本发明涉及污水处理，具体涉及一种基于智能水务的污水处理工艺自动化管理系统。
背景技术：
1、基于智能水务的污水处理工艺自动化管理是指利用先进的智能技术，如人工智能、大数据分析等，对污水处理工艺进行自动化管理和控制。通过实时监测和分析污水处理过程中的各项参数，系统能够自动调节各个环节的操作，以提高处理效率、降低能耗、减少污染物排放，并能够及时响应异常情况，实现污水处理过程的智能化和高效化管理。
2、这种管理方式能够有效地提升污水处理厂的运行效率和稳定性，减少人为操作的误差，降低管理成本，同时也能够更好地适应不同时间段和不同水质要求下的处理需求，为保障水环境安全和提高水资源利用效率提供了可靠的技术支持。
3、现有技术中存在的不足之处：
4、智能水务系统是一个高度复杂的系统，其运行依赖于多个硬件和软件组件的协同工作。但是，如果系统中的任何一个硬件或软件组件出现故障或错误，都可能导致整个系统的瘫痪，从而影响污水处理过程的正常运行。如果出现单点故障，系统可能无法正常运行，处理效率将会下降，导致处理能力不足，可能造成环境污染或设备损坏。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种基于智能水务的污水处理工艺自动化管理系统，以解决背景技术中不足。
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于智能水务的污水处理工艺自动化管理系统，包括数据采集模块、数据分析模块，系统健康状态评估模块以及预防性维护模块；
3、数据采集模块：利用传感器实时采集各项关键参数数据，包括污水处理过程中的流量、浓度、温度，压力；
4、数据分析模块：运用数据分析技术，对实时采集的数据进行监测和分析，根据分析结果确定潜在的故障点；
5、系统健康状态评估模块：分析故障点的长期趋势和周期性变化，判断系统运行状况是否稳定，评估故障点的风险性；
6、预防性维护模块：根据评估结果，对水务系统的运行状态进行定期检查和维护，预防单点故障的发生。
7、在一个优选地实施方式中，数据分析模块中，使用孤立森林算法对实时采集到的污水处理过程中的流量、浓度，温度和压力数据进行监测和分析，以确定潜在的故障点，具体步骤包括：
8、对实时采集到的数据进行预处理；
9、对每个数据维度进行特征提取；
10、使用提取的特征数据构建孤立森林模型；
11、在孤立森林算法中，构建一棵随机的二叉树，每个节点都是一个特征，随机选择一个特征对数据进行划分；
12、根据数据点在树结构中的分裂路径长度来评估数据点的孤立程度。
13、在一个优选地实施方式中，对于每个节点t，定义切分特征ft和切分阈值tt；
14、孤立度h(x,t)定义为数据点x到节点t的路径长度，具体的计算表达式为：其中，c(n)表示平均路径长度，e(h)表示平均高度，可根据树的深度和节点数量计算；
15、对于每个数据点x，计算其平均孤立度s，表示该数据点的异常程度；计算公式如下：其中，e(h(n))表示数据点到所有树的平均路径长度，c(n)表示平均路径长度；其中，数据点的评分score通过sj的倒数得到，即：式中，score为数据点的评分；
16、将获取到的数据点的评分与数据点评分的阈值进行比较，若数据点的评分大于等于数据点评分的阈值，将该数据点标记为异常点；若数据点的评分小于数据点评分的阈值，将该数据点标记为正常点。
17、在一个优选地实施方式中，系统健康状态评估模块中，对故障点的历史数据进行长期趋势分析，包括观察故障点数据的整体变化趋势，根据系统的运行状态获取系统的运行状态异常指数，判断系统运行状态是否呈现出稳定的趋势，则运行状态异常指数的获取方法为：
18、对系统运行状态进行实时监测，在t时间单位内设置h个时间段内，实时t时间段内系统运行过程中的实时采集时间点，对其进行标号j，并建立集合j＝1、2、3、...、c，c为大于0的正整数，建立实时采集点的运行数据集合nk＝{nk1、nk2、nk3、...、nki、...、nkp}，i＝1、2、3、...、p，p为大于0的正整数，计算运行数据的采集频率，具体的计算表达式为：trm为运行数据的采集频率，获取设置的预期运行数据的采集频率，计算运行状态异常指数，运行状态异常指数的计算表达式为：式中，rpw为运行状态异常指数，nky为预期运行数据的采集频率。
