一种大容量臭氧水制备装置及其臭氧浓度智能调节方法

1.本发明属于消毒杀菌技术领域，具体地说是涉及一种大容量臭氧水制备装置及其臭氧浓度智能调节方法。


背景技术：

2.臭氧水作为消毒杀菌的介质，具有其突出的优点：不仅杀菌能力强、杀菌速度快，而且分解后以氧气形式释放，安全无副作用。臭氧水被认为可广泛用于水处理、空气净化、食品加工、医疗疾控、生物制药、水产养殖等领域。然而，相比于84消毒液等其他介质，目前使用臭氧水进行消毒还仅是小范围地应用，并没有真正大规模地全面铺开推广应用，其根本原因在于，臭氧水的浓度难以保持稳定。
3.很多场合需要提前配置好规定浓度的臭氧水，以备随时应用。例如生物制药、卫生疾控等实验室内纯水管网，每隔一段时间后，都需要使用臭氧水对其管网进行消毒，以防止细菌滋生污染纯水，进而影响到实验结果。由于实验室内纯水制备与使用为按需进行，因此何时关停纯水机、何时切断纯水在管网内流动、何时可以将臭氧水充满管网以消毒，都具有时间上的不确定性，因此通常得提前备好规定浓度的臭氧水，以备随时候用。
4.现在常用的臭氧浓度调配工具有：填料塔、鼓泡塔式接触反应器、气液混合泵、射流器等等。但上述器件都只适用于臭氧浓度的调配，适合现配现用，但不适合用来存储大容量的浓度恒定的臭氧水。
5.中国专利cn 108268064 a公开了一种带出水口浓度自动控制系统的臭氧消毒水制备机，中国专利cn 214596604 u公开了一种自动调节臭氧浓度的消毒装置，上述两项专利均提及使用pid算法结合多种辅助算法对臭氧浓度进行精确控制。然而，pid方法在实际应用时有其局限性，尤其是当水质、水温、ph值、臭氧浓度等变化时，p、i、d三项参数需要重新进行调整，这样才能保持其闭环控制性能，才能保持臭氧浓度的稳定。但随着水质、水温、ph值、臭氧浓度等参数变化，每次都调整p、i、d三项参数，又显得非常不实用。


技术实现要素：

6.为了克服现有技术存在的不足，本发明提供了一种用于消毒杀菌的大容量臭氧水制备装置及其臭氧浓度智能调节方法。无论是新水注入，还是臭氧水排放，且无论臭氧水内水温、水质、ph值等如何改变，都能在不需要人工干预的情况下，维持臭氧水箱内的臭氧浓度保持不变，随时可提供规定浓度的大容量臭氧水。
7.为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：
8.一种大容量臭氧水制备装置，所述装置包括臭氧水箱、臭氧浓度传感器、臭氧水循环水泵、臭氧水箱补气装置、臭氧水箱水质传感器、臭氧水箱液位传感器、臭氧水取样点、新水水箱、新水水泵、新水水箱补气装置、新水水箱水质传感器、新水水箱浓度阀、新水水箱注水阀、臭氧发生器、臭氧水补气阀、新水补气阀、臭氧出水阀、用水水箱、输送水泵、臭氧出水水质传感器、臭氧出水管、plc控制器、边缘网关和云平台；
9.臭氧水取样点连接到臭氧浓度传感器，臭氧浓度传感器连接到臭氧水循环水泵的入口，臭氧水循环水泵的出口连接到臭氧水箱补气装置的底部入口，臭氧水箱补气装置的出口管路再深入到臭氧水箱底部，以此实现臭氧水的循环流动；同时，臭氧发生器的出口经过臭氧水补气阀连接到臭氧水箱补气装置的上部入口，实现臭氧向臭氧水箱内的注入；
10.新水水箱的出口连接到新水水泵的入口，新水水泵的出口分为两路，一路经过新水水箱注水阀连接到臭氧水箱，另一路经过新水水箱浓度阀连接到新水水箱补气装置的底部入口，新水水箱补气装置的出口管路则深入到新水水箱底部，以此实现新水的循环流动；同时，臭氧发生器的出口经过新水补气阀连接到新水水箱补气装置的上部入口，实现臭氧向新水箱内的注入；
11.臭氧水箱通过臭氧出水阀连接到用水水箱，用水水箱的底部出口连接到输送水泵的入口，输送水泵出口通过长软管连接至臭氧出水口；靠近臭氧出水口的部位，布置臭氧出水水质传感器；
