公开(公告)号：CN118915642A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410944757.X

申请日：2024-07-15

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 王鸿程 ,  王煜琪 ,  殷万欣 ,  宋云鹏 ,  吕家强 ,  李贺文 ,  王爱杰

IPC: G05B19/418 ,  C02F1/52

Abstract: 本发明涉及污水处理技术领域，具体涉及一种基于图像信息的絮凝过程智能投药控制方法。获取进水水质监测数据集、过程水质监测数据集、出水水质监测数据集、设备工况监测数据集、投药量监测数据集以及絮凝区表面状态监测数据集；将进水水质、过程水质、出水水质、设备工况以及投药量监测数据集融合为水质工况投药融合数据集，将絮凝区表面状态以及投药量监测数据集融合为图像投药融合数据集；将水质工况投药融合数据集输入可调参数的K近邻回归子模型中，将图像投药融合数据集输入可调参数的目标检测子模型中。将两个模型结果融合为图信息融合模型，按照百分比误差归一化后的权重系数融合。

公开(公告)号：CN116990251A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202311001761.4

申请日：2023-08-09

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 王鸿程 ,  邓尚雯 ,  周涵博 ,  殷万欣 ,  王爱杰

IPC: G01N21/33 ,  G01N21/31 ,  G01N21/64 ,  G01N21/01

Abstract: 本发明涉及一种可连续进样的多光谱耦合的排水管道TOC监测装置，包括沉淀单元、进样单元、检测单元，沉淀单元与进样单元之间通过泵连接，沉淀箱的进水管与排水管道连接，出水管连接泵，将沉淀箱中的上清液送入进样单元；进样单元包括进样转盘，进样转盘间隔设定时间转动一格，将水样送入检测单元；检测单元包括基体，基体设有进样管，进样管的一端与进样单元连接，水样在进样管的位于基体中的部分形成水柱，基体一侧设有入射通道且垂直于水柱，基体的与入射通道相对的一侧设有紫外探测器；基体中还设有荧光通道，荧光通道配设有荧光探测器。该监测装置经一次进样可获得紫外可见全光谱数据和荧光光谱数据，得到准确的TOC浓度数据，测量范围更广。

公开(公告)号：CN118954809A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410936945.8

申请日：2024-07-12

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 王鸿程 ,  王煜琪 ,  刘清轶 ,  李贺文 ,  宋云鹏 ,  殷万欣 ,  王爱杰

IPC: C02F9/00 ,  C02F7/00 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  C02F1/00 ,  C02F3/30

Abstract: 本发明涉及污水处理技术领域，具体涉及一种基于加权融合模型的污水处理智能曝气控制方法。获取进水水质监测数据集、过程水质监测数据集、出水水质监测数据集、曝气量监测数据集以及设备工况监测数据集。将进水水质监测数据集、过程水质监测数据集、出水水质监测数据集以及曝气量监测数据集融合为水质曝气融合数据集，将设备工况监测数据集和曝气量监测数据集融合为工况曝气融合数据集。将水质曝气融合数据集输入可调参数的深度人工神经网络子模型中，将工况曝气融合数据集输入可调参数的长短期记忆神经网络子模型中。将两个模型结果融合为可调参数的人工神经网络和长短期记忆网络融合模型，按照百分比误差归一化后的权重系数融合。

公开(公告)号：CN118778563A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410745808.6

申请日：2024-06-11

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 王鸿程 ,  王煜琪 ,  陈家冀 ,  殷万欣 ,  赵奕为 ,  刘帅 ,  王爱杰

IPC: G05B19/418 ,  G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  C02F7/00

Abstract: 本发明涉及污水处理技术领域，具体涉及一种基于多态数据融合的污水处理曝气智能控制方法。根据进水监测和过程监测的水质指标获取进水水质态监测数据集和过程水质态监测数据集，根据污水处理设备进行设备数据采集获取设备态监测数据集，根据图像检测进行生化段好氧池视频态监测数据集。将进水水质态监测数据集，过程水质态监测数据集，设备态监测数据集和好氧池视频态监测数据集融合。将融合数据集输入可调参数的深度人工神经网络模型中，输出鼓风机曝气提供的氧气量，从而对曝气处理过程进行控制。本发明方法可实现精准的故障诊断和预警，提供数据驱动的决策支持，减少能耗和运行成本，提升污水处理效果，推动污水处理系统向智能化方向发展。

公开(公告)号：CN116306299A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310292007.4

申请日：2023-03-23

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 王鸿程 ,  吕家强 ,  殷万欣 ,  宋云鹏 ,  陈家骥 ,  王爱杰

IPC: G06F30/27 ,  G01N33/18 ,  G01F1/00 ,  G06N3/08 ,  G16C20/70 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种基于WATS‑LSTM耦合模型的城市污水管道中硫化氢预测方法及装置，方法包括：采集污水管道数据并利用采集数据构建污水管道WATS模型；利用模拟退火算法对WATS模型参数进行更新并进行校验；将校验后的WATS模型生成的水质数据和采集数据作为因变量数据矩阵并进行标准化处理，根据碎石检验确定公因子数并对因变量数据矩阵进行因子分析得到因子得分矩阵；将因子得分矩阵分为训练集和测试集，利用训练集对LSTM模型进行训练，输出归一化的硫化氢排放量；对LSTM模型的输出结果进行反向归一化得到硫化氢排放量预测值。本发明基于WATS模型和LSTM模型的耦合，能够克服单一模型的局限性，提高预测精度；能够自适应地学习新的数据模式，预测模型具有良好的泛化能力。