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龙图腾网获悉利得环境科技(北京)有限公司申请的专利一种煤化工污水处理的智能监控方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120117678B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510209890.5，技术领域涉及：C02F1/00；该发明授权一种煤化工污水处理的智能监控方法是由郑辉;伊海;孙雄飞;孙彤梅;王佳林;庆朋辉;李丹;侯量设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种煤化工污水处理的智能监控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种煤化工污水处理的智能监控系统，涉及污水处理技术领域，本发明，利用水质监测单元实时采集COD、浊度、pH、重金属离子浓度等参数，并通过长短时记忆网络LSTM预测短时间内水质的变化趋势，进而动态计算絮凝剂的投加参数，弥补固定投加曲线或人工经验调整的不足，使絮凝剂投加量、种类和速率能自适应调整，匹配污水成分的变化；投加优化单元结合CNN‑LSTM模型，分析污泥的流变特性，使絮凝剂投加适应污泥的流变变化，从而优化絮凝效果，提高污泥沉降性能；与此同时，搅拌控制单元基于超声波在线监测数据，实时调整搅拌强度与时间，保障絮凝剂充分分散，优化颗粒分布状态，使絮凝反应更加均匀，提高后续沉淀分离的效率。

本发明授权一种煤化工污水处理的智能监控方法在权利要求书中公布了：1.一种煤化工污水处理的智能监控方法，其特征在于，包括： 步骤S1，采用多参数传感器采集并实时监控高效絮凝沉淀池的进水水质数据； 步骤S2，基于步骤S1的水质数据，采用长短时记忆网络LSTM结合历史水质变化趋势，预测短时间内进水成分波动，并生成对应的絮凝剂投加参数； 步骤S3，按照步骤S2生成的絮凝剂投加参数，结合污水流量及污染物负荷确定投加量，同时基于流变学卷积神经网络-长短期记忆CNN-LSTM建模分析污泥流变特性，调整投加量，并将调整后投加参数传输至搅拌控制单元； 步骤S4，搅拌控制单元接收步骤S3的投加参数，结合超声波在线监测单元监测絮凝颗粒分布状态，自动调整搅拌强度及搅拌时间，搅拌后生成絮凝产物； 步骤S5，絮凝产物转入沉淀单元进行沉淀，采用图像分析技术监测污泥特性数据，并基于监测结果调整排泥周期和污泥浓缩参数； 步骤S6，将步骤S5生成的污泥特性数据输入脱水调整单元，基于极限梯度提升XGBoost算法进行特征提取并结合自适应模糊神经网络ANFIS预测污泥脱水后含水率，提前调整板框压滤机的运行参数，并结合在线检测技术监测污泥干燥状态，调整脱水参数并执行脱水操作； 所述采用长短时记忆网络LSTM结合历史水质变化趋势，预测短时间内进水成分波动，并生成对应的絮凝剂投加参数的步骤为： 设表示时间时刻的水质数据矩阵： 其中，表示时间时刻的水质数据矩阵，表示时间时刻的第个水质参数值，表示水质参数的总数，包括COD、浊度、pH、重金属离子浓度和悬浮颗粒特性； 以过去个时间步的水质数据作为LSTM的输入，构造时间序列 其中，表示以时间结束的历史水质数据序列，表示回溯的时间步数，表示时间时刻的水质数据矩阵， 通过LSTM进行水质波动预测，LSTM网络的计算过程为： ， ， ， ， ， ， 其中，为遗忘门输出，为输入门输出，为输出门，为输入权重矩阵，为递归权重矩阵，为偏置项，为LSTM细胞状态，为上一时间步的细胞状态，为候选状态，为LSTM输出的隐藏状态，为上一时间步的隐藏状态，为sigmoid激活函数，为双曲正切激活函数，表示逐元素乘法， LSTM计算得到隐藏状态，用于预测短时间内的水质参数波动，预测公式为： ， 其中，表示时间时刻的预测水质数据矩阵，为输出层权重，为输出层偏置项， 根据预测的水质数据矩阵，通过线性回归模型计算絮凝剂投加参数： ， 其中，表示絮凝剂投加参数，包括投加量、投加种类和投加速率，为投加参数映射的权重矩阵，为偏置项； 所述按照步骤S2生成的絮凝剂投加参数，结合污水流量及污染物负荷确定投加量的步骤为： 计算絮凝剂初步投加量，公式为： ， 其中，表示时间时刻的絮凝剂投加量，表示污水流量，表示污染物负荷，为步骤S2计算的絮凝剂投加参数，为对应调节系数，由历史数据拟合，采用最小二乘法求解获取， 建立污泥流变特性模型，输入污泥图像数据及流变学参数形成输入矩阵： ， 其中，表示污泥特性输入矩阵，为污泥显微图像数据，为污泥流变参数，包括粘度和剪切应力， 通过CNN对污泥图像进行特征提取，提取过程为： ， 其中，为CNN提取的特征向量， 将污泥特征及流变参数输入LSTM进行时间序列建模： ， 基于LSTM计算的隐藏状态进一步优化絮凝剂投加量： ， 其中，表示优化后的絮凝剂投加量，为调节系数。

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