利用微生物技术的畜禽粪污水处理资源化循环利用装置

摘要

本发明属于污水处理技术领域，公开了一种利用微生物技术的畜禽粪污水处理资源化循环利用装置，所述利用微生物技术的畜禽粪污水处理资源化循环利用装置包括：污水成分检测模块、污水毒性检测模块、污水指标测定模块、主控模块、污水过滤模块、污水消毒模块、污水净化模块、显示模块。本发明通过污水毒性检测模块利用毒性畜禽粪污水对硝化细菌去除氨氮的影响，通过向各股待测畜禽粪污水中加入硝化细菌，并与标准样品的氨氮去除速率进行比较，能够第一时间准确判断出是哪股畜禽粪污水中存在毒性物；同时，通过污水指标测定模块能够在数据缺失的情况下对畜禽粪污水指标进行准确预测，以确定畜禽粪污水指标的精确数值。

说明书

技术领域

本发明属于污水处理技术领域，尤其涉及一种利用微生物技术的畜禽粪污水处理资源化循环利用装置。

背景技术

污水处理：为使污水达到排入某一水体或再次使用的水质要求对其进行净化的过程。污水处理被广泛应用于建筑、农业、交通、能源、石化、环保、城市景观、医疗、餐饮等各个领域，也越来越多地走进寻常百姓的日常生活；按水污的质性来分，水的污染有两类：一类是自然污染；另一类是人为污染，当前对水体危害较大的是人为污染。水污染可根据污染杂质的不同而主要分为化学性污染、物理性污染和生物性污染三大类；然而，现有利用微生物技术的畜禽粪污水处理资源化循环利用装置对污水毒性检测不准确；同时，对污水指标测定不准确。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：

(1)现有利用微生物技术的畜禽粪污水处理资源化循环利用装置对污水毒性检测不准确。

(2)对污水指标测定不准确。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种利用微生物技术的畜禽粪污水处理资源化循环利用装置。

本发明是这样实现的，一种利用微生物技术的畜禽粪污水处理资源化循环利用装置包括：

污水成分检测模块、污水毒性检测模块、污水指标测定模块、主控模块、污水过滤模块、污水消毒模块、污水净化模块、显示模块；

污水成分检测模块，用于对畜禽粪污水成分进行检测；

污水毒性检测模块，用于对畜禽粪污水毒性进行检测；

污水指标测定模块，用于对畜禽粪污水指标进行测定；

污水过滤模块，用于对畜禽粪污水进行过滤；

污水消毒模块，用于对畜禽粪污水进行消毒；

污水净化模块，用于通过放养微生物进行畜禽粪污水净化处理；

显示模块，用于显示畜禽粪污水成分、毒性、指标；

主控模块，与污水成分检测模块、污水毒性检测模块、污水指标测定模块、污水过滤模块、污水消毒模块、污水净化模块、显示模块连接，用于控制各个模块正常工作。

进一步，所述污水毒性检测模块检测方法如下：

(1)获取畜禽粪污水处理系统的每股畜禽粪污水中氨氮浓度，根据每股畜禽粪污水的氨氮浓度，设定氨氮浓度基准值；调整每股畜禽粪污水的氨氮浓度至所述氨氮浓度基准值，并在第一测量条件下向第一状态下每股畜禽粪污水中加入硝化细菌，以测定每股畜禽粪污水的氨氮去除速率，得到参照速率；

(2)在第二测量条件下向待检状态下每股畜禽粪污水中加入硝化细菌，以测定所述待检状态下的每股畜禽粪污水的氨氮去除速率，得到待检速率，且所述第二测量条件与所述第一测量条件相同；

(3)将各所述待检速率与相应的所述参照速率的差值除以所述参照速率，得到第一偏差值，当所述第一偏差值超过30％，则确定对应的该股畜禽粪污水中存在毒性物。

进一步，所述参照速率的步骤包括：

收集所述第一状态下每股畜禽粪污水在至少一个生产周期的氨氮浓度，以获得各股畜禽粪污水的氨氮浓度的平均值Y，各所述平均值Y中的最大值为A；

取所述第一状态下每股畜禽粪污水中的部分分别作为第一待测畜禽粪污水，在各所述第一待测畜禽粪污水中加入硝化细菌以进行第一硝化反应，所述第一硝化反应中的氨氮浓度B为A×(1.2～1.5)；

