CN119430460A 结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧水解酸化的方法 （哈尔滨工业大学）

结合时空图神经网络和强化学习调控曝气结合时空图神经网络和强化学习调控曝气它涉及调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧据模型的输出调整曝气设备的运行参数进行水21.结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微氧水解酸化(1)在水解酸化池中设置监测点和监测收集数据的传感器，监测并收集水解酸化池中动时每隔1～2分钟采集一次；其中显著波动是指参数值变化超过20以确保精细地捕捉(2)数据收集后，通过回归分析对各工艺参数的数据进行清洗，清洗后的数据通过Z_(3)引入基于时间序列的LSTM_Autoencoder模型识别多维数据中的异常值，异常的标(5)将处理后的多维工艺参数数据构建时空图的节点，每个节点代表特定位置和时间(1)将经过清洗后的工艺参数作为节点输入图模型，每个节点代表一个特定的工艺参(3)最终得到的动态图数据集按时间序列输入到ST_GNN模型中进行训练，ST_GNN的图卷积层将每个节点的特征与其邻居节点的特征进行聚合，从而提取节点的全局空间信息，3移除低贡献的通道或节点，剪枝比例设为2040通过剪枝策略去除卷积层中冗余或(4)在训练过程中，采用以COD去除率、VFA产量为主要目标的多目标损失函数来优化4(4)深度Q学习模型通过多次迭代在不同工况下试探并优化其策略，以满足优化目标；达到优化完成的标准是当奖励值在连续若干轮迭代中保持收敛，且VFA产量和能耗指标稳(1)将训练好的ST_GNN模型嵌入污水处理厂的自动控制系统中，通过传感器网络实时(3)系统同时记录每次调整后的水解酸化效果指标COD去除率和VFA产量，将这些新的2.根据权利要求1所述的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高3.根据权利要求1或2所述的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废4.根据权利要求1或2所述的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废的参数；接着，通过分析不同参数的波动范围，采用变异系数CV，(Coefficientof55.根据权利要求1或2所述的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废①相关性分析：首先计算各工艺参数对的皮尔逊相关其边权重，以确保时空图在建模时能够捕捉到关键的控制变量与结果变量间的因果联系；该方法适用于确定对曝气量和溶解氧浓度这两项关键参数具有③动态时间规整(DTW)距离：在时间序列上采用DTW方6.根据权利要求1或2所述的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废7.根据权利要求1或2所述的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废8.根据权利要求1或2所述的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废9.根据权利要求1或2所述的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废67[0005]本发明的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微8[0006]本发明的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微[0008](1)在水解酸化池中设置监测点和监测收集数据的传感器，监测并收集水解酸化著波动时每隔1～2分钟采集一次；其中显著波动是指参数值变化超过20以确保精细地[0010](3)引入基于时间序列的LSTM_Autoencoder模型识别多维数据中的异常值，异常[0012](5)将处理后的多维工艺参数数据构建时空图的节点，每个节点代表特定位置和[0014](1)将经过清洗后的工艺参数作为节点输入图模型，每个节点代表一个特定的工别参数之间的基本线性关系，对于相关性系数大于0.7的节点对，初步判断其存在直接关[0016](3)最终得到的动态图数据集按时间序列输入到ST_GNN模型中进行训练，ST_GNN9[0029](1)将训练好的ST_GNN模型嵌入污水处理厂的自动控制系统中，通过传感器网络[0031](3)系统同时记录每次调整后的水解酸化效果指标COD去除率和VFA产量，将这些对采集到的数据进行异常值检测，以识别并去除超出正常波动范围的无效或错误数据点；其边权重，以确保时空图在建模时能够捕捉到关键的控制变量与结果变量间的因果联系；该方法适用于确定对曝气量和溶解氧浓度这两项关键参数具有直[0038]③动态时间规整(DTW)距离：在时间序列上采用DTW方法衡量参数间的模式相似[0043]本发明的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微[0044]本发明的结合时空图神经网络和强化学习调控曝气量实现石化废水高效低耗微在不同工况下的预测和调控性能；模型更新的周期根据工况变化的频率和水质要求来设器学习系统可以自动启用预设的应急策略，使其在突发事件中仍能维持稳定的工艺效果，多维度评估和优化模型的性能，使ST_GNN和强化学习模型能够持续学习和适应不同工况，[0069](1)在水解酸化池中设置监测点和监测收集数据的传感器，监测并收集水解酸化著波动是指参数值变化超过20以确保精细地捕捉系统的动态特征；方法进行补全，以避免数据的间断性影响模型的稳定性和连续性；清洗后的数据通过Z_[0071](3)引入基于时间序列的LSTM_Autoencoder模型识别多维数据中的异常值，异常进行聚类分析，以异常的标准是偏离群体密度的3倍标准差作为异常的标准进行识别并剔标准是通过设置偏离均值3倍标准差以上的范围或异常值阈值进行排除，保留直接因果影的量化是通过计算参数的标准差或变化系数(CoefficientofVariation,CV)来表达，优先选择参数的变化系数(CV)大于0.3时(即波动程度为均值的20％及以上)的参数，确保模[0073](5)将处理后的多维工艺参数数据构建时空图的节点，其中工艺参数数据为溶解加其边权重，以确保时空图在建模时能够捕捉到关键的控制变量与结果变量间的因果联[0076]③动态时间规整(DTW)距离：在时间序列上采用DTW方法衡量参数间的模式相似[0080](1)通过相关性分析计算各节点间的皮尔逊相关系数，识别参数之间的基本线性[0082](3)采用核岭回归来构建非线性关系较复杂的节点对的边特征值，进一步量化这[0084](5)最终得到的动态图数据集按时间序列输入到ST_GNN模型中进行训练，ST_GNN[0088](3)为了评估模型的泛化性能，采用五折交叉验证方法，将图数据集分为五个子损失函数来优化ST_GNN模型的预测精度，其中损失函数包括对微氧水解酸化效果COD去除[0097](1)将训练好的ST_GNN模型嵌入污水处理厂的自动控制系统中，通过传感器网络[0098](2)根据ST_GNN模型的输出，调整曝气设备的运行参数，即鼓风机功率和曝气时[0099](3)系统同时记录每次调整后的水解酸化效果指标COD去除率和VFA产量，将这些[0100]本实施例1步骤五中的ST_GNN模型的BOD预测曲线与水解酸化池的实测BOD曲线的的波动区