基于数据挖掘的智慧水务平台构建及控制技术

发布时间: 2024-11-09

基本信息

合作方式：技术转让

成果类型：发明专利,软件著作权

行业领域：

信息传输、软件和信息技术服务业,软件和信息技术服务业

成果介绍

团队在国内外率先开展了智慧水务基础支撑技术的研究工作，在国外及国内多省份已开展了市场推广，在该领域国际著名期刊发表论文多篇，技术水平处于世界先进水平。

成果亮点

（1）用于解决污水处理过程在线监测仪表投资及维护成本高的问题。部分在线水质指标变量监测分析仪（如 COD、总磷）响应时间过长，而其他状态变量则无法实时在线监测，无法满足实时控制的需求。本项目基于数据挖掘算法构建虚拟监测模型用于取代部分难监测变量的仪表硬件，同时将虚拟 139 监测模型输出变量作为高级控制算法的输入变量，克服制约污水处理厂智能化的主要瓶颈，是本项目的特色与创新之处，同时也对污水处理工艺过程监测控制机制的研究具有普遍的借鉴意义。（2）利用大数据分析和人工算法对污水处理智能化运行过程中的异常现象进行模式识别，确保污水处理厂运行过程中的数据和网络安全。

团队介绍

青岛理工大学研究团队与挪威生命科技大学联合研发的水环境虚拟监测技术解决了制约水处理行业智能化发展的瓶颈问题，可以作为智慧水务建设的基础支撑技术。该技术是基于数据挖掘和机器学习算法开发的工艺监测方法，利用现有仪表网络，对数据进行深度挖掘并构建机器学习算法模型用于实时运算难获取的水质指标，为解决制约实现智能水务管理的瓶颈问题提供了可能性。

成果资料

成果综合评价报告

评价单位：- (-) 评价时间：2024-11-24

杜晓伟

包头市盈辉企业管理服务有限公司

中级技术经纪人

综合评价

该成果在技术创新和市场应用方面均表现出色，为水务行业的智能化管理提供了有力的技术支持。特别是在技术层面，该技术突破了传统水务管理的局限，实现了对水务数据的深度挖掘和实时分析，显著提升了水务管理的智能化水平。同时，该技术还具备操作简便、运行稳定等优点，具有很高的实用价值。评价专家组建议，项目团队应继续深化研究，优化技术性能，拓展应用范围，为更多水务企业提供优质的智慧水务平台构建及控制技术服务。