本发明涉及污水处理，具体涉及一种污水处理水质预测方法及系统。
背景技术：
1、污水处理是现代城市环境管理的重要组成部分。随着城市化进程加快和工业发展的推进，污水排放量大幅增加，水质问题日益严峻。为了保护水资源和改善水质，全球范围内普遍采取了一系列污水处理措施。这些措施不仅包括物理和化学处理手段，更强调生物处理在去除污水中有机物及营养盐方面的重要性。
2、二级生物处理是污水处理的关键环节之一。通过微生物的代谢活动，可以有效降低污水中的化学需氧量(cod)和生物需氧量(bod)，从而达到排放标准。虽然可以直接检测污水处理过程中的水质指标，但根据实时水质指标再来调节污水处理的参数，会存在一定的滞后性和不确定性，同时也会延长污水处理的时间，无法预测当前水质处理流程的适应度。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种污水处理水质预测方法及系统解决了现有技术存在无法预测当前水质处理流程的适应度的问题。
2、为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种污水处理水质预测方法，包括以下步骤：
3、s1、采集各个时刻的污水进水流量和进水水质指标，其中，进水水质指标包括：进水化学需氧量、进水生物需氧量和进水氨氮浓度；
4、s2、根据各个时刻的污水进水流量，得到生化池中多个污水停留时间；
5、s3、根据多个污水停留时间与参考时间的差距，构建停留时间偏差序列；
6、s4、根据历史时刻提供的爆气量与所需爆气量的差距，构建爆气量偏差序列；
7、s5、根据各个时刻的进水水质指标，构建水质指标变化序列；
8、s6、根据停留时间偏差序列、爆气量偏差序列和水质指标变化序列，基于水质预测模型预测水质处理适应度评分。
9、进一步地，所述s3中参考时间包括：最小停留时间tmin、最大停留时间tmax和标准停留时间ts，s3包括以下分步骤：
10、s31、在(tmin+tt)/2≤tt≤(tmax+tt)/2时，赋予对应污水停留时间tt的时间偏差系数为0；
11、s32、在tmin≤tt＜(tmin+ts)/2时，计算对应污水停留时间tt的时间偏差系数：，其中，θ为时间偏差系数；
12、s33、在(tmax+ts)/2＜tt≤tmax时，计算对应污水停留时间tt的时间偏差系数：；
13、s34、在tt＜tmin时，计算对应污水停留时间tt的时间偏差系数：；
14、s35、在tt＞tmax时，计算对应污水停留时间tt的时间偏差系数：；
15、s36、将各个时间偏差系数，按污水停留时间tt发生的先后顺序排列，得到停留时间偏差序列。
16、进一步地，所述s4包括以下分步骤：
17、s41、对每个时刻的进水水质指标计算所需爆气量，得到所需爆气量序列；
18、s42、根据各个历史时刻提供的爆气量，得到对比爆气量序列；
19、s43、将对比爆气量序列与所需爆气量序列相减，得到爆气量差值序列；
20、s44、根据爆气量差值序列中每个爆气量差值，计算爆气量偏差系数，构建爆气量偏差序列。
21、进一步地，所述s44中计算爆气量偏差系数的公式为：，其中，μ为爆气量偏差系数，△qa为爆气量差值，| |为绝对值。
22、进一步地，所述s5包括以下分步骤：
23、s51、将相邻时刻的进水水质指标相减，得到水质指标差值；
24、s52、根据水质指标差值，计算水质指标变化系数，构建水质指标变化序列。
25、进一步地，所述s51中水质指标差值为：，其中，△ct为第t时刻的水质指标差值，ccod,in,t+1为第t+1时刻的进水化学需氧量，cbod,in,t+1为第t+1时刻的进水生物需氧量，cnh,in,t+1为第t+1时刻的进水氨氮浓度，ccod,in,t为第t时刻的进水化学需氧量，cbod,in,t为第t时刻的进水生物需氧量，cnh,in,t为第t时刻的进水氨氮浓度，t为时刻的编号。
26、进一步地，所述s52中计算水质指标变化系数的公式为：，其中，ε为水质指标变化系数，| |为绝对值运算。
27、进一步地，所述s6中水质预测模型包括：时间偏差处理通道、爆气量偏差处理通道、水质指标变化处理通道和输出层；
28、所述时间偏差处理通道的输入端用于输入停留时间偏差序列，得到时间影响值；所述爆气量偏差处理通道的输入端用于输入爆气量偏差序列，得到爆气量影响值；所述水质指标变化处理通道的输入端用于输入水质指标变化序列，得到水质指标影响值；所述输出层用于对时间影响值、爆气量影响值和水质指标影响值进行加权，得到水质处理适应度评分。
