一种控制曝气的方法、系统、装置、设备和存储介质

1.本技术涉及污水处理的领域，具体而言，涉及一种控制曝气的方法、系统、装置、设备和存储介质。


背景技术：

2.目前，为了节能降耗、保证出水水质和降低污水处理成本，污水处理厂对精细化控制的需求越来越高，常规的曝气控制系统主要为反馈形式，如溶解氧调节或气量加溶解氧调节。
3.由于控制系统的不稳定，调节溶解氧和加溶解氧会出现数值错误，上述曝气控制的方法容易出现曝气控制不准确的现象，致使污水厂不能稳定的运行。
4.因此，如何精确的对所需曝气进行测量以及控制，是一个需要解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本技术实施例的目的在于提供一种控制曝气的方法，通过本技术的实施例的技术方案可以达到精确的对所需曝气进行测量以及控制的效果。
6.第一方面，本技术实施例提供了一种控制曝气的方法，包括，获取监控污水的实时数据，其中，实时数据包括耗氧速率、氧转移效率和溶解氧浓度；通过实时数据，计算当前污水处理所需的曝气量；将当前污水处理的曝气量调整为当前污水处理所需的曝气量。
7.本技术在上述实施例中，通过实时的多项包括耗氧速率、氧转移效率和溶解氧浓度在内的数据，可以精确地计算出曝气量，进而调整污水所需曝气量，可以达到精确的对所需曝气进行测量以及控制的效果。
8.在一些实施例中，在获取监控污水的实时数据之前，还包括：
9.建立双模型控制机制，其中，双模型控制机制是由预设核心算法、模糊理论和神经网络理论组成的；
10.计算当前污水处理所需的曝气量，包括：
11.通过双模型控制机制计算当前污水处理所需的曝气量。
12.本技术在上述实施例中，通过建立的模型控制机制，可以利用精准的算法和理论推理计算出本技术最终所需要的曝气量，进而达到曝气量控制的效果。
13.在一些实施例中，当前污水处理所需的曝气量是通过如下公式得到的：
[0014][0015]
其中，j1表示当前污水处理所需的曝气量，t0表示开始耗氧的时间，t表示耗氧结束的时间，a为预设常数；r表示曝气池中总的耗氧速率，dt表示该公式是以时间为变量的微积分公式，v表示曝气池的有效容积，x表示混合液的颗粒浓度，do表示溶解氧的浓度，ko表示氧的饱和函数，a表示单位有机底物的需氧系数，k
max
表示底物最大比降解速率，s表示出水的有机底物浓度，ks表示饱和常数，kd表示微生物的衰减常数，qi表示进水流量。
[0016]
本技术在上述实施例中，利用上述公式可以准确的计算最终污水处理所需要的曝气量，进而达到曝气量准确控制的效果。
[0017]
在一些实施例中，在计算当前污水处理所需的曝气量之后，还包括：
[0018]
计算当前污水处理所需的污泥回流能耗；
[0019]
将污泥回流能耗与当前污水处理所需的曝气量求和，得到当前污水处理所需的总能耗。
[0020]
本技术在上述实施例中，通过计算污泥回流的能耗以及曝气量所需的能耗，可以得到最终的总能耗，进而可以对总能耗进行准确的控制。
[0021]
在一些实施例中，当前污水处理所需的总能耗是通过如下公式得到的：
[0022][0023][0024]
其中，j2表示污泥回流能耗，b表示预设常数，q表示污泥总量，qw表示污泥排放量，xr表示回流污泥浓度，j1表示当前污水处理所需的曝气量，t0表示开始耗氧的时间，t表示耗氧结束的时间，a为预设常数；r表示曝气池中总的耗氧速率，dt表示该公式是以时间为变量的微积分公式，v表示曝气池的有效容积，x表示混合液的颗粒浓度，do表示溶解氧的浓度，ko表示氧的饱和函数，a表示单位有机底物的需氧系数，k
max
表示底物最大比降解速率，s表示出水的有机底物浓度，ks表示饱和常数，kd表示微生物的衰减常数，qi表示进水流量，j表示总能耗。
[0025]
本技术在上述实施例中，通过上述公式可以准确的计算出整个污水处理所需的能耗，进而实现能源控制的效果。
[0026]
在一些实施例中，获取监控污水的实时数据，包括：
[0027]
在预设测试时间段内，实时获取污水处理过程中的多项数据，其中，多项数据包括耗氧速率、混合液的颗粒浓度、底物比降解速率、有机底物浓度和进出水的流量。
[0028]
本技术在上述实施例中，通过上述更全面的数据，可以准确的计算曝气量和能耗。
[0029]
第二方面，本技术实施例提供了一种控制曝气的装置，包括：
