本發(fā)明屬于工業(yè)廢水處理，尤其是一種用于工業(yè)廢水處理站出水口的報警處理系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、城市污水處理廠根據(jù)投資規(guī)模和廢水處理量，一般分為大、中、小三種類型。日處理量在20萬噸以上的為大型，5～20萬噸/日的為中型，5萬噸/日以下的均為小型。近年來，在大力實施發(fā)展中，相繼出臺了有關(guān)污水處理設施建設的政策文件，有力地推動了污水處理廠的發(fā)展。

2、目前，小型廢水處理站主要分布在小城鎮(zhèn)或工業(yè)園區(qū)內(nèi)，現(xiàn)我們主要針對工業(yè)園區(qū)內(nèi)的小型廢水處理站，它的特點就是處理規(guī)模小、數(shù)量多、分布分散、處理設備較簡易且出水不穩(wěn)定，而現(xiàn)場工作人員一般為全職非專業(yè)人員或兼職人員，對廢水處理站的日常處理情況異常不能及時發(fā)現(xiàn)，加之廢水處理站工作人員現(xiàn)場巡視頻率一般1-2小時，當經(jīng)過廢水處理站廢水處理系統(tǒng)異常，導致出水口水質(zhì)在線監(jiān)測設備顯示不達標(肉眼不一定能分辨廢水水質(zhì)是否符合排放標準)。廢水處理站的廢水處理設備一直處于運轉(zhuǎn)狀態(tài)，未被及時發(fā)現(xiàn)超標的廢水會繼續(xù)向出水口排放，然后排至市政污水管網(wǎng)，持續(xù)排放將影響后續(xù)水體，對周邊環(huán)境造成污染。

3、傳統(tǒng)系統(tǒng)通常依賴單一傳感器進行水質(zhì)參數(shù)測量，這些傳感器容易受到溫度、濕度、振動等因素的影響，導致測量結(jié)果偏差較大，單一傳感器無法全面反映復雜環(huán)境下的水質(zhì)變化，特別是在多變的工業(yè)環(huán)境中，單一傳感器的局限性尤為明顯，如果測量結(jié)果不準確，可能導致系統(tǒng)誤判水質(zhì)狀況，進而采取錯誤的應急措施，甚至放過超標排放，造成環(huán)境污染，頻繁的人工校準和調(diào)整增加了運營成本，降低了系統(tǒng)的可靠性。例如：在一家化工廠的廢水處理站，由于ph傳感器受溫度影響，測量結(jié)果偏高，系統(tǒng)未能及時發(fā)現(xiàn)酸性廢水超標排放，導致周邊河流污染，生態(tài)環(huán)境受損，企業(yè)面臨巨額罰款和聲譽損失。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種用于工業(yè)廢水處理站出水口的報警處理系統(tǒng)，以解決背景技術(shù)中提出的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種用于工業(yè)廢水處理站出水口的報警處理系統(tǒng)，包括：

3、集成多個傳感器融合設置與具有自適應校準算法的水質(zhì)在線監(jiān)測設備，通過實時對比不同傳感器之間的讀數(shù)差異，自動修正因環(huán)境因素導致的測量偏差，確保數(shù)據(jù)精度；

4、plc控制箱內(nèi)置嵌入式計算機，支持執(zhí)行數(shù)學模型和機器學習算法，以預測水質(zhì)變化趨勢；

5、利用邊緣計算技術(shù)結(jié)合fpga加速卡，在本地快速處理大量實時數(shù)據(jù)流，減少延遲，并通過內(nèi)置的安全協(xié)議加密傳輸至云端或遠程服務器，保證信息安全；

6、設置區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建去中心化的數(shù)據(jù)記錄機制，所有記錄均加蓋時間戳并進行哈希運算，形成不可篡改的數(shù)據(jù)鏈路；

7、其中，當水質(zhì)超標時，智能決策模塊基于預設規(guī)則庫和動態(tài)調(diào)整策略，自動選擇應急方案，并利用貝葉斯優(yōu)化算法不斷改進響應策略，實現(xiàn)應急處理。

8、本方案優(yōu)選的，所述系統(tǒng)中構(gòu)建基于物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的遠程監(jiān)控平臺，該平臺還集成了圖像識別模塊，供分析視頻流中出現(xiàn)的異常情況，并通過ar眼鏡為現(xiàn)場工作人員提供可視化指導；

9、所述遠程監(jiān)控平臺采用微服務架構(gòu)設計，各功能模塊獨立部署且通過api網(wǎng)關(guān)組合，支持按需擴展新特性，所述圖像識別模塊中的目標檢測，使用yolov5算法，其公式：

10、

11、其中，λcoord和λnoobj分別是坐標損失和非對象置信度損失的權(quán)重；s是網(wǎng)格的數(shù)量；b是每個網(wǎng)格的邊界框數(shù)量；和分別表示對象存在和不存在的指示函數(shù)；xi,yi是預測邊界框的中心坐標；是真實邊界框的中心坐標；ci和分別是預測和真實的置信度分數(shù)。

