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龙图腾网获悉广西博世科环保科技股份有限公司申请的专利一种污水处理场景下的人工智能自动化投药方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114648238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210329084.8，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种污水处理场景下的人工智能自动化投药方法是由陆立海;洪雷;方圆;王德凯;杜镭;成刚;田冬梅;何华生;覃日帮;林日团;李文文;李庆金;梁传顺设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种污水处理场景下的人工智能自动化投药方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种污水处理场景下的人工智能自动化投药方法，包括如下步骤：基于正式投产污水处理场景下的投药效果进行预测分析，获取有偏数据集合D1形成正向投药预测模型；在同一投药生产工艺环境下，采用实验环境与正向投药预测模型相互关联，在同等环境下获取实验环境下的异常边界样本数据集合D2；合并有偏数据集合D1和异常边界样本数据集合D2作为逆向投药预测模型的训练样本集合，重新训练逆向投药预测模型，获取最终的投药预测试剂量。本发明能针对不同污水的药剂投加场景，仅通过较少的几个业界通用指标，结合往期有偏实际生产数据以及小规模实验数据并通过MLP多层感知机网络进行训练，实现可具备落地量产实施的自动化精准投药方案。

本发明授权一种污水处理场景下的人工智能自动化投药方法在权利要求书中公布了：1.一种污水处理场景下的人工智能自动化投药方法，其特征在于：包括如下步骤： 基于正式投产污水处理系统场景下的投药效果进行预测分析，获取有偏数据集合D1形成正向投药预测模型； 基于正式投产污水处理场景下的投药效果进行预测分析包括如下步骤： 步骤:10：在正式投产的生产环境下收集往期投药有偏数据作为训练样本，并对训练样本行归一化处理和指标真值恢复处理； 步骤:11：选取入水特征指标和出水特征指标，以污水的入水特征指标作为输入指标，并为每个输入指标提取n次方值作为基础特征； 步骤:12：将基础特征输入正向投药预测模型进行预测分析，获取支持根据输入指标预估的输出指标； 在同一投药生产工艺环境下，基于正式投产污水系统场景按等比例缩小的方式制作一套实验系统场景下的实验模型，采用实验模型与正向投药预测模型相互关联，在同等环境下获取实验环境下的异常边界样本数据集合D2；并按照等比缩量投药方式，补充实验环境下的异常边界样本数据集合D2，实现样本增强； 采用实验环境与正向投药预测模型相互关联包括步骤如下： 步骤20：基于正式投产污水系统场景按等比例缩小的方式制作一套实验系统场景下的实验模型，采用与正式投产的生产环境下同等工艺的实验环境，根据正式投产生产环境的投药量，按照等比缩量投药方式分别收集实验环境下的非超标区域的入水特征指标和出水特征指标以及超标区域的入水特征指标和出水特征指标；借助正向投药预测模型进行关联训练时，采用三层串联结构的MLP多层感知机神经网络，针对不同污水处理场景进行自动训练分析污水多个入水特征输入指标之间的关系，获取投药预测试剂量； 步骤21：选取与正式投产的生产环境下同等的入水特征指标和出水特征指标，以此作为实验环境下的训练样本； 步骤22：将实验环境下的训练样本借助正向投药预测模型进行关联训练，获取实验环境下的异常边界样本数据的预测指标； 步骤23：为每个异常边界样本数据的预测指标提取n次方值作为基础特征； 步骤24：对提取后的各指标进行归一化处理，获取实验环境下根据输入指标预估的输出指标； 合并有偏数据集合D1和异常边界样本数据集合D2作为逆向投药预测模型的训练样本集合，重新训练逆向投药预测模型，获取最终的投药预测试剂量； 重新训练逆向投药预测模型，获取最终的投药预测试剂量包括如下步骤： 步骤:30：将正式投产的生产环境的有偏数据和实验环境下的异常边界样本数据进行合并作为智能投药的训练样本集合； 步骤:31：对智能投药的训练样本集合进行归一化处理，选取智能投药的训练样本集合的入水特征指标和出水特征指标，并为每个输入指标提取n次方值作为基础特征； 步骤:32：将基础特征逆向输入正向投药预测模型进行逆向训练，获取逆向训练的投药预测指标。

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