基于深度学习的环保工程处理决策方法及系统与流程

本发明涉及环保工程，特别涉及一种基于深度学习的环保工程处理决策方法及系统。

背景技术：

1、环保工程技术领域涵盖了对污染物从产生源头、传输过程至末端处置进行系统治理的工程技术集合。其核心内容广泛涉及废水处理、废气治理、固体废物处置及生态修复等具体工程环节。该技术领域通常以工程对象为基础，紧密围绕污染物的理化特性、处理工艺参数、运行工况条件以及工程设施配置方式展开，通过对处理流程、控制参数和运行决策的综合研究，形成适用于不同环境介质和污染类型的工程处理体系，从而为环保工程项目在规划、设计、运行和管理全生命周期的技术决策提供支撑。

2、目前，基于深度学习的环保工程处理决策方法已逐渐被应用于工程实践中。该类方法主要是指在环保工程运行过程中，利用多层神经网络结构对工程运行数据进行建模并输出处理决策信息。具体而言，现有技术通常涉及对环保工程中产生的进水水质指标、出水水质指标、设备运行参数以及环境监测数据的采集与整理；通过构建由输入层、隐藏层和输出层组成的神经网络模型，利用历史运行数据对模型进行训练；进而依据训练结果对当前工程运行状态进行判断，并基于明确的数据特征输入、权重计算和层级映射关系，给出对应的处理工艺参数选择、运行工况调整或处理路径判定等决策内容。

3、现有活性污泥工艺控制多依赖污泥沉降比等宏观指标及静态模型，忽略了微观形态（如丝状菌）对沉降性能的实时影响，导致二沉池通量极限预测偏差较大。同时，现有技术将生化系统的代谢需求与二沉池的水力承载能力割裂，缺乏基于“供需博弈”的双重约束控制，难以在保障出水水质与防止跑泥之间自动寻优。此外，常规排泥策略缺乏针对回流受限工况的主动防御机制，易在系统冲击下造成关键泥龄损失，降低了运行鲁棒性。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种基于深度学习的环保工程处理决策方法及系统，通过融合基于深度学习的污泥微观形态阻力分析与宏观生化代谢需求反演，建立回流供需博弈与排泥截断的主动防御机制，有效解决了现有工艺中因微观表征缺失导致通量预测失真、生化与水力控制割裂以及系统抗冲击能力不足的问题。

2、为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

3、一种基于深度学习的环保工程处理决策方法，包括：

4、s1、按照预设时序同步采集活性污泥显微图像、进水流量、回流流量、进出水化学需氧量、污泥耗氧速率及沉淀池底部污泥浓度；

5、s2、对所述显微图像执行基于深度语义分割的骨架提取与节点剪枝，分离外部丝状分支与内部支撑结构并计算像素比值得到形态阻力因子，结合进水流量将其代入预设的二沉池固体通量模型，计算最大允许回流流速；

6、s3、基于所述进出水化学需氧量的差值与污泥耗氧速率解析用于细胞合成的同化代谢份额，调用预设异养菌产率系数将该份额转化为理论干污泥增量，基于所述底部污泥浓度，反演维持预设目标泥龄所需的生化需求回流流速；

7、s4、比对所述生化需求回流流速与所述最大允许回流流速，若前者未超限则将其作为执行参数；若超限则选取所述最大允许回流流速为执行参数，并计算流速差值并依据结果判定生成排泥截断信号，基于所述执行参数及所述排泥截断信号驱动回流泵与排泥泵动作。

8、优选的，所述s1具体包括：

9、按照预设时序驱动显微成像设备摄取活性污泥混合液，将捕获的光学信号转化为二维灰度像素矩阵并标记采集时间戳，生成活性污泥显微图像；

10、基于所述采集时间戳同步触发水质监测仪表，读取进水流量、回流流量、进出水化学需氧量、污泥耗氧速率及沉淀池底部污泥浓度，对传感器信号执行模数转换并按时间序列存储，生成宏观生化运行参数序列；

11、以所述采集时间戳为索引键值，将所述活性污泥显微图像与所述宏观生化运行参数序列执行时空对齐与关联匹配，在校验数据完整性后建立结构化的污泥生化处理多维监测数据集。