[0030]
获取模块，用于获取监控污水的实时数据，其中，实时数据包括耗氧速率、氧转移效率和溶解氧浓度；
[0031]
计算模块，用于通过实时数据，计算当前污水处理所需的曝气量；
[0032]
控制模块，用于将当前污水处理的曝气量调整为当前污水处理所需的曝气量。
[0033]
可选的，在获取监控污水的实时数据之前，所述装置还包括：
[0034]
构建模块，用于建立双模型控制机制，其中，双模型控制机制是由预设核心算法、模糊理论和神经网络理论组成的；
[0035]
计算模块具体用于：
[0036]
通过双模型控制机制计算当前污水处理所需的曝气量。
[0037]
可选的，当前污水处理所需的曝气量是通过如下公式得到的：
[0038]
[0039]
其中，j1表示当前污水处理所需的曝气量，t0表示开始耗氧的时间，t表示耗氧结束的时间，a为预设常数；r表示曝气池中总的耗氧速率，dt表示该公式是以时间为变量的微积分公式，v表示曝气池的有效容积，x表示混合液的颗粒浓度，do表示溶解氧的浓度，ko表示氧的饱和函数，a表示单位有机底物的需氧系数，k
max
表示底物最大比降解速率，s表示出水的有机底物浓度，ks表示饱和常数，kd表示微生物的衰减常数，qi表示进水流量。
[0040]
可选的，所述装置还包括：
[0041]
第二计算模块，用于所述计算模块在计算当前污水处理所需的曝气量之后，计算当前污水处理所需的污泥回流能耗；
[0042]
将污泥回流能耗与当前污水处理所需的曝气量求和，得到当前污水处理所需的总能耗。
[0043]
可选的，当前污水处理所需的总能耗是通过如下公式得到的：
[0044][0045][0046]
其中，j2表示污泥回流能耗，b表示预设常数，q表示污泥总量，qw表示污泥排放量，xr表示回流污泥浓度，j1表示当前污水处理所需的曝气量，t0表示开始耗氧的时间，t表示耗氧结束的时间，a为预设常数；r表示曝气池中总的耗氧速率，dt表示该公式是以时间为变量的微积分公式，v表示曝气池的有效容积，x表示混合液的颗粒浓度，do表示溶解氧的浓度，ko表示氧的饱和函数，a表示单位有机底物的需氧系数，k
max
表示底物最大比降解速率，s表示出水的有机底物浓度，ks表示饱和常数，kd表示微生物的衰减常数，qi表示进水流量，j表示总能耗。
[0047]
可选的，获取模块具体用于：
[0048]
在预设测试时间段内，实时获取污水处理过程中的多项数据，其中，多项数据包括耗氧速率、混合液的颗粒浓度、底物比降解速率、有机底物浓度和进出水的流量。
[0049]
第三方面，本技术实施例提供一种控制曝气的系统，包括：监测装置、自控装置和调试装置；
[0050]
监测装置用于：通过监测装置获取监控污水的实时数据；
[0051]
自控装置用于：通过自控装置，计算当前污水处理所需的曝气量；
[0052]
调试装置用于：通过调式装置对曝气量进行控制。
[0053]
第四方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
[0054]
第五方面，本技术实施例提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时运行如上述第一方面提供的所述方法中的步骤。
[0055]
本技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术实施例了解。本技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
[0056]
为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0057]
图1为本技术实施例提供的一种控制曝气的方法的流程图；
[0058]
图2为本技术实施例提供的一种控制曝气的系统的示意框图；
[0059]
图3为本技术实施例提供的一种控制曝气的装置的示意框图；
[0060]
图4为本技术实施例提供的一种控制曝气的装置的结构示意图。
具体实施方式
[0061]
下面将结合本技术实施例中附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和显示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0062]
