给水厂混凝剂智能投加模型构建与应用

摘要

选取华东地区某给水厂生产中积累的数据建立加药量预测模型,以求在给水厂中实现混凝剂的智能投加。在数据清洗时,针对水厂运行实际情况,结合局部离群因子(LOF)算法、K最近邻插补(KNN)算法与平滑滤波算法对随机误差进行处理。同时在建模前使用灰色关联度分析评估了各原水指标与混凝剂加药量的联系,对联系较为紧密的原水指标进行混凝机理的分析。模型选用BP神经网络,并使用贝叶斯优化算法对模型的参数寻优,建立了多个模型进行评估,其中最优模型在测试集6万个样本上的平均绝对误差为3.66 L/h,结果表明最优模型能够准确预测混凝剂加药量。在此基础上,展望将建立的智能投加模型应用于水厂加药系统中,帮助水厂加药系统的智能化改造方案的实施。