一种基于微生物多智能体的污水处理水质预测方法、系统、设备及介质与流程

本发明涉及污水处理智能化，尤其涉及一种基于微生物多智能体的污水处理水质预测方法、系统、设备及介质。

背景技术：

1、确保污水厂出水水质稳定达标并实现节能降耗，是现代污水处理运营的核心目标。实现这一目标的关键，在于对复杂的生化反应过程进行精准预测与实时优化。这一过程本质上是由庞大而多样的微生物群落所驱动，微生物之间存在着激烈的底物竞争、复杂的代谢协同以及动态的种群演替。传统上，对该过程的认知与管理主要依赖于两类技术路径：

2、1.基于机理的数值模拟技术

3、以国际水协会推出的活性污泥模型系列（如asm1，asm2d，asm3）为代表。该类模型通过一系列微分方程描述微生物代谢的化学计量学与动力学过程，具有明确的物理化学含义。相关商业仿真软件（如gps-x，biowin）已在工艺设计、故障诊断中广泛应用。然而，其固有局限性在于：（1）模型将微生物群落视为均质的、连续的功能性变量，无法刻画个体或种群层面的异质性行为、适应性及相互间的复杂直接/间接作用；（2）模型包含大量难以准确获取的动力学参数，其校准严重依赖专家经验与大量历史数据，且在不同厂站间的可移植性较差；（3）对于突发性冲击负荷（如有毒物质流入）或异常工况（如污泥膨胀）下微生物群落的剧烈非线性响应，传统机理模型的模拟与预测能力有限。

4、2.基于数据驱动的机器学习技术

5、近年来，随着物联网传感器和scada系统的普及，利用机器学习（如lstm、xgboost）和数据挖掘方法进行水质预测成为研究热点。这类方法能够从海量历史数据中挖掘输入参数（如进水指标、操作变量）与输出参数（如出水水质）之间的复杂关联，在数据完备、工况稳定的情况下预测精度较高。但其核心缺陷在于：（1）模型为“黑箱”，预测结果缺乏可解释的微生物学或反应机理支撑，难以获得工艺工程师的信任，也无法提供基于机理的优化指导；（2）预测性能高度依赖训练数据的质量与规模，对于训练数据未覆盖的新工况或极端事件，其外推预测能力显著下降，甚至可能产生严重谬误；（3）难以量化预测结果的不确定性，无法为风险决策提供置信区间支持。

6、随着“数字孪生”概念的兴起，构建虚拟的污水厂以映射和预测实体系统的运行状态成为前沿方向。然而，现有的数字孪生实践往往偏重于上述某一类技术，未能从根本上解决“机理模型灵活性不足”与“数据模型可解释性差”之间的矛盾。因此，业界亟需一种新型的模拟预测框架，既能深入融合微生物反应机理以保障预测结果的可信度与可解释性，又能吸纳数据智能的优势以模拟复杂的、自适应的生态系统行为。

7、鉴于此，如何解决由于对污水处理系统中微生物群落的建模过于简化与被动，导致所构建的预测与决策模型在应对未知冲击时的泛化能力弱、预测结果的可解释性差、且无法内生地量化预测风险是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明的目的为提供一种基于微生物多智能体的污水处理水质预测方法、系统、设备及介质，通过将污水处理过程中的关键微生物功能群（如硝化菌、反硝化菌）抽象为具有感知、决策、记忆与交互能力的自主智能体，并通过构建专有的微生物知识图谱显式定义其生态关系；在此基础上，通过并行驱动大量此类智能体在虚拟反应环境中的协同与竞争，直接模拟微生物生态系统的动态演化，最终从微观个体行为的“涌现”中获得宏观出水水质的概率性预测与机理性解释。

