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龙图腾网获悉上海择希环保工程有限公司申请的专利基于大数据分析的污水厂智能排泥及脱水加药控制系统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：CN119263541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411607515.8，技术领域涉及：C02F9/00；该发明授权基于大数据分析的污水厂智能排泥及脱水加药控制系统是由尹希勤;李滨;李高波;李晖设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的污水厂智能排泥及脱水加药控制系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据分析的污水厂智能排泥及脱水加药控制系统，包括通过通信线缆连接每一所述水质水量监测设施、每一所述污泥泵、每一所述污泥流量计、每一所述微波法污泥浓度计、所述脱水设备、所述加药泵和所述加药流量计的大数据分析控制平台；所述大数据分析控制平台对从所述通信线缆获得的数据进行分析计算后再进行控制。本发明通过建立污水厂机理和数据融合的大数据分析控制平台，从排泥、脱水、加药整体出发，精准动态控制排泥浓度、污泥脱水加药量，降低脱水设备运行负荷及加药量，达到智慧低碳运行效果。

本发明授权基于大数据分析的污水厂智能排泥及脱水加药控制系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的污水厂智能排泥及脱水加药控制系统，其特征在于，包括通过通信线缆14连接每一水质水量监测设施3、每一污泥泵4、每一污泥流量计5、每一微波法污泥浓度计6、脱水设备8、加药泵9和加药流量计11的大数据分析控制平台1； 还包括污废水处理设施2、微波污泥浓度在线监测、污水水质水量在线监测、以及污泥流量计5和加药流量计11； 所述污废水处理设施2通过污泥管12连接储泥池、浓缩池或调理池7后，再连接脱水设备8； 所述污水水质水量在线监测是设置在所述污废水处理设施2的预处理部分2-1和深度处理部分2-3的水质水量监测设施3； 所述预处理部分2-1和所述深度处理部分2-3之间为生化反应及沉淀池2-2； 所述深度处理部分2-3、所述生化反应及沉淀池2-2、所述预处理部分2-1分别通过所述污泥管12与所述储泥池、浓缩池或调理池7连接，与所述储泥池、浓缩池或调理池7的所述污泥管12上均设有污泥泵4、污泥流量计5和微波法污泥浓度计6； 设置在所述深度处理部分2-3、所述生化反应及沉淀池2-2、预处理部分2-1与所述储泥池、浓缩池或调理池7之间的三个所述微波法污泥浓度计6为所述微波污泥浓度在线监测； 所述储泥池、浓缩池或调理池7与所述脱水设备8之间的所述污泥管12依次设有 所述污泥泵4、所述污泥流量计5和微波法污泥浓度计6； 所述脱水设备8通过加药管13与加药泵9连接，出泥处设有所述微波法污泥浓度计6； 所述加药管13设有所述加药流量计11； 所述大数据分析控制平台1对从所述通信线缆14获得的数据进行分析计算后再进行控制，具体为： 步骤1、所述大数据分析控制平台1获取前期数据积累； 所述前期数据积累为历史数据仿真获得的数据，具体包括： 污废水处理设施2各部分的进出水的水量、SS、pHORP、BOD、COD、NH3-N、TP、TN，所述加药泵9、所述脱水设备8和每一所述污泥泵4的运行状态、频率、功率，每一所述微波法污泥浓度计6、每一所述污泥流量计5的瞬时值； 步骤2、建立基础数据库，并将所述前期数据积累储入所述基础数据库； 步骤3、对所述基础数据库进行检索，判断每一组所述数据是否完整；若任一组所述数据存在缺失值，则搜索下一组所述数据；若任一组所述数据完整，则对完整的每一组所述数据执行后续步骤； 步骤4、对所述基础数据库进行检索，对完整的每一组所述数据进行失真和达标判断； 步骤4具体如下： 步骤4.1、每一组所述数据是否失真的判断是指判断加药量数据Q0是否满足以下公式；若不满足则所述数据为失真数据，满足则继续后续； 其中，Qy为加药量数值； x％和y％均为有效判断标准系数，取值在10％至50％； 所述加药量数值Qy采用机理模型公式计算，具体如下： 其中，Qy为tn时刻的加药量瞬时流量，单位为:m3h； Ft为t时刻所述脱水设备8进泥流量瞬时值，单位为：m3h； Dt为t时刻所述脱水设备8进泥污泥浓度值，单位为：％； 为tn时段的污泥干基量； Dy为制备的药剂浓度，单位为：％； k为加药系数，取值为干基泥量与加药量的比值系数，取值范围为3至5.0之间； 步骤4.2、每一组所述数据是否达标的判断具体如下： 任一采样时刻的一组所述数据中SS、pHORP、BOD、COD、NH3-N、TP、TN存在一个以上不达标，则上一所述采样时刻的所述污泥泵4的控制策略不可取； 任一所述采样时刻的一组所述数据中所述脱水设备8出泥处的所述微波法污泥浓度计6监测到污泥含水率不达标，则上一所述采样时刻的加药量控制策略不可取； 步骤4.3、汇总通过失真和达标判断的所有组所述数据 步骤5、建立有效数据库，将完整的，并且通过了失真和达标判断的所有组所述数据存入所述有效数据库； 步骤6、对所述有效数据库内的所有所述数据进行数据预处理及数据降维； 步骤7、进行聚类分析及关联规则分析； 步骤8、通过大数据分析、机器人学习方法建立机器学习运行模型，给出多种满足出水、污泥排放及脱水含固率达标的排泥和脱水加药控制策略； 步骤9、通过低碳评估模型，对所有所述排泥及脱水加药控制策略进行低碳评估，给出每一所述排泥和脱水加药控制策略的碳排放值，并给出最优控制策略； 步骤10、将最优控制策略在所述大数据分析控制平台1运行。

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