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技术指标：达成水质要求，药剂投加量偏大率10%以内。

先进性：本发明涉及到BP神经网络在自动控制应用的技术领域，具体来说，根据采集的历史数据包括关键传感器参数、投加量和人员的经验等，通过BP神经网络等方式建立以原水的浊度、流量、PH/温度、电导（可选）、溶解氧（可选）、滤前滤后水的浊度、矾花的等效直径（可选）等信息作为输入，投加量作为输出的投加模型。并将模型应用到PLC上进行自动控制。

应用前景：PAC等药剂为水厂运行日常不间断投加的药剂，投加量须根据进厂水质情况进行调整。目前有许多的自来水厂仍然沿用着人工凭经验、看“矾花”的方式，粗略的调节加药计量泵的冲程来控制加药量；或者是采用由进水浊度进行简单的开环控制。实践证明，这些方法既造成了大量的絮凝剂及人力的浪费，又由于加药凝絮过程本身存在的严重滞后现象，而使其无法准确的将出水浊度控制在符合标准的范围内。运用BP神经网技术建立的药剂投加自适应专家系统可以提高自来水厂出水水质，降低絮凝剂等药剂原料的浪费。

专利名称:

药剂投加自适应专家系统

专利号:

2018SR914783