恭喜上海交通大學李彭獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜上海交通大學申請的專利一種污泥好氧堆肥智能控制方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN115146776B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202210849693.6,技術領域涉及:G06F30/27;該發明授權一種污泥好氧堆肥智能控制方法及系統是由李彭;馮瀚;張景新;何義亮;張文英設計研發完成,并于2022-07-19向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種污泥好氧堆肥智能控制方法及系統在說明書摘要公布了:本發明涉及一種污泥好氧堆肥智能控制方法及系統,其特征在于,包括數據采集單元、設備單元、中央控制單元;所述數據采集單元包含堆體參數采集系統和風機參數采集系統,所述設備單元包含翻拋裝置、變頻曝氣鼓風機和曝氣管路系統,所述堆體參數采集系統包括溫度傳感器、氧濃度傳感器、含水率傳感器。本發明可以精準地控制風量,預測在不同條件下最適宜的曝氣流量,降低功耗;并且考慮了翻拋與曝氣的協同作用,將曝氣與翻堆操作進行組合,根據對堆體情況的判斷,可以迅速達到降溫或充氧的效果,保障污泥好氧堆肥產品的品質并實現節能降耗。
本發明授權一種污泥好氧堆肥智能控制方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種污泥好氧堆肥過程智能控制方法,其特征在于,包括以下步驟:步驟1:建立基于神經網絡的機器學習算法的模型,以堆體參數、曝氣強度、能耗w作為輸入,以曝氣強度作為輸出,預測最優曝氣強度,所述堆體參數包括氣溫t、堆體溫度T、含水率、氧濃度O,所述能耗w=功率×運行時間,在不同條件下使用不同的曝氣強度,達到優效節能的目的,或在溫度和氧濃度均低于適宜范圍的不良工況下充氧,達到熱量損失最小的目的,進行實驗,采用不同曝氣強度的工況下,記錄達到目標充氧量所消耗的電量,另在不同的堆體參數下重復以上實驗,獲取相應的數據,構建神經網絡模型,以△O△w最大為約束條件,對應的曝氣強度為模型輸出,即最節能的曝氣強度,以-△O△T最大為約束條件,對應的曝氣強度為模型輸出,即熱量損失最小的曝氣強度;步驟2:設計反饋控制:根據所投加菌劑中好氧菌的特性,設定如下值:氧濃度下限為Omin,氧濃度上限為Omax,溫度上限為Tmax,溫度下限為Tmin,若出現O<Omin時,根據最節能曝氣強度預測,開始曝氣,當達到目標值O≥Omax或T≤Tmin時,停止曝氣,若T>Tmax時,開始翻拋,當達到目標值T≤Tmin或者O>Omax時,停止翻拋,若出現O<Omin,T<Tmin的情況時,根據熱量損失最小的曝氣強度預測,同時將目標值設定為Omid進行曝氣,其中Omid為不良工況下的氧濃度上限,為了防止風機和翻拋機頻繁啟停造成的能耗浪費和機器損耗,設置Tmin和Omax,此處Tmin和Omax并非為微生物適宜的生長范圍的上下限,而是防止機器頻繁啟停設設置的一個目標值,Tmin通常位于微生物適宜的溫度范圍偏下,Omax通常位于微生物適宜的氧濃度范圍偏上,常規情況下Tmin可設為58~60℃,Omax可設為16~18%,與菌劑特性有關;步驟3:數據采集模塊在堆體各點進行數據采集,將溫度、氧濃度、含水率依次傳輸至數據存儲模塊、數據分析模塊,數據存儲模塊用于存儲數據,數據分析模塊采用人工神經網絡的方法,預測堆體所需的曝氣量,傳輸至PLC;步驟4:基于神經網絡算法以歷史數據中的環境溫度t、初始溫度T0、最終溫度T1、初始氧濃度O0、最終氧濃度O1、含水率、曝氣強度、能耗W作為輸入,△O△w作為約束條件,曝氣強度作為輸出建立模型,對最節能的曝氣強度進行選擇,基于神經網絡算法以歷史數據中的環境溫度t、初始溫度T0、最終溫度T1、初始氧濃度O0、最終氧濃度O1、含水率、曝氣強度、能耗W作為輸入,-△O△T作為約束條件,曝氣強度作為輸出建立模型,對熱量損失最小的曝氣強度進行選擇,并通過反饋控制風機啟停;步驟5:PLC通過對堆體參數實時監測,通過電信號將數據依次傳輸至PLC、數據存儲模塊、數據分析模塊,由PLC進行反饋控制,若氧濃度低于設定值,曝氣設備開啟,PLC通過讀取數據分析模塊的預測結果實現曝氣強度的選擇,以及通過對氧濃度的監測控制風機啟停,曝氣過程結束后,判斷溫度是否高于Tmax,若溫度高于設定值,則PLC控制翻拋機運行;步驟6:當堆肥過程開始后,氧濃度傳感器和溫度傳感器對堆體進行實時監測,并可根據不同的溫度、氧濃度條件進行不同的操作,從而達到對溫度、氧濃度的控制并降低功耗,在升溫期階段,由于溫度達不到Tmax,因此氧濃度不足時,通過曝氣操作進行充氧,在高溫期階段,若溫度過高,則只需通過翻拋進行降溫;若氧濃度過低,則通過曝氣來進行充氧。
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