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0063]
首先对本技术实施例中涉及的部分用语进行说明，以便于本领域技术人员理解。
[0064]
曝气：指将空气中的氧强制向液体中转移的过程，其目的是获得足够的溶解氧。此外，曝气还有防止池内悬浮体下沉，加强池内有机物与微生物及溶解氧接触的目的。从而保证池内微生物在有充足溶解氧的条件下，对污水中有机物的氧化分解作用。
[0065]
pid：全称比例(proportion)-积分(integral)-微分(derivative)控制器，是自动控制系统设计中最经典应用最广泛的一种控制器，实际上是一种算法。应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称pid控制，又称pid调节。
[0066]
do：(dissolved oxygen)溶解氧量受水温、气压和溶质(如盐分)的影响，随水温升高而减少，与大气中氧分压成比例增加。
[0067]
our:(oxygen uptake rate)单位体积溶液在单位时间内消耗氧量称为耗氧速率(摄氧率)。测定活性污泥耗氧速率(our)，可判断有无毒物流入、负荷条件和排泥平衡情况，以更好的控制污水处理过程。
[0068]
ote：“氧转移效率(oxygen transfer efficiency,简称ote)或氧气利用率是指转移到混合液中的氧量占总供氧量的百分比,是考察曝气效率中的参数之一。
[0069]
iwa：(international water association)国际水协曝气模型。
[0070]
本技术应用于污水处理的场景，具体场景为通过算法精确地计算污水处理所需的曝气量和总能耗。
[0071]
目前，为了节能降耗、保证出水水质和降低污水处理成本，污水处理厂对精细化控制的需求越来越高，常规的曝气控制系统主要为反馈形式，如溶解氧(pid)调节或气量加溶
解氧调节。由于控制系统的不稳定，调节溶解氧和加溶解氧会出现数值错误，上述曝气控制的方法容易出现曝气控制不准确的现象，致使污水厂不能稳定的运行。
[0072]
为此本技术通过获取监控污水的实时数据，其中，实时数据包括耗氧速率、氧转移效率和溶解氧浓度；通过实时数据，计算当前污水处理所需的曝气量；将当前污水处理的曝气量调整为当前污水处理所需的曝气量。通过实时的多项包括耗氧速率、氧转移效率和溶解氧浓度在内的数据，可以精确地计算出曝气量，进而调整污水所需曝气量，可以达到精确的对所需曝气进行测量以及控制的效果。
[0073]
本技术实施例中，执行主体可以为控制曝气系统中的控制曝气设备，实际应用中，控制曝气设备可以为终端设备和服务器等电子设备，在此不做限制。
[0074]
下面结合图1对本技术实施例的控制曝气的方法进行详细描述。
[0075]
请参看图1，图1为本技术实施例提供的一种控制曝气的方法的流程图，如图1所示的控制曝气的方法包括：
[0076]
步骤110：获取监控污水的实时数据。
[0077]
其中，实时数据包括耗氧速率(our)、氧转移效率(ote)和溶解氧浓度(do)。
[0078]
在本技术的一些实施例中，获取监控污水的实时数据，包括：在预设测试时间段内，实时获取污水处理过程中的多项数据，其中，多项数据包括耗氧速率、混合液的颗粒浓度、底物比降解速率、有机底物浓度和进出水的流量。
[0079]
本技术在上述过程中，通过上述更全面的数据，可以准确的计算曝气量和能耗。
[0080]
其中，预设时间段可以是在污水处理前一段时间，例如，一天或者两天等，可以根据实际污水处理的时间而定。多项数据可以是通过精密的仪器获取，例如，阀门、溶解氧测定仪、气体流量计和水流量计等仪表，这些仪器可以不断的维护调整精度。
[0081]
步骤120：通过实时数据，计算当前污水处理所需的曝气量。
[0082]
其中，曝气的气体可以是氧气或者空气等。
[0083]
在本技术的一些实施例中，在获取监控污水的实时数据之前，图1所示的方法还包括：建立双模型控制机制，其中，双模型控制机制是由预设核心算法、模糊理论和神经网络理论组成的。
[0084]
计算当前污水处理所需的曝气量，包括：通过双模型控制机制计算当前污水处理所需的曝气量。
[0085]
本技术在上述过程中，通过建立的模型控制机制，可以利用精准的算法和理论推理计算出本技术最终所需要的曝气量，进而达到曝气量控制的效果。