测定各所述第一待测畜禽粪污水在所述第一硝化反应之后的氨氮浓度C，并通过公式I：

进一步，所述第一硝化反应中所述第一待测畜禽粪污水与所述硝化细菌的浓度比为400～500：1。

进一步，所述得到所述待检速率的步骤包括：

收集所述待检状态下每股畜禽粪污水的氨氮浓度A＇；

取所述待检状态下每股畜禽粪污水中的部分分别作为第二待测畜禽粪污水，在各所述第二待测畜禽粪污水中加入硝化细菌以进行第二硝化反应；

测定各所述第二待测畜禽粪污水在所述第二硝化反应之后的氨氮浓度C＇，并通过公式

进一步，所述在得到所述待检速率的步骤之前，所述检测方法还包括：

收集第一状态下每股畜禽粪污水在至少一个生产周期的COD浓度和氨氮浓度，以获得各股畜禽粪污水中COD浓度的平均值X以及氨氮浓度的平均值Y；

测定所述待检状态下每股畜禽粪污水在至少一个生产周期的COD浓度和氨氮浓度，以获得各股畜禽粪污水中COD浓度的平均值X＇以及氨氮浓度的平均值Y＇；

通过公式II：

通过公式III：

进一步，所述污水指标测定模块测定方法如下：

1)获取畜禽粪污水处理的历史数据与待预测的查询样本；根据所述历史数据与所述查询样本，确定对应于所述查询样本的相似训练样本与关联输入变量；

2)根据所述相似训练样本与所述关联输入变量，对所述查询样本进行慢特征回归分析，以确定所述查询样本的畜禽粪污水指标的数值。

进一步，所述根据所述历史数据与所述查询样本，确定对应于所述查询样本的相似训练样本与关联输入变量的步骤包括：

检查所述查询样本的完整性，若所述查询样本存在数据缺失，填补相应的缺失值；

根据所述历史数据，确定与所述查询样本相似性较高的历史数据作为所述相似训练样本；以及

根据所述历史数据，确定与所述畜禽粪污水指标相关性较高的候选输入变量作为所述关联输入变量。

进一步，所述检查所述查询样本的完整性，若所述查询样本存在数据缺失，填补相应的缺失值的步骤包括：

对所述历史数据进行数据预处理；

根据所述预处理后的历史数据，确定所述历史数据的潜在后验分布；以及

根据所述历史数据和所述历史数据的潜在后验分布，填补所述查询样本的数据缺失。

进一步，所述根据所述历史数据，确定与所述查询样本相似性较高的所述历史数据作为所述相似训练样本的步骤包括：

确定所述历史数据的潜在变量以及所述历史数据的第一SKL散度；以及

根据所述第一SKL散度，确定所述历史数据与所述查询样本的潜在变量的差异度，以选择所述相似训练样本；

所述根据所述第一SKL散度，确定所述历史数据与所述查询样本的潜在变量的差异度，以选择所述相似训练样本的步骤包括：

根据预设数量N1，从所述历史数据中选择第一SKL散度较小的对应数量N1个历史数据作为所述相似训练样本；

所述根据所述历史数据，确定与所述畜禽粪污水指标相关性较高的候选输入变量作为所述关联输入变量的步骤包括：

用高斯核密度估计方法对每个所述候选输入变量和所述预测值的分布进行近似；

计算各所述候选输入变量的概率分布函数；

根据所述候选输入变量与所述预测值之间的分布差异，确定所述候选输入变量的第二SKL散度；以及

根据所述第二SKL散度，从所述候选输入变量中确定所述关联输入变量；

所述根据所述第二SKL散度，从所述候选输入变量中确定所述关联输入变量的步骤包括：

根据预设数量N2，从所述候选输入变量中选择第二SKL散度较小的对应数量N2个候选输入变量作为所述关联输入变量；

所述根据所述相似训练样本与所述关联输入变量，对所述查询样本进行慢特征回归分析，以确定所述查询样本的畜禽粪污水指标的数值的步骤包括：

根据所述查询样本与所述相似训练样本，确定样本权重矩阵；

根据所述样本权重矩阵，确定所述训练样本输入和输出的加权平均矩阵；

根据所述关联输入变量、所述相似训练样本及所述加权平均矩阵，构建并训练第一慢特征回归分析模型；以及

根据所述第一慢特征回归分析模型及所述查询样本，预测所述畜禽粪污水指标。

结合上述的技术方案和解决的技术问题，请从以下几方面分析本发明所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：

第一、针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本发明的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等，详细、深刻地分析本发明技术方案如何解决的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：

