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龙图腾网获悉北京中联环工程股份有限公司申请的专利水的砷浓度预测方法、装置、电子设备和存储介质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：CN116973532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310902335.1，技术领域涉及：G01N33/18；该发明授权水的砷浓度预测方法、装置、电子设备和存储介质是由周莹设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本水的砷浓度预测方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种水的砷浓度预测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及水处理领域，该方法包括：获取水中的砷浓度值、pH值、氧化还原电位、流量及温度参数；根据前述参数，确定药剂的投加量；以处理前水的砷浓度值、次氯酸盐及铁盐的投加量作为输入样本，以处理后水的砷浓度值作为输出样本，对误差逆反馈神经网络预测模型进行预训练以生成砷浓度预测模型；通过调整次氯酸盐和或铁盐的投加量的大小，并结合砷浓度预测模型得到处理后水的砷浓度预测值，对砷浓度预测模型进行修正，以优化次氯酸盐和铁盐的投加量的大小；通过该方法，解决了当前水除砷依赖人为经验、无法完全自动化、药剂投加量不精确易导致药剂浪费的问题。

本发明授权水的砷浓度预测方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水的砷浓度预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取水中的砷浓度值、pH值、氧化还原电位、流量及温度参数； 根据所述砷浓度值、pH值、氧化还原电位、流量及温度参数，确定用于降低水中砷浓度的药剂的投加量，所述药剂包括次氯酸盐和铁盐； 以历史数据中处理前水的砷浓度值、次氯酸盐及铁盐的投加量作为输入样本，以处理后水的砷浓度值作为输出样本，对误差逆反馈神经网络预测模型进行预训练以生成砷浓度预测模型； 通过调整次氯酸盐和或铁盐的投加量的大小，并结合砷浓度预测模型得到处理后水的砷浓度预测值，对所述砷浓度预测模型进行修正，以优化次氯酸盐和铁盐的投加量的大小； 根据所述砷浓度值、pH值、氧化还原电位、流量及温度参数，确定用于降低水的砷浓度的药剂的投加量的步骤包括： 次氯酸盐的投加量D1： D1=α1*F*CAs+0.0034*[|0.71-0.03*pH-AORP|+0.71-0.03*pH-AORP]； 铁盐的投加量D2： D2=α2*3F*CAs； 其中，F为水流量，CAs为水的砷浓度，pH为水的pH，AORP为水的氧化还原电位，α1为次氯酸盐投加综合调整系数，α2为铁盐投加的综合调整系数； 所述通过调整次氯酸盐和或铁盐的投加量的大小，对所述砷浓度预测模型进行修正，以优化次氯酸盐和铁盐的投加量的大小的步骤包括： 若砷浓度预测模型输出的水的砷浓度预测值大于或等于预设砷浓度范围的上限值，则表明水处理不合格；此时在设定范围内按设定步进比率增大α1，并且每一次调整α1后均重新预测处理后水的砷浓度预测值，直到处理后水的砷浓度预测值小于预设砷浓度范围的上限值，则表明水处理合格，此时记录并输出α1值、α2值、预测的次氯酸钠与铁盐投加量； 若增大α1至设定范围的上限值时，处理后水的砷浓度预测值仍大于或等于预设砷浓度范围的上限值时，在设定范围内按设定步进比率增大α2，并且每一次调整均重新预测处理后水的砷浓度预测值，直到处理后水的砷浓度预测值小于预设砷浓度范围的上限值，记录并输出α1值、α2值、预测的次氯酸钠与铁盐投加量； 定期获取水中砷浓度值、pH值、氧化还原电位、流量及温度参数，并按照设定的滞后时间获取处理后水的砷浓度检测值；将上述参数代入所述误差逆反馈神经网络预测模型的自优化学习模块，对误差逆反馈神经网络预测模型中的权重参数进行修正，并定期更新至所述误差逆反馈神经网络预测模型。

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