12.臭氧水箱水质传感器、新水水箱水质传感器、臭氧出水水质传感器、臭氧水箱液位传感器、臭氧浓度传感器的输出信号线均连接到plc控制器的输入接口；新水水箱浓度阀、新水水箱注水阀、臭氧水补气阀、新水补气阀、臭氧出水阀的控制信号线均连接到plc控制器的输出接口；臭氧发生器的控制信号线连接到plc控制器的模拟输出接口。
13.作为优选，臭氧水箱补气装置、新水水箱补气装置的具体形式为填料塔式接触反应器、鼓泡塔式接触反应器、气液混合泵、射流器中的任意一种。
14.作为优选，臭氧水取样点的数量为3～5个，且分散布置在臭氧水水箱底部的不同区域，以确保臭氧浓度检测的准确性。
15.作为优选，臭氧水箱水质传感器包括第一水温传感器、第一电导率传感器和第一ph传感器；新水水箱水质传感器包括第二水温传感器、第二电导率传感器和第二ph传感器；臭氧出水水质传感器包含第三水温传感器、第三电导率传感器和第三ph传感器。
16.本发明还提供了上述装置的臭氧浓度智能调节方法，所述方法覆盖臭氧水储存阶段、新水注入阶段和臭氧水使用阶段三个阶段；
17.在臭氧水储存阶段，plc采集臭氧浓度传感器的信号，然后按照下列公式执行pid运算，并依据运算结果调节plc发送至臭氧发生器的模拟电压值，进而调节臭氧发生器的臭氧输出量，以此弥补臭氧水箱内臭氧浓度的动态平衡；
[0018][0019]
上式中，u(t)为t时刻plc向臭氧发生器输出的模拟电压值，k
p
、ki、kd为pid三项参数，即比例参数、积分参数、微分参数，e(t)和e(t-1)分别为t时刻和t-1时刻设定臭氧浓度与实际臭氧浓度的差值；
[0020]
在臭氧水储存阶段，当臭氧水箱内的水温、电导、ph值等任意参数变化时，或者当设定的臭氧浓度值变化时，上述公式中的p、i、d参数将由下列公式所述的bp神经网络加以调整；bp神经网络的输入参数为臭氧浓度差值e(t)、臭氧浓度变化率e(t)-e(t-1)，输出参数为p、i、d三个参数；
[0021]
y＝f(w,x)
[0022]
上式中：x为输入项，x＝(x1，x2)，其中x1表示e(t)、x2表示e(t)-e(t-1)；y为输出项，y＝(k
p
，ki，kd)；w为隐含层和输出层间的权值矩阵，并满足如下关系：
[0023][0024]
上式中：m表示输出层的节点数，l表示隐含层节点数，w
ij
表示输入层和隐含层间的权值，f
1i
表示输入层和隐含层间的非线性激活函数，y
1i
表示隐含层输出值；w
ki
表示隐含层和输出层间的权值，f
2k
表示隐含层间和输出层的非线性激活函数；
[0025]
在臭氧水储存阶段，下列公式所示的支持向量机svr不断地判断臭氧水箱内相关参数，作为svr的自我学习训练样本数据；svr的输入参数为水温、电导、ph值、臭氧浓度四项参数，输出参数为臭氧耗散率；
[0026]
f(x)＝w
t
x b
[0027]
上式中：f(x)表示臭氧耗散率；x为支持向量机svr输入变量，即经过归一化处理之后的当前水温t、电导d、ph值p、设定臭氧浓度q四项参数，即x＝[t d p q]
′
，符号'表示矩阵转置；w表示svr的分类超平面法向量，b表示偏差值；
[0028]
在新水注入阶段，臭氧发生器将迅速向新水注入臭氧，使之与臭氧水箱的臭氧浓度相等，然后才将臭氧水输送至臭氧水箱；在新水注入阶段，向新水注入的臭氧气体包括两部分，第一部分为一定体积总量的臭氧气体，用于快速提升臭氧浓度，注入的臭氧气体体积总量则根据臭氧水箱内臭氧浓度与新水水箱内新水总量计算得到，第二部分为按一定速率持续输入的臭氧气体，用于弥补耗散的臭氧气体，根据通过新水水箱水质传感器检测到的新水水温、电导、ph值，连同臭氧水箱内当前臭氧浓度，这四项参数作为svr的输入参数，然后由svr计算得到臭氧耗散率，计算得到第二部分的臭氧气体注入速率；
[0029]