29、进一步地，所述时间偏差处理通道、爆气量偏差处理通道和水质指标变化处理通道均包括依次连接的：最大池化层、显著值增强层和全连接层，其中，最大池化层为一维池化层，池化窗口大小为4，步幅为4；
30、所述显著值增强层的表达式为：，其中，yi为显著值增强层输出的第i个增强显著值，xi为最大池化层输出的第i个显著值，e为自然常数。
31、一种污水处理水质预测系统，包括：采集单元、污水停留时间获取单元、第一序列构建单元、第二序列构建单元、第三序列构建单元和预测单元；
32、所述采集单元用于采集各个时刻的污水进水流量和进水水质指标；
33、所述污水停留时间获取单元用于根据各个时刻的污水进水流量，得到生化池中多个污水停留时间；
34、所述第一序列构建单元用于根据多个污水停留时间与参考时间的差距，构建停留时间偏差序列；
35、所述第二序列构建单元用于根据历史时刻提供的爆气量与所需爆气量的差距，构建爆气量偏差序列；
36、所述第三序列构建单元用于根据各个时刻的进水水质指标，构建水质指标变化序列；
37、所述预测单元用于根据停留时间偏差序列、爆气量偏差序列和水质指标变化序列，基于水质预测模型预测水质处理适应度评分。
38、本发明的有益效果为：本发明通过实时采集污水进水流量和水质指标（包括化学需氧量、生物需氧量和氨氮浓度），有效反映了进水的污染情况。根据每个时刻的污水进水流量，计算出污水在生化池中的停留时间，并将其与参考时间进行对比，构建停留时间偏差序列，该过程能够揭示污水处理时间上的适应性。
39、同时，本发明还考虑了污水处理过程中实际提供的曝气量与所需爆气量之间的差距，构建爆气量偏差序列，这一序列的建立有助于评估曝气条件对污水处理效果的影响。
40、此外，水质指标的变化反映了水质处理的难度，快速变化的水质指标可能导致处理难度增加，影响处理效果。通过结合停留时间偏差、爆气量偏差和水质指标变化，综合评估污水处理的适应性，最终得出水质处理适应度评分。水质处理适应度评分用于对该段时间段内的进水进行评估，提前预测了水质处理流程的适应度情况，从而预警工作人员对污水处理的参数进行及时调整。
1.一种污水处理水质预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的污水处理水质预测方法，其特征在于，所述s3中参考时间包括：最小停留时间tmin、最大停留时间tmax和标准停留时间ts，s3包括以下分步骤：
3.根据权利要求1所述的污水处理水质预测方法，其特征在于，所述s4包括以下分步骤：
4.根据权利要求3所述的污水处理水质预测方法，其特征在于，所述s44中计算爆气量偏差系数的公式为：，其中，μ为爆气量偏差系数，△qa为爆气量差值，| |为绝对值。
5.根据权利要求1所述的污水处理水质预测方法，其特征在于，所述s5包括以下分步骤：
6.根据权利要求5所述的污水处理水质预测方法，其特征在于，所述s51中水质指标差值为：，其中，△ct为第t时刻的水质指标差值，ccod,in,t+1为第t+1时刻的进水化学需氧量，cbod,in,t+1为第t+1时刻的进水生物需氧量，cnh,in,t+1为第t+1时刻的进水氨氮浓度，ccod,in,t为第t时刻的进水化学需氧量，cbod,in,t为第t时刻的进水生物需氧量，cnh,in,t为第t时刻的进水氨氮浓度，t为时刻的编号。
7.根据权利要求5所述的污水处理水质预测方法，其特征在于，所述s52中计算水质指标变化系数的公式为：，其中，ε为水质指标变化系数，| |为绝对值运算。
8.根据权利要求1所述的污水处理水质预测方法，其特征在于，所述s6中水质预测模型包括：时间偏差处理通道、爆气量偏差处理通道、水质指标变化处理通道和输出层；
9.根据权利要求8所述的污水处理水质预测方法，其特征在于，所述时间偏差处理通道、爆气量偏差处理通道和水质指标变化处理通道均包括依次连接的：最大池化层、显著值增强层和全连接层，其中，最大池化层为一维池化层，池化窗口大小为4，步幅为4；
10.一种污水处理水质预测系统，基于权利要求1~9任一项所述的污水处理水质预测方法实现，其特征在于，包括：采集单元、污水停留时间获取单元、第一序列构建单元、第二序列构建单元、第三序列构建单元和预测单元；