[0086]
其中，双模型控制机制可以利用国际水协iwa模型计算为核心精确曝气模型以及基于模糊理论、神经网络理论为核心的智能曝气模型。
[0087]
在本技术的一些实施例中，当前污水处理所需的曝气量是通过如下公式得到的：
[0088][0089]
其中，j1表示当前污水处理所需的曝气量，t0表示开始耗氧的时间，t表示耗氧结束的时间，a表示；r表示曝气池中总的耗氧速率，dt表示该公式是以时间为变量的微积分公式，v表示曝气池的有效容积，x表示混合液的颗粒浓度，do表示溶解氧的浓度，ko表示氧的饱和函数，a表示单位有机底物的需氧系数，k
max
表示底物最大比降解速率，s表示出水的有
机底物浓度，ks表示饱和常数，kd表示微生物的衰减常数，qi表示进水流量。
[0090]
本技术在上述过程中，利用上述公式可以准确的计算最终污水处理所需要的曝气量，进而达到曝气量准确控制的效果。
[0091]
在本技术的一些实施例中，在计算当前污水处理所需的曝气量之后，图1所示的方法还包括：计算当前污水处理所需的污泥回流能耗；将污泥回流能耗与当前污水处理所需的曝气量求和，得到当前污水处理所需的总能耗。
[0092]
本技术在上述过程中，通过计算污泥回流的能耗以及曝气量所需的能耗，可以得到最终的总能耗，进而可以对总能耗进行准确的控制。
[0093]
其中，总能耗包括曝气能耗和污泥回流能耗。
[0094]
在本技术的一些实施例中，当前污水处理所需的总能耗是通过如下公式得到的：
[0095][0096][0097]
其中，j2表示污泥回流能耗，b表示预设常数，q表示污泥总量，qw表示污泥排放量，xr表示回流污泥浓度，j1表示当前污水处理所需的曝气量，t0表示开始耗氧的时间，t表示耗氧结束的时间，a为预设常数；r表示曝气池中总的耗氧速率，dt表示该公式是以时间为变量的微积分公式，v表示曝气池的有效容积，x表示混合液的颗粒浓度，do表示溶解氧的浓度，ko表示氧的饱和函数，a表示单位有机底物的需氧系数，k
max
表示底物最大比降解速率，s表示出水的有机底物浓度，ks表示饱和常数，kd表示微生物的衰减常数，qi表示进水流量，j表示总能耗。
[0098]
本技术在上述过程中，通过上述公式可以准确的计算出整个污水处理所需的能耗，进而实现能源控制的效果。
[0099]
其中，饱和常数可以根据实际情况设定。
[0100]
在本技术的一些实施例中，底物降解速率是通过如下公式得到的：
[0101][0102]
其中，k表示底物降解速率，k
max
表示底物最大比降解速率，s表示出水的有机底物浓度，ks表示饱和常数。
[0103]
在本技术的一些实施例中，曝气池中有机底物的变化速率＝有机底物的输入速率-有机底物的输出速率-有机底物的利用速率。
[0104]
其中，有机底物的利用速率是通过如下公式得到的：
[0105][0106][0107]
其中，表示有机底物利用速率，是一个求导过程，t为时间，k
max
表示底物最大
比降解速率，s表示出水的有机底物浓度，ks表示饱和常数，x表示混合液的颗粒浓度，qi表示进水流量，s i
表示曝气池中进水的有机底物浓度，v表示曝气池的有效容积。
[0108]
在本技术的一些实施例中，曝气池中微生物的变化速率＝微生物的输入速率+曝气池中微生物净增长速率-微生物从曝气池中的排放速率。
[0109]
其中，通过微生物的变化速率计算微生物数量是通过如下公式得到的：
[0110][0111][0112]
其中，表示污泥浓度的流量，表示污泥浓度的变化速率，v表示曝气池的有效容积，x表示混合液的颗粒浓度，x表示混合液的颗粒浓度，xr表示回流污泥浓度，qr表示污泥回流的流量，xr表示回流污泥浓度，y表示微生物的理论产率(mg微生物/mg有机物)，表示有机底物利用速率，是一个求导过程，kd表示微生物衰减速率，qi表示进水流量，k
max
表示底物最大比降解速率，s表示出水的有机底物浓度，xs表示饱和常数，x表示混合液的颗粒浓度，qw表示污泥排放量。
[0113]
在本技术的一些实施例中，污水处理过程中各个数据得到的状态方程为：
[0114][0115]
其中，表示污泥浓度的变化速率，表示有机物的变化速率，表示有机物的变化速率，qi表示进水流量，si表示曝气池中进水的有机底物浓度，s表示出水的有机底物浓度，v表示曝气池的有效容积，x表示混合液的颗粒浓度，k