在臭氧水使用阶段，被臭氧水消毒的部位，会迅速改变臭氧水的水温、电导、ph值参数，通过臭氧出水水质传感器检测到的水温、电导、ph三项参数，连同臭氧水箱内当前臭氧浓度，这四项参数作为svr的输入参数，然后由svr计算得到臭氧耗散率，进而根据臭氧耗散率预估当前臭氧可支撑的消毒时间，并同时预估所需的臭氧水总量。
[0030]
作为优选，所述臭氧浓度智能调节方法包括下述步骤：
[0031]
(1)开机，用户设定所需的臭氧水容量、臭氧水浓度，plc检测注入进来新水的水温、电导、ph值；
[0032]
(2)边缘网关根据已训练好的svr模型迅速计算出新水对应的臭氧耗散率，然后执行新水注入阶段的算法，快速将新水变成规定浓度的臭氧水，进入臭氧水储存阶段；
[0033]
(3)当用户需要使用臭氧水时，plc通过控制臭氧出水阀，向用水水箱注入用户所需的臭氧水容量，同时通过执行臭氧水使用阶段的算法，在显示屏上为用户显示预估的用水水箱内臭氧所能坚持的消毒时间，同时显示建议用户使用总共所需的臭氧水容量，以及还需向用水水箱再注入多少臭氧水容量；
[0034]
(4)当臭氧水总量过低时，提醒用户向新水水箱注入水，然后重复执行步骤(1)至(4)。
[0035]
作为优选，在臭氧水储存阶段，臭氧水箱内相关参数能否成为svr学习训练样本数据的判断依据为：当连续1分钟内臭氧浓度均稳定在设定浓度的
±
0.01mg/l时，该1分钟内的水温、电导、ph值、臭氧浓度、臭氧耗散率五项参数的平均值将作为一组学习样本。
[0036]
作为优选，所述的pid算法在plc内执行，支持向量机svr算法和神经网络算法在边缘网关内执行。
[0037]
本发明的有益效果在于：
[0038]
1.本发明成本低廉，性价比极高；相比传统臭氧水制备装置，本发明在硬件的基础上，再配合bp神经网络与pid算法的结合应用，就实现了大容量的、稳定在规定浓度的、随时可取用的臭氧水制备；
[0039]
2.本发明通过臭氧水箱、新水水箱、用水水箱的分立设置，从硬件上确保了补水过程和用水过程都不会影响到臭氧水箱内臭氧浓度的稳定性；
[0040]
3.本发明通过支持向量机svr算法，实现注入新水所需臭氧的快速计算，以及消毒用水所需总量的快速计算，从软件上确保了补水过程和用水过程对臭氧浓度的影响可被迅速消弥；
[0041]
4.现有的臭氧浓度传感器价格昂贵，本发明在臭氧水使用阶段，仅通过普通传感器配合相关算法，即可在无需臭氧浓度传感器的情况下估算臭氧可支撑的消毒时间；同时，在新水注入阶段，也仅通过普通传感器配合相关算法，即可在无需臭氧浓度传感器的情况下准确地将新水内臭氧调配至规定浓度。
附图说明
[0042]
图1是本发明大容量臭氧水制备装置的结构示意图；
[0043]
图2是本发明臭氧浓度智能调节方法流程图；
[0044]
图示说明：臭氧水箱1、臭氧浓度传感器2、臭氧水循环水泵3、臭氧水箱补气装置4、第一水温传感器5a、第一电导率传感器5b、第一ph传感器5c、臭氧水箱液位传感器6、臭氧水取样点7、新水水箱8、新水水泵9、新水水箱补气装置10、新水水箱入水口11、第二水温传感器12a、第二电导率传感器12b、第二ph传感器12c、新水水箱浓度阀13、新水水箱注水阀14、臭氧发生器15a、臭氧水补气阀15b、新水补气阀15c、臭氧出水阀16、用水水箱17、输送水泵18、第三水温传感器19a、第三电导率传感器19b、第三ph传感器19c、臭氧出水管20、plc控制器21、边缘网关22、云平台23。
具体实施方式
[0045]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，但本发明所要保护的范围并不限于此。
[0046]
