基于边缘中枢架构的高盐废水处理过程调控系统及方法

本发明涉及工业废水处理与自动化控制，具体为基于边缘中枢架构的高盐废水处理过程调控系统及方法。

背景技术：

1、随着环保要求的日趋严格，高盐废水的“近零排放”与资源化处理已成为涉氟、涉重工业的刚性需求。然而，受限于废水成分复杂、水质波动大等特性，现有处理工艺及其控制系统在实际运行中仍存在以下缺陷：1、依赖人工经验巡检，无法实时感知进水水质指纹的变化。为保达标，现场往往倾向于过量加药，这不仅直接增加了药剂成本，还会因钙离子等残留过高导致后续膜系统硬度结垢，形成恶性循环；2、高能耗单元（如真空低温热泵、mvr）与电力负荷策略缺乏联动。系统无法根据实时电价、调节池库容及进水负荷进行最优平衡，导致电费支出占运行成本比例过高；3、随着智能化升级，多个ai控制模型（智能体）被引入，但其控制目标常相互冲突（如节能指令与避险指令矛盾）。同时，各智能体间存在“决策孤岛”，且过度依赖云端算力导致控制指令下发延迟。在发生水质冲击等紧急工况时，系统易出现控制震荡，缺乏本地自治与快速仲裁能力，严重威胁工业现场的本质安全。

2、因此，本发明提出基于边缘中枢架构的高盐废水处理过程调控系统及方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于边缘中枢架构的高盐废水处理过程调控系统及方法，解决以上技术问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、基于边缘中枢架构的高盐废水处理过程调控系统，包括：

4、部署于现场的传感层、执行层以及部署于边缘5g工业网关内的边缘计算层；

5、所述传感层包括水质监测仪表、4k工业相机和智能电表，所述执行层包括加药泵、变频器及阀门；

6、所述边缘计算层内置有：

7、一个中枢控制智能体，配置为系统全局最高优先级的总线仲裁者与指令分发中心；

8、多个垂直执行智能体，分别对应不同的工艺控制目标，且各执行智能体被赋予不同的基础静态优先级，所述基础静态优先级的取值集合为{0，1，2，3}，数值越小代表优先级等级越高；

9、冲突仲裁模块，固化有包含多组动态冲突矩阵的位运算引擎，所述动态冲突矩阵的矩阵元素，表示第i个智能体对第j个智能体在物理资源竞争时的指令阻断权限；

10、本地轻量化求解器，用于执行混合整数线性规划（milp）快速补产排程；

11、所述中枢控制智能体用于接收各垂直执行智能体发起的动作向量请求，并根据当前系统环境状态对各垂直执行智能体的实时优先级进行动态偏置修正，通过查询所述动态冲突矩阵及执行位运算，生成防冲突执行指令集。

12、作为本发明技术方案的进一步描述，所述多个垂直执行智能体包括：

13、预警避险agent，基础静态优先级=0，用于监测进水水质阶跃变化率，当所述变化率超过设定阈值时触发安全截断请求，响应时间≤100ms；

14、酸碱中和agent，基础静态优先级=1，用于控制中和反应池出水ph值稳定在目标区间内；

15、除氟混凝agent，基础静态优先级=1，用于控制氯化钙投加量以去除氟离子；

16、助凝助滤agent，基础静态优先级=2，用于根据矾花形态控制pam投加量；

17、低温热泵蒸发agent，基础静态优先级=2，用于优化热泵压缩机运行功率；

18、电费波谷寻优agent，基础静态优先级=2，用于制定基于分时电价的设备排程；

19、耗材维护agent，基础静态优先级=3，用于监测膜压差并触发清洗预警。

20、作为本发明技术方案的进一步描述，所述根据当前系统环境状态对各垂直执行智能体的实时优先级进行动态偏置修正包括：

21、基于当前水质状态评分，计算实际优先级：

22、；

23、式中，为向下取整算子，为基础静态优先级，为通过生化池瞬时耗氧速率与进出水orp阶跃斜率复合计算得出的无量纲评分值，当＜60时，实时优先级被阶跃提升。

24、基于边缘中枢架构的高盐废水处理过程调控方法，包括：

25、s1、通过所述传感层实时采集水质参数、设备能耗与矾花图像数据，所述水质参数包括ph值、电导率、液位、流量及特征离子浓度，所述设备能耗包括各高能耗设备的实时运行功率，所有数据以固定控制周期采集并上传至边缘计算层，其中1s≤≤10s；

