技術特征：

1.一種基于機器學習的智慧加藥方法，其特征在于，包括步驟：

2.根據權利要求1所述的一種基于機器學習的智慧加藥方法，其特征在于：在流化床底部設置微孔噴射裝置，將藥劑直接注入顆粒流化密集區域，在流化床的進水口和床體不同位置設置多點加藥裝置；

3.根據權利要求1所述的一種基于機器學習的智慧加藥方法，其特征在于：藥劑濃度控制：

4.根據權利要求1所述的一種基于機器學習的智慧加藥方法，其特征在于：水流速度和曝氣強度協同調控：

5.根據權利要求1所述的一種基于機器學習的智慧加藥方法，其特征在于：步驟s2中，動態加藥模型的具體構建步驟：

6.根據權利要求2所述的一種基于機器學習的智慧加藥方法，其特征在于：包覆層具有徑向孔隙梯度，孔隙率從內至外由50%降至10%。

7.根據權利要求1所述的一種基于機器學習的智慧加藥方法，其特征在于：所述s4包括：結合流化床的實時運行狀態，包括：濁度和沉降效率，進行動態優化：

8.根據權利要求1所述的一種基于機器學習的智慧加藥方法，其特征在于：流化床內顆粒的載體材料為磁鐵礦和黃鐵礦中的混合物，質量比為3~5：1；通過化學修飾構建多級孔道結構包括：通過水熱合成法構建微孔、溶膠-凝膠法構建介孔和3d打印技術構建宏觀孔道；微孔孔徑為0.3-0.4nm，介孔孔徑為5-10nm，宏觀孔道孔徑為50-200μm。

9.根據權利要求8所述的一種基于機器學習的智慧加藥方法，其特征在于：流化床內顆粒表面接枝技術負載功能性基團，通過氣相沉積法在載體材料表面接枝氨基，并通過硫代乙酸溶液浸漬顆粒引入-sh基團。

10.一種基于機器學習的智慧加藥系統，基于權利要求1-9任一項所述的一種基于機器學習的智慧加藥方法，其特征在于，包括：

技術總結
本發明公開了一種基于機器學習的智慧加藥系統及方法，包括步驟：S1、實時采集流化床運行參數及水質特征數據，包括：水流動力學參數、水質指標參數以及顆粒形態參數，構建時序特征數據庫；S2、利用時序特征數據庫中的數據構建基于流化床的動態加藥模型，對藥劑類型、投加劑量及操作參數進行聯合預測；S3、根據模型輸出的預測結果，控制藥劑投加量、藥劑濃度、水流速度和曝氣強度；S4、實時監測流化床以及加藥控制參數，結合流化床出水濁度、顆粒沉降效率進行動態校正流化床參數，旨在解決現有技術中污水處理效果的能力差，并可能導致藥劑浪費、處理不達標以及環境二次污染問題。

技術研發人員：章明,周佚芳,鄭勇
受保護的技術使用者：上海明諾環境科技有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28