参照图1，图2，一种大容量臭氧水制备装置，所述装置包括臭氧水箱1、臭氧浓度传感器2、臭氧水循环水泵3、臭氧水箱补气装置4、臭氧水箱水质传感器、臭氧水箱液位传感器6、臭氧水取样点7、新水水箱8、新水水泵9、新水水箱补气装置10、新水水箱水质传感器、新水水箱浓度阀13、新水水箱注水阀14、臭氧发生器15a、臭氧水补气阀15b、新水补气阀15c、臭氧出水阀16、用水水箱17、输送水泵18、臭氧出水水质传感器、臭氧出水管20、plc控制器21、边缘网关22和云平台23。
[0047]
臭氧水取样点数量为3～5个，且分散布置在臭氧水水箱底部的不同区域，以保证无论臭氧水箱内臭氧水容量的多少，均能对臭氧浓度进行采集；通过采集多点区域的臭氧水，可实现取平均的方式，确保臭氧浓度检测的准确性。
[0048]
臭氧水取样点7连接到臭氧浓度传感器2，臭氧浓度传感器2连接到臭氧水循环水泵3的入口，臭氧水循环水泵3的出口连接到臭氧水箱补气装置4的底部入口，臭氧水箱补气装置4的出口管路再深入到臭氧水箱1底部，以此实现臭氧水的循环流动，臭氧水的循环流动，可以确保即使水箱内臭氧水容量再大，不同区域之间的臭氧浓度也是均衡的。
[0049]
同时，臭氧发生器15a的出口经过臭氧水补气阀15b连接到臭氧水箱补气装置4的上部入口，实现臭氧向臭氧水箱内的注入；臭氧水箱补气装置、新水水箱补气装置的具体形式为填料塔式接触反应器、鼓泡塔式接触反应器、气液混合泵、射流器中的任意一种；在补气装置内，水流是自下向上流，而臭氧是自上而下输送，以此实现臭氧气体与臭氧水的深度、快速融合。
[0050]
新水水箱8的出口连接到新水水泵9的入口，新水水泵9的出口分为两路，一路经过新水水箱注水阀14连接到臭氧水箱1，另一路经过新水水箱浓度阀13连接到新水水箱补气装置10的底部入口，水流具体流向哪一路，由plc控制决定：当处于新水循环流动且臭氧气体注入阶段时，新水水箱浓度阀13打开，新水水箱注水阀14关闭；当臭氧浓度调节完毕，向臭氧水箱注入臭氧水时，新水水箱浓度阀13关闭，新水水箱注水阀14打开。需要说明的是，本发明中，新水是指从新水水箱入水口11(外部进水口)注入进来的不含臭氧成分的水，可以是自来水，也可以是纯水或超纯水等。
[0051]
新水水箱补气装置10的出口管路则深入到新水水箱8底部，以此实现新水在新水水箱8、新水水泵9、新水水箱补气装置10之间的循环流动；同时，臭氧发生器15a的出口经过新水补气阀15c连接到新水水箱补气装置10的上部入口，实现臭氧向新水水箱内的注入；与臭氧水箱内相同，新水水箱补气装置内，同样是水流自下向上流动，而臭氧自上而下输送。
[0052]
臭氧水箱1通过臭氧出水阀16连接到用水水箱17，用户需要使用臭氧水时，plc控制臭氧出水阀16打开，向用水水箱17内注入用户设定体积的臭氧水。用水水箱17的底部出口连接到输送水泵18的入口，输送水泵18出口通过长软管连接至臭氧出水口；靠近臭氧出水口的部位，布置臭氧出水水质传感器；该部位最接近被臭氧水消毒的部件，能第一时间检测到被消毒部件引起臭氧水水温、电导、ph值的变化，从而方便svr第一时间评估被消毒部件引起的臭氧耗散率。
[0053]
臭氧水箱水质传感器(5a、5b、5c)、新水水箱水质传感器(12a、12b、12c)、臭氧出水水质传感器(19a、19b、19c)、臭氧水箱液位传感器6、臭氧浓度传感器2的输出信号线均连接到plc控制器21的输入接口，相应的参数由plc负责采集，并且plc会通过以太网将所采集的数据上传至边缘网关22；新水水箱浓度阀13、新水水箱注水阀14、臭氧水补气阀15b、新水补气阀15c、臭氧出水阀16的控制信号线均连接到plc控制器21的输出接口；臭氧发生器15a的控制信号线连接到plc控制器21的模拟输出接口。
[0054]