19、在一个优选地实施方式中，对数据中的周期性模式和周期长度进行识别，获取周期管理效率偏差指数，对故障点的周期性变化进行分析，则周期管理效率偏差指数的获取方法为：
20、获取故障点数据中的周期性模式和周期长度，根据故障点数据中的周期性模式和周期长度的任务处理时间、任务等待时间，任务完成率，对实时获取到的任务处理时间、任务等待时间，任务完成率进行标准化处理，获取预期设置的标准状态下的任务处理时间、任务等待时间，任务完成率，将实时任务处理时间、任务等待时间，任务完成率与对应的标准状态下的任务处理时间、任务等待时间，任务完成率进行比较，分别计算得到任务处理时间标准差、任务等待时间标准差，任务完成率标准差，计算任务处理时间标准差、任务等待时间标准差，任务完成率标准差与实时任务处理时间、任务等待时间，任务完成率之间的比值，即计算得到周期管理效率偏差指数。
21、在一个优选地实施方式中，将运行状态异常指数和周期管理效率偏差指数进行归一化处理，通过归一化处理后的运行状态异常指数和周期管理效率偏差指数，计算水务系统运行过程中故障点的风险性系数。
22、在一个优选地实施方式中，预防性维护模块中，根据评估结果，对水务系统的运行状态进行定期检查和维护，预防单点故障的发生，具体为：
23、将获取到的水务系统运行过程中故障点的风险性系数与风险系数参考阈值进行比较，若风险性系数大于等于风险系数参考阈值，将该故障点标记为风险故障点；若风险性系数小于风险系数参考阈值，将该故障点不标记为风险故障点。
24、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：
25、1、本发明通过实时监测各项关键参数数据，并对实时采集的数据进行分析，能够及时发现潜在的故障点，对故障点的趋势和周期性变化进行综合分析和评估，评估其风险性。这样的系统能够实现故障的预警和预防，有助于在故障发生前采取相应的维护措施，降低系统故障率，提高系统的可靠性和稳定性。
26、2、本发明基于系统健康状态评估模块的评估结果，预防性维护模块可以制定预防性维护计划，对系统的运行状态进行定期检查和维护，从而预防单点故障的发生。这样的维护策略能够降低系统维护成本，减少因故障导致的停机时间和损失，提高系统的可靠性和运行效率，进而提升整体的运行效果和效益。
1.一种基于智能水务的污水处理工艺自动化管理系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据分析模块，系统健康状态评估模块以及预防性维护模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于智能水务的污水处理工艺自动化管理系统，其特征在于：数据分析模块中，使用孤立森林算法对实时采集到的污水处理过程中的流量、浓度，温度和压力数据进行监测和分析，以确定潜在的故障点，具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于智能水务的污水处理工艺自动化管理系统，其特征在于：对于每个节点t，定义切分特征ft和切分阈值tt；
4.根据权利要求1所述的一种基于智能水务的污水处理工艺自动化管理系统，其特征在于：系统健康状态评估模块中，对故障点的历史数据进行长期趋势分析，包括观察故障点数据的整体变化趋势，根据系统的运行状态获取系统的运行状态异常指数，判断系统运行状态是否呈现出稳定的趋势，则运行状态异常指数的获取方法为：
5.根据权利要求1所述的一种基于智能水务的污水处理工艺自动化管理系统，其特征在于：对数据中的周期性模式和周期长度进行识别，获取周期管理效率偏差指数，对故障点的周期性变化进行分析，则周期管理效率偏差指数的获取方法为：
6.根据权利要求1所述的一种基于智能水务的污水处理工艺自动化管理系统，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的一种基于智能水务的污水处理工艺自动化管理系统，其特征在于：预防性维护模块中，根据评估结果，对水务系统的运行状态进行定期检查和维护，预防单点故障的发生，具体为：