本发明通过污水毒性检测模块利用毒性畜禽粪污水对硝化细菌去除氨氮的影响，通过向各股待测畜禽粪污水中加入硝化细菌，并与标准样品的氨氮去除速率进行比较，能够第一时间准确判断出是哪股畜禽粪污水中存在毒性物；同时，通过污水指标测定模块能够在数据缺失的情况下对畜禽粪污水指标进行准确预测，以确定畜禽粪污水指标的精确数值。

第二，把技术方案看做一个整体或者从产品的角度，本发明所要保护的技术方案具备的技术效果和优点，具体描述如下：

本发明有效解决了现有利用微生物技术的畜禽粪污水处理资源化循环利用装置对污水毒性检测不准确；对污水指标测定不准确的技术问题，能够第一时间准确判断出是哪股畜禽粪污水中存在毒性物和能够在数据缺失的情况下对畜禽粪污水指标进行准确预测，以确定畜禽粪污水指标的精确数值。

附图说明

图1是本发明实施例提供的利用微生物技术的畜禽粪污水处理资源化循环利用装置结构框图。

图2是本发明实施例提供的污水毒性检测模块检测方法流程图。

图3是本发明实施例提供的污水指标测定模块测定方法流程图。

图1中：1、污水成分检测模块；2、污水毒性检测模块；3、污水指标测定模块；4、主控模块；5、污水过滤模块；6、污水消毒模块；7、污水净化模块；8、显示模块。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

一、解释说明实施例。为了使本领域技术人员充分了解本发明如何具体实现，该部分是对权利要求技术方案进行展开说明的解释说明实施例。

如图1所示，本发明实施例提供的利用微生物技术的畜禽粪污水处理资源化循环利用装置包括：污水成分检测模块1、污水毒性检测模块2、污水指标测定模块3、主控模块4、污水过滤模块5、污水消毒模块6、污水净化模块7、显示模块8。

污水成分检测模块1，与主控模块4连接，用于对畜禽粪污水成分进行检测；

污水毒性检测模块2，与主控模块4连接，用于对畜禽粪污水毒性进行检测；

污水指标测定模块3，与主控模块4连接，用于对畜禽粪污水指标进行测定；

主控模块4，与污水成分检测模块1、污水毒性检测模块2、污水指标测定模块3、污水过滤模块5、污水消毒模块6、污水净化模块7、显示模块8连接，用于控制各个模块正常工作；

污水过滤模块5，与主控模块4连接，用于对畜禽粪污水进行过滤；

污水消毒模块6，与主控模块4连接，用于对畜禽粪污水进行消毒；

污水净化模块7，与主控模块4连接，用于通过放养微生物进行畜禽粪污水净化处理；

显示模块8，与主控模块4连接，用于显示畜禽粪污水成分、毒性、指标。

如图2所示，本发明提供的污水毒性检测模块2检测方法如下：

S101，获取畜禽粪污水处理系统的每股畜禽粪污水中氨氮浓度，根据每股畜禽粪污水的氨氮浓度，设定氨氮浓度基准值；调整每股畜禽粪污水的氨氮浓度至所述氨氮浓度基准值，并在第一测量条件下向第一状态下每股畜禽粪污水中加入硝化细菌，以测定每股畜禽粪污水的氨氮去除速率，得到参照速率；

S102，在第二测量条件下向待检状态下每股畜禽粪污水中加入硝化细菌，以测定所述待检状态下的每股畜禽粪污水的氨氮去除速率，得到待检速率，且所述第二测量条件与所述第一测量条件相同；

S103，将各所述待检速率与相应的所述参照速率的差值除以所述参照速率，得到第一偏差值，当所述第一偏差值超过30％，则确定对应的该股畜禽粪污水中存在毒性物；

所述参照速率的步骤包括：

收集所述第一状态下每股畜禽粪污水在至少一个生产周期的氨氮浓度，以获得各股畜禽粪污水的氨氮浓度的平均值Y，各所述平均值Y中的最大值为A；

取所述第一状态下每股畜禽粪污水中的部分分别作为第一待测畜禽粪污水，在各所述第一待测畜禽粪污水中加入硝化细菌以进行第一硝化反应，所述第一硝化反应中的氨氮浓度B为A×(1.2～1.5)；

