本发明涉及污染地下水处理，尤指一种污染地下水自适应智能加药净化控制系统及方法。
背景技术：
1、污染地下水处理是现代社会环境保护和资源可持续利用的关键环节。随着工业化和城市化的快速发展，针对在产企业存在地下水污染且扩散风险的地块，水质污染问题日益严峻。传统的污染地下水处理系统通常采用固定加药策略，即根据经验或预先设定的规则进行药剂投加。
2、然而，这种方法难以适应污染地下水水质的动态变化，包括：地下水污染往往涉及多种污染物，包括重金属、有机物、氨氮等，且污染程度和成分比例随时间和空间变化。固定加药策略难以准确预测和应对这种复杂多变的水质情况，导致处理效果不稳定，难以持续保证出水水质达标，进而造成二次污染。由于缺乏对水质的实时监测和精确分析，固定加药策略往往倾向于保守投加，以确保处理效果。然而，这种过度投加不仅造成药剂资源的浪费，还增加了处理成本，给企业带来不必要的经济负担。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本发明提供一种污染地下水自适应智能加药净化控制系统及方法，通过实时水质监测、智能药剂匹配和强化学习优化控制，解决了传统污染地下水处理系统存在的处理效果不稳定、药剂浪费和成本高的问题。
2、为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
3、一种污染地下水自适应智能加药净化控制系统，包括：依次连接的抽水模块、过滤模块、处理模块、净化检测模块和输出模块，还包括水质监测模块、配药加药模块和智能控制模块，所述配药加药模块分别与所述水质监测模块和所述处理模块连接，所述智能控制模块分别与所述水质监测模块、所述抽水模块、所述配药加药模块和所述净化检测模块连接；
4、所述抽水模块用于调整抽水速率并抽取当前水位的地下水通向过滤模块；所述过滤模块用于对地下水进行杂质过滤；所述处理模块用于暂存经过杂质过滤的地下水并允许配药加药模块对其进行加药处理；所述净化检测模块用于获取加药处理后水的检测参数并判定是否符合排放参数标准；所述输出模块用于对符合排放参数标准的水进行输出排放；所述水质监测模块用于获取当前地下水水位的检测参数；
5、所述配药加药模块用于根据水质监测模块生成的检测参数提取超标项，根据超标项匹配污染地下水处理药物，将若干种污染地下水处理药物进行配比并输出至处理模块；
6、所述智能控制模块用于基于当前水位的地下水检测参数、加药处理后水的检测参数、抽水速率、加药速率和输出排放速率构建强化学习模型，通过加药处理后水的检测参数与排放参数标准的差值、输出排放速率和加药成本设置奖励函数，通过奖励函数训练强化学习模型，通过完成训练的强化学习模型实时输出抽水速率和加药速率的控制策略。
7、进一步地，所述根据超标项匹配污染地下水处理药物，将若干种污染地下水处理药物进行配比并输出至处理模块包括以下步骤：
8、根据水质监测模块生成的检测参数的类项中提取超标项，所述检测参数的类项包括ph值、浊度、重金属离子浓度、有机物浓度、氨氮浓度、总磷浓度和总氮浓度；
9、根据提取的超标项，在预设的药物匹配数据库中遍历超标项对应的污染地下水处理药物；
10、根据遍历得到的若干种污染地下水处理药物，结合超标项的超标程度计算各污染地下水处理药物的添加比例，通过计量泵装置将各污染地下水处理药物按照添加比例输送至处理模块。
11、进一步地，所述计算各污染地下水处理药物的添加比例包括以下步骤：
12、基于各污染地下水处理药物分别对检测参数的类项的处理能力，为各污染地下水处理药物分别预设初始化权重；
13、计算各超标项的超标程度与初始化权重的乘积结果之比，得到各污染地下水处理药物的添加比例。
14、进一步地，所述构建强化学习模型的步骤包括：
15、将当前地下水水位的检测参数、加药处理后水的检测参数、抽水速率、加药速率和输出排放速率作为强化学习模型的状态变量，构建状态空间；
16、将抽水速率和加药速率的调整作为强化学习模型的动作，构建动作空间；
17、通过加药处理后水的检测参数与排放参数标准的差值、输出排放速率和加药成本构建奖励函数；
18、基于状态空间、动作空间和奖励函数构建深度q网络模型，调整抽水速率和加药速率，根据奖励函数更新模型参数，直至模型收敛。
19、进一步地，所述强化学习模型的公式如下：
20、；
21、其中，为状态参数；为动作参数；为奖励函数；为在状态参数下采取动作参数的q值；为学习率；为折扣因子；为下一个状态参数；下一个动作参数；为下一个状态参数采取下一个动作参数时最大的q值。