12、优选的，所述s2包括：

13、将所述显微图像输入预先训练的深度神经网络模型执行语义分割与二值化处理，得到连通区域图像；

14、沿所述连通区域图像的几何中心提取单像素宽度的连通骨架线，遍历骨架线像素点统计邻域连接数，识别连接数为1的端点与连接数大于2的节点，以所述节点为分割点剪除端点连通线段，构建骨架节点分类特征矩阵；

15、统计所述骨架节点分类特征矩阵中被剪除线段的像素总数作为外部丝状分支量，以及剩余骨架线的像素总数作为内部支撑结构量，计算两者比值得到形态阻力因子；

16、将所述形态阻力因子映射为沉降速度衰减系数，结合所述进水流量代入二沉池固体通量模型计算通量极限值，并基于所述沉淀池底部污泥浓度反算得到最大允许回流流速。

17、更为优选的，所述结合所述进水流量将其代入预设的二沉池固体通量模型，计算最大允许回流流速具体包括：

18、调用预设的vesilind污泥沉降速度方程，利用所述沉降速度衰减系数对微观沉降参数进行修正，构建反映当前阻力特征的动态沉降速度函数；

19、基于所述动态沉降速度函数生成重力固体通量曲线，利用导数运算检索该曲线在预设浓度区间内的局部极小值，将其锁定为极限固体通量值；

20、建立包含回流流速变量的二沉池底部质量平衡方程，将所述极限固体通量值与所述沉淀池底部污泥浓度代入该平衡方程，反解方程获取防止污泥流失的流速上限，作为所述最大允许回流流速。

21、优选的，所述s3包括：

22、计算所述进出水化学需氧量的差值得到底物去除总量，引入预先存储的反应池容积参数，将所述污泥耗氧速率结合该容积参数转化为异化代谢氧当量，计算所述底物去除总量与所述异化代谢氧当量的差值，生成同化代谢底物当量；

23、将所述同化代谢底物当量与所述预设异养菌产率系数执行乘法运算，计算单位时间步长内的生物合成质量，生成理论干污泥增量；

24、基于所述预设目标泥龄及所述理论干污泥增量计算维持泥龄所需的生化需泥量，利用所述沉淀池底部污泥浓度对所述生化需泥量执行体积换算得到生化需泥体积，并结合预设的时间步长将该体积转化为所述生化需求回流流速。

25、更为优选的，所述基于所述预设目标泥龄及所述理论干污泥增量计算维持泥龄所需的生化需泥量，具体包括：

26、调用所述反应池容积参数与所述沉淀池底部污泥浓度，计算当前系统的实时污泥库存总量；

27、将所述实时污泥库存总量与所述理论干污泥增量执行累加运算，更新为瞬时总生物量；

28、将所述瞬时总生物量除以所述预设目标泥龄，得到系统理论允许的日均排出总量，并计算所述瞬时总生物量与所述日均排出总量的差值，将该差值锁定为所述生化需泥量。

29、更为优选的，所述调用所述反应池容积参数与所述沉淀池底部污泥浓度，计算当前系统的实时污泥库存总量，具体包括：

30、获取回流泵当前的实时运行流量，将其与所述进水流量执行除法运算得到实时回流比；

31、构建基于质量守恒的浓度分布模型，利用所述实时回流比及所述沉淀池底部污泥浓度，解析反应池内的混合液悬浮固体浓度；

32、将所述混合液悬浮固体浓度与所述反应池容积参数的乘积定义为生化反应区库存，将所述沉淀池底部污泥浓度结合预设的泥层分布修正系数定义为泥水分离区库存；

33、计算所述生化反应区库存与所述泥水分离区库存的和值，生成所述实时污泥库存总量。

34、优选的，所述s4具体包括：

35、调用所述生化需求回流流速与所述最大允许回流流速执行数值减法运算，以所述生化需求回流流速作为被减数，计算其与所述最大允许回流流速的代数差值，得到包含正负符号属性的流速供需偏差数值；

36、基于所述流速供需偏差数值执行条件逻辑判定，当所述流速供需偏差数值小于或等于零时，锁定所述生化需求回流流速为输出对象，当所述流速供需偏差数值大于零时，选取所述最大允许回流流速为输出对象，生成回流驱动执行参数；

