科创中国

行业领域

高技术服务业

需求背景

在污水处理过程中，污水通过工艺过程处理为合格排放的水，分别通过了物理化学和生物的过程，特别是在化学与生物过程中，是采用模型来支撑的，而模型算法是基于传感数据叠加各种处理手段,如曝气、加药、回流等环节来实现的；但由于反应过程是动态变化的，这就需要模型也需要动态执行，由于传统的PLC（可编程逻辑控制器）只能进行简单的逻辑运算，但PLC无法执行模型的动态算法，故只能将该模型置于多线程的智控器（可实运算人工智能算法的智控器）进行运算并指导各设备的运行；基于此，该研究为解决实现污泥模型与智控器耦合性问题，解决该问题后，大量污水处理的工艺皆可动态执行，而不止限于PLC的逻辑运算，其效果也是显而易见的。

需解决的主要技术难题

应用于污水处理的污泥模型和多线程人工智能硬件智控器需要解决的主要技术难题包括：

1. 污泥模型的建立和参数优化：污泥模型需要准确地描述污泥的物理、化学和生物过程，包括颗粒的沉降、氧化还原反应、微生物的生长和代谢等。建立和优化污泥模型是一个复杂的过程，需要深入理解污水处理过程和污泥的特性。

2. 污泥处理过程的优化：污泥处理过程中存在着多个环节，如污泥浓缩、消化、脱水等，需要对每个环节进行优化，以提高处理效率和降低能耗。优化污泥处理过程需要考虑不同环节之间的相互作用和协调。

3. 多线程人工智能硬件智控器的设计和开发：多线程人工智能硬件智控器需要具备高性能的计算和处理能力，能够实时地对污水处理过程进行监测和控制。同时，智控器还需要具备高可靠性和实时性，以确保系统的稳定运行。

4. 数据采集和处理：污水处理过程中会产生大量的数据，包括传感器采集的实时数据、历史数据等。如何有效地采集和处理这些数据，提取有用的信息，对污水处理过程进行监测和控制，是一个重要的技术难题。

5. 智能算法的应用：多线程人工智能硬件智控器需要应用智能算法对污水处理过程进行优化和控制。例如，可以使用机器学习算法对污泥模型进行建模和优化，使用强化学习算法对污水处理过程进行控制和决策。

6. 硬件与软件的集成：多线程人工智能硬件智控器需要将硬件和软件进行有效的集成，以实现智能化的污水处理控制。这涉及到硬件设计、软件开发、通信协议等多个方面的技术难题。

期望实现的主要技术目标

研究突破成功后，该研究可广泛应用于各大污水处理厂，在社会效益方面：1大大提高污水的出水水质，提高污水达标率，提高整个污水行业的处理水平，2.为全国整体污水处理排放做出里程碑式的贡献。在经济效益方面，1.为单个污水处理厂节约大量电费、药剂、人工费，减少了运维工程师的工作量；2.提高整个污水行业运维效率，实现集约化运维。

处理进度