化率时与所述基准时刻的时间差，作为候选延迟特征量；

10、步骤s13，对若干个候选延迟特征量进行滑动平均，输出响应延迟特征量。

11、进一步地，在步骤s2中，识别当前进水所属的冲击类型，包括：

12、响应于所述进水水质数据中化学需氧量浓度变化率大于第一变化率阈值，判定为碳源冲击；

13、响应于所述进水水质数据中氨氮浓度变化率大于第二变化率阈值，判定为氮源冲击；

14、响应于所述响应延迟特征量大于延迟阈值、且所述生物代谢活性时序数据的幅值下降速率大于下降速率阈值，判定为毒性抑制冲击。

15、进一步地，在步骤s2中，所述生物代谢活性时序数据的突变特征值为所述生物代谢活性时序数据的一阶导数在预设时间窗口内的最大值。

16、进一步地，在步骤s3中，确定所述滑动时间窗口内所述生物代谢活性时序数据的曲线特征点的选取方式，包括：

17、响应于所述冲击类型为碳源冲击，以所述滑动时间窗口内所述生物代谢活性时序数据的二阶导数过零点作为曲线特征点；

18、响应于所述冲击类型为氮源冲击，以所述滑动时间窗口内所述生物代谢活性时序数据的二阶导数过零点为主曲线特征点，并以所述生物代谢活性时序数据曲线拐点处切线斜率归零时的截距值为备用曲线特征点；

19、响应于所述冲击类型为毒性抑制冲击，以所述滑动时间窗口内所述生物代谢活性时序数据曲线拐点处切线斜率归零时的截距值作为曲线特征点。

20、进一步地，在步骤s3中，将滑动时间窗口内时序数据分割为下降段和平缓段，包括：

21、以所述分割基准为分界点，将所述滑动时间窗口内位于所述分割基准之前且呼吸速率持续下降的时序数据划分为下降段，将位于所述分割基准之后且呼吸速率波动幅度小于波动阈值的时序数据划分为平缓段。

22、进一步地，在步骤s3中，确定代谢贡献率，包括：

23、以所述分割基准对应的呼吸速率数值作为无效氧量瞬时值，确定所述无效氧量瞬时值与所述滑动时间窗口内总耗氧量的比值，将所述比值标定为代谢贡献率。

24、进一步地，在步骤s4中，确定碳排放核算因子，包括：

25、根据所述代谢贡献率与预设基准贡献率的差值确定基础碳排放核算因子；

26、根据所述污泥形态数据中的污泥絮体粒径分布确定氧传质系数，并根据所述氧传质系数与标准氧传质系数的比值确定传质效率修正系数；

27、以所述传质效率修正系数对所述基础碳排放核算因子进行修正，输出碳排放核算因子。

28、进一步地，在步骤s4中，根据比对结果修正下一时刻的核算值，包括：

29、将所述碳排放核算因子与实时工况参数关联运算后输出碳排放核算值，包括：

30、基于所述碳排放核算因子与所述实时工况参数中的进水流量和曝气量，结合实时工况参数中的污泥浓度，确定当前时刻的碳排放核算值；

31、将所述当前时刻的碳排放核算值与所述气相逸散数据进行比对，获得偏差率；

32、以所述偏差率对下一时刻的碳排放核算因子进行校正，得到下一时刻的核算值。

33、一种应用于所述污水处理设施碳排放实时核算与智能预警方法的系统，包括：

34、数据获取模块，用于获取污水处理设施的进水水质数据、生物代谢活性时序数据、污泥形态数据及气相逸散数据；

35、数据处理模块，用于确定所述生物代谢活性时序数据对进水水质变化的响应延迟特征量，以及识别冲击类型和确定突变特征值；

36、动态分割模块，用于构建滑动时间窗口、选取曲线特征点、分割时序数据及确定代谢贡献率；

37、核算与预警模块，用于确定碳排放核算因子、输出碳排放核算值、根据比对结果修正下一时刻核算值及在核算值超出预设阈值时触发预警。

38、与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本实施例通过两级滤波处理剔除数据噪声，保留水质变化与呼吸响应的真实趋势特征；通过以呼吸速率幅值变化率首次达到基于正常运行波动范围所设定的阈值作为响应判定依据，客观量化了微生物代谢活性对水质冲击的响应滞后时间；通过对多个独立冲击事件重复提取并进行滑动平均输出，有效滤除了单次异常导致的估算偏差，使输出的响应延迟特征量能够稳定表征设施在当前运行状态下的固有响应特性。

39、进一步地，本实施例通过基于化学需氧量浓度变化率与第一变化率阈值的比对、氨氮浓度变化率与第二变化率阈值的比对，分别实现了碳源冲击与氮源冲击的快速准确识别，为不同有机负荷类型下的差异化核算提供了类型依据；通过响应延迟特征量与延迟阈值的比对、结合生物代谢活性幅值下降速率与下降速率阈值的双重条件判定，实现了毒性抑制冲击的准确识别，避免了对正常底物耗尽引起的呼吸下降的误判；同时通过多类型冲击的非互斥判定机制，能够识别复合冲击场景。

40、进一步地，本实施例通过依据冲击类型差异化选取曲线特征点作为分割基准，实现了对不同冲击形态下呼吸速率曲线转折点的精准定位。对于碳源冲击，利用二阶导数过零点准确捕获呼吸速率从下降转平稳的转折时刻；对于氮源冲击，采用二阶导数过零点为主、拐点切线截距为备的双基准机制，有效应对过零点偏移或滞后导致的定位偏差；对于毒性抑制冲击，以拐点切线截距替代缺失的过零点作为分割基准，确保在曲线全程无转折点的极端情况下仍能实现有效分割。在此基础上，以分割基准为分界将时序数据划分为下降段和平缓段，为代谢贡献率的计算提供了准确的数据区间划分，从而保障了后续碳排放核算的精度。

41、进一步地，本实施例通过以分割基准对应的呼吸速率数值作为无效氧量瞬时值，客观反映了微生物在转折点时刻维持代谢的耗氧水平；通过计算无效氧量瞬时值与窗口内总耗氧量的比值，消除了不同工况下总耗氧量绝对数值差异对核算结果的影响，使代谢贡献率成为一个无量纲的相对指标，便于在不同设施、不同工况间进行比较。

42、进一步地，本实施例通过将碳排放核算值与实测气相逸散数据进行实时比对，建立起了核算结果的动态验证机制；通过根据偏差率对下一时刻的核算因子进行反馈校正，实现了核算过程的闭环自校正，使核算值不断逼近实际排放水平，长期运行中能够有效抑制模型漂移和累积误差，提升了核算的持续准确性。