测定各所述第一待测畜禽粪污水在所述第一硝化反应之后的氨氮浓度C，并通过公式I：

本发明提供的第一硝化反应中所述第一待测畜禽粪污水与所述硝化细菌的浓度比为400～500：1。

本发明提供的得到所述待检速率的步骤包括：

收集所述待检状态下每股畜禽粪污水的氨氮浓度A＇；

取所述待检状态下每股畜禽粪污水中的部分分别作为第二待测畜禽粪污水，在各所述第二待测畜禽粪污水中加入硝化细菌以进行第二硝化反应；

测定各所述第二待测畜禽粪污水在所述第二硝化反应之后的氨氮浓度C＇，并通过公式

本发明提供的在得到所述待检速率的步骤之前，所述检测方法还包括：

收集第一状态下每股畜禽粪污水在至少一个生产周期的COD浓度和氨氮浓度，以获得各股畜禽粪污水中COD浓度的平均值X以及氨氮浓度的平均值Y；

测定所述待检状态下每股畜禽粪污水在至少一个生产周期的COD浓度和氨氮浓度，以获得各股畜禽粪污水中COD浓度的平均值X＇以及氨氮浓度的平均值Y＇；

通过公式II：

通过公式III：

如图3所示，本发明提供的污水指标测定模块3测定方法如下：

S201，获取畜禽粪污水处理的历史数据与待预测的查询样本；根据所述历史数据与所述查询样本，确定对应于所述查询样本的相似训练样本与关联输入变量；

S202，根据所述相似训练样本与所述关联输入变量，对所述查询样本进行慢特征回归分析，以确定所述查询样本的畜禽粪污水指标的数值。

本发明提供的根据所述历史数据与所述查询样本，确定对应于所述查询样本的相似训练样本与关联输入变量的步骤包括：

检查所述查询样本的完整性，若所述查询样本存在数据缺失，填补相应的缺失值；

根据所述历史数据，确定与所述查询样本相似性较高的历史数据作为所述相似训练样本；以及

根据所述历史数据，确定与所述畜禽粪污水指标相关性较高的候选输入变量作为所述关联输入变量。

本发明提供的对所述历史数据进行数据预处理的步骤包括：

对所述历史数据进行均值方差归一化；以及

根据所述均值方差归一化后的历史数据，确定所述历史数据中潜在变量的维度。

本发明提供的根据所述历史数据，确定与所述查询样本相似性较高的所述历史数据作为所述相似训练样本的步骤包括：

确定所述历史数据的潜在变量以及所述历史数据的第一SKL散度；以及

根据所述第一SKL散度，确定所述历史数据与所述查询样本的潜在变量的差异度，以选择所述相似训练样本；

所述根据所述第一SKL散度，确定所述历史数据与所述查询样本的潜在变量的差异度，以选择所述相似训练样本的步骤包括：

根据预设数量N1，从所述历史数据中选择第一SKL散度较小的对应数量N1个历史数据作为所述相似训练样本；

所述根据所述历史数据，确定与所述畜禽粪污水指标相关性较高的候选输入变量作为所述关联输入变量的步骤包括：

用高斯核密度估计方法对每个所述候选输入变量和所述预测值的分布进行近似；

计算各所述候选输入变量的概率分布函数；

根据所述候选输入变量与所述预测值之间的分布差异，确定所述候选输入变量的第二SKL散度；以及

根据所述第二SKL散度，从所述候选输入变量中确定所述关联输入变量；

所述根据所述第二SKL散度，从所述候选输入变量中确定所述关联输入变量的步骤包括：

根据预设数量N2，从所述候选输入变量中选择第二SKL散度较小的对应数量N2个候选输入变量作为所述关联输入变量；

所述根据所述相似训练样本与所述关联输入变量，对所述查询样本进行慢特征回归分析，以确定所述查询样本的畜禽粪污水指标的数值的步骤包括：

根据所述查询样本与所述相似训练样本，确定样本权重矩阵；

根据所述样本权重矩阵，确定所述训练样本输入和输出的加权平均矩阵；

根据所述关联输入变量、所述相似训练样本及所述加权平均矩阵，构建并训练第一慢特征回归分析模型；以及

根据所述第一慢特征回归分析模型及所述查询样本，预测所述畜禽粪污水指标。

二、应用实施例。为了证明本发明的技术方案的创造性和技术价值，该部分是对权利要求技术方案进行具体产品上或相关技术上的应用实施例。

本发明工作时，首先，通过污水成分检测模块1对畜禽粪污水成分进行检测；通过污水毒性检测模块2对畜禽粪污水毒性进行检测；通过污水指标测定模块3对畜禽粪污水指标进行测定；其次，主控模块4通过污水过滤模块5对畜禽粪污水进行过滤；通过污水消毒模块6对畜禽粪污水进行消毒；然后，通过污水净化模块7利用放养微生物进行畜禽粪污水净化处理；最后，通过显示模块8显示畜禽粪污水成分、毒性、指标。

应当注意，本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的设备和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。