申请/专利权人：广州华科环保工程有限公司;生态环境部华南环境科学研究所(生态环境部生态环境应急研究所)

申请日：2024-03-13

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874583A

主分类号：G06F18/24

分类号：G06F18/24;G06F17/14;G06F18/10;G06F18/2135

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明涉及臭气治理技术领域，具体涉及一种污水处理产生的臭气治理方法及系统，该方法包括：采集污水光谱数据集；根据任意两个污水样本数据的光线吸收能力以及元素含量差异构建各波长的吸收率与元素含量相关性；根据各个经验模态分解信号以及各波长的吸收率与元素含量相关性构建噪音过滤权重；根据每次经验模态分解信号的分解和信号以及噪音过滤权重构建动态软阈值，实现各污水样本数据的降维；对各污水样本数据降维后的特征向量采用神经网络，得到各污水样本数据的水质等级，实现污水臭气治理。本发明旨在对污水进行更精准的臭气分类，从而更好地实现污水臭气治理效果。

主权项：1.一种污水处理产生的臭气治理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集各时刻的污水样本数据组成污水光谱数据集，所述污水样本数据包括：光谱检测范围内的光谱向量、氮元素含量以及硫元素含量；根据所有任意两个污水样本数据在各波长下的光线吸收能力以及元素成分含量差异，构建各波长的吸收率与元素含量相关性；对各污水样本数据的光谱向量进行模态分解得到各个经验模态分解信号；基于各污水样本数据的各个经验模态分解信号中极值点的位置分布情况，构建各个经验模态分解信号下的分解频率与分解信号变化特异度；将各个经验模态分解信号下的所有污水样本数据的均值作为各个经验模态分解信号的分解和信号；根据每次经验模态分解信号的分解信号变化特异度、分解和信号以及各波长的吸收率与元素含量相关性，构建每次经验模态分解信号的各波长的噪音过滤权重；根据每次经验模态分解信号的分解和信号、分解频率以及曲率大小构建每次经验模态分解信号各波长的基础动态阈值；基于基础动态阈值以及噪音过滤权重构建每次经验模态分解信号各波长的动态软阈值；结合动态软阈值对各污水样本数据的各个经验模态分解信号采用PCA算法进行降维，得到各污水样本数据降维后的特征向量；对各污水样本数据降维后的特征向量采用神经网络得到各污水样本数据的水质等级，实现污水臭气治理。

全文数据：

权利要求：

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