9·杨卫民-市政污水处理多目标多变量寻优控制技术研究及应用.pdf

1、a市政污水处理多目标多变量寻优控制技术研究及应用精准化控制智能化运维AI辅助决策武汉科迪智能环境股份有限公司 人工智能与自动化学院School of Artificial Intelligence and Automation.HUST报告人：杨卫民活性污泥法市政污水处理目前最常用的处理方法，通过利用污水中微生物的生化反应和凝聚吸附作用来去除污水中的有机污染物。基于化学、微生物学、物理和生物工艺工程、数学和建模的基本第一原理方法-活性污泥模型。活性污泥模型是指利用一组微分方程来描述污水处理过程中各种污染物质与微生物之间复杂生化反应过程的数学模型。生物废水处理：原理、建模和设计ASM1:8种生化

2、反应过程，13种反应组分和19个模型参数。ASM2：19种生化反应过程和64个模型参数。ASM2D：新增反硝化聚磷菌，反应同步反硝化和除磷过程。ASM3:13个反应组分和12个反应过程。改良A/A/O处理工艺MBR处理工艺多样化的工艺A/A/O；MBR；氧化沟；多段AO；SBR多变量的调节手段内回流、外回流、剩余污泥、多点进水比例、曝气量控制、碳源补充、生物除磷、化学除磷、泥龄调节、水力滞留HRT具有时变特征的市政污水进水水量、水质（组分）、水温持续提升的出水控制指标TN、NH3/NH4+、TP、COD、SS真实实体收集预处理存储动作理解数字孪生原始数据驱动维护管理操作数据清洗各种数据控制动作

3、分析预测建模数据挖掘数字孪生五大特征1.对应物理实体2.实时数据连接3.机理模型自动更新方法4.数据挖掘5.预测分析基于数字孪生DT技术的市政污水处理多目标多变量控制寻优技术传感/控制数据收集和来源数据整合分析可视化传感器：压力、温度、流量等执行器：液压、电气、机械等高级监测：IoT,AMI,边缘设备等可操作的结果优化的性能业务和运营系统：LIMS、CIS、GIS、CMMS、CAD/BIM等空间性、交易性的、时间性的自动化系统：SCADA、遥感等属性：数据接收数据和集成管理数据驱动模型：机器学习，AI等基于物理学模型：水力学的生物学等（静态和动态）仿真和决策支持工具安全连接的实用程序物理系统数

4、字孪生知情决策用户体验假设的场景实时性能仪表板增强/虚拟现实移动警报高级自动化SWAN最先进的数字孪生体系架构3D场景模型基于数字孪生技术市政污水处理多目标多变量寻优技术污水处理机理模型数据驱动模型传统模拟仿真和数字孪生的区别决策支持速度较慢；模型输出是人工解释的人工解释输出和可执行操作基于静态数据集数据筛选和清理使用静态数据定期更新模型多样化的全系统信息，包括实时数据和元数据包括高级数据分析模型密切地表示物理系统，并持续动态地更新更快的决策支持；模型输出自动解释输出被自动解释，并提供实时警报、见解和行动传统模型数字孪生机理模型+数据驱动模型+3D 物理模型+高性能分布式时序数据库技术=真正的

5、数字孪生决策系统自主可控的建模工具所有方程在开源代码SumoSlangTM中均以Excel格式呈现符合IWA国际水协会标准 全球唯一的基于任务流部署模式的建模工具软件多元化的处理模块良好的数据接口开放性香港渠务署DSD 石湖墟污水处理厂工艺流程图香港渠务署DSD 石湖墟污水处理厂工艺机理模型图机理模型拟合准确度进水水质相关性分析AI 检测-在线仪器数据清理和“软传感器”missing valuesoutliers在线仪表实时数据清洗及插值EncoderDecoder基于Deep learning深度学习-堆叠式编码器SSAE技术的异常数据检测模型使用基于马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）的缺失数据

6、插补技术*本技术将用于香港渠务署石湖墟污水处理厂DT示范项目基于改进的Transformer异常检测模型和数据插补模型Data preprocessingStandardizationModel TrainingMissing Data InjectionModified Minimax Association LearningAnomaly DetectionData ImputationTraining ModelXTesting XAssociation-based Anomaly CriterionData RecoveryFill missing data with zeroLaye