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龙图腾网获悉西安启工数据科技有限公司申请的专利一种基于污水处理大数据技术的生产模型和控制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：CN116151458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310175897.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种基于污水处理大数据技术的生产模型和控制方法是由马帅印;朱兆松;孔宪光;卢津设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于污水处理大数据技术的生产模型和控制方法在说明书摘要公布了：为了提高及兼顾污水处理厂的整体运行效率以及出水的水质和精度，本发明提供了一种基于污水处理大数据技术的生产模型和控制方法。本发明建立在涵盖整个污水处理过程的整体数据之上，定义了污水处理前进水数据群、处理过程中的生产数据群以及污水处理后排水数据群，将相关性分析和敏感性分析应用于对数据群的数据处理，综合形成影响因子，建立DNN数据模型，采用了改进型的LSTM进行数据预测并将预测结果作为DNN数据模型的输入，最终由DNN数据模型输出影响污水处理目标的关键指标的关键性参数预测值，该关键性参数预测值为污水处理生产控制的依据，从而能够达到预定的污水处理目标。

本发明授权一种基于污水处理大数据技术的生产模型和控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于污水处理大数据技术的生产模型，其特征在于，包括DNN数据模型和改进型的具有周期特征的LSTM模型； 所述DNN数据模型按照以下步骤建立： 步骤A1：数据采集及预处理 采集污水处理前进水数据群、处理过程中的生产数据群以及处理后排水数据群，并依次进行数据清洗和归一化处理； 步骤A2：获取全数据的影响因子指标 A2.1获取属于同一数据群内的不同参数之间、不同数据群之间的相关性指标，所述相关性指标包括线性和非线性相关性； A2.2对影响污水处理目标的关键指标进行敏感度分析，建立所述关键指标的敏感度度量指标； A2.3根据所述相关性指标和敏感度度量指标，形成全数据的影响因子指标； 步骤A3：提取高影响因子数据 利用步骤A2.2的敏感度度量指标获取影响所述关键指标的关键性参数； 根据步骤A2.3得到的影响因子指标提取进水数据群中对所述关键性参数影响较大的前N个高影响因子数据，或者提取全数据群中对所述关键性参数影响较大的前N个高影响因子数据；N≥3； 步骤A4：建立DNN数据模型 为所述关键性参数分别建立DNN数据模型并训练，直至其损失函数收敛值满足设定要求，所述DNN数据模型以所述前N个高影响因子数据为模型特征，以所述关键性参数为模型标签； 所述改进型的具有周期特征的LSTM模型按照以下步骤建立： B1：对步骤A3提取的N个高影响因子数据的历史数据进行ADF稳定性评估，并根据评估结果对所述历史数据进行稳定性调整； B2：通过自相关性ACF和PACF对步骤B1稳定性调整后的数据进行测试，基于测试结果提取数据的周期特征； B3：建立基于RNN的LSTM模型，并将所述周期特征应用于所述LSTM模型，得到改进型的具有周期特征的LSTM模型； 向所述改进型的具有周期特征的LSTM模型中输入所述N个高影响因子数据的当前值，得到未来某一任意时刻的预测值；将所述预测值输入所述DNN数据模型中，得到相应时刻影响所述污水处理目标的关键指标的关键性参数预测值，该关键性参数预测值为污水处理生产控制的依据。

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