12、本方案優(yōu)選的，所述系統(tǒng)中具有智能分析單元，所述智能分析單元采用分布式深度學習框架訓練水質(zhì)預測模型，所述模型部署在邊緣云節(jié)點上，通過5g低延時網(wǎng)絡連接各地plc控制箱，確保各地點都能獲得最新的模型更新和服務支持，同時利用聯(lián)邦學習技術(shù)保護用戶隱私，避免敏感數(shù)據(jù)直接上傳至中央服務器，對于所述模型，使用fedavg算法：

13、其中，wt表示全局模型參數(shù)在第t輪迭代后的值，k是參與學習的客戶端集合，nk是客戶端k的樣本數(shù)量，是客戶端k在第t輪迭代后的局部模型參數(shù)。

14、本方案優(yōu)選的，在所述系統(tǒng)中還建立有基于聲學指紋識別的自適應聲光報警模塊，該模塊根據(jù)不同區(qū)域的聲音特征建立數(shù)據(jù)庫，當發(fā)生異常時，模塊會根據(jù)當前環(huán)境音景自動匹配對應的警報模式，確保警報信息的有效傳達。

15、本方案優(yōu)選的，在所述系統(tǒng)中設置有一個移動應用程序，供接收報警信息和管理設備以及引入了區(qū)塊鏈積分激勵策略，所述應用程序內(nèi)置了基于知識圖譜的智能助手。

16、本方案優(yōu)選的，所述plc控制箱中設置有不間斷電源和太陽能輔助供電模塊，在系統(tǒng)的冗余電源模塊中設計有熱插拔能力，允許在不中斷系統(tǒng)運行的情況下更換故障組件，所述太陽能輔助供電模塊中的mppt控制器的運行公式：

17、其中，vmppt是最大功率點電壓，vpv是光伏陣列的開路電壓，pmax是最大功率點處的功率，ipv是光伏陣列的最大電流。

18、本方案優(yōu)選的，所述廢水處理站中具有一個中間水池，所述中間水池內(nèi)的潛水排水泵采用磁懸浮軸承技術(shù)和液體冷卻配合，結(jié)合浮球液位開關(guān)和超聲波液位計雙重保護措施，引入了激光測距儀作為第三重保障。

19、本方案優(yōu)選的，所述水質(zhì)在線監(jiān)測設備具備自清潔功能，利用高壓水流或氣流定期清洗傳感器表面，設備外殼采用納米涂層材料。

20、本方案優(yōu)選的，所述系統(tǒng)中建立有軟啟動器和變頻調(diào)速器，vfd配置了能量回饋裝置，所述vfd內(nèi)置了預設所需的故障預測算法，提前識別可能發(fā)生的故障，并采取預防措施。

21、本方案優(yōu)選的，所述系統(tǒng)中還包括有：模塊化設計和即插即用架構(gòu)、零信任架構(gòu)、數(shù)字孿生技術(shù)。

22、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的技術(shù)效果和優(yōu)點：

23、該用于工業(yè)廢水處理站出水口的報警處理系統(tǒng)，通過多傳感器融合和自適應校準算法，解決了單一傳感器可能存在的誤差問題，顯著提高了水質(zhì)參數(shù)測量的準確性和可靠性。自動校準減少了對專業(yè)人員的依賴，降低了維護成本和操作難度；tinyml能夠在資源受限環(huán)境下高效運行復雜模型，實現(xiàn)了水質(zhì)變化趨勢的實時預測，確保快速響應異常情況，邊緣計算使得數(shù)據(jù)處理在本地完成，減少了傳輸時間和云端處理的延遲，提高了系統(tǒng)的反應速度。

24、本方案通過fpga加速卡能夠高效處理大量實時數(shù)據(jù)流，確保在毫秒級別完成初步分析，大大提升了系統(tǒng)的處理能力和響應速度，通過內(nèi)置的安全協(xié)議(如tls)加密傳輸數(shù)據(jù)，確保信息安全，防止數(shù)據(jù)泄露或篡改。區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建了去中心化的數(shù)據(jù)記錄機制，所有記錄均加蓋時間戳并進行哈希運算，形成不可篡改的數(shù)據(jù)鏈路，增強了數(shù)據(jù)安全性和透明度，所有歷史記錄無法被篡改，方便后續(xù)追溯和審計，提高了系統(tǒng)的可信度和合規(guī)性。

25、本方案利用不間斷電源和太陽能輔助供電系統(tǒng)以及熱插拔冗余電源模塊設計，系統(tǒng)能夠在不停機的情況下更換故障組件，減少了停機時間和維護成本。此外，自動故障檢測和預警功能提前預防潛在問題的發(fā)生，進一步降低了意外停機的風險。

26、本方案綜上所述能夠及時向值班人員報警發(fā)現(xiàn)水質(zhì)異常排放，能夠及時自動聯(lián)動處理排水問題，不讓超標廢水向外繼續(xù)排放。