本發(fā)明涉及超濾控制，尤其涉及一種化學(xué)水超濾過程智能控制系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、超濾控制技術(shù)領(lǐng)域涉及使用膜技術(shù)進(jìn)行流體分離的過程控制系統(tǒng)。超濾是一種利用半透膜來去除水中懸浮顆粒和溶質(zhì)分子的過程，尤其適用于去除蛋白質(zhì)、病毒、細(xì)菌和其他大分子，旨在優(yōu)化過濾效率，降低能耗，并保證過程的穩(wěn)定性和可靠性，利用傳感器、實時數(shù)據(jù)處理和自動調(diào)節(jié)技術(shù)，以實現(xiàn)過程參數(shù)的最優(yōu)化，如流速、壓力和溫度的調(diào)整，不僅提升超濾系統(tǒng)的性能，也有助于延長膜的使用壽命和減少維護(hù)需求。

2、其中，化學(xué)水超濾過程的智能控制系統(tǒng)的主要用途是自動調(diào)節(jié)和控制化學(xué)水處理過程中的超濾操作，確保處理效果和效率。通過智能控制技術(shù)，系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測和調(diào)整過濾參數(shù)，如壓力、流量和溫度，以適應(yīng)不同的處理需求和環(huán)境條件，不僅提高了超濾過程的穩(wěn)定性和可靠性，也顯著提升了水處理的質(zhì)量和效率，適用于工業(yè)廢水處理、飲用水凈化等多種場景。

3、盡管現(xiàn)有超濾控制技術(shù)包括傳感器和實時數(shù)據(jù)處理，其通常在實時動態(tài)適應(yīng)性方面表現(xiàn)不足，尤其是在處理高變異性的輸入條件時。在快速變化的工業(yè)應(yīng)用中，傳統(tǒng)系統(tǒng)往往不能即時調(diào)整參數(shù)，導(dǎo)致處理效率和水質(zhì)的波動。例如，在突發(fā)高污染事件時，缺乏即時響應(yīng)機(jī)制的系統(tǒng)可能無法有效適應(yīng)突增的污染負(fù)荷，進(jìn)而影響整體的過濾性能。此外，現(xiàn)有技術(shù)在早期故障檢測方面也存在局限，較小的設(shè)備異常往往未能及時識別，導(dǎo)致更大的維護(hù)問題和成本。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點，而提出的一種化學(xué)水超濾過程智能控制系統(tǒng)及方法。

2、為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：一種化學(xué)水超濾過程智能控制系統(tǒng)包括：

3、超濾數(shù)據(jù)采集模塊通過傳感器連續(xù)監(jiān)控和收集壓力、溫度和流速數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行時間序列化處理，生成監(jiān)測數(shù)據(jù)集；

4、污染物積累分析模塊通過所述監(jiān)測數(shù)據(jù)集，執(zhí)行流體分布映射，分析污染物累積趨勢和區(qū)域，確定關(guān)鍵區(qū)域，生成污染分布圖；

5、流體動態(tài)調(diào)節(jié)模塊根據(jù)所述污染分布圖，實時調(diào)整流體流向和速度，在關(guān)鍵區(qū)域進(jìn)行局部調(diào)節(jié)，優(yōu)化流體分布規(guī)避污染積累，生成流體動態(tài)調(diào)節(jié)記錄；

6、膜阻塞預(yù)警模塊基于所述流體動態(tài)調(diào)節(jié)記錄，進(jìn)行流速和壓力的連續(xù)監(jiān)控，對比設(shè)定閾值，分析預(yù)測潛在膜阻塞點，并執(zhí)行預(yù)警機(jī)制，發(fā)出阻塞預(yù)警信號；

7、性能監(jiān)控模塊分析所述阻塞預(yù)警信號，結(jié)合聲學(xué)和振動數(shù)據(jù)，識別膜破損和密封失效的早期指標(biāo)，并進(jìn)行穩(wěn)定性分析，生成性能穩(wěn)定性監(jiān)測記錄；

8、超濾參數(shù)優(yōu)化模塊基于所述性能穩(wěn)定性監(jiān)測記錄，進(jìn)行壓力調(diào)整、流速優(yōu)化和溫度控制，通過實時反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)動態(tài)調(diào)整，生成智能控制參數(shù)優(yōu)化方案。

9、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述監(jiān)測數(shù)據(jù)集包括流體壓力數(shù)據(jù)、環(huán)境溫度數(shù)據(jù)和動態(tài)流速數(shù)據(jù)，所述污染分布圖包括污染密度級別和影響區(qū)域范圍，所述流體動態(tài)調(diào)節(jié)記錄包括區(qū)域調(diào)整細(xì)節(jié)記錄、流體行為改變分析結(jié)果和調(diào)節(jié)反饋效果，所述阻塞預(yù)警信號包括警報觸發(fā)條件、阻塞概率評估記錄和預(yù)警發(fā)出時間點，所述性能穩(wěn)定性監(jiān)測記錄包括設(shè)備異常指標(biāo)、運(yùn)行偏差記錄和維護(hù)預(yù)警信息，所述智能控制參數(shù)優(yōu)化方案包括壓力調(diào)整指南、流速調(diào)整措施和溫度管理策略。

