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龙图腾网获悉广州水务环保技术有限公司申请的专利一种污水曝气智能自适应控制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：CN121292686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511851229.0，技术领域涉及：C02F7/00；该发明授权一种污水曝气智能自适应控制方法及系统是由吴旸;田卓;叶永鹏;谭泳斌;黄梓晴;姚瑛;严兴设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种污水曝气智能自适应控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种污水曝气智能自适应控制方法及系统，应用于活性污泥法污水处理的智能控制领域；该方法包括：通过传感器阵列采集进水水质参数并利用支持向量机识别异常波动，结合神经网络比对历史模式计算污染物浓度骤增概率，当超过阈值时基于进水流量与生化动力学参数计算响应延迟指标，并据此生成氧气注入序列以调控曝气设备，同时根据实时溶解氧数据进行闭环反馈调节；本发明通过上述方案，能够提前预测污染冲击并补偿系统滞后，实现供氧与负荷在时序上的精准匹配，有效提升出水水质稳定性并降低能耗。

本发明授权一种污水曝气智能自适应控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种污水曝气智能自适应控制方法，其特征在于，包括： 通过部署在污水处理进水口的传感器阵列采集进水的水质参数信号，并利用支持向量机模型对所述水质参数信号进行分类以识别异常波动特征； 响应于识别出的所述异常波动特征，利用神经网络模型将所述水质参数信号与历史水质数据库中的污染模式进行比对，计算进水污染物浓度的骤增概率值，具体地，所述利用神经网络模型计算进水污染物浓度的骤增概率值，包括：从所述历史水质数据库中提取与所述异常波动特征相似的历史污染模式片段；构建包含化学需氧量参数、氨氮浓度参数及pH值参数的三层BP神经网络模型；将所述水质参数信号作为输入向量输入所述三层BP神经网络模型，计算所述输入向量演变为高负荷水污染事件的可能性，输出所述骤增概率值； 当所述骤增概率值超过预设阈值时，获取当前的进水流量数据及生化反应动力学参数，计算系统的响应延迟指标，所述响应延迟指标表征从进水端到生化反应响应端的物理滞后时间； 根据所述响应延迟指标及预设的微生物降解效率模型，生成针对当前水污染负荷的氧气注入序列，所述氧气注入序列定义了曝气设备随时间变化的运行轨迹，其中，所述微生物降解效率模型基于活性污泥比耗氧速率与污染物去除率之间的动态关系进行建模； 所述生成针对当前水污染负荷的氧气注入序列，包括：生成与进水污染物浓度变化曲线相匹配的基础需氧量曲线；基于所述响应延迟指标，对所述基础需氧量曲线进行时间轴上的平移变换，使平移后的需氧量曲线的峰值时刻滞后于进水污染物浓度峰值时刻，且滞后量等于所述响应延迟指标，从而形成所述氧气注入序列，以实现供氧高峰与污染物降解高峰的时域同步；还包括：获取针对不同数值的所述响应延迟指标的多个备选调控方案；利用信息融合算法结合所述微生物降解效率模型和能耗模型，计算每个所述备选调控方案的综合评分，其中，所述能耗模型根据鼓风机功率曲线、阀门开度阻力特性及运行时间积分计算单位氧转移能耗；选取所述综合评分最高的所述备选调控方案对应的参数集，生成所述氧气注入序列，其中所述综合评分与微生物降解效率呈正相关关系，并与系统运行能耗呈负相关关系； 将所述氧气注入序列转换为控制指令发送至所述曝气设备执行，以调整污水处理过程中的溶解氧浓度； 在执行所述氧气注入序列的过程中，持续采集生化池的实时溶解氧数据，并根据所述实时溶解氧数据与所述氧气注入序列设定值之间的偏差对所述曝气设备的运行状态进行闭环反馈调节； 所述计算系统的响应延迟指标，包括：分别计算水力传输延迟时间和生化反应响应时间；所述水力传输延迟时间为水流从所述传感器阵列所在位置流经预处理单元到达所述生化池的物理传输时间；所述生化反应响应时间为所述曝气设备调整供氧量时刻到活性污泥微生物对污染物降解速率达到峰值时刻的时间差；将所述水力传输延迟时间和所述生化反应响应时间进行加权求和，得到所述响应延迟指标。

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