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数据挖掘在污水处理领域的应用

2014/5/31 10:19:02      点击:

数据挖掘(Data Mining   DM)是近年来国际上较为活跃的研究领域,是人工智能与数据库技术相结合的产物。DM 是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。由于计算机监控系统的应用,污水处理系统运行历史数据不断积累,激增的数据背后隐藏着许多重要的信息。如果缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段,无法发现数据中潜在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势,会导致数据爆炸但知识贫乏的现象。因此,如何从历史数据中获得对系统有用的知识成为一个很有价值的研究课题。

近年来,已有研究人员对这一新兴技术产生兴趣。Wade M[52]已成功地采用数据挖掘技术从污水处理厂的大量历史数据中发现知识。但总的说来,数据挖掘方法在污水处理领域中的应用还刚刚起步。也正因为如此,使其成为一个更具挑战性、非常有吸引力的研究领域。

通过对最近几年来人工智能技术在国内外污水处理领域的应用现状介绍,从中我们可以看出:

⑴  国外在污水处理领域的人工智能技术应用与研究十分活跃,而国内不仅相对应用较晚,且部智能技术手段较为单一。从文献资料来看,智能控制主要在底层针对某参数或环节的智能控制器的研究(主要集中在模糊控制器)上,在系统上层用人工智能方法进行的推理决策、优化计算极少。

⑵  任何智能控制方法都有其优势和不足,融合多种人工智能方法构成的混合智能系统,能相互取长补短,更好地提升系统的智能。因此,通过研究各种人工智能方法的特点,构建诸如模糊 ANN 控制系统、基于粗糙集的 ANN 控制系统、基于遗传算法的模糊控制系统等混合智能控制系统,以更好适应各种复杂的控制对象,是我们研究的一个方向。

⑶ Multi-Agent 理论主要研究在逻辑上或物理上分散的智能系统如何并行地,相互协作地进行问题求解,是 DAI 研究的一个重要分支和前沿学科。Multi-Agent理论对于复杂系统的强大表现力及其开放性、智能化的特性,有望成为我们构建现代污水处理智能化系统的一种有效选择。

⑷  污水处理过程异常现象故障诊断,对于解决污水处理厂长期稳定运行问题 具有重要意义。在研究中应侧重于从以下两方面开展工作,一方面是如何利用模糊规则和隶属函数表示从领域专家处获取的边界模糊、部分重叠、甚至不严格的知识,构造基于模糊推理的故障诊断专家系统;另一方面是如何利用 ANN 具有的自组织、自学习能力,构造基于 ANN 的故障诊断专家系统,克服传统专家系统只能解决事先存贮好的由专家经验总结出来的故障现象与处理方法,当遇到新问题、新故障时就无能为力的缺陷。

⑸  利用 DM 方法发现知识,是污水处理领域中人工智能技术应用的一个具有挑战性、非常有吸引力的研究课题。

⑹  目前我国污水处理智能控制基本停留在实验室研究阶段,离实际工程的广泛应用尚有不小的距离。因此,我国开展污水处理智能化理论、方法和技术研究极具必要性和紧迫性。