一种工业废水生物降解处理方法与流程

本发明涉及工业废水处理，具体涉及一种基于自适应状态估计与强化学习的工业废水生物降解处理方法，可应用于化工、制药等高浓度有机废水生物处理系统的智能优化控制。

背景技术：

1、工业废水，特别是来自化工、制药等行业的废水，通常含有高浓度、成分复杂的有机污染物，其处理一直是环境保护领域的技术难点。生物降解法因其成本相对较低、环境友好等优点，是处理该类废水的主流技术之一。该方法的核心是利用微生物的新陈代谢作用，将复杂的有机物分解为无害或低害的简单物质。

2、然而，工业废水的水质和水量往往存在剧烈波动，这种动态变化对微生物系统的稳定性和处理效果构成了严峻挑战。传统的生物降解处理系统多采用静态或基于经验的pid 控制策略，对曝气量、回流比等关键参数进行调节，本质上是开环或简单的闭环反馈，难以应对多变量、强耦合、大滞后的复杂生物反应过程。

3、针对上述问题，现有技术进行了一些探索。例如，中国专利 cn202411250343.3 公开了一种通过感应组件检测生物膜厚度，并利用高速水流进行物理冲刷的设备，该方案属于一种针对物理堵塞故障的被动式、机械式处理，并未涉及对生物反应过程本身的优化调控。中国专利 cn201210043262.7 公开了一种利用活性炭吸附和再生的物理化学处理方法，其核心在于吸附剂的循环再生，而非对生物过程的精细化调控。另一技术路线如中国专利 cn202010193629.8 所公开，其采用化学 - 生物联用方法，通过高级氧化技术预处理废水以提高其可生化性，该方案优化了生物处理的输入条件，但对于生物处理阶段内部的动态变化和多变量耦合问题，仍未提供有效的实时优化控制方案。

4、综合分析，现有技术存在以下技术缺陷：

5、1.控制模型静态滞后：现有技术普遍缺乏对生物反应器内部过程的实时、准确洞察。控制逻辑多基于预设阈值或固定工艺流程，将高维非线性动态系统简化为低维静态问题，导致控制决策滞后于系统实际状态变化，难以实现预测性优化控制。

6、2.数据融合不足：反应器内的 ph、溶解氧、氧化还原电位等多源传感器数据共同反映微生物代谢状态，但现有技术通常将其作为独立监控指标进行单变量判断，缺乏有效的多维数据融合机制，无法提取表征系统核心状态的高信息量特征。

7、3.优化目标单一：现有控制策略往往追求出水 cod 达标单一目标，忽略了处理效率、运行成本和系统稳定性之间的内在矛盾与平衡，缺少能够量化和权衡冲突目标的数学框架，无法实现系统多维度全局优化。

8、因此，亟需提出一种能够实时洞察生物反应器内部状态，并实现多目标自适应优化控制的工业废水生物降解处理方法，以解决上述问题。

技术实现思路

1、（一）要解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供一种工业废水生物降解处理方法及设备，主要解决以下技术问题：

3、核心技术问题：传统生物处理系统缺少对反应器内部不可测核心状态的实时精准估计，控制决策基于表面观测值存在滞后性，无法应对水质水量波动下的多变量强耦合生物反应过程，导致出水稳定性差、冲击负荷下易失稳。

4、次级技术问题：

5、多源传感器数据缺乏有效融合机制，信息利用率低，无法形成统一的系统状态表达；

6、控制优化目标单一，难以在处理效率、运行成本、系统稳定性之间实现动态平衡；

7、传感器噪声漂移、工况突变易导致状态估计失准，算法鲁棒性不足。

8、（二）技术方案

9、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

10、一种工业废水生物降解处理方法，应用于工业废水生物处理系统的自适应优化控制场景，包括以下步骤：

11、获取部署于工业废水生物降解处理设备内的多源传感器所采集的、在 k 时刻的多维观测向量；

12、基于所述观测向量，采用自适应卡尔曼滤波算法，估计所述工业废水生物降解处理设备在所述 k 时刻的、包含多个不可直接测量的核心状态变量的系统状态向量；

13、基于所述系统状态向量，通过一个经强化学习训练的策略网络，生成用于调控所述设备的控制动作向量；

14、将所述控制动作向量应用于所述工业废水生物降解处理设备内的执行器，执行工业废水生物降解处理操作。

15、进一步地，所述自适应卡尔曼滤波算法包括根据新息序列在线更新观测噪声协方差矩阵的步骤，所述观测噪声协方差矩阵的更新通过以下第一公式实现：

16、，

17、其中，为 k-1 时刻的观测噪声协方差矩阵；为随时间变化的衰减因子；为 k 时刻的新息序列；为观测矩阵；为 k 时刻的先验误差协方差矩阵。

18、进一步地，所述策略网络的强化学习训练过程采用一个复合奖励函数进行指导，所述复合奖励函数通过以下第二公式实现：

19、，

20、其中，为处理效率奖励；为运行成本惩罚；为系统稳定性惩罚；为对应的权重系数；所述系统稳定性惩罚被定义为与 k 时刻后验误差协方差矩阵的迹相关的单调增函数。

21、进一步地，所述获取观测向量的步骤之前，还包括对多源传感器采集的原始数据进行 z-score 标准化预处理的步骤，计算公式为：

22、，

23、其中，为标准化后的数据；为历史数据均值；为历史数据标准差；为防止除零错误的平滑项。

24、进一步地，所述自适应卡尔曼滤波算法基于以下状态空间模型构建：

25、状态方程：，

26、观测方程：，

27、其中，为状态转移矩阵；为控制输入矩阵；为过程噪声；为观测噪声。

28、进一步地，所述新息序列计算公式为，其中为 k时刻的系统状态先验估计；所述系统状态向量包括活性微生物浓度、关键底物浓度和中间代谢产物浓度中的至少一种。

29、优选地，所述控制动作向量包括曝气速率、营养盐投加速率和模块间流速中的至少一种。

30、优选地，所述处理效率奖励为出水化学需氧量 cod 降低量的函数；所述运行成本惩罚为曝气能耗和药剂投加量的函数。

31、进一步地，本发明还提供一种工业废水生物降解处理设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求 1 至 8 中任一项所述的工业废水生物降解处理方法的步骤。

32、（三）有益效果

33、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

34、1.提升状态感知精度：通过引入自适应卡尔曼滤波状态估计，融合多源传感器数据，可实时估计微生物活性等核心内部状态，使控制决策基于系统内在状态而非表面滞后观测值，提升控制精准性与预见性。

35、2.实现多目标协同优化：通过复合奖励函数将处理效率、运行成本和系统稳定性统一到数学框架下，强化学习控制器可自动权衡三者平衡点，在保障出水水质达标的同时，降低系统综合运行能耗。

36、3.增强系统鲁棒性：自适应卡尔曼滤波器可适应传感器噪声变化与模型漂移，强化学习策略可应对进水水质波动，系统抗冲击负荷能力提升，冲击工况下可快速恢复稳定，减少人工干预。