22、进一步地，所述奖励函数的公式如下：
23、；
24、其中，为奖励函数值；为加药处理后水的检测参数集；为加药处理后水的检测参数集第项检测参数；为排放参数标准集；为排放参数标准集第项排放参数标准值；为排放参数的总数；为当前预设时间段加药处理过程中使用的药剂成本；为预设的最大药剂成本；、和为权重系数；为输出排放速率；为预设的最大输出排放速率。
25、进一步地，所述药剂成本通过预设单位时间内的加药速率和各污染地下水处理药物的添加比例计算生成。
26、进一步地，还包括节能模块，所述节能模块用于在当前地下水水位的检测参数符合排放参数标准并持续预设时长时，暂停系统的运行。
27、一种污染地下水自适应智能加药净化控制方法，应用于前述任一项所述的一种污染地下水自适应智能加药净化控制系统，包括以下步骤：
28、抽取当前水位的地下水并进行杂质过滤；
29、获取当前地下水水位的检测参数；
30、根据当前地下水水位的检测参数提取超标项，根据超标项匹配污染地下水处理药物，将若干种污染地下水处理药物进行配比后对杂质过滤后的地下水进行加药处理；
31、获取加药处理后水的检测参数；
32、基于当前水位的地下水检测参数、加药处理后水的检测参数、抽水速率、加药速率和输出排放速率构建强化学习模型，通过加药处理后水的检测参数与排放参数标准的差值、输出排放速率和加药成本设置奖励函数，通过奖励函数训练强化学习模型，通过完成训练的强化学习模型实时输出抽水速率和加药速率的控制策略；
33、对加药处理后符合排放参数标准的水进行输出排放。
34、本发明的有益效果在于：本发明通过水质监测模块，对地下水水位和水质的实时监测，获取关键水质参数。智能控制模块基于监测数据，利用强化学习模型进行智能决策，实现对抽水速率和加药速率的动态调整，从而精准应对水质变化，避免处理效果不稳定和二次污染风险。通过预设的药物匹配数据库，对超标水质参数的快速识别和相应药剂的智能匹配。同时，结合超标程度，智能计算各药剂的添加比例，并通过计量泵装置实现精确投加，避免药剂过量投加，降低处理成本。在强化学习模型中，将水质监测数据、加药处理效果、抽水速率、加药速率和输出排放速率作为输入，输出最优的抽水和加药控制策略。这种自适应控制策略能够根据水质变化实时调整，提高处理效率，且有效解决了传统污染地下水处理系统存在的处理效果不稳定、药剂浪费和成本高等问题，实现了对地下水污染的高效、精准、经济的处理。
1.一种污染地下水自适应智能加药净化控制系统，其特征在于，包括：依次连接的抽水模块、过滤模块、处理模块、净化检测模块和输出模块，还包括水质监测模块、配药加药模块和智能控制模块，所述配药加药模块分别与所述水质监测模块和所述处理模块连接，所述智能控制模块分别与所述水质监测模块、所述抽水模块、所述配药加药模块和所述净化检测模块连接；
2.根据权利要求1所述的一种污染地下水自适应智能加药净化控制系统，其特征在于，所述根据超标项匹配污染地下水处理药物，将若干种污染地下水处理药物进行配比并输出至处理模块包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种污染地下水自适应智能加药净化控制系统，其特征在于，所述计算各污染地下水处理药物的添加比例包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种污染地下水自适应智能加药净化控制系统，其特征在于，所述构建强化学习模型的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的一种污染地下水自适应智能加药净化控制系统，其特征在于，所述强化学习模型的公式如下：
6.根据权利要求5所述的一种污染地下水自适应智能加药净化控制系统，其特征在于，所述奖励函数的公式如下：
7.根据权利要求6所述的一种污染地下水自适应智能加药净化控制系统，其特征在于，所述药剂成本通过预设单位时间内的加药速率和各污染地下水处理药物的添加比例计算生成。
8.根据权利要求1所述的一种污染地下水自适应智能加药净化控制系统，其特征在于，还包括节能模块，所述节能模块用于在当前地下水水位的检测参数符合排放参数标准并持续预设时长时，暂停系统的运行。
9.一种污染地下水自适应智能加药净化控制方法，应用于权利要求1-8任一项所述的一种污染地下水自适应智能加药净化控制系统，其特征在于，包括以下步骤：
