申请/专利权人：河北工程大学

申请日：2022-05-31

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN115028301B

主分类号：C02F9/00

分类号：C02F9/00;C02F103/42;C02F1/00;C02F1/32;C02F1/50;C02F1/52;C02F1/66

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2022.09.30#实质审查的生效;2022.09.09#公开

摘要：本发明公开了一种智能净化游泳池水循环再利用系统及方法，所述系统包括：游泳池，所述游泳池上设置有出水口和进水口；第一处理单元，与游泳池的出水口相连通；第二处理单元，与第一处理单元的出水口相连通；所述第二处理单元包括贮水箱和出水质量监测系统，所述出水质量监测系统采用改进的BAS算法对游泳池水出水质量监测模型进行求解，实现对水质的监测；第三处理单元，进水口与第二处理单元的出水口相连通且出水口与游泳池的进水口相连通，并将符合要求的水流补入游泳池内。本发明中在第二处理单元设置出水质量监测系统，采用改进的BAS算法对出水质量模型进行求解，实现了对水质的高效监测，而且解决了传统BAS算法效率不高的问题。

主权项：1.一种智能净化游泳池水循环再利用方法，其特征在于，所述智能净化游泳池水循环再利用方法基于智能净化游泳池水循环再利用系统进行，所述智能净化游泳池水循环再利用系统包括：游泳池（1），所述游泳池（1）上设置有出水口和进水口；第一处理单元（2），与游泳池的出水口相连通，用于对游泳池水进行初步处理；第二处理单元（3），与第一处理单元（2）的出水口相连通，用于将经所述第一处理单元（2）处理后的游泳池水进行再次处理；所述第二处理单元（3）包括贮水箱和出水质量监测系统，所述出水质量监测系统采用改进的BAS算法对游泳池水出水质量监测模型进行求解，实现对水质的监测；第三处理单元（4），进水口与第二处理单元（3）的出水口相连通且出水口与游泳池（1）的进水口相连通，用于将经所述第二处理单元（3）处理后的游泳池水进行再次处理，并将符合要求的水流补入游泳池内；智能控制系统，用于控制第一处理单元（2）、第二处理单元（3）、第三处理单元（4）的动作，并能够与控制计算机进行远程交互；所述第一处理单元（2）包括：过滤网，设置在游泳池的出水口处；第一连通管，与游泳池的出水口相连通；沉淀箱，与第一连通管的出水端相连通；第一水泵，设置在第一连通管上，用于将游泳池水抽入沉淀箱内；通电过滤组件，设置在沉淀箱内，用于在通电状态下对沉淀箱内水流进行过滤处理；所述贮水箱的进水端与沉淀箱的出水端通过第二连通管相连通，第二连通管上设置有第二水泵；所述贮水箱上设置有化合试剂添加系统，化合试剂添加系统用于添加液氯剂和或PH调节试剂；所述第三处理单元（4）包括：消毒箱，与贮水箱的出水端相连通，用于对流入的水流进行消毒处理；第三连通管，连通设置在贮水箱与消毒箱之间；第三水泵，设置在第三连通管上；补水池，进水端与消毒箱相连通且出水端与游泳池的入水口相连通；所述智能净化游泳池水循环再利用方法，包括以下步骤：S1、对游泳池水进行初步过滤、沉淀处理；S2、将经初步过滤、沉淀处理后的游泳池水进行再次处理，并对游泳池水成分进行分析，利用改进的BAS算法对游泳池水出水质量进行监测，对游泳池水出水质量监测模型进行求解，实现对水质的监测；若游泳池水符合要求，则顺利进入到第三处理单元内；若游泳池水不符合要求，通过添加化合试剂对游泳池水进行调整，直至游泳池水符合要求；所述步骤S2中，对游泳池水的进水氧化还原电位、余氯值、溶解水的氧浓度、游泳池水的PH值、尿素浓度进行监测；S3、将所述步骤S2符合要求的游泳池水通过第三处理单元进行再次处理，对经第三处理单元处理后符合要求的游泳池水补入游泳池内；所述游泳池水出水质量监测模型分为两类，一类游泳池水出水质量监测模型是有约束条件的数学模型，另一类游泳池水出水质量监测模型是无约束条件的数学模型；无约束条件数学模型为： 式中：为游泳池水所包含余氯浓度含量函数；有约束条件数学模型为： 有约束条件数学模型满足： 式中：为游泳池水ORP函数；为游泳池水尿素浓度约束方程，为游泳池水所含各成分浓度，U为游泳池水的尿素浓度响应矩阵，为参数，为约束情况下要求尿素的浓度；为溶解氧约束方程，约束情况下要求溶解氧的浓度，V为游泳池水溶解氧浓度响应矩阵，为参数；对于有约束条件的极小化模型，利用罚函数方法，将有约束极小化问题转化为无约束极小化问题，即取优化准则函数为: 式中:f为优化准则函数；、为待求优化变量，其变化区间为（0,1）；为罚项；所述游泳池水出水质量监测模型的求解过程包括以下步骤：S100、初始化，输入出水质量监测模型信息，并设置改进BAS算法的相关参数；S200、随机产生数目的天牛，形成初始种群，其中N表示天牛的种群数量；dim表示优化问题的维度；S300、根据所要求的余氯浓度和ORP范围，计算适应度函数fx；S400、通过初始化种群最优位置，在全局最优个体处进行寻优，根据天牛群的位置书写公式，更新种群全局最佳位置；S500、根据步骤S300和步骤S400进行全局的最优搜索，引导天牛个体向全局最优位置处移动，判断是否达到最大迭代次数；若未达到最大迭代次数，则返回步骤S300；所述步骤S300中，采用单方向搜索、多方向搜索的方式进行计算适应度函数fx；对BAS算法进行改进过程为：将单个天牛优化成群体的搜索寻优，N个天牛向N个方向移动，加快天牛群对全局最优的搜索，进而提高天牛找到更好位置的可能性；赋予给每个天牛随机赋一个初始位置和一个初始速度，以及引入一个加速度；改进的BAS算法采用单方向搜索、多方向搜索代替原算法中的无差别随机搜索，限制搜索范围，降低搜索次数，从而减少所需时间，同时对天牛须搜索进行参数优化，将其搜索的固定步长改为变步长搜索。

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