引用格式：李澤楷，章杰. 融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝投藥模型研究［J］.網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理，2025，44（5）：29-34.
引言
隨著我國(guó)城市化建設(shè)步伐的推進(jìn)和城市經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，水污染問(wèn)題日益突出［1］。水處理過(guò)程，由于受很多因素影響，具有高度復(fù)雜性、不確定性以及非線性，水質(zhì)凈化的難度也是數(shù)倍增加。
目前，污水處理過(guò)程中存在水質(zhì)監(jiān)測(cè)時(shí)效性低、出水水質(zhì)超標(biāo)、運(yùn)行能耗過(guò)高、多種凈水劑投放量無(wú)法預(yù)測(cè)等諸多問(wèn)題，具有實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和凈水劑投放量預(yù)測(cè)功能的監(jiān)測(cè)站點(diǎn)作為改善污水處理運(yùn)行效果和提高運(yùn)行效率的關(guān)鍵，已成為污水處理廠的重要選擇。由于原水水質(zhì)指標(biāo)和進(jìn)水流量之間是非線性關(guān)系，并具有一定的耦合性，同時(shí)還會(huì)受到諸如季節(jié)等因素的影響而變化，凈水劑中的混凝劑投放量的控制尤為困難?；炷に囎鳛樗幚硐到y(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，主要通過(guò)化學(xué)作用去除水體懸浮物［2］。其處理效能直接決定著后續(xù)工藝的穩(wěn)定性，因此需要根據(jù)原水水質(zhì)的周期性波動(dòng)、季節(jié)性差異及動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)控。然而傳統(tǒng)控制策略因水質(zhì)參數(shù)的強(qiáng)時(shí)變特性，往往難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的藥劑投加量調(diào)節(jié)，導(dǎo)致混凝劑投放精度難以保障。我國(guó)供水企業(yè)在混凝劑智能控制領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展相對(duì)滯后，長(zhǎng)期以來(lái)主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行藥劑投加決策［3-4］。
由于原水水質(zhì)與處理效果間存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，常規(guī)數(shù)學(xué)建模方法難以構(gòu)建精準(zhǔn)預(yù)測(cè)模型。在此背景下，基于深度學(xué)習(xí)的智能控制技術(shù)展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。該技術(shù)依托海量運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過(guò)自主特征提取和模式識(shí)別，無(wú)需預(yù)設(shè)固定模型結(jié)構(gòu)即可完成動(dòng)態(tài)優(yōu)化，已在多個(gè)工業(yè)場(chǎng)景中驗(yàn)證了其適應(yīng)復(fù)雜系統(tǒng)控制的準(zhǔn)確性與可靠性。近年來(lái)，水質(zhì)預(yù)測(cè)與優(yōu)化研究通過(guò)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用不斷突破。Im等人基于韓國(guó)33家凈水廠五年高分辨率時(shí)序數(shù)據(jù)，構(gòu)建覆蓋全國(guó)供水系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，其平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)9878%，最大預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率接近99.98%［5］。Cai等人提出的TWQ-TPN網(wǎng)絡(luò)通過(guò)時(shí)序特征提取與長(zhǎng)期波動(dòng)建模，在pH、濁度和余氯預(yù)測(cè)中實(shí)現(xiàn)行業(yè)領(lǐng)先性能，并通過(guò)消融實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了模型設(shè)計(jì)的有效性［6］。Torky等人開(kāi)發(fā)的混合機(jī)器學(xué)習(xí)框架在飲用水安全分類任務(wù)中達(dá)到947%平均準(zhǔn)確率，其中隨機(jī)森林和光梯度提升機(jī)模型表現(xiàn)最佳，而水質(zhì)指數(shù)預(yù)測(cè)任務(wù)中輕量梯度提升回歸模型以0.99測(cè)試準(zhǔn)確率和低誤差率顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法［7］。Saroja等人采用LSTM和CNN分別構(gòu)建水質(zhì)指數(shù)預(yù)測(cè)與分類系統(tǒng)，其中LSTM模型以97%準(zhǔn)確率實(shí)現(xiàn)水質(zhì)指數(shù)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，CNN分類器則將錯(cuò)誤率降至002［8］。Sv等人設(shè)計(jì)的CNN-ELM混合異常檢測(cè)模型通過(guò)0.92的F1分?jǐn)?shù)顯著提升傳感器數(shù)據(jù)可靠性［9］。Mousavi等人通過(guò)小波去噪與ANFIS融合建模，使?jié)岫阮A(yù)測(cè)精度提升12%［10］。Trejo.Zuniga等人利用CNN突破傳統(tǒng)濁度測(cè)量局限，在實(shí)驗(yàn)室和實(shí)際水體分類中分別取得97%與85%準(zhǔn)確率，實(shí)現(xiàn)理論與實(shí)踐的平衡［11］。Zhu等人開(kāi)創(chuàng)的絮凝張量圖深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)以98%分類準(zhǔn)確率實(shí)現(xiàn)污染物快速識(shí)別，將絮凝過(guò)程反饋延遲縮短至實(shí)時(shí)水平［12］。針對(duì)原水水質(zhì)動(dòng)態(tài)變化對(duì)混凝效果的影響，深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)模型，能夠有效解析水質(zhì)指標(biāo)與藥劑投量的非線性關(guān)系。該方法利用海量水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，突破傳統(tǒng)固定建模的局限性，實(shí)現(xiàn)水質(zhì)波動(dòng)下的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。
本研究基于深度學(xué)習(xí)算法，建立水質(zhì)特征與投藥量的自適應(yīng)映射機(jī)制，通過(guò)實(shí)時(shí)解析濁度、pH值等關(guān)鍵參數(shù)的變化規(guī)律，動(dòng)態(tài)生成最優(yōu)投加策略。這種自主優(yōu)化機(jī)制不僅降低了水質(zhì)時(shí)變性對(duì)混凝工藝的干擾，同時(shí)依托多維數(shù)據(jù)融合分析，顯著提升了混凝劑調(diào)控的時(shí)效性與精準(zhǔn)度。
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作者信息：
李澤楷，章杰
(福州大學(xué)物理與信息工程學(xué)院微納器件與太陽(yáng)能電池研究所，福建福州350108)
