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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曝气过程的多源数据融合建模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：CN121306310B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511862741.5，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种曝气过程的多源数据融合建模方法及系统是由黄梓晴;严兴;田卓;叶永鹏;姚瑛;吴旸;谭泳斌设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种曝气过程的多源数据融合建模方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种曝气过程的多源数据融合建模方法及系统，应用于污水处理中的智能曝气控制领域；该方法包括：采集溶解氧、浊度、流量、温度、功率及池底压力脉动信号等多源时间序列数据，以功率变化为基准通过互相关分析计算溶解氧响应滞后并进行时序对齐，利用校准数据结合物理约束LSTM模型预测溶解氧基准区间，对压力脉动信号进行频谱分析提取气液耦合特征值，并基于上述信息生成鼓风机频率与搅拌器转速的协同调节指令；本发明通过上述方案，能够有效克服溶解氧传感器滞后导致的控制震荡，实现气泡形态分布的在线监测，提升气液传质效率，避免无效曝气，在保障出水水质稳定的前提下显著降低系统能耗。

本发明授权一种曝气过程的多源数据融合建模方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种曝气过程的多源数据融合建模方法，其特征在于，所述方法应用于污水处理系统的曝气环节，包括以下步骤： 采集污水处理过程中的多源时间序列数据，所述多源时间序列数据包括溶解氧浓度、水质浊度、进水流量、环境温度、曝气设备的运行功率以及池底液体压力脉动信号； 选取所述运行功率的变化序列作为参考基准，计算所述溶解氧浓度相对于所述运行功率的时间滞后参数，并根据所述时间滞后参数对所述多源时间序列数据进行时序对齐校正，得到校准后的多源时间序列数据； 构建用于预测需氧量的神经网络模型，将所述校准后的多源时间序列数据中的水质浊度、进水流量和环境温度作为输入特征输入所述神经网络模型，输出当前工况下的溶解氧浓度基准区间； 对所述池底液体压力脉动信号进行频谱特征提取，获得表征气泡在污水中形态分布的气液耦合特征值； 基于所述溶解氧浓度基准区间，实时采集的溶解氧浓度以及所述气液耦合特征值，生成针对所述曝气设备的运行频率调节指令以及针对辅助搅拌设备的启停控制指令或转速调节指令，以维持污水处理过程中的溶解氧稳定性； 所述神经网络模型采用长短期记忆网络架构，所述神经网络模型的构建过程包括： 提取历史运行数据中的水质浊度变化率和进水流量变化率作为动态特征向量； 将历史时刻的溶解氧浓度作为自回归特征向量； 利用所述历史运行数据训练所述长短期记忆网络，通过反向传播算法最小化预测输出与实际溶解氧浓度之间的均方误差，确立网络权重参数； 所述神经网络模型的训练过程还包括物理约束修正步骤： 利用亨利定律根据实时采集的所述环境温度计算理论饱和溶解氧浓度； 在所述神经网络模型的损失函数中加入惩罚项，当所述神经网络模型输出的预测值超过所述理论饱和溶解氧浓度时，增加损失函数值，以限制所述神经网络模型输出符合物理规律。

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