10、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述超濾數(shù)據(jù)采集模塊包括數(shù)據(jù)監(jiān)測子模塊、數(shù)據(jù)處理子模塊、數(shù)據(jù)集生成子模塊，

11、數(shù)據(jù)監(jiān)測子模塊通過接入壓力、溫度和流速傳感器，定期收集參數(shù)的實時數(shù)據(jù)，記錄數(shù)據(jù)的時間戳信息，構(gòu)建并輸出實時數(shù)據(jù)流；

12、數(shù)據(jù)處理子模塊根據(jù)所述實時數(shù)據(jù)流，對數(shù)據(jù)按時間序列進(jìn)行排序，執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗，同步對傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)，得到序列化處理數(shù)據(jù)；

13、數(shù)據(jù)集生成子模塊基于所述序列化處理數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合分析，整合所有時間點的數(shù)據(jù)信息，生成監(jiān)測數(shù)據(jù)集。

14、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述污染物積累分析模塊包括數(shù)據(jù)映射子模塊、趨勢分析子模塊、關(guān)鍵區(qū)域確定子模塊，

15、數(shù)據(jù)映射子模塊通過所述監(jiān)測數(shù)據(jù)集，執(zhí)行流體分布映射，結(jié)合gis技術(shù)定位每個數(shù)據(jù)點的空間坐標(biāo)，生成流體分布圖；

16、趨勢分析子模塊基于所述流體分布圖，進(jìn)行統(tǒng)計分析，識別污染物在差異區(qū)域的累積趨勢，計算污染增長速率，分析變化模式，得到累積趨勢圖；

17、關(guān)鍵區(qū)域確定子模塊采用所述累積趨勢圖，結(jié)合環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)和公共健康數(shù)據(jù)，進(jìn)行多因素分析，識別受污染最嚴(yán)重的關(guān)鍵區(qū)域，生成污染分布圖。

18、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述污染增長速率，按照公式，

19、

20、進(jìn)行計算，其中，y代表增長速率值，x1代表流體在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的累積污染物濃度，x2代表區(qū)域面積，x3代表流體速度，x4代表時間跨度，x5代表流體溫度。

21、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述流體動態(tài)調(diào)節(jié)模塊包括實時監(jiān)控子模塊、調(diào)節(jié)策略子模塊、記錄生成子模塊，

22、實時監(jiān)控子模塊結(jié)合所述污染分布圖，接收實時數(shù)據(jù)，收集當(dāng)前流體在關(guān)鍵區(qū)域的流向和速度信息，利用傳感器網(wǎng)絡(luò)捕捉流體狀態(tài)變化，確定當(dāng)前流體分布狀態(tài)，生成流體狀態(tài)圖；

23、調(diào)節(jié)策略子模塊基于所述流體狀態(tài)圖，分析污染區(qū)域的流體動態(tài)，優(yōu)化流向和調(diào)整速度并模擬調(diào)節(jié)效果，預(yù)測調(diào)節(jié)后的流體路徑，得到調(diào)節(jié)策略記錄；

24、記錄生成子模塊采用所述調(diào)節(jié)策略記錄，記錄調(diào)整時間點、實際位置、流向變更和速度調(diào)整的數(shù)據(jù)，整理并輸出流體動態(tài)調(diào)節(jié)記錄。

25、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述膜阻塞預(yù)警模塊包括數(shù)據(jù)監(jiān)控子模塊、阻塞分析子模塊、預(yù)警信號發(fā)出子模塊，

26、數(shù)據(jù)監(jiān)控子模塊通過接入所述流體動態(tài)調(diào)節(jié)記錄，連續(xù)監(jiān)控膜表面的流速和壓力數(shù)據(jù)，實時分析流體行為，檢測流速和壓力是否超出預(yù)設(shè)安全閾值，生成實時監(jiān)控數(shù)據(jù)；

27、阻塞分析子模塊基于所述實時監(jiān)控數(shù)據(jù)，對超閾值的流速和壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，識別潛在膜阻塞點，評估阻塞的嚴(yán)重性和潛在位置，得到潛在膜阻塞分析結(jié)果；

28、預(yù)警信號發(fā)出子模塊根據(jù)所述潛在膜阻塞分析結(jié)果，確定阻塞的高風(fēng)險區(qū)域，立即啟動預(yù)警機(jī)制，通過聲音和光信號發(fā)出阻塞預(yù)警，生成阻塞預(yù)警信號。

29、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述性能監(jiān)控模塊包括信號分析子模塊、早期指標(biāo)識別子模塊、穩(wěn)定性分析子模塊，

30、信號分析子模塊基于所述阻塞預(yù)警信號，使用傳感器記錄設(shè)備運(yùn)行時產(chǎn)生的聲音和振動頻率，進(jìn)行頻譜分析，識別異常模式，生成聲振信號分析結(jié)果；

31、早期指標(biāo)識別子模塊采用所述聲振信號分析結(jié)果，與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，識別與膜破損和密封失效相關(guān)聯(lián)的信號模式，確認(rèn)故障發(fā)生前的早期指標(biāo)，得到早期風(fēng)險指標(biāo)記錄；