max
表示底物最大比降解速率，ks表示饱和常数，do表示溶解氧的浓度，y表示微生物的理论产率(mg微生物/mg有机物)，kd表示微生物的衰减常数，xr表示回流污泥浓度，qw表示污泥排放量，qi表示进水流量，z表示有机物排放总量。
[0116]
步骤130：将当前污水处理的曝气量调整为当前污水处理所需的曝气量。
[0117]
其中，当前污水处理的曝气量在曝气没有开始时为零，后续可以根据实时的污水处理所需的曝气量进行调整，调整到当前污水处理所需的曝气量。
[0118]
在上述图1所示的过程中，本技术通过获取监控污水的实时数据，其中，实时数据包括耗氧速率、氧转移效率和溶解氧浓度；通过实时数据，计算当前污水处理所需的曝气
量；将当前污水处理的曝气量调整为当前污水处理所需的曝气量。通过实时的多项包括耗氧速率、氧转移效率和溶解氧浓度在内的数据，可以精确地计算出曝气量，进而调整污水所需曝气量，可以达到精确的对所需曝气进行测量以及控制的效果。
[0119]
前文通过图1描述了控制曝气的方法，下面结合图2描述控制曝气的系统。
[0120]
请参看图2，图2为本技术实施例提供的一种控制曝气的系统200的示意框图，该系统包括：
[0121]
监测装置210、自控装置220和调试装置330；
[0122]
监测装置210用于：通过监测装置获取监控污水的实时数据；
[0123]
自控装置220用于：通过自控装置，计算当前污水处理所需的曝气量；
[0124]
调试装置230用于：通过调式装置对曝气量进行控制。
[0125]
此外，图2所示的系统中每一模块所执行的具体步骤可以参照图1所示的方法，此处不在过多赘述。
[0126]
前文通过图2描述了控制曝气的系统，下面结合图3-图4描述控制曝气的装置。
[0127]
请参照图3，为本技术实施例中提供的一种控制曝气的装置300的示意框图，该装置300可以是电子设备上的模块、程序段或代码。该装置300与上述图1方法实施例对应，能够执行图1方法实施例涉及的各个步骤，该装置300具体的功能可以参见下文中的描述，为避免重复，此处适当省略详细描述。
[0128]
可选的，所述装置300包括：
[0129]
获取模块310，用于获取监控污水的实时数据，其中，实时数据包括耗氧速率、氧转移效率和溶解氧浓度；
[0130]
计算模块320用于通过实时数据，计算当前污水处理所需的曝气量；
[0131]
控制模块330，用于将当前污水处理的曝气量调整为当前污水处理所需的曝气量。
[0132]
可选的，在获取监控污水的实时数据之前，所述装置还包括：
[0133]
构建模块，用于建立双模型控制机制，其中，双模型控制机制是由预设核心算法、模糊理论和神经网络理论组成的；
[0134]
计算模块具体用于：
[0135]
通过双模型控制机制计算当前污水处理所需的曝气量。
[0136]
可选的，当前污水处理所需的曝气量是通过如下公式得到的：
[0137][0138]
其中，j1表示当前污水处理所需的曝气量，t0表示开始耗氧的时间，t表示耗氧结束的时间，a为预设常数；r表示曝气池中总的耗氧速率，dt表示该公式是以时间为变量的微积分公式，v表示曝气池的有效容积，x表示混合液的颗粒浓度，do表示溶解氧的浓度，ko表示氧的饱和函数，a表示单位有机底物的需氧系数，k
max
表示底物最大比降解速率，s表示出水的有机底物浓度，ks表示饱和常数，kd表示微生物的衰减常数，qi表示进水流量。
[0139]
可选的，所述装置还包括：
[0140]
第二计算模块，用于所述计算模块在计算当前污水处理所需的曝气量之后，计算当前污水处理所需的污泥回流能耗；将污泥回流能耗与当前污水处理所需的曝气量求和，得到当前污水处理所需的总能耗。
[0141]
可选的，当前污水处理所需的总能耗是通过如下公式得到的：
[0142][0143][0144]
其中，j2表示污泥回流能耗，b表示预设常数，q表示污泥总量，qw表示污泥排放量，xr表示回流污泥浓度，j1表示当前污水处理所需的曝气量，t0表示开始耗氧的时间，t表示耗氧结束的时间，a为预设常数；r表示曝气池中总的耗氧速率，dt表示该公式是以时间为变量的微积分公式，v表示曝气池的有效容积，x表示混合液的颗粒浓度，do表示溶解氧的浓度，ko表示氧的饱和函数，a表示单位有机底物的需氧系数，k
max