2、本发明的第一个目的为提供一种基于微生物多智能体的污水处理水质预测方法；

3、本发明提供的技术方案如下：

4、一种基于微生物多智能体的污水处理水质预测方法，包括以下步骤：

5、采集污水处理数据；

6、根据所述污水处理数据加载对应的微生物参数与生态关系规则，并根据所述微生物参数与生态关系规则初始化微生物智能体群体；

7、根据所述微生物智能体群体进行水质模拟预测，以获取预测结果。

8、优选地，所述根据所述污水处理数据加载对应的微生物参数与生态关系规则，具体包括：

9、通过存储污水处理领域的微生物学与生化反应知识构建微生物知识图谱；

10、根据所述微生物知识图谱获取所述微生物参数与生态关系规则；

11、根据所述污水处理数据加载对应的所述微生物参数与生态关系规则。

12、优选地，所述微生物智能体，具体包括：

13、计算各环境因子对其生长的影响因子，以获取生长潜力和应激指示；

14、根据所述生长潜力和所述应激指示执行预定义的规则，以获取执行结果；

15、根据所述执行结果更新所述微生物智能体的状态。

16、优选地，所述预定义的规则，具体为：

17、若所述应激指示为真，则输出降低活性或休眠；

18、若所述生长潜力大于阈值，则输出活性生长或维持。

19、优选地，所述根据所述微生物智能体群体进行水质模拟预测，以获取预测结果，具体包括：

20、根据所述污水处理数据更新虚拟环境中的底物浓度；

21、每个微生物智能体调用perceive()方法读取虚拟环境状态，并结合微生物智能体内部状态和生态关系，调用decide()方法做出行为决策；

22、各微生物智能体执行act(decision,δt)方法，根据决策更新微生物智能体自身的生物量、内部存储物，并输出结果；

23、汇总所有agent在本时间步内对环境中各化学物质的影响，基于质量守恒定律，更新环境中各物质的浓度；

24、记录当前时刻的系统宏观状态和微观状态，以获取水质预测结果。

25、优选地，所述记录当前时刻的系统宏观状态和微观状态，以获取水质预测结果之后，还包括：

26、对水质预测结果进行统计分析，以获取在整个预测时域内的均值轨迹、概率分布、置信区间以及超标风险概率。

27、优选地，所述根据所述微生物智能体群体进行水质模拟预测，以获取预测结果之后，还包括：

28、根据所述预测结果在用户界面上展示预测曲线、置信带、风险热力图。

29、本发明的第二个目的为提供一种基于微生物多智能体的污水处理水质预测系统；

30、本发明提供的技术方案如下：

31、一种基于微生物多智能体的污水处理水质预测系统，包括：数据层、知识层、智能体层、模拟层和应用层；

32、所述数据层，用于采集污水处理数据；

33、所述知识层，用于根据所述污水处理数据加载对应的微生物参数与生态关系规则；

34、所述智能体层，用于根据所述微生物参数与生态关系规则初始化微生物智能体群体；

35、所述模拟层，用于根据所述微生物智能体群体进行水质模拟预测，以获取预测结果；

36、所述应用层，用于接收预测结果，并根据所述预测结果在用户界面上展示预测曲线、置信带、风险热力图。

37、本发明的第三个目的为提供一种电子设备；

38、本发明提供的技术方案如下：

39、一种电子设备，包括：

40、至少一个处理器；以及

41、与所述至少一个处理器通信连接的存储器，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行一种基于微生物多智能体的污水处理水质预测方法任一所述的方法步骤。

42、本发明的第四个目的为提供一种计算机可读存储介质；

43、本发明提供的技术方案如下：

44、一种计算机可读存储介质，所述存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于使计算机执行一种基于微生物多智能体的污水处理水质预测方法任一所述的方法步骤。

45、与现有技术相比，本发明提供的一种基于微生物多智能体的污水处理水质预测方法，包括以下步骤：采集污水处理数据；根据所述污水处理数据加载对应的微生物参数与生态关系规则，并根据所述微生物参数与生态关系规则初始化微生物智能体群体；根据所述微生物智能体群体进行水质模拟预测，以获取预测结果；该基于微生物多智能体的污水处理水质预测方法通过将污水处理过程中的关键微生物功能群（如硝化菌、反硝化菌）抽象为具有感知、决策、记忆与交互能力的自主智能体，并通过构建专有的微生物知识图谱显式定义其生态关系；在此基础上，通过并行驱动大量此类智能体在虚拟反应环境中的协同与竞争，直接模拟微生物生态系统的动态演化，最终从微观个体行为的“涌现”中获得宏观出水水质的概率性预测与机理性解释。

46、本发明还提供了一种基于微生物多智能体的污水处理水质预测系统，由于该系统与该基于微生物多智能体的污水处理水质预测方法解决相同的技术问题，属于相同的技术构思，理应具有相同的有益效果，在此不再赘述。