臭氧水箱水质传感器、新水水箱水质传感器、臭氧出水水质传感器均是传感器组合的形式，臭氧水箱水质传感器包括第一水温传感器5a、第一电导率传感器5b和第一ph传感器5c；新水水箱水质传感器包括第二水温传感器12a、第二电导率传感器12b和第二ph传感器12c；臭氧出水水质传感器包含第三水温传感器19a、第三电导率传感器19b和第三ph传
感器19c。因为水温、水质、ph值均能影响到臭氧在水中的溶解度和耗散率。以水质参数为例，水质越纯，臭氧耗散越慢，即臭氧浓度能保持的时间越长，例如自来水内臭氧耗散较快，纯水内臭氧耗散缓慢。可表征水质的参数有很多，例如电阻率、电导率、toc值等等，本文选用电阻率作为表征水质纯度的参数，当水内含有较多杂质(即水不够纯)时，水比较容易导电，此时电阻率较小，该水中的臭氧极易耗散。
[0055]
上述装置的臭氧浓度智能调节方法，包括臭氧水储存阶段、新水注入阶段和臭氧水使用阶段；主要使用pid算法和bp神经网络，同时使用支持向量机svr算法；
[0056]
在臭氧水储存阶段，plc采集臭氧浓度传感器的信号，然后按照下列公式执行pid运算，，并依据运算结果调节plc发送至臭氧发生器的模拟电压值，进而调节臭氧发生器的臭氧输出量(臭氧输出量与模拟电压值成正比例关系)，以此弥补臭氧水箱内臭氧浓度的动态平衡；
[0057][0058]
上式中，u(t)为t时刻plc向臭氧发生器输出的模拟电压值，k
p
、ki、kd为pid三项参数，即比例参数、积分参数、微分参数，e(t)和e(t-1)分别为t时刻和t-1时刻设定臭氧浓度与实际臭氧浓度的差值；
[0059]
在臭氧水储存阶段，当臭氧水箱内的水温、电导、ph值等任意参数变化时，或者当设定的臭氧浓度值变化时，，臭氧溶解率和耗散率都将发生变化，而此前控制性能最优的pid参数此时未必仍是最优。此时，上述公式中的p、i、d参数将由下列公式所述的bp神经网络加以调整；bp神经网络的输入参数为臭氧浓度差值e(t)(设定臭氧浓度减去实际臭氧浓度)、臭氧浓度变化率e(t)-e(t-1)(臭氧浓度差值对时间求偏导)，输出参数为p、i、d三个参数；
[0060]
y＝f(w,x)
[0061]
上式中：x为输入项，x＝(x1，x2)，其中x1表示e(t)、x2表示e(t)-e(t-1)；y为输出项，y＝(k
p
，ki，kd)；w为隐含层和输出层间的权值矩阵，并满足如下关系：
[0062][0063]
上式中：m表示输出层的节点数，本发明输出项为pid三项参数，因此m值为3；l表示隐含层节点数，通过反复训练并比较神经网络的预测性能，最终确定合适的l值；w
ij
表示输入层和隐含层间的权值，f
1i
表示输入层和隐含层间的非线性激活函数，y
1i
表示隐含层输出值；w
ki
表示隐含层和输出层间的权值，f
2k
表示隐含层间和输出层的非线性激活函数。本发明所述装置内，bp神经网络通常是出厂前由厂家训练好，训练数据部分来源于厂家的实验数据，部分来源于装置所上传的数据；
[0064]
在臭氧水储存阶段，下列公式所示的支持向量机svr不断地判断臭氧水箱内相关参数，作为svr的自我学习训练样本数据；svr的输入参数为水温、电导、ph值、臭氧浓度四项
参数，输出参数为臭氧耗散率(臭氧浓度稳定时，臭氧气体注入量除以臭氧水总量)。当连续1分钟内臭氧浓度均稳定在设定浓度的
±
0.01mg/l时，该1分钟内的水温、电导、ph值、臭氧浓度、臭氧耗散率五项参数的平均值将作为一组学习样本；
[0065]
f(x)＝w
t
x b
[0066]
上式中：f(x)表示臭氧耗散率；x为支持向量机svr输入变量，即经过归一化处理之后的当前水温(t)、电导(d)、ph值(p)、设定臭氧浓度(q)等四项参数，即x＝[t d p q]
′
，符号’表示矩阵转置；w表示svr的分类超平面法向量，b表示偏差值，通过样本数据对svr进行训练，本质上就是不断迭代优化法向量w和偏差值b，确定最优的法向量w和偏差值b之后，每输入当前的x＝[t d p q]
