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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于高斯函数特征提取的污水处理智能调控方法及系统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：CN119847085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411965025.5，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权基于高斯函数特征提取的污水处理智能调控方法及系统是由杨珊珊;丁杰;代伟;孙汉钧设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高斯函数特征提取的污水处理智能调控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于污水处理技术领域，提供了基于高斯函数特征提取的污水处理智能调控方法及系统，旨在通过数据驱动的方式优化污水处理过程；该方法包括以下步骤：首先，通过仿真模拟器采集外置反应器的时序数据；然后对时序数据进行预处理；接着建立污水厂反应池的底物动力学函数；基于该动力学函数，结合微分方程，建立数据驱动模型并对其进行校准和验证；进一步，对污水厂的关键控制参数进行动态调控，以实现最低能耗和最佳出水水质；最后，通过实时更新外置反应器数据和高斯参数，生成实时控制信号，优化污水处理厂的运行。该方法具有自适应能力，可实时优化污水处理过程，降低能耗并提高处理效率，特别适用于AO脱氮工艺的智能控制。

本发明授权基于高斯函数特征提取的污水处理智能调控方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于高斯函数特征提取的污水处理智能调控方法，其特征在于，包括： 步骤1.将两个外置反应器分别作为污水厂缺氧池和好氧池的仿真模拟器进行时间序列数据的采集，同时采集污水处理厂的进水水质的水量和出水水质的时间序列数据，建立外置反应器数据集和污水厂数据集的数据库； 步骤2.将外置反应器数据集中每组数据的各指标的时间序列数据进行预处理，然后将每组数据中各指标的时间序列数据分别对时间求二阶导数，得到二阶导数时间序列数据，对二阶导数时间序列数据采用高斯函数进行拟合，得到外置反应器的各监测指标的不同的初始浓度和曝气量下的高斯参数，建立包括外置反应器各监测指标的初始值、氧传递系数和高斯参数的特征参数数据库； 步骤3.将特征参数数据库中两个外置反应器的初始值和曝气量与对应的高斯参数进行曲面拟合，得到高斯参数多项式，将高斯参数多项式带入到高斯函数中，并对以时间为变量的高斯函数进行一次积分，得到底物的动力学，该动力学为污水厂反应池的底物动力学； 步骤4.根据得到的污水厂反应池的底物动力学，结合连续流污水厂微分方程的建模方法，建立数据驱动模型，该模型以污水厂进水水质为输出，得到出水水质的预测值，根据真实测量的进水和出水水质进行数据驱动模型的校准和验证； 具体而言，根据得到的外置反应器的底物动力学，结合连续流污水厂微分方程的建模方法，得到污水处理厂的反应池的底物浓度累积速率，公式如下： 式中，Sj为反应池中底物j的浓度，Sj,inf为底物j的进水水质，HRT为i反应过程的水力停留时间； 步骤5.结合多目标优化算法和数据驱动模型，以能耗和出水水质浓度最低为目标，对污水厂的运行控制参数氧传递系数和硝化液回流率进行调控，生成动态调控策略； 步骤6.通过定时新采集的外置反应器时间序列数据，实时更新高斯参数的多项式，更新数据驱动模型，根据更新的数据驱动模型和多目标优化算法实时更新运行调控策略，进一步的将更新的策略转为控制信号，传递给污水处理厂的曝气机和硝化液回流泵； 所述步骤3中污水厂反应池的近似底物动力学，公式如下所示： 式中，f'xi,j为i反应过程j底物的动力学函数，γ为修正参数，HRT为i反应过程的水力停留时间，Ai,j，μi,j，σi,j为高斯函数的参数，其中i表示缺氧或好氧过程，j表示BOD，氨氮或总氮指标。

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