表示底物最大比降解速率，s表示出水的有机底物浓度，ks表示饱和常数，kd表示微生物的衰减常数，qi表示进水流量，j表示总能耗。
[0145]
可选的，获取模块具体用于：
[0146]
在预设测试时间段内，实时获取污水处理过程中的多项数据，其中，多项数据包括耗氧速率、混合液的颗粒浓度、底物比降解速率、有机底物浓度和进出水的流量。
[0147]
请参照图4为本技术实施例中提供的一种控制曝气的装置的结构示意框图，该装置可以包括存储器410和处理器420。可选的，该装置还可以包括：通信接口430和通信总线440。该装置与上述图1方法实施例对应，能够执行图1方法实施例涉及的各个步骤，该装置具体的功能可以参见下文中的描述。
[0148]
具体的，存储器410，用于存储计算机可读指令。
[0149]
处理器420，用于处理存储器存储的可读指令，能够执行图1方法中的各个步骤。
[0150]
通信接口430，用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。例如：用于与服务器或者终端的通信，或者与其它设备节点进行通信，本技术实施例并不限于此。
[0151]
通信总线440，用于实现上述组件直接的连接通信。
[0152]
其中，本技术实施例中设备的通信接口430用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。存储器410可以是高速ram存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器410可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。存储器410中存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器420执行时，电子设备执行上述图1所示方法过程。处理器420可以用于装置300上，并且用于执行本技术中的功能。示例性地，上述的处理器420可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，本技术实施例并不局限于此。
[0153]
本技术实施例还提供一种可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时，执行如图1所示方法实施例中电子设备所执行的方法过程。
[0154]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置的具体工作过程，可以参考前述方法中的对应过程，在此不再过多赘述。
[0155]
综上所述，本技术实施例提供一种控制曝气的方法、系统、装置、设备和存储介质，
该方法包括，获取监控污水的实时数据，其中，实时数据包括耗氧速率、氧转移效率和溶解氧浓度；通过实时数据，计算当前污水处理所需的曝气量；将当前污水处理的曝气量调整为当前污水处理所需的曝气量。通过该方法可以达到精确的对所需曝气进行测量以及控制的效果。
[0156]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
[0157]
另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
[0158]
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0159]
以上所述仅为本技术的实施例而已，并不用于限制本技术的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本技术可以有各种更改和变化。凡在本技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0160]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
[0161]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

技术特征：