37、对所述流速供需偏差数值执行阈值分析，若该数值为正值则判定生化需求超限，将该正向偏差状态映射为针对排泥泵的强制暂停指令，以补偿污泥龄损失，生成排泥截断信号；

38、基于所述执行参数及所述排泥截断信号驱动回流泵与排泥泵动作。

39、更为优选的，所述基于所述执行参数及所述排泥截断信号驱动回流泵与排泥泵动作，包括：

40、调用预设的回流泵流量特性曲线，将所述执行参数映射为变频器运行频率，并对该频率执行设备额定转速范围内的安全限幅校验，生成回流变频调速指令；

41、响应所述排泥截断信号，对排泥泵的自动运行计划执行逻辑优先级仲裁，激活强制中断逻辑以屏蔽周期性启动请求，锁定排泥泵的停机状态，生成排泥逻辑控制状态位；

42、利用所述回流变频调速指令调节回流泵的运行转速，并基于所述排泥逻辑控制状态位控制排泥泵的启停动作，同步采集泵组运行电流反馈以确认机械响应情况，建立泵组协同运行状态。

43、一种基于深度学习的环保工程处理决策系统，具体包括：

44、多源异构数据采集模块，被配置为按照预设时序同步驱动显微成像设备与水质监测仪表，获取活性污泥显微图像及宏观生化运行参数，并执行数据的时空对齐与结构化存储；

45、微观形态阻力分析模块，被配置为调用深度神经网络对所述显微图像执行骨架提取与节点剪枝，通过计算外部丝状分支与内部支撑结构的像素比值确定形态阻力因子，并结合二沉池固体通量模型解算最大允许回流流速；

46、宏观代谢增量反演模块，被配置为基于进出水化学需氧量差值与污泥耗氧速率解析同化代谢份额，推算理论干污泥增量与实时污泥库存总量，并基于预设目标泥龄反演维持该泥龄所需的生化需求回流流速；

47、双重约束耦合决策模块，被配置为执行所述生化需求回流流速与所述最大允许回流流速的数值比对，根据比对结果择优选取执行参数，并在生化需求超限时生成排泥截断信号，驱动回流泵与排泥泵协同动作。

48、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

49、1、本发明通过引入基于深度学习的显微图像分析技术，打破了现有技术仅依赖混合液悬浮固体浓度或单一污泥沉降比来评估沉降性能的常规做法。通过对活性污泥微观图像进行骨架提取与节点剪枝，能够精准量化分离外部丝状分支与内部支撑结构，进而构建出反映当前实时微观物理状态的形态阻力因子。利用该因子对传统的污泥沉降速度方程进行动态修正，使得系统计算出的最大允许回流流速不再基于理想假设，而是基于真实的污泥微观絮体结构。这有效解决了在发生非丝状菌膨胀或微细絮体跑泥时，传统模型因参数固定而导致的通量预测失真问题，保障了二沉池在极限工况下的水力安全。

50、2、现有控制策略往往单方面侧重于恒定回流比或单纯的液位控制，难以兼顾生物系统的代谢需求与物理系统的分离极限。本发明通过解析进出水化学需氧量差值与耗氧速率，反演维持目标泥龄所需的生化需求回流流速，并将其与二沉池的最大允许回流流速进行比对博弈。这种双重约束机制确保了系统在运行过程中，既不会因为盲目满足生化回流需求而导致二沉池固体通量超负荷，引发污泥流失；也不会因为过度保守的限制回流而导致生化池内生物量不足，影响出水水质。系统能够在二者之间自动寻找最优平衡点，实现了工艺运行的全局优化。

51、3、本发明在决策逻辑中特别设置了排泥截断信号的触发机制。当判定生化系统的回流需求超过二沉池的水力极限时，系统不仅将回流流速限制在安全范围内，更创新性地生成排泥截断信号，强制中断排泥泵的周期性运行。这一策略本质上是一种对“污泥龄损失”的主动补偿——在无法通过增大回流来补充生物量时，通过减少排出来维持系统的总库存。这种控制逻辑能够优先保护系统中增殖速度较慢的功能菌群，防止其在水力冲击或沉降性能恶化期间被过度洗出，从而极大提升了污水处理系统在异常工况下的恢复能力和抗波动能力。