32、穩(wěn)定性分析子模塊基于所述早期風(fēng)險指標(biāo)記錄，進(jìn)行綜合設(shè)備性能穩(wěn)定性分析，評估指標(biāo)與設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)系，確定設(shè)備的健康狀況，生成性能穩(wěn)定性監(jiān)測記錄。

33、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述超濾參數(shù)優(yōu)化模塊包括壓力調(diào)整子模塊、流速優(yōu)化子模塊、溫度控制子模塊，

34、壓力調(diào)整子模塊基于所述性能穩(wěn)定性監(jiān)測記錄，分析歷史壓力數(shù)據(jù)和當(dāng)前運(yùn)行狀況，調(diào)整壓力至最優(yōu)水平，生成優(yōu)化壓力參數(shù)；

35、流速優(yōu)化子模塊使用所述優(yōu)化壓力參數(shù)，結(jié)合實時反饋數(shù)據(jù)，調(diào)整流速設(shè)置，匹配過濾需求和防止膜阻塞，并實時監(jiān)控流速變化，得到流速調(diào)整結(jié)果；

36、溫度控制子模塊根據(jù)所述流速調(diào)整結(jié)果，監(jiān)控化學(xué)反應(yīng)過程中的溫度變化，動態(tài)調(diào)整過程溫度，維持超濾效率和膜壽命，綜合輸出智能控制參數(shù)優(yōu)化方案。

37、一種化學(xué)水超濾過程智能控制方法，包括以下步驟：

38、s1：通過壓力、溫度和流速傳感器，收集參數(shù)的實時數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)按時間序列進(jìn)行排序，執(zhí)行數(shù)據(jù)清洗校準(zhǔn)，整合所有時間點的數(shù)據(jù)信息，生成監(jiān)測數(shù)據(jù)集；

39、s2：通過所述監(jiān)測數(shù)據(jù)集，執(zhí)行流體分布映射，定位每個數(shù)據(jù)點的空間坐標(biāo)，識別污染物在差異區(qū)域的累積趨勢，計算污染增長速率并分析變化模式，得到累積趨勢圖；

40、s3：采用所述累積趨勢圖，進(jìn)行多因素分析，識別受污染最嚴(yán)重的關(guān)鍵區(qū)域，收集當(dāng)前流體在關(guān)鍵區(qū)域的流向和速度信息，確定當(dāng)前流體分布狀態(tài)，生成流體狀態(tài)圖；

41、s4：基于所述流體狀態(tài)圖，分析污染區(qū)域的流體動態(tài)，優(yōu)化流向和調(diào)整速度并進(jìn)行模擬預(yù)測，同步記錄調(diào)整時間點、實際位置、流向變更和速度調(diào)整的數(shù)據(jù)，得到流體動態(tài)調(diào)節(jié)記錄；

42、s5：通過所述流體動態(tài)調(diào)節(jié)記錄，連續(xù)監(jiān)控膜表面流速和壓力數(shù)據(jù)，檢測是否超出預(yù)設(shè)安全閾值，根據(jù)超閾值數(shù)據(jù)識別潛在膜阻塞點，確定阻塞的高風(fēng)險區(qū)域，啟動預(yù)警機(jī)制并發(fā)出阻塞預(yù)警，生成阻塞預(yù)警信號；

43、s6：基于所述阻塞預(yù)警信號，記錄設(shè)備運(yùn)行時產(chǎn)生的聲音和振動頻率，進(jìn)行頻譜分析并識別異常模式，與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，確認(rèn)故障發(fā)生前的早期指標(biāo)，確定設(shè)備的健康狀況，輸出性能穩(wěn)定性監(jiān)測記錄。

44、s7：基于所述性能穩(wěn)定性監(jiān)測記錄，調(diào)整壓力至最優(yōu)水平，結(jié)合實時反饋數(shù)據(jù)調(diào)整流速設(shè)置，匹配過濾需求和防止膜阻塞，同步監(jiān)控化學(xué)反應(yīng)過程中的溫度變化，動態(tài)調(diào)整過程溫度，綜合輸出智能控制參數(shù)優(yōu)化方案。

45、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果在于：

46、本發(fā)明中，通過對流體動態(tài)的細(xì)粒度調(diào)節(jié)和連續(xù)監(jiān)控，實現(xiàn)對超濾過程中關(guān)鍵變量的精確控制，適應(yīng)性調(diào)節(jié)顯著提高超濾系統(tǒng)對環(huán)境變化的響應(yīng)速度和處理質(zhì)量，通過集成聲學(xué)和振動監(jiān)測數(shù)據(jù)，能夠及早檢測出設(shè)備的微小異常，實現(xiàn)對潛在故障的早期預(yù)警，極大地降低因設(shè)備故障引起的意外停機(jī)風(fēng)險，實時反饋機(jī)制使得參數(shù)調(diào)整不僅基于實際操作數(shù)據(jù)，而且更符合實時性和準(zhǔn)確性要求，從而確保超濾過程在效率和穩(wěn)定性上都得到了實質(zhì)性提升。