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龙图腾网恭喜广州凯能电器科技有限公司申请的专利一种基于实时数据分析的污泥干化处理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：CN119841528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510327490.4，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于实时数据分析的污泥干化处理方法及系统是由吴健旋;吴汉城;彭世雄设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实时数据分析的污泥干化处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实时数据分析的污泥干化处理方法及系统，涉及污泥干化处理技术领域，包括：采用卡尔曼滤波和线性插值方法，对污泥干化过程参数进行预处理；利用边缘计算分析预处理后的污泥干化过程参数，采用孤立森林方法检测污泥含水率、设备温度、能耗及尾气成分，并通过状态编码方法，生成工况状态摘要信息；将工况状态摘要信息和预处理后污泥干化过程参数结合，利用ARIMA模型，预测未来干化状态趋势；基于工况状态摘要信息和预测结果，采用强化学习方法调整干化设备运行参数；通过强化学习方法优化控制策略，显著降低了能耗并减少了尾气排放浓度，实现了提高能效与环保性能的目标。

本发明授权一种基于实时数据分析的污泥干化处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于实时数据分析的污泥干化处理方法，其特征在于，包括：通过传感器实时采集污泥干化过程参数；采用卡尔曼滤波和线性插值方法，对污泥干化过程参数进行预处理；所述采用卡尔曼滤波和线性插值方法，对污泥干化过程参数进行预处理，具体步骤如下：通过卡尔曼滤波算法对实时采集的污泥干化过程参数进行去噪处理，降低随机噪声干扰，输出数据平滑稳定的污泥干化过程参数；采用线性插值方法，对传感器故障和通信中断导致的缺失数据进行填补；对去噪和填补后的污泥干化过程参数通过Z-score标准化方法进行标准化处理，通过Min-Max归一化方法将数值映射到统一范围，生成高质量和一致性的预处理后污泥干化过程参数；利用边缘计算分析预处理后的污泥干化过程参数，采用孤立森林方法检测污泥含水率、设备温度、能耗及尾气成分，并通过状态编码方法，生成工况状态摘要信息；所述利用边缘计算分析预处理后的污泥干化过程参数，采用孤立森林方法检测污泥含水率、设备温度、能耗及尾气成分，并通过状态编码方法，生成工况状态摘要信息，具体步骤如下：通过边缘计算实时分析预处理后的污泥干化过程参数，利用统计分析方法提取物理特性特征、时间序列特征和关联性特征，利用轻量级算法识别正常运行模式、异常前兆模式和工况切换模式；将提取的特征和模式，通过数据标准化方法，生成异常检测结构化数据；基于异常检测结构化数据，利用孤立森林算法，检测污泥干化过程中含水率过高异常、温度异常和尾气成分超标异常；基于设备设计规范和历史运行数据，进行统计分析设定污泥干化阈值；根据检测到的异常信息，结合污泥干化阈值得到运行状态，利用状态编码方法将运行状态转化为工况摘要信息；将工况状态摘要信息和预处理后污泥干化过程参数结合，利用ARIMA模型，预测未来干化状态趋势；所述将工况状态摘要信息和预处理后污泥干化过程参数结合，利用ARIMA模型，预测未来干化状态趋势，具体步骤如下：将预处理后的历史污泥干化过程参数与历史工况状态摘要信息进行结合，得到历史综合状态数据，并通过时间对齐方法转化为时间序列数据；通过滚动预测原点方法，将转化为时间序列数据的历史综合状态数据，分为训练集、验证集和测试集，并对ARIMA模型进行训练；将转化为时间序列数据的综合状态数据，输入训练好的ARIMA模型，输出未来干化状态趋势；基于工况状态摘要信息和预测结果，采用强化学习方法调整干化设备运行参数；所述基于工况状态摘要信息和预测结果，采用强化学习方法调整干化设备运行参数，具体步骤如下：通过工况状态摘要信息和未来干化状态趋势定义状态空间；通过能耗降低百分比、干化效率提升值和尾气排放浓度减少量，转化为数值化奖励，并结合线性加权权重系数，平衡各目标重要性设置来设置奖励函数；通过定义好的状态空间、动作空间和奖励函数的设计，利用参数化方法定义强化学习环境；利用初始化权重方法对强化学习智能体中的参数进行随机初始化；将定义的强化学习环境和初始化后的强化学习智能体进行交互，通过PPO强化学习算法，得到干化设备运行参数；通过数字信号处理，将干化设备运行参数，转换为控制信号，并通过数据总线传输，将控制信号发送到各个执行单元，进行污泥干化处理。

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