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龙图腾网获悉鄂尔多斯市城市水务有限责任公司申请的专利利用深度学习的污水净化工艺智能优化方法及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：CN121615887B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610149538.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权利用深度学习的污水净化工艺智能优化方法及系统是由马军;苏彬;王敏;贺腾蛟设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用深度学习的污水净化工艺智能优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种利用深度学习的污水净化工艺智能优化方法及系统，首先获取污水净化系统中相邻工艺环节的交互数据集合与各工艺环节的独立运行数据集合，其中交互数据集合包含前序工艺环节输出水质数据与后序工艺环节输入调节参数数据，独立运行数据集合包含单个工艺环节操作参数数据与对应环节出水水质数据。接着调用预训练的工艺环节耦合模型进行耦合关系建模，生成参数影响传递模型与目标响应模型。基于参数影响传递模型与目标响应模型确定核心操作参数，输入预训练的工艺参数协同优化模型生成协同调整参数方案，最后将协同调整参数方案发送至分环节控制单元同步更新操作参数设置，实现污水净化工艺的智能优化。

本发明授权利用深度学习的污水净化工艺智能优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种利用深度学习的污水净化工艺智能优化方法，其特征在于，所述方法包括： 获取污水净化系统中相邻工艺环节的交互数据集合与各工艺环节的独立运行数据集合，所述交互数据集合包含前序工艺环节输出水质数据与后序工艺环节输入调节参数数据，所述独立运行数据集合包含单个工艺环节的操作参数数据与对应环节出水水质数据； 调用预训练的工艺环节耦合模型对所述交互数据集合与所述独立运行数据集合进行耦合关系建模处理，生成相邻工艺环节间的参数影响传递模型与单个工艺环节的目标响应模型； 基于所述参数影响传递模型分析当前前序工艺环节输出水质数据对后序工艺环节的参数需求变化，结合所述目标响应模型确定各工艺环节需调整的核心操作参数； 将所述核心操作参数输入预训练的工艺参数协同优化模型，生成各工艺环节的协同调整参数方案； 将所述协同调整参数方案发送至污水净化系统的分环节控制单元，由各分环节控制单元依据所述协同调整参数方案同步更新对应工艺环节的操作参数设置。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人鄂尔多斯市城市水务有限责任公司，其通讯地址为：017010 内蒙古自治区鄂尔多斯市康巴什新区伊克昭街与民族路交汇处；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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