t
值，即可计算得到臭氧耗散率。
[0067]
在新水注入阶段，臭氧发生器将迅速向新水注入臭氧，使之与臭氧水箱的臭氧浓度相等，然后才将臭氧水输送至臭氧水箱。在新水注入阶段，向新水注入的臭氧气体包括两部分，第一部分为一定体积总量的臭氧气体，用于快速提升臭氧浓度，注入的臭氧气体体积总量则根据臭氧水箱内臭氧浓度与新水水箱内新水总量计算得到，第二部分为按一定速率持续输入的臭氧气体，用于弥补耗散的臭氧气体，根据通过新水水箱水质传感器(12a、12b、12c)检测到的新水水温、电导、ph值，连同臭氧水箱内当前臭氧浓度，这四项参数作为svr的输入参数，然后由svr计算得到臭氧耗散率，计算得到第二部分的臭氧气体注入速率。
[0068]
在臭氧水使用阶段，被臭氧水消毒的部位，会迅速改变臭氧水的水温、电导、ph值参数，通过臭氧出水水质传感器(19a、19b、19c)检测到的水温、电导、ph三项参数，连同臭氧水箱内当前臭氧浓度，这四项参数作为svr的输入参数，然后由svr计算得到臭氧耗散率，进而根据臭氧耗散率预估当前臭氧可支撑的消毒时间，并同时预估所需的臭氧水总量。
[0069]
上述pid算法在plc内执行，支持向量机svr算法和神经网络算法在边缘网关内执行，以此分解计算压力。
[0070]
本发明中，plc可选用西门子s7-200等产品，边缘网关可选用售价1千到3千之间的小型工控主机，边缘网关内安装linux或windows操作系统。本发明的主控任务由plc承担，以利用其稳定可靠的特点，pid算法也由plc内置模块实现。bp神经网络、支持向量机svr等算法则在边缘网关内执行，以充分利用边缘网关的计算资源。另外，边缘网关内bp神经网络的执行过程及执行结果，会通过4g或5g反馈到云平台，厂家搜集多套臭氧水制备装置的bp神经网络执行参数后，可以更好地对尚未出厂的臭氧水制备装置内的bp神经网络加以训练，也可以通过4g或5g通讯反向更新以出厂的臭氧水制备装置内的bp神经网络参数，以保证其更好的臭氧浓度控制水平。
[0071]
刚开机时，用户将设定所需的臭氧水容量(体积值)、臭氧水浓度，plc将检测注入进来新水的水温、电导、ph值，然后边缘网关根据已训练好的svr模型迅速计算出新水对应的臭氧耗散率，然后执行上述新水注入阶段的算法，快速将新水变成规定浓度的臭氧水。当用户需要使用臭氧水时，plc会通过控制臭氧出水阀，向用水水箱注入用户所需的臭氧水容量，同时通过执行上述臭氧水使用阶段的算法，在显示屏上为用户显示预估的用水水箱内臭氧所能坚持的消毒时间，同时显示建议用户使用总共所需的臭氧水容量，以及还需向用水水箱再注入多少臭氧水容量；当臭氧水总量过低时，提醒用户向新水水箱注入水，然后重复执行上述步骤。
[0072]
本发明由臭氧水箱、新水水箱、用水水箱三大部分组成，并配置了相应的臭氧浓度
传感器、水质传感器、臭氧发生器、补气装置、循环水泵等部件，同时将pid控制、bp神经网络、支持向量机svr三类算法作用于臭氧水储存阶段、新水注入阶段、臭氧水使用阶段三个阶段，实现了无论是新水注入还是臭氧水排放，且无论臭氧水内水温、水质、ph值、设定臭氧浓度等如何改变，都能在不需要人工干预的情况下，自适应地维持臭氧水箱内的臭氧浓度保持不变，随时可提供规定浓度的大容量臭氧水；本发明可广泛用于水处理、空气净化、食品加工、医疗疾控、生物制药、水产养殖等领域的杀菌消毒。
[0073]
以上结合实施例对本发明进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的具体实施方式，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，凡依本发明申请范围所做出的若干变形与改进等，均应仍属于本发明的专利涵盖范围之内。