26、s2、各垂直执行智能体根据其预设控制逻辑及采集的数据，独立生成各自的控制动作向量=[设备id，寄存器地址，写入值]，并向所述中枢控制智能体发起写入请求，所述垂直执行智能体包括预警避险agent、酸碱中和agent、除氟混凝agent、助凝助滤agent、低温热泵蒸发agent、电费波谷寻优agent及耗材维护agent；

27、s3、所述中枢控制智能体接收所有所述写入请求后，根据当前系统环境状态对各垂直执行智能体的实时优先级进行动态偏置修正，并通过查询所述动态冲突矩阵及执行二进制位运算，生成最终的防冲突执行指令集；

28、s4、所述防冲突执行指令集在通过底层plc物理硬联锁安全墙校验后，下发至所述执行层执行。

29、作为本发明技术方案的进一步描述，所述s2中助凝助滤agent的控制步骤包括：

30、接收矾花图像，采用网格覆盖法计算分形维度及沉降速度；

31、若＜1.35且＜0.25cm/s，正向修正pam频率，为步长调节系数；

32、若＞1.80且膜压差斜率异常，强制扣减pam投加量。

33、作为本发明技术方案的进一步描述，所述s2中还包括电费波谷寻优agent与低温热泵蒸发agent协同实现能效调度的步骤：

34、构建最小化全周期运行成本的目标函数：

35、;

36、式中，为离散化时间索引，单位为小时；为第t个时段内的分时单位电价，该数据由系统通过api接口从电网运营平台获取，并对应尖、峰、平、谷四种电价时段；为第i台参与调度的高能耗设备在第t个时段内的平均运行功率，该值由部署于设备电气柜内的智能三相电表高频采样后经滑动平均滤波得出；为参与优化排程的高能耗设备总数，由系统根据当前运行工况自动识别；为每个时段的时长，此处取值为1小时；

37、上述目标函数的求解需满足以下刚性约束条件：

38、，；

39、其中，与分别为超声波液位计实测的调节池与产水箱实时液位；与分别为两者设计的几何总高度，前者用于防止前端来水溢流，后者用于保障后端生产供水安全；

40、在谷电时段且液位允许时执行满负荷运行，在峰电时段执行节能运行，并在液位触发红线时强制切换至高负荷处理模式。

41、作为本发明技术方案的进一步描述，所述方法还包括：

42、s5、在安全截断阀门复位后，所述本地轻量化milp求解器自动触发，读取截断期间收集池累积的液位超标冗余量，将所述作为扰动因子改写本地milp模型右端常数项约束边界，生成高负荷补产排程策略；所述的计算公式为：

43、；

44、其中，为截断期间的平均进水流量；为截断期间的平均处理外排流量；为安全截断持续总时长；

45、所述s4中的物理硬联锁校验包括：由底层plc对所述防冲突执行指令集进行硬逻辑安全校验，当检测到边缘计算层发生通信异常或逻辑异常时，触发反切机制，将控制权限切换至所述底层plc的硬逻辑控制。

46、作为本发明技术方案的进一步描述，所述s3中的二进制位运算包括：

47、所述中枢控制智能体接收第i个智能体与第j个智能体的并发动作请求后，查询所述动态冲突矩阵，读取矩阵元素的值；

48、若=1，表示第i个智能体具备对第j个智能体的指令阻断权限，生成二进制掩码算子：，其中，为按位取反运算符；

49、将所述掩码算子与低优先级智能体的动作向量进行乘积位运算，实现低优先级指令清零屏蔽，所述位运算在小于等于50ms内完成。

50、本发明的有益效果：本发明构建的高盐废水处理智慧调控体系，在工业现场长周期运行中展现出增益：在控制性能层面，通过内置动态冲突矩阵与二进制位掩码仲裁引擎，降低传统架构下多ai模型因节能、加药、避险等目标冲突引发的指令竞态与系统震荡的可能性，将安全避险闭环响应时效进一步提升，且依托边缘计算层与plc物理硬联锁形成的防护体系及自动反切机制，确保ai离线时能无缝回退至刚性硬逻辑运行，从根本上保障了本质安全；在经济性层面，通过ai视觉对矾花形态的过程反馈加药、酸碱中和过程的自动调控以及milp全局排程优化，在产水回用完全达标的前提下，降低了化学药剂消耗与综合电耗，同时减缓膜系统污堵与清洗频率；在全流程管控层面，本发明通过边缘计算层对水质参数、设备运行状态及处理过程数据进行统一采集与分析，实现工艺参数的实时监测与异常预警，有效降低人工依赖，提高高盐废水处理过程的自动化调控能力。