1.一种控制曝气的方法，其特征在于，包括：获取监控污水的实时数据，其中，所述实时数据包括耗氧速率、氧转移效率和溶解氧浓度；通过所述实时数据，计算当前污水处理所需的曝气量；将当前污水处理的曝气量调整为所述当前污水处理所需的曝气量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取监控污水的实时数据之前，所述方法还包括：建立双模型控制机制，其中，所述双模型控制机制是由预设核心算法、模糊理论和神经网络理论组成的；所述计算当前污水处理所需的曝气量，包括：通过所述双模型控制机制计算所述当前污水处理所需的曝气量。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述当前污水处理所需的曝气量是通过如下公式得到的：其中，j1表示所述当前污水处理所需的曝气量，t0表示开始耗氧的时间，t表示耗氧结束的时间，a为预设常数；r表示曝气池中总的耗氧速率，dt表示该公式是以时间为变量的微积分公式，v表示曝气池的有效容积，x表示混合液的颗粒浓度，do表示溶解氧的浓度，k
o
表示氧的饱和函数，a表示单位有机底物的需氧系数，k
max
表示底物最大比降解速率，s表示出水的有机底物浓度，k
s
表示饱和常数，k
d
表示微生物的衰减常数，q
i
表示进水流量。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述计算当前污水处理所需的曝气量之后，所述方法还包括：计算当前污水处理所需的污泥回流能耗；将所述污泥回流能耗与所述当前污水处理所需的曝气量求和，得到当前污水处理所需的总能耗。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述当前污水处理所需的总能耗是通过如下公式得到的：下公式得到的：其中，j2表示所述污泥回流能耗，b表示预设常数，q表示污泥总量，q
w
表示污泥排放量，x
r
表示回流污泥浓度，j1表示所述当前污水处理所需的曝气量，t0表示开始耗氧的时间，t表示耗氧结束的时间，a为预设常数；r表示曝气池中总的耗氧速率，dt表示该公式是以时间为变量的微积分公式，v表示曝气池的有效容积，x表示混合液的颗粒浓度，do表示溶解氧的浓度，k
o
表示氧的饱和函数，a表示单位有机底物的需氧系数，k
max
表示底物最大比降解速率，s表示出水的有机底物浓度，k
s
表示饱和常数，k
d
表示微生物的衰减常数，q
i
表示进水流量，j表示总能耗。6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述获取监控污水的实时数据，包括：
在预设测试时间段内，实时获取污水处理过程中的多项数据，其中，所述多项数据包括耗氧速率、混合液的颗粒浓度、底物比降解速率、有机底物浓度和进出水的流量。7.一种控制曝气的系统，其特征在于，包括：监测装置、自控装置和调试装置；所述监测装置用于：通过监测装置获取监控污水的实时数据；所述自控装置用于：通过自控装置，计算当前污水处理所需的曝气量；所述调试装置用于：通过调式装置对曝气量进行控制。8.一种控制曝气的装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取监控污水的实时数据，其中，所述实时数据包括耗氧速率、氧转移效率和溶解氧浓度；计算模块，用于通过所述实时数据，计算当前污水处理所需的曝气量；控制模块，用于将当前污水处理的曝气量调整为所述当前污水处理所需的曝气量。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1-6中任一项所述方法中的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包括：计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。

技术总结
本申请提供一种控制曝气的方法、系统、装置、设备和存储介质，该方法包括，获取监控污水的实时数据，其中，实时数据包括耗氧速率、氧转移效率和溶解氧浓度；通过实时数据，计算当前污水处理所需的曝气量；将当前污水处理的曝气量调整为当前污水处理所需的曝气量。通过该方法可以达到精确的对所需曝气进行测量以及控制的效果。制的效果。制的效果。


技术研发人员：陈应松 张慧洁 宋强 杨坚 陈俞宏 钱智超
受保护的技术使用者：成都工业学院
技术研发日：2023.06.02